2006年09月24日

科学的競馬投資コメント20060924

今週は、先週お話させていただいた、「対戦適性2」なる独自データについての話を再度させて頂きます。

この対戦適性2に関して各種シミュレーションをしてみました。例えば、1000万クラスの馬が、現在G1になっている馬と過去に好勝負したレースがあった場合(対戦時点では勿論G1馬ではなかった場合も含める)にはその1000万クラスの馬がG1相当馬になるといったアルゴリズムにすると、1000万クラス条件レースでもオープン馬に相当するような馬がかなり出てきますが、ほとんど人気がないような場合も多く、穴馬的な存在として抽出される、といったような各種シミュレーション結果になっていました。

新しい独自データの「対戦適性2」は、「対戦して来た相手馬の戦歴能力クラス」から算定しており、「対戦して来た相手馬の戦歴能力」から判断すると非常に高い能力と判定される馬が、全く人気がないような場合もあり、1000万条件クラスの馬でも過去の対戦相手の関係からG1クラスの馬に相当する馬も抽出されたりします。
例えば、1000万クラスの出走馬が、現在G1になっている馬と好勝負したレースがあった場合には、その1000万クラスの出走馬がG1相当馬になるというような考え方で、対戦馬のクラスであるG1と出走馬のクラスである1000万下のクラス差を示す適性になります。
具体的には、過去に対戦した来た馬と好勝負した場合に、その対戦馬のクラスを対戦相当クラスとして出走条件クラスとのクラス差を表す適性になり、能力クラスを未勝利、500万下、1000万下、1600万下、オープン、G3、G2、G1の8クラスとして、例えば、500万下クラスのレース出走馬が、現在オープンで走っている馬に過去に好勝負していた場合は、500万下とオープンのクラスの差は3クラスありますので、クラス差としてプラス「3」という適性にするということです。
但し、競馬をやっておられる方は良くご存知とは思いますが、過去に非常に強い馬と対戦して来た馬や昔昔G1やG2を勝った馬がコロコロ負けて、1000万を勝ち上がったばかりの成長途上の新興勢力馬がオープン戦でも勝ってしまうのが当たり前というのが競馬の世界ですので、対戦適性2の扱いには注意が必要です。

今週もこの対戦適性2をテスト運用していますが、馬券対象馬を選ぶ場合に非常に有効な感じがしています。特に、下位クラスのレースに有効な気がしています。
未勝利戦のレースでも対戦して来た相手馬との対戦能力クラスで500万クラスに相当する馬がいて、大抵の場合に上位入着していますが、人気がない場合が結構あります。
500万下のレースでは、対戦して来た相手馬との対戦能力クラスでかなり上位、例えばG1/G2/G3クラスに相当するような馬がいたりしても人気がない場合も結構ありました。
重賞レースともなれば、多くの競馬ファンの方は各種分析や過去の対戦等も検討しているとは思いますが、未勝利・500万下等の下位クラスのレースは、あまり時間を掛けて検討していないのかも知れませんが、対戦クラス能力が高いにも関わらず意外と人気がない馬がいて非常に配当妙味が高い馬がいます。
ほとんどの競馬ファンが時間を掛けて検討しないような下位クラスのレースに妙味があると思いはじめている次第です。

色々とシミュレーションもしてみましたが、実はG1/G2/G3などの上位クラスでは、出走馬が対戦クラスG1相当馬が多くて比較できないという現象になります。
特に、G1レースでは、当然のことですが、出走馬のほとんどが対戦クラスG1相当馬になってしまいます。
そんなことで、下位条件クラスでこそ対戦適性2は有効な気がしている次第です。
ちなみに、土曜日札幌5Rの未勝利戦での1・2着のパープルカフェ(単勝オッズ:10.4倍)とゴールドシューズ(単勝オッズ:16.0倍)の2頭は共に対戦能力クラスは500万下相当クラスで、対戦適性はプラス「1」の馬でした。
日曜札幌5Rの未勝利戦の1着馬のシゲルダイノウカイ(単勝オッズ:1.5倍)は1.5倍の1番人気でしたが、対戦能力クラスは実にG2クラスで対戦適性はプラス「6」でした。シゲルダイノウカイはG2を勝っているヤマトマリオンと1年ほど前に好勝負をしているのですが、未勝利戦でそこまで調べる競馬ファンはなかなかいないと思いますが、パソコンなら数秒でチェック完了です。
実は今週の500万下のレースで、対戦能力クラスがG1の馬が出走していました。現G1馬と2年ほど前ですが好勝負をしていた馬でしたが、結果はどうだったでしょうか?
皆様も時間があれば、どの馬か調べてみて下さい。恐らく人手では見つけるのは不可能と思いますが、、、、見つけるヒントは、単勝オッズが10倍以上の馬です、、、、、、、、???

