元・東大生の次世代馬券理論研究所

「元・東大生の馬券マネジメント(http://to-dai.jp/)」の運営責任者である高澤友彬のブログ。期待値特化型のデータ解析を駆使し、従来の予想理論とは一線を隔する予想を展開。競馬予想業界に一石を投じることが目標。


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皆様は、「中山」と「阪神」のコース形状における「共通する特徴」が何かお分かりでしょうか?

 

その「共通する特徴」とはずばり「急坂を有する」ことであり、この急坂によって「消耗戦・持久戦」となる傾向にあります。

 

そして、「消耗戦・持久戦」となる傾向から私が提唱しているのが【中山・阪神論】という持論です。

 

この【中山・阪神論】を説明する前提として、「中山」「阪神」とは逆に、「なだらかな直線」を持つ「東京」や「直線はゆるやかな下り坂」となっている「京都」を比較して考えてみましょう。

 

競馬を熟知されている方ならよく常識かと思いますが、「東京・京都」においては、「消耗戦・持久戦」となるレースは少なく、「切れ味勝負」となることがほとんどであり、総合的な力量では劣る馬でも「切れ味」だけで馬券圏につっこんできたり、後方待機の馬の切れ味が足りず、結果的に前々で競馬を進めた人気薄の馬が残る、いわゆる「行った行ったのレース」がよく見られます。

 

 

このことから言えることは、「東京」「京都」といったコースは紛れが生じやすく実力が一歩足りていない「穴馬」でも馬券に絡む確率が上がるという特徴を持っているということです。

 

 

だからこそ、馬券マネジメントの解析の中でも特に配当妙味…つまり、期待値を追求する「VP」で上位に評価された「穴馬」が頻繁に馬券に絡み、開催全体において好成績が期待できるいわば「ドル箱開催」に「東京・京都開催」が位置しているわけです。

 

 

では、話を本題の「中山・阪神開催」に話を戻しましょう。

 

「東京」「京都」とは逆に「中山」「阪神」においては「急坂」の影響により「消耗戦・持久戦」となり、

 

「各馬の実力どおりの決着が多く、紛れが生じにくい傾向」

 

があります。これこそが、私が提唱しております【中山・阪神論】なのです。

 

 

この【中山・阪神論】を証明する具体例が「シンボリクリスエス・オルフェーヴル」という2頭の名馬の戦績です。

 

シンボリクリスエスとオルフェーヴルといえば、日本競馬史に歴史を刻んだ2頭ですが、思い起こしていただきたいのはこの2頭に共通する「有馬記念(中山)」での圧勝劇です。

 

 

☆オルフェーヴルの有馬記念「8馬身差勝ち」

 

☆シンボリクリスエスの有馬記念「9馬身差勝ち」

 

そして、次に注目いただきたいのが、オルフェーヴルやシンボリクリスエスが「東京・京都」といった紛れが生じやすいコースで、大差勝ちを決めているのかという点です。

 

 

【オルフェーヴルに関して】

 

「東京・京都」における最大着差:皐月賞(東京)での0秒5差(=3馬身差/2着馬はマイラーのサダムパテック)

 

【シンボリクリスエスに関して】

 

「東京・京都」における最大着差:青葉賞(東京)での0秒4差(=2+1/2馬身差/2着馬は後に重賞1勝止まりのバンブーユベントス)

 

 

このように、歴史に残る名馬2頭は「中山」で行なわれた「有馬記念」において「圧勝」しているものの、「東京・京都」では勝ち星こそは挙げているものの、一切圧勝はしておらず、この2頭の「有馬記念圧勝」こそが「中山」「阪神」が「能力差どおりの決着」となる傾向が強いという【中山・阪神論】を証明する根拠のひとつです。

 

 

さらにこの【中山・阪神論】につきましては、弊社の数的データの裏づけも当然ございます。

 

例えば、同じ関東圏の「東京」「中山」におけるAP◎馬の過去成績を調べてみると…

 

中山コースAP◎馬→勝率27.5%

東京コースAP◎馬→勝率25.3%

 

(※1000万下クラス以上のレースから抽出)

 

以上の数値から「中山コース」では「東京コース」と比較して、能力値上位馬の好走率が「1割増し」となっており、弊社の数的な観点も、「中山・阪神」の紛れが少ない傾向にあるという【中山・阪神論】を証明しております。

 

 

以上いくつも根拠を挙げて説明をしましたとおり、「中山・阪神」においては紛れが生じづらい傾向があり、その傾向に基づけば、必然的に点数を絞って勝負に出る「少点数勝負レース」における期待値が大幅に上がるわけです。

 

 

だからこそ、「中山・阪神開催」においては、

 

『「少点数勝負系」のレースの中でも「とりわけ期待値が高い」レースを狙い撃つ』

 

これこそが、データ解析の開発者である私の馬券スタイルであり、中山・阪神の「攻略法」となっております。

 

 

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この記事では今週の狙い馬・狙いレースを公開!

 

あくまでも週中の「狙い馬」なので、除外・枠順等の影響を受けます。参考までに。

 

・狙い馬1(鉄板軸馬激アツパターン)

「アンタレスS」。グレンツェントではありません。

 

・狙い馬2(ダ短)

ダ短が熱い理由はこちら↓

http://ameblo.jp/todai-bm-blog/entry-12256374572.html

 

・狙い馬3(平場戦)…平場戦出走の某馬

今週も「危険人気馬パターン」に合致。危険な人気馬を「切る」ことで…

 

※【中山・阪神論】の説明はこちら↓

「中山・阪神」における馬券収支を劇的に変える【中山・阪神論】とは?

