TigerOddsの最終レース日記

競馬ソフト「GoGyo」の機能で競馬を考える。


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エアシェイディ精神面で成長/中山金杯  日刊スポーツ紙より
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お正月は

関東は「日刊スポ賞」中山金杯

関西は「スポニチ賞」京都金杯で始まりますね。

「日刊スポーツ紙」の予想で中山金杯、「スポニチ」の予想で京都金杯を買うと良いと言われました。本当でしょうか?早速、実践してみたいと思ってます。もういくつ寝ると金杯か?

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競馬が大好きな職場の人と有馬記念の反省会(ただ愚痴るだけ)を行いました。

結論として、我々は「前走の結果に、予想をいちばん左右されやすい。」という話になりました。

マツリダゴッホの前走、天皇賞15着がなければ前々走のオールカマー1着(中山)ですから

当然人気になったはずが、前走の結果で多くの人がこの馬を見限ったわけです。

そこで、前走の結果の取捨選択をするロジックがあればかなり予想が面白くなりますね。

前走と今回とのレース条件の違いやローテーションなどを考慮して、一般の人が前走の結果を

重視する逆を行くわけです。条件が違えば、前走はきっぱり無視するというスタンスを取るという

「前走取捨選択システム」を穴馬ソフトのひとつのツールとして考えてみます。

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人気順だけでなく、Odds別でも集計するとオッズ1.0から1.4だと勝率68.2%

Oddsが2.0以上だと勝率が33.3%と下がるので、1番人気単勝オッズ2.0以上なら、

2番人気以降の単勝買いを行ってみる価値はありそうです。

また8.0から8.4倍の単勝オッズを買い続ければ回収率100%超えてますね。

2006年はどうだったのでしょうか?調べてみましょう。

8.0から8.4倍の単勝オッズの馬の勝率は2004年7.8% 2005年11.4% 2006年10.4% ですので、

今年だけ特別高かっただけですね。これがギャンブラーの過ちというものです。


過去1年間(2007)年の単勝人気Odds別成績表

レース数 odds 1着 2着 3着 4着以下 勝率
148 1.0-1.4 101 29 7 11 68.2
685 1.5-1.9 292 157 97 139 42.6
841 2.0-2.4 280 189 119 253 33.3
1017 2.5-2.9 295 212 137 373 29.0
985 3.0-3.4 233 202 130 420 23.7
1080 3.5-3.9 246 184 143 507 22.8
944 4.0-4.4 185 169 141 449 19.6
994 4.5-4.9 173 182 125 514 17.4
786 5.0-5.4 122 113 83 468 15.5
812 5.5-5.9 119 115 96 482 14.7
689 6.0-6.4 82 102 91 414 11.9
686 6.5-6.9 87 103 90 406 12.7
622 7.0-7.4 65 90 95 372 10.5
594 7.5-7.9 70 67 76 381 11.8
544 8.0-8.4 68 38 50 388 12.5
545 8.5-8.9 54 67 76 348 9.9
512 9.0-9.4 35 56 66 355 6.8
467 9.5-9.9 47 60 55 305 10.1
980 10.0-10.9 74 96 113 697 7.6
878 11.0-11.9 70 81 101 626 8.0
818 12.0-12.9 54 75 76 613 6.6
795 13.0-13.9 64 75 78 578 8.1
785 14.0-14.9 46 52 82 605 5.9
737 15.0-15.9 41 56 80 560 5.6
652 16.0-16.9 26 46 59 521 4.0
630 17.0-17.9 31 52 57 490 4.9
629 18.0-18.9 33 37 49 510 5.2
604 19.0-19.9 31 40 53 480 5.1
4422 20.0-29.9 151 250 322 3699 3.4
3100 30.0-39.9 73 115 181 2731 2.4
2411 40.0-49.9 44 66 139 2162 1.8
3530 50.0-69.9 52 80 145 3253 1.5
3509 70.0-99.9 33 66 96 3314 0.9
10453 100.0- 31 78 99 10245 0.3
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有馬記念が終わり、1年間の総まとめ。

過去1年間(2007年)の人気順の成績です。

1番人気でも勝率32.3%、残り67.7%は2番人気以下が勝っているのですから、

1番人気をはずして、2番人気以下の単勝馬券を資金配分するという方法を

考えた人は多いでしょうね。2番人気以下の馬の中から絶対勝てない馬を

探して、削っていく作業。「勝ち馬予想」ではなく「負け馬予想力」を向上させれば

何かが見えてくるかもしれません。

マスコミに踊らされた1番人気、ギャンブラーの思い込みによる1番人気をはずして、

下位人気の中から絶対来ない馬をはずして、単勝2番人気以下をすべて買うという

逆張り戦法もちょっと考えてみてはどうでしょうか?