逆に、上位クラスのレースの場合ですが、
日曜中山11RのG2レースでは、対戦能力クラスがG1に相当する馬は、ヴィータローザ、コスモバルク、バランスオブゲーム、ウインジェネラーレ、デイアデラノビア、メテオバーストの6頭でした。
日曜中京11RのG2レースでは、対戦能力クラスがG1に相当する馬は、メイショウサムソン、フサイチリシャール、ドリームスポート、アドマイヤメインの4頭でした。

Adinpick3の次期バージョンにはこの新しい対戦適性2の算定機能を追加予定です。これに伴い、10月度基準値も改定予定です。
但し、非蓄積タイプのAdinautobetでは過去の全馬のデータを保有しておりませんので対戦適性と同様に対戦適性2も算定できません。
Adinautobetoのみを利用されているユーザー様は、対戦適性2を算定したい場合には、Adinpick3も併用する必要があります。Adinpick3で対戦適性2を含んだ出馬データを作成して、Adinautobetの「Adinpick3の出馬データ取り込み」機能でAdinpick3から出馬データを取り込むことで、Adinautobetでも対戦適性2を出馬画面に表示できるようにする予定です。

対戦適性2は、過去の対戦馬に対する膨大なデータ処理をする為に、現在の対戦適性の処理と同様に、対戦適性2の処理も時間がかなり掛かります。
1日分の出馬表作成で、ペンテイアム4の2GHZの搭載メモリー500Mクラスのパソコンで10分ほどの処理時間がかかりますので、ユーザー側で対戦適性2の処理をするかどうかの選択をパラメータ設定できるようにする予定です。
現在の対戦適性の処理も、メニューの「オプション」の「過去の対戦期間の設定」で、1年・半年・3ケ月そして対戦適性の処理をしないという設定ができるようになっていますが、対戦適性2に関しても処理する・しないをユーザー側で設定できるようにする予定です。
対戦適性と対戦適性2の両方の処理をすると、出馬表作成処理の75%近くを占める処理時間になると思います。
Adinpick3では、対戦適性・対戦適性2のどちらも、過去に対戦して来た相手馬の過去の戦歴という膨大なデータをチェックする必要があり、過去に対戦して来た全馬をチェックすることですので膨大な処理をする必要があります。
Adinpick3で算定される対戦適性は、今回出走してきた馬達だけの関係算定に基づく適性などではなく、今回出走していない馬も含めた過去に対戦して来た全馬との関係算定に基づく対戦適性を算定しています。

G1レースともなれば、膨大な手間暇を掛けて人手で過去の対戦がどうなっていたかを調べる方もおられるとは思いますが、毎週全レースの全出走馬の過去の対戦馬をチェックするのは人手ではほとんど不可能です。
1日1レース位ならなんとか人手でも処理しようと思えばできると思いますが、全馬の完全チェックは不可能と思います。ましてや、現在の1日3開催の全レースの検討などは人手では不可能に近いと思います。G1レースだけでも人手でやろうという方はおられると思いますが、競馬ではG1レース以外のレースが配当妙味があったりする場合が多く。全レースを検討してみないと、どのレースの馬券購入をするのが最適かはわからないという反面もあります。
まさに、対戦適性算定こそ、パソコンの最大利点である「短時間で膨大な処理をする」という利点を利用することになるわけで、Adinpick3の特徴もパソコンでしかできない膨大な処理を必要とする対戦適性にあるような気がしだしております。
私個人としては、ほとんどの競馬ファンが時間を掛けて検討しないような下位クラスのレースに、この対戦適性2を利用したいと考えています。
皆が時間を掛けて検討するG1レースは、対戦適性2はクラス差がなく(G1は最上位クラスですのでその上のクラスがなくクラス差がない)、対戦適性2では検討しようがないのも理由ですが、未勝利・500万下・1000万下クラス等の下位クラスのレース検討に活用したく思っております。
巷でよく言われる
「皆がしたがらない仕事が儲かる」
と同じように、皆が時間を掛けて検討しないレースこそ、パソコン能力を駆使して検討すれば儲かるのではと密かに思っている次第です。
人手では手間暇がかかりすぎて検討できないような下位クラスの隙間レースを、パソコンの最大利点である「短時間で膨大な処理をする」Adinpick3の対戦適性2算定機能をユーザー様に有効に活用して頂ければ幸いと思っている次第です。

