PariTurf - Betting System

Refresh dans s

Auto-refresh

Légende: Terminée En cours Prochaine À venir Pronos: 1 Gagnant ✓ 2 Placé 3 Hors placé

Filtres:

Type:

Partants: -

À venir uniquement Quinté+ course(s) affichée(s)

Prochaines courses

Aucune réunion pour cette date

Prédictions -

R C

Filtrage contextuel des données

Activez ces options pour que le modèle utilise uniquement les données similaires à cette course

Même hippodrome Même discipline Distance ±200m Même saison

filtre(s) actif(s) Aucun filtre actif - utilisation de toutes les données

filtre(s) actif(s)

Calcul des prédictions avec les meilleurs modèles...

Aucun modèle entraîné disponible

Créez et entraînez des modèles dans l'onglet Machine Learning

Consensus des meilleurs modèles

Pronostics basés sur le consensus

• Simple Gagnant : N°

• Simple Placé :

• Couplé Gagnant :

• Tiercé :

• Quarté :

• Quinté :

Plan de Mises Optimisé

Bankroll (€)

Stratégie

Mise max (%)

Mise totale

Gain max

ROI estimé

Paris

Type de pari	Combinaison	Mise	Cote	Proba	EV	Confiance

Le plan utilise le critère de Kelly pour maximiser la rentabilité à long terme

Prédictions par modèle (triés par score)

Rang	Modèle	Score	1er	2e	3e	4e	5e	Pronostic

1er 2e 3e Score = précision du modèle sur les données historiques

Les prédictions sont basées sur les données historiques

#	Cheval	Jockey	Cote	Musique	Historique

- ans -

Chargement de l'historique...

Courses

Victoires

Places

Taux victoire

Origines

Pere:

Mere:

Musique:

Par discipline

Par distance

Historique des courses

Date	Hippodrome	Course	Dist.	Pos.	Part.	Cote	Jockey

Page /

Rapports

Chargement des rapports...

Arrivée

Rapports des paris

Aucun rapport disponible pour cette course

Nom du modèle *

Algorithme

Cible (Target)

Type de courses

Nombre de partants

Petit peloton (< 8 partants) Standard (8-14 partants) Gros peloton (> 14 partants)

Toutes les courses (aucune sélection = toutes)

Période des données d'entraînement

Date début

Date fin

Plus la période est longue, meilleur sera l'entraînement (recommandé: 3-6 mois minimum)

Création du modèle

Initialisation...

Entraînement

Optimisation des paramètres

Recherche des meilleurs hyperparamètres...

Terminé !

Score:

Modèle prêt !

Le modèle a été entraîné et optimisé avec succès.

Précision

terminées rapports

Aucun résultat pour cette date

Scrapez d'abord les données ou sélectionnez une autre date

Résumé par type de pari

Actualisation automatique dans

Module ML non disponible

pip install pandas numpy scikit-learn

Redémarrez le serveur après l'installation.

Données disponibles

Courses

Avec résultats

Partants

Quintés

Période: →

Modèles (triés par score)

Aucun modèle créé

Entraînement en cours...

Modèle:

Accuracy

Precision

Recall

F1 Score

Importance des features

Stratégie de prédiction

Stratégie

Seuil:

Performance Réelle vs Test

Métrique	Test	Écart
Precision
Prédictions		-
ROI Réel	-

Analyse par seuil

Seuil	Precision	Recall	F1	Nb paris

💡 Precision haute = moins de faux positifs (paris plus sûrs)
💡 Recall haut = ne rate pas les gagnants (plus d'opportunités)

Faire une prédiction

Nb chevaux à jouer

Proba minimum (%)

Cotes actualisées: chevaux via

Prédictions

Sélection:

À jouer:

Joué	N°	Cheval	Proba	Cote	Value
		Outsider

Backtest du modèle

Date début

Date fin

Proba min

Top N

Quinté uniquement

Mise/pari: €

Discipline:

Disciplines en base:

Utiliser les rapports réels

Type pari:

Gains calculés avec les rapports PMU officiels Gains simulés avec la cote (moins précis)

Sélectionnez un modèle entraîné pour lancer un backtest

Résultats du Backtest

Gains calculés avec les rapports réels PMU Gains simulés avec les cotes

rapports utilisés ( manquants → cote)

Courses analysées

Précision

Profit/Perte

ROI

Prédictions

Gagnantes

Top1 gagnant

Top3 placé

Total misé

Total gains

Évolution du profit

Performance par discipline

Performance mensuelle

Profit journalier

Listing des courses

courses Mises: Gains: P/L: ROI:

Légende: 1er 2ème 3ème 4-5ème Hors top 5 Combo gagnant

Date	Course	Discipline	Confiance	Arrivée	Prédiction	Mise	Gain	P/L

Aucune course avec ce filtre

Bankroll

Capital actuel

Capital initial

Profit/Perte

ROI

Paris total

Stratégie de mise

Méthode

Mise fixe (€)

Pourcentage (%)

Fraction Kelly

Recommandé: 0.25 (quart Kelly)

Mise max (€)

Parier sur une course

Date

Réunion

Course

(/ sélectionnés)

Votre sélection :

Mise recommandée

Cote estimée

Proba estimée

Value

Mise optimale

Mise : €

Gain potentiel :

Sélectionnez encore cheval(aux) pour ce type de pari

Chargement des partants...