マツリダゴッホは「勝ち馬予想」では浮上してこないけれども、「負け馬予想」には入らなかった馬かもしれませんね。

レース数 人気 1着 2着 3着 4着以下 勝率
3385 1 1095 687 438 1165 32.3
3387 2 675 618 468 1626 19.9
3386 3 474 511 417 1984 14.0
3383 4 306 361 413 2303 9.0
3380 5 248 293 372 2467 7.3
3382 6 185 247 306 2644 5.5
3389 7 116 188 249 2836 3.4
3359 8 77 139 210 2933 2.3
3292 9 78 110 155 2949 2.4
3182 10 48 70 134 2930 1.5
3029 11 44 67 86 2832 1.5
2803 12 23 43 62 2675 0.8
2493 13 17 27 41 2408 0.7
2222 14 10 16 28 2168 0.5
1845 15 7 16 18 1804 0.4
1411 16 1 6 4 1400 0.1
312 17 4 1 3 304 1.3
244 18 0 0 3 241 0.0
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マツリダゴッホが来るとは.......大ハズレでした。2重丸の上昇度では◎印、本紙予想でも☆印がついていましたが、2重丸本紙予想で5番手評価で、天皇賞15着では手が出ませんでした。

内側の経済コースを走り、直線では馬場が荒れていない内ラチ沿いぎりぎりを通った蛯名騎手のファインプレーですね。武騎手は馬の力を信じて外に出しましたが、ぼこぼこの馬場に重馬場得意なはずのオペラハウス産駒でも対応できなかったのと、やはり天皇賞>JC>有馬のG1連戦の疲れは出るのが当然で、G1で3連戦してすべて好走するのはストレスが溜まるという教訓をまた学びました。

マツリダゴッホは前走天皇賞15着で他の馬と比べて、あまりストレスがたまってなかったということですね。

レース間隔は出走馬中3番目に空いていました。

今年の有馬記念のレースは、ストレスが溜まっていない馬が勝つというレースだったと考えるしかないですね。

やや重の馬場自体がストレスが溜まるので、なおさら連戦で疲れた馬には応えたのでしょう。

これが馬場が良ければ、走りやすいので、ストレス溜まっていてもまだこなせたところが、昨晩からの雨が

予想を難しくしたと言えます。

予想ソフトを作る上でストレス指数(レース間隔があけば少なくなり、成績をあげると増える)を復活させる必要性を感じたレースでした。

それと中山芝巧者だったんですね。うーんこれも取り入れなきゃ。




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n頭立て(n>=8)の時、複勝3着までの場合

複勝i番人気の最高オッズをOmax(i) 最低オッズをOmin(i)、 シェアをW(i) とすると

n次連立方程式は以下のようになり、

この方程式からgauss_jordanの解法を使って、W(i)を求めることが出来る。


{Omax(1)-0.592}W(1)+0.246W(n-1)+0.246W(n)=26.26

{Omax(2)-0.592}W(2)+0.246W(n-1)+0.246W(n)=26.26

{Omax(3)-0.592}W(3)+0.246W(n-1)+0.246W(n)=26.26

*******************略************************

{Omax(i)-0.592}W(i)+0.246W(n-1)+0.246W(n)=26.26

*******************略************************

{Omax(n-2)-0.592}W(n-2)+0.246W(n-1)+0.246W(n)=26.26

{Omin(n-1)-0.592}W(n-1)+0.246W(1)+0.246W(2)=26.26

{Omin(n)-0.592}W(n)+0.246W(1)+0.246W(2)=26.26



n頭立て(5<=n<=7)の時、複勝2着までの場合

複勝i番人気の最高オッズをOmax(i) 最低オッズをOmin(i)、 シェアをW(i) とすると

n次連立方程式は以下のようになり、

この方程式からgauss_jordanの解法を使って、W(i)を求めることが出来る。

{Omax(1)-0.469}W(1)+0.369W(n)=39.4

{Omax(2)-0.469}W(2)+0.369W(n)=39.4

{Omax(3)-0.469}W(3)+0.369W(n)=39.4

*******************略************************

{Omax(i)-0.469}W(i)+0.369W(n)=39.4

*******************略************************

{Omax(n-1)-0.469}W(n-1)+0.369W(n)=39.4

{Omin(n)-0.469}W(n)+0.369W(1)=39.4


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オッズ分析のトレンドは今、単複から枠連、馬連、3連複、馬単、3連単にシフトしているのではないでしょうか?


オッズ分析予想がメジャーになって10年ぐらいになりますが、単複馬券の午前中の異常投票

が注目されてから、最近では午前中の異常投票があまり目立たなくなり、締め切り間際の有効な異常投票

増えてきています。これは、異常投票を行う方々は、オッズ予想家が同じ買い目を購入するのを避けようと考えるのは当然ですから、いずれ使えなくなるのは目に見えているわけで、単複そのものの異常投票もこれから先は少なくなって、単複から馬連、3連複、馬単、3連単にシフトしているような気がします。

単複の売り上げは全体の各々6%前後で3連単のある午後の4レースにいたっては3%前後までしか売れなくなった今、この馬券で異常投票を繰り返していれば、オッズ解析ソフトで裸同然にされて上に、オッズも下がってしまい、異常投票した方々のうまみも無くなる訳で、売り上げが多く、分析ソフトがまだ手をつけていない馬券で異常投票を行っている可能性がありそうなのです。枠連(いちばん分析しにくい)などでも変な傾向が見られます。