最後になりますが、現行Adinpick3での予想順位算定には、タイム理論要因をかなり反映しています。タイム理論要因も前走・平均・過去のベスト及び短・中・長距離区分別のベストという4種のタイム理論要因を基本にしています。
前にもこのブログでも書きましたが、タイム理論は良い面もありますが、タイム理論には限界があります。
・ペースよってタイムが大きく変化し、ペースによって正しく能力が判定できない。
・馬場状態を反映した正しい能力を算定できない。
・タイムが悪くても能力が高い馬は多い。
・3歳馬と古馬ではタイム理論に基づく能力比較では、古馬がタイムが良い場合が多く、特に、平均やベストタイムという点では古馬の能力がかなり高くなる。
といったようなことで、現在タイム理論の予想順位に対する影響度を各種分析・シミュレーションして再設定し直しております。
10月度基準値は、タイム理論の影響度を再設定した基準値に改訂予定です。


科学的競馬投資ソフトAdinpick3は、常に上位入着の要因(原因)を発見・確認するために各種分析・シミュレーションを継続して行っており、回収率向上に向けて、基準値改定及びソフトバージョンアッを行っていきますので、今後とも科学的競馬投資を宜しくお願いする次第です。
  

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2006年09月18日

科学的競馬投資コメント20060918

最近カスタマイズソフトというユーザー様独自のソフトに関する依頼や問い合わせありまして、依頼動機は、
1、自分なりの予想方法を保有しているが、人手で処理するには膨大な時間と根気が必要なので、パソコンで何とか処理できないか?
2、自分なりの予想方法を保有しているが、競馬開催日の2日間は朝から夕方までチェックに掛かりきりで大変なので、パソコンで自動チェックできないか?
3、自分なりの予想方法はまだ確立していないが、色々と分析や各種データとの比較をしたいので、CSV等のファイルでAdinpick3のデータを取り出したい。
といったユーザー動機が多く、
・ユーザー様独自の予想方法を既に確立されているユーザー様
・まだ予想方法は確立できていないがいろいろ分析・研究しているユーザー様
といった非常に研究熱心なユーザー様からのカスタム依頼となっております。
カスタマイズの理由は、手間暇が掛かるのでパソコンで処理したいというのが大半です。
CSVデータファイル作成も、手入力が大変なのでパソコンで自動入力したいということでした。
独自の予想方法を確立されているユーザー様の多くは、かなりの手間暇をかけて予想されているのが良く判ります。

実は、私もAdinpick3を使用して買い目を決めていますが、やはりかなり時間がかかっています。
私の場合は、土日2日間での馬券対象馬は、木曜日の枠未確定の出馬表で決めています。
木曜日の夕方4時半ごろに出馬データを取り込みますが、未勝利戦を除いて検討しますが、大体夜中の12時過ぎまで掛かって検討しています。
パソコンを使っても土日2日間の未勝利戦を除いた全レースの検討で、6時間位かかっているわけですから、パソコン無しではどのくらい時間がかかるか検討も付きません。

