20-70 予想プロセスと確率

公営競技は確率では測れないという人がいる。
これは、基本的には確率論と言うものを知らない人、誤解している人の発言である。
確率と言うと、サイコロを投げたりする偶然性のものが思い浮かぶのであろうか。

サイコロで１の目が出る確率は、６分の１である。
これは試してみなくても、誰でも分かる。
サイコロが完全な立方体である限り、そのことは揺るがない。
こういうものを先験的確率、という。宝くじなどもこれに当たる。

それに対して、６艇立ての競艇で１号艇が勝つ確率は、６分の１ではない。
コースの有利不利だけでなく、そもそも選手の実力も違う。
これをサイコロの目と同じように捉えることはできない。

では、或るレースを一つ取り出してこの確率を求めてみるとしよう。
それはなかなか難しい。難しいからこそ、賭けの対象となり得るのである。
そして、だからこそ予想の実力が発揮できる。サイコロではこうはいかない。

一つのアプローチとしては、データを統計的に分析する方法がある。
このレースに当てはまる環境、選手やモーターのデータ、等を分析するのだ。
それによって、「このパターンであれば25％の確率で勝てる」等と判断できる。
これは、先験的確率に対して、経験的確率と呼ばれる考え方である。

勿論、全てのデータを分析し尽くすことは不可能である。
完全に分析することが出来たら、100％の勝者が導き出せるが、それは無理な話だ。
この場合、統計分析を深めることで確率の精度を高める努力が必要である。

データとか分析というと机上の作業に感じるかもしれない。
しかし、これは、必ずしも数字での解析やデータ収集のことを意味しない。
普通に誰もが行っている予想プロセス自体も、実は同じことである。
自分の経験と知識はデータベースであり、それに基づいて展開を読むのも分析だ。

つまり、確率で考える、とは、ほぼ全ての人の予想プロセスのことである。
それを数値化することは、曖昧な部分を明確にしてブレをなくす作業である。
無理な単純化作業で予想の精度を低くするのであれば意味は無い。
従って、数値で捉える癖をつけることは重要だが、また、慎重であるべきなのだ。

ここまでは予想技術の話である。
しかし、確率論が決定的に重要になるのは、投資技術の面においてである。

次回に続く。


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