そのあたりをTigerOddsを使って調査したいと思っています。



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阪神C馬券人気表

今日の阪神11Rの予想で2重丸の新機能[馬券人気表]を使ってみました。

1番人気17番スズカフェニックスを軸にして

単勝の人気よりも、馬連、馬単、ワイド、3連複、3連単などの人気が高い馬番(△印)の1番、4番、16番に流したら、4-17が当たりました。配当6010円でした。もっとも4番の馬は安田記念3着の実力馬で人気が無いのが不思議だったのですが、単複の馬券よりも、その他の馬券の方が買われているわけで、単複重視から、その他の馬券重視にシフトしていかなければいけないと思い、このような機能を考えたのですが、幸先良くこのような当たり方を体験できたので、これから、もっと精度を上げる機能を作ってみようと思います。


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前回のシェアの計算式から

(1)より、W1={26.26-0.246(Wm+Wn)}/{Omax(1)-0.592} ........(5)
(2)より、W2={26.26-0.246(Wm+Wn)}/{Omax(2)-0.592} ........(6)
(3)より、Wm={26.26-0.246(W1+W2)}/{Omin(m)-0.592} ........(7)
(4)より、Wn={26.26-0.246(W1+W2)}/{Omin(n)-0.592} ........(8)

で、オッズは分かっているので、未知数が4つ、式が4つだから、この連立方程式は解ける。

消去、代入で解けるがややこしいし、他の場合もあるので、出走馬最大18頭分を行うなら、

コンピュータープログラミングで18次の連立方程式を解けば楽かもしれない。

そこで連立方程式を解く方法をインターネットで調べてガウス-ジョルダンの解法 でやってみることにする。

/////////////////////////////////////////////////////////////////

//連立方程式ガウス-ジョルダンの解法 Delphi

//n次方程式 aは係数を表すn次元配列
//bは非同次項を表す1次配列
//戻りは 逆行列がaに  解がbに入る

//type TGaussA=array[1..18,1..18] of real;//18は最大出走頭数
//type TGaussB=array[1..18] of real;//18は最大出走頭数

/////////////////////////////////////////////////////////////////
function gauss_jordan(n:integer;var a:TGaussA; var b:TGaussB):integer;
var
ipv,i,j:integer; inv_pivot,temp:real;
big:real; pivot_row:integer;
row:array[1..18] of integer;
begin
for ipv:=1 to n do begin

//最大値検索
big:=0.0;
for i:=ipv to n do begin
if abs(a[i,ipv])>big then begin big:=abs(a[i,ipv]);pivot_row:=i;end;
end;//for i
if big=0 then begin result:=0;break;end;
row[ipv]:=pivot_row;

//行の入れ替え
if (ipv<>pivot_row) then begin
for i:=1 to n do begin temp:=a[ipv,i];a[ipv,i]:=a[pivot_row,i];a[pivot_row,i]:=temp;end;
temp:=b[ipv];b[ipv]:=b[pivot_row];b[pivot_row]:=temp;
end;//
///対角成分=1 ピボット行の処理
inv_pivot:=1.0/a[ipv,ipv];
a[ipv,ipv]:=1.0;
for j:=1 to n do begin a[ipv,j]:=a[ipv,j]*inv_pivot;end;//for j
b[ipv]:=b[ipv]*inv_pivot;

///ピボット列=0 ピボット行以外ノ処理
for i:=1 to n do begin
if (i<>ipv) then begin
temp:=a[i,ipv];a[i,ipv]:=0.0;
for j:=1 to n do begin a[i,j]:=a[i,j]-temp*a[ipv,j];end;//for
b[i]:=b[i]-temp*b[ipv];
end;
end;
end;//for ipv

//列の入れ替え(逆行列)
for j:=n downto 1 do begin
if (j<>row[j]) then begin
for i:=1 to n do begin temp:=a[i,j];a[i,j]:=a[i,row[j]];a[i,row[j]]:=temp;end;
end;
end;

result:=1;
end;

/////////////////////////////////////////////////////////////////

//ガウス-ジョルダンの解法 Delphi 終了

/////////////////////////////////////////////////////////////////

(5)(6)(7)(8)を変形して、係数を求め、aの配列に格納、bの配列には非同次項

とはなんだろうか?定数のことらしい。定数を代入してあとは解がbの配列に

戻ってくるので、これでシェアが分かるはずだ。

関数gauss_jordan()の使い方は

3X+2y+z=10

7x+8y+9z=50

x+y+2Z=9

の場合

var a:TGaussA; b:TGaussB;
begin
a[1,1]:=3;a[1,2]:=2;a[1,3]:=1;b[1]:=10;
a[2,1]:=7;a[2,2]:=8;a[2,3]:=9;b[2]:=50;
a[3,1]:=1;a[3,2]:=1;a[3,3]:=2;b[3]:=9;

gauss_jordan(3,a,b);
showmessage('x='+floattostr(b[1])+' y='+floattostr(b[2])+' z='+floattostr(b[3]));
end;

注意するのはa[]の配列でa[行,列]で係数を入力する。



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