さて、私のカスタマイズソフト受注の考え方ですが、開発期間に応じた標準料金で依頼をお受けしているのですが、実はほとんどの場合は採算度外視で依頼をお受けしているのが実情で、例えば開発期間2日として依頼をお受けした場合でも、実際は、依頼テーマに関しての勉強・研究そして各種テスト・デバッグ等を含めると、実際は開発期間2日で依頼を引き受けたカスタムソフトは約3―5倍位(場合によっては10倍)の実際の期間をかけて開発しているので実際です。
しかし、ユーザー様独自の予想の考え方は、私の科学的競馬投資の考え方に対して、別の角度からの見直しや、全く新しいスタンスでの研究の機会を頂けることが多いのも事実です。最近のカスタムソフト依頼から発展して研究を開始した最近のテーマとしては、「オッズ理論」や「無人自動運転」や「対戦能力の考え方」など、私の科学的競馬投資の考え方に非常に貢献して頂いているテーマがあります。
カスタムソフト依頼から発展して研究を開始するのですが、必ずそのテーマに対して科学的に分析・シミュレーションを繰り返し私なりの新しい考え方を探すのが私の研究の基本的考え方です。
実際に、科学的に分析・シミュレーションを繰り返してみますと、ユーザー様独自の予想理論とは違った理論になることがほとんどで、分析・シミュレーション結果に基づき上位入着率や的中率・回収率そして発生率等を確認しながら科学的に新しい考え方がまとまっていき、最終的にはAdinpick3やAdinautobetのバージョンアップにつながっていく次第です。

カスタムソフト受注に関しても、今後は、ユーザ−様独自の考え方に基づき「上位入着率や的中率・回収率・発生率」等を分析・シミュレーションした「シミュレーションレポート」付きでカスタム依頼を引き受けるようなことも検討している次第です。そして、シミュレーションレポートを見て頂いたユーザー様からの要望に応じて、各種分析・シミュレーションを繰り返して、ユーザー様独自の予想方法の新しい発展、最終的には「各種分析・シミュレーションに基づいたカスタムバージョンアップ開発」というような開発方法も検討している次第です。但し、ソフト開発期間よりも、各種分析・シミュレーションをする期間の方がずっと長くなると思われます。

私なりのカスタムソフト開発の考え方は、パソコンの最大利点の「短時間で膨大な処理をする」分析・シミュレーションをユーザー様の要望仕様に基づき行ないながらユーザー様と確認をとりながら最終仕様を固めていき、出来上がったカスタムソフトにも、パラメータ方式でユーザー様自身が各種分析・シミュレーションも可能なソフトに仕上げていくというのが、開発期間は長く掛かりますが、私の基本的な考え方です。

ところで私くし、オッズ理論の研究も一段落しましたので、あらためて対戦適性の研究を開始し始めております。現行Adinpick3でも対戦適性の算定は、出馬表作成処理の50%以上の処理時間を掛けて算出していますが、今後、対戦適性について色々と分析・シミュレーションをしてみる予定です。
対戦適性算定は、過去に対戦して来た全馬をチェックすることですので膨大な処理をする必要があります。
私の考える対戦適性は、今回出走してきた馬達だけの関係算定に基づく適性などではなく、今回出走していない馬も含めた過去に対戦して来た全馬との関係算定に基づく適性を意味してます。
実は、私の考える対戦適性算出は、人手ではほとんど不可能に近い処理です。1日1レース位ならなんとか人手でも処理しようと思えばできると思いますが、全馬の完全チェックは不可能と思います。ましてや、現在の1日3開催の全レースの検討などは人手では不可能に近いと思います。G1レースだけでも人手でやろうという方はおられると思いますが、競馬ではG1レース以外のレースが配当妙味があったりする場合が多く。全レースを検討してみないと、どのレースの馬券購入をするのが最適かはわからないという反面もあります。
まさに、対戦適性算定こそ、パソコンの最大利点である「短時間で膨大な処理をする」という利点を利用することになるわけで、パソコン競馬ソフトの特徴もパソコンでしかできない膨大な処理を必要とする対戦適性に重点を置くべきと考え始めて、再度研究を開始している次第です。

実は私は、今のAdinpick3の対戦適性◎には非常に注意を払っています。
対戦適性◎なのに全く人気のない馬が1着にきたりしています。対戦適性の数値が30以上の馬には注意している次第です。
現在の独自データである対戦適性は1年以内の対戦データに限定(パラメータで1年・半年・3ケ月に設定可能)に限定していますので、1年以上前に非常に強い相手と対戦していた場合などは反映されておりません。

