この記事は、ある方のブログに向けたコメントとして書き始めました。

あまりに自己満足になるので、こっちに書きました。




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自分は三連単を買うことはありませんが、結構、考えたことはあります。




個人的に前に記事にしたように、馬券は予想を正確に表現して作るのが好きです。こうすると予想の精度が高くなれば高くなるほど儲けやすくなるはずなので、予想精度を上げたいってモチベーションにもなります。




なんで、点数が多くなって金額のコントロールがしにくくなる三連単はあまり好きじゃないです。マルチを全点同一に買うなら、三連複にして点数を絞って金額のコントロールをしたい派です。


三連複だと、


 △→△→◎


 ◎→△→△


の差はつけられないですけど、


 ◎-○-▲


 ◎-△-△


の差は、三連単より点数絞れているんで、締め切り間際の短時間でもつけやすいです。




でも、フォーメーションとかで買うのであれば、知っていることを、これだけ詳細に表現できる馬券は他にはないわけで、知っていることの精度が高い人にはぴったりなんでしょうね。でも、僕はそんなに知っていることの精度には自信はないので…。




ってことで、三連単は使うことはほとんどありません。正直、100点で1000倍の三連単当てるよりも、1点で10倍の単勝の方が取りやすいんじゃない?って思っています。




ネタが古くてごめんなさいですが、この券種で儲けるアイデアは、前に馬券で脱税とかでニュースになってた方々(UPRO)の方法論が一番しっくりきます。ちょっとググッて引っ張ってきます。

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関係者によると、同社は出走馬の血統や天候など各データを使って独自の競馬予想プログラムを開発し、結果を予想。しかし、実際には倍率に応じて掛け金を変えた上でほとんどの組み合わせの馬券を購入し、1レースで数億円を稼ぐなど巨額の利益を得ていたが、税務申告していなかったという。

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しかし、『この方法論を売ります』って業者ばかりが検索結果で出てきますね・・・。一応、この記事はオリジナルで書いているつもりです。 (ネット上では既に成熟した議論なんですかね?恥かかないか心配です(笑))




正確なやり方はわからないので、ニュースを見たときの推測でしかないです。ニュースが出たてのときには、よく考えていました。




この方法論のミソは、『消し馬予想』っていう世間とは逆のアプローチの採用だと思います。これって、三連単が一番ハマります。なぜなら、一頭消しただけで半端なく点数が絞れるからです。(なんかググると『プログラムに対しての欲求』が多かったように見受けられるんですが、アプローチこそ評価されるべきでは?と思います。)




16頭立てのときに、三連単の単純買い目は、

16×15×14 = 3360通り

です。




これが1頭消すと、15×14×13 = 2730通りとなります。

1頭消しただけで買い目が630通り(18.75%)も削れるんですね。




ちなみに、6頭消すと、10×9×8 = 720通りになりますんで、2640通り削れちゃいます。
6頭消しただけで、買い目が約78.6%も削れるんです。




これって、結構すごいと思うんですよ。買い目が凄い速さで減ってきます(笑)


三連単の場合は、全体のパイが多いし、当たったらラッキー的な票が多いと思うので、このくらい絞った買い目に支持率が80%以上集まるってことはまれなんじゃないかなぁと思います。




で、この絞った買い目を当たったときの戻りを均等になるように調整して賭けた場合には、100%を遥かに超えるってレースの方が多いと思います。・・・「思います」ばかりですね。確かめていません。(でも、あってそうな気がしません?)




そして、ここがこの記事の一番のキモなんですが『勝ち馬を探せ!』、よりは、『絶対に三着に来ない馬を探せ!』の方が簡単な気がしません?特に、馬見派にとっては。




知っていることを表現する方法の一つだと思うんです。『三着にこないことを知っている』ことは、正攻法では馬券に結び付けにくいですから。




もちろん、本気でやるとなったら、何頭消すのかってのが鍵ですね。人知を超えてきますからね。馬ってやつは(笑)。 リスクをどの程度許容するか。シミュレーションしながらシステムとして確立させていく感じかな。


ちゃんと研究してみればなんとかなるかなぁ、なんて思ったり。。。




このやり方のハードルは、やはり資金ですね。削ったっていっても、膨大な数の買い目に対して、均等な払い戻しとなるように配分するって、大変な額ですね。




と、いうことで実行のハードルが高いのでやれません(笑)




もう、この方法論が明らかになっているのであれば、教えてほしいです!


…とアンテナ低いところを見せつけたところで、この記事はおしまいです。