 

「勝負解析パターン」に関する説明はこちらの記事から↓

http://ameblo.jp/todai-bm-blog/entry-12206717518.html

 

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私がデータ解析部長を務めております、「元・東大生の馬券マネジメント」では

 

「統計学」の見地に基づき「客観的なデータ」から競馬を「解析」しております。このデータ解析の基礎中の基礎について解説していきます。

 

我々が競馬に用いている統計的手法は「多変量解析」という手法です。

 

以下、wikipediaから「多変量解析」の説明を掲載します

 

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多変量解析(英語版)(たへんりょうかいせき、英: multivariate analysis)あるいは多変量統計(英語版)(たへんりょうとうけい、英: multivariate statistics)とは、複数の結果変数からなる多変量データを統計的に扱う手法。主成分分析、因子分析、クラスター分析などがある。一般に、多変量解析を行うためには計算負荷が高く手計算ではきわめて困難だが、コンピュータの発展により、容易に実行できるようになった。
近年では共分散構造分析(「構造方程式モデリング」とも言う)が普及してきている。一方、探索的多変量解析で総称される各種の手法がデータマイニングなどでよく使われるようになっている。

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難解すぎると思われる方もいらっしゃるかと思いますが、重要なことは…

 

「複数の結果変数からなる多変量データを統計的に扱う手法」

「手計算ではきわめて困難だが、コンピュータの発展により、容易に実行できるようになった」

 

以上の2点です。

 

まずは、

 

「複数の結果変数からなる多変量データを統計的に扱う手法」

 

について競馬に具体的に当てはめた上で図表を交えて説明します。

 

☆「複数の結果変数からなる多変量データ」

 

小難しく書いてありますが、競馬に当てはめれば簡単。競馬における「結果変数」とは

 

前走着順

前走タイム

前走着差

ラップタイム

調教タイム

血統

馬番

馬体重

距離延長・短縮

 

挙げだすとキリがないのでここまでにしておきますが、要は「予想に必要な要素」となります。

 

では、実際に「複数の結果変数からなる多変量データ」の解析の最も単純な例をお見せしましょう。

 

ここでは「前走着順」と「馬番」という2つの結果変数を取り扱ってみます。

 

まずは、それぞれの結果変数をざっくりとグループ分けしてみます。

 

「前走着順」→「1~5着=掲示板内」「6着以下=掲示板外」の2グループ

 

「馬番」→「1~8番=内」「9番以上=外」の2グループ

 

次に、昨年過去1年分の上記変数の「勝率」と「単回収率」を求めてみます。

 

 

以上から立つ仮説は、

 

「内枠で前走掲示板内だった馬の勝率が最も高くなる」

「外枠で前走掲示板外だった馬の単回収率が最も高くなる」

 

の2点です。そして、この仮説の検証を行なうために、上記変数から分類される

 

1.前走掲示板内/内枠

2.前走掲示板内/外枠

3.前走掲示板外/内枠

4.前走掲示板外/外枠

 

の4グループの勝率と単勝回収率を求めると以下のとおりとなります。

 

 

以上のとおり、仮説どおりに、

 

「内枠で前走掲示板内だった馬の勝率が最も高くなる」

「外枠で前走掲示板外だった馬の単回収率が最も高くなる」

 

という結果が算出されます。つまり純粋に

 

「能力値」という指標で馬を評価するならば

 

「内枠で前走掲示板内だった馬」を買うべき。

 

「期待値」という指標で馬を評価するならば

 

「外枠で前走掲示板外だった馬」を買うべき。

 

と解析されるわけです。これが競馬における「多変量解析」の基礎中の基礎となります。

 

なお、今回紹介した例はあくまでも説明のための極めて単純な例であり、実際には「過去10年3万レース以上、45万頭以上」のデータを抽出した上で、「数十種類」の要素=結果変数を用いた多変量解析を行なうことで、弊社「元・東大生の馬券マネジメント」では各馬の評価指数である「AP」「VP」を算出しております。

 

そして、「多変量解析」において重要なポイントと書きました、

 

「手計算ではきわめて困難だが、コンピュータの発展により、容易に実行できるようになった」

 

ここがミソであり、「過去10年3万レース以上、45万頭以上」のデータ分析を手計算で行なうことは「労力」と「時間」の観点から困難なこと。技術が発達した「今」だからこそできる予想手法なのです。

 

そして、一般的な馬券ファンが個人で競馬新聞等に赤ペンで印を記載して予想した情報量と、弊社「元・東大生の馬券マネジメント」の「過去10年3万レース以上、45万頭以上のデータ」という情報量…。

 

もちろん、競馬ではランダム要素がありますので、レース単体や日単位といった少ない試行回数でみれば一般的な馬券ファンの予想が勝ることは多々あります。

 

しかし、「100レース、1000レース、10000レース」とレース数が重なり、偶然の要素が排除されていくにつれ、「過去10年3万レース以上、45万頭以上のデータ」という手計算では絶対に計算できない膨大なデータを分析している弊社「元・東大生の馬券マネジメント」の解析が、個人で処理できる限られた情報量に頼る一般的な馬券ファンの予想に負けるはずがないということはご理解いただけるかと存じます。

 

以上、簡単にではありますが我々が行なっている、競馬における「多変量解析」について簡単に説明をさせていただきました。

 

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