現在、各種条件を変えて、過去に対戦して来た馬との関係を中心に出走馬の対戦能力をランク付けしております。
先週の出馬データで動作確認やチェックを条件を変えたりしてプログラムチェックをしていまして、先週のJRA史上2番目の高配当の3連単1665万馬券の先週土曜中山9Rですが、実は、期間制限をせずに過去の全対戦データで対戦能力のランク付をしてみたところ、3着馬クリノジャンファン(単勝オッズ:170倍)は1番目のランク順位馬で、2着のブライテイアベスト(単勝オッズ:130倍)は3番目のランク順位馬でした。残念ながら、1着のベルモントピノコは10番目のランク順位でしたが、あらためて過去に対戦してきた全馬との対戦適性を的確に算定できれば、意外な穴馬が見つかる可能性を確認した次第です。

そんなことで、現在新しい「対戦適性2」なる独自データを設定してテスト運用を開始しております。
新しい対戦適性2は「その馬自身の戦歴能力」と「対戦して来た相手馬の戦歴能力」の2つの能力値から総合算定しています。
特に、「対戦して来た相手馬の戦歴能力」から判断すると非常に高い能力と判定される馬が、全く人気がないような場合もあり、1000万条件クラスの馬でも過去の対戦相手の関係からG1クラスの馬に相当する馬もでてきたりもしています。
先ほどの、先週のJRA史上2番目の高配当の3連単1665万馬券の先週土曜中山9Rでの3着馬クリノジャンファン(単勝オッズ:170倍)や2着のブライテイアベスト(単勝オッズ:130倍)などの馬は、「対戦して来た相手馬の戦歴能力」から判断すると浮かび上がってくる馬でした。
今週も、新しい対戦適性2に基づき設定した相当ランクは、出走条件から考えると非常に高い対戦能力を示した馬がいました。
1、土曜日札幌10Rの500万条件で1着のフミノバラード(単勝オッズ:2.1倍)はG2クラス相当
2、土曜日中山11Rの1600万条件で2着のコスモマーベラス(単勝オッズ:3.9倍)はG1クラス相当
3、日曜中山8Rの500万条件で1着のドラゴンキャプテン(単勝オッズ:5.8倍)はオープンクラス相当
4、日曜中山9Rの1000万条件で2着のグランドハリケーン(単勝オッズ:25.3倍)はG3クラス相当
5、日曜中山12Rの500万条件で2着のマイネルスカット(単勝オッズ:52.8倍)はなんとG2クラス相当で、1着のダンスフォーウィン(単勝オッズ:1.6倍)はオープンクラス相当でした。
6、日曜中京11RのG2で2着のシェルズレイ(単勝オッズ:28.9倍)はG1クラス相当でした、当然ですが、1・3着のアドマイヤキッスとフサイチパンドラはG1クラス相当でした。
7、月曜札幌9Rの500万条件で1着のレヴリ(単勝オッズ:2.3倍)と2着のワイルドソニック(単勝オッズ:2.8倍)はオープンクラス相当
8、月曜札幌10Rの1000万条件で2着のセントリープレア(単勝オッズ:31.0倍)と3着のクリアーエンデバー(単勝オッズ:20.0倍)は共にG3クラス相当でしたが、実はG2クラス相当がアドマイヤデイーノ(単勝オッズ:2.9倍)でしたが5着でした。
9、月曜札幌11RのG3条件で1着のヒシアトラス(単勝オッズ:9.0倍)と2着のジンクライシス(単勝オッズ:10.3倍)は共にG1クラス相当でした。
10、月曜中京10Rの1000万条件で1着のイブキトレッキング(単勝オッズ:37.4倍)と2着のミツワスカイハイ(単勝オッズ:2.1倍)は共にオープンクラス相当でした。
ところで、当然ですが、かなり上位クラスに相当する馬が上位入着できないという逆のケースも発生しますが、意外な穴馬が抽出される可能性を感じております。
過去の対戦馬との関係から相当する対戦クラスを設定していますが、どういう条件で相当クラスを決めるかを現在、各種分析・シミュレーションをして試行錯誤している段階です。
ちなみに、月曜札幌11RのG3条件で1着のヒシアトラスは過去に対戦したアドマイヤドンとの関係から決めていますし、2着のジンクライシスは過去に対戦したイーグルカフェとの関係決めており、かなり古い対戦結果も含んで相当クラスの設定をしており、実際にパソコンは膨大な処理をしているおります。