Sélectionnez une course pour commencer

Statistiques

Gagnés

Perdus

Win Rate

Cote moyenne

Historique des paris

Date	Course	Type	Sélection	Mise	Cote	Résultat	P/L	Actions

Aucun pari enregistré

Meilleures Simulations

Titre	Modèle	Type Pari	Paris	Win Rate	ROI	Profit	Date	Actions

Aucune simulation enregistrée

Lancez une simulation et cliquez sur "Sauvegarder"

Tableau de Bord - Simulation Live

Courses

Paris

Gagnés

Win Rate

Misé

Gains

Profit

ROI

Capital initial

Capital actuel

Meilleur gain

Max drawdown

Titre de la simulation

Sauvegarde auto #

Modèle ML

Budget (€)

Discipline

Type de pari

Chevaux

Cote min

Mode cote

Mise (€)

Prochaine course

Status

Restantes

En attente

Terminés

Historique des Paris

Heure	Réunion & Course	Discipline	Pronostic	Arrivée	Résultat	Mise	Gain	P/L	Capital

Aucun pari enregistré

Démarrez la simulation pour commencer à analyser les courses

Actualisation automatique dans

Données à jour

Réunions

Courses

Partants

Chevaux

Période couverte

Du au

Analyse de Performance ML

Filtres d'analyse

Période

Modèle

Discipline

Hippodrome

Saison

Quintés uniquement

Filtres actifs: Quintés

Analyse en cours...

Modèle:

Période:

Courses:

Rendement par nombre de partants

Partants	Courses	% Gagnant	% Placé	ROI

Identifie les tranches de partants où le modèle performe le mieux

Rendement par cote du gagnant

Cote gagnant	Courses	% Trouvé	ROI

Montre si le modèle prédit mieux les favoris ou les outsiders

Rendement par discipline

Rendement par saison

Rendement par jour

Top 15 Hippodromes

Hippodrome	Courses	% Gagnant	% Placé	ROI

Cliquez sur "Analyser" pour voir les performances ML

Nécessite au moins un modèle entraîné

Simulation Money Management

Paramètres de simulation

Date début

Date fin

Proba min

Top N

Quinté uniquement

Mise/pari: €

Discipline:

Utiliser les rapports réels

Type pari:

Paramètres Money Management

Bankroll

€

Stratégie

Mise max (%)

Modèle

Simulation en cours sur modèles...

Courses

Paris

Total misé

Total gains

Profit net

ROI

Taux réussite

Bankroll finale

Mode consensus: modèles utilisés

Modèle:

Détails de la simulation

Type de pari:

Stratégie:

Mise moyenne:

Top N joué:

Max drawdown:

Meilleur gain:

ROI = (Gains - Mises) / Mises × 100 = (€ - €) / € × 100 =

Configurez les paramètres et cliquez sur "Simuler"

Teste les stratégies de money management sur données historiques

Actualisation automatique dans

Dernière mise à jour:

État de la base de données

Réunions

Courses

Partants

Jours manquants

Première date:

Dernière date:

jour(s) manquant(s) dans la période

Scraping historique automatique

Récupère automatiquement les données des jours passés, en remontant dans le temps depuis la plus ancienne date en base.

Scraping en cours... Prochain scraping dans ~20s

Prochaine date à scraper:

Scraping historique arrêté

Date limite atteinte:

Plus ancienne date

Plus récente date

Courses totales

Base de données vide - Initialisation

La base est vide. Choisissez une date de départ pour commencer la collecte des données historiques.

Date de début

Date de fin

Raccourcis:

Rattrapage des données manquantes

Il y a jour(s) sans données entre le et aujourd'hui.

Activer le scraping automatique au démarrage

Dates manquantes:

Scraping manuel

Plage: →

Scraping en cours...

Plages de dates scrapées

Jours scrapés

Courses totales

Avec résultats

Trous détectés

Début	Fin	Jours	Courses	Avec résultats	Taux

Trous dans les données ()

... et autres

Aucune donnée scrapée

Monitoring & Intégrité des données

Problèmes actifs

Résolus

Vérifications

Intervalle

Dernière vérif.

Configuration

Intervalle (secondes)

Jours à vérifier

Correction automatique

Répartition par type

Type

Sévérité

Inclure résolus

Problèmes détectés

Logs

Auto-refresh: 10s

[] Service de monitoring initialisé

Prochaines courses

Prédictions -

Filtrage contextuel des données

Consensus des meilleurs modèles

Plan de Mises Optimisé

Prédictions par modèle (triés par score)

Origines

Par discipline

Par distance

Historique des courses

Rapports

Arrivée

Rapports des paris

Arrivée détaillée

Rapports

Résumé par type de pari

Module ML non disponible

Données disponibles

Modèles (triés par score)

Création rapide de modèle

Entraînement en cours...

Modèle:

Importance des features

Stratégie de prédiction

Performance Réelle vs Test

Analyse par seuil

Faire une prédiction

Prédictions

Backtest du modèle

Résultats du Backtest

Évolution du profit

Performance par discipline

Performance mensuelle

Profit journalier

Listing des courses

Bankroll

Stratégie de mise

Parier sur une course

Mise recommandée

Statistiques

Historique des paris

Meilleures Simulations

Paramètres

Historique des Paris

Tableau de Bord - Simulation Live

Prochaine course

Status

Historique des Paris

Période couverte

Analyse de Performance ML

Filtres d'analyse

Rendement par nombre de partants

Rendement par cote du gagnant

Rendement par discipline

Rendement par saison

Rendement par jour

Top 15 Hippodromes

Simulation Money Management

Paramètres de simulation

Détails de la simulation

État de la base de données

Scraping historique automatique

Scraping historique arrêté

Base de données vide - Initialisation

Rattrapage des données manquantes

Scraping manuel

Scraping en cours...

Plages de dates scrapées

Trous dans les données ()

Monitoring & Intégrité des données

Répartition par type

Problèmes détectés

Logs