G1レースともなれば、膨大な手間暇を掛けて人手で過去の対戦がどうなっていたかを調べる方もおられるとは思いますが、毎週全レースの全出走馬の過去の対戦馬をチェックするのは不可能です。
現在テストしている限りは、意外な穴馬が見つかるのはG1クラス等の上位クラスのレースではなく、下位条件の500万条件とか1000万条件レースで2クラス以上の上位クラス相当馬が穴馬的存在になるような気がしています。
今週の例では、
1000万条件で2着のG3クラス相当のグランドハリケーン(単勝オッズ:25.3倍)
500万条件で2着のG2クラス相当のマイネルスカット(単勝オッズ:52.8倍)
1000万条件で2着のG3クラス相当のセントリープレア(単勝オッズ:31.0倍)
等の穴馬をどのように見つけ出せるかが、「短時間で膨大な処理をする」パソコンソフトの最大利点と考えております。

最後になりますが、カスタムソフトですが、私なりのカスタムソフト開発の考え方は、パソコンの最大利点の「短時間で膨大な処理をする」分析・シミュレーションをユーザー様の要望仕様に基づき行ないながらユーザー様と確認をとりながら最終仕様を固めていき、出来上がったカスタムソフトにも、パラメータ方式でユーザー様自身が各種分析・シミュレーションも可能なソフトに仕上げていくというのが、開発期間は長く掛かりますが、私の基本的な考え方です。

来週は、今回お話した対戦適性2に関して各種分析・シミュレーションした結果で興味深い分析結果がありましたら、対戦適性2に関してお話をさせて頂く予定です。

科学的競馬投資ソフトAdinpick3は、常に上位入着の要因(原因)を発見・確認するために各種分析・シミュレーションを継続して行っており、回収率向上に向けて、基準値改定及びソフトバージョンアッを行っていきますので、今後とも科学的競馬投資を宜しくお願いする次第です。
  
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2006年09月10日

科学的競馬投資コメント20060910

先週お話させて頂いた様に、私くし最近単勝に関して興味を持ち始めておりまして、単勝に関して、オッズ理論やAdinpick3の最終総合順位1位(印◎)馬や上位入着予想ランク馬に関して平均配当金額なども含めて各種分析・シミュレーションをしてみました。

あくまで、シミュレーション結果ですが、単勝に関して、過去4年間の新馬戦・障害戦を除いたレースでの発生率・的中率・平均配当金額・回収率は以下になりました。

分類 発生率 的中率 平均配当 回収率
1番人気馬 33.1 33.6 228 76.5
2番人気馬 18.3 18.7 425 79.6
3番人気馬 13.2 13.5 619 83.6
印◎馬 33.0 32.0 393 125.9
印◎1番人気馬 19.9 43.0 209 90.0
印◎2番人気馬 6.3 29.3 399 116.8
印◎3番人気馬 3.0 23.8 580 137.8
上位入着ランク予想A馬 13.1 35.0 368 128.6
上位ラA1番人気馬 7.9 47.6 196 93.2
上位ラA2番人気馬 2.6 30.2 393 118.5
上位ラA3番人気馬 1.2 24.2 566 136.9
今回のシミュレーション結果からは、
1.1番人気馬は、どんな場合でも回収率100%を超えない
2.Adinpick3の印◎が2・3番人気馬の場合は、回収率100%超える可能性が高いが、発生率が非常に低く、1日1−3レース位しか発生しない。
ということで、特に、3番人気馬の場合に単勝購入したら良いと言うシミュレーション結果でしたが、発生率が
印◎で3番人気馬は3%の発生率
上位ランク予想Aで3番人気馬では1%の発生率
とほとんど発生しないという結果でした。

そこで、試しに、印が◎○▲の3頭、上位入着ランク予想がAあるいはB馬でシミュレーションしてみました結果は、以下になりました。
分類 発生率 的中率 平均配当 回収率
1番人気馬 33.1 33.6 228 76.5
2番人気馬 18.3 18.7 425 79.6
3番人気馬 13.2 13.5 619 83.6
印◎○▲馬 63.9 21.0 557 117.0
印◎○▲1番人気馬 29.3 37.7 220 83.0
印◎○▲2番人気馬 13.7 22.8 410 93.5
印◎○▲3番人気馬 8.4 18.5 602 111.0
上位入着ランク予想AB馬 36.7 26.1 422 110.2
上位ラAB1番人気馬 20.1 40.2 209 83.8
上位ラAB2番人気馬 8.1 24.9 398 98.9
上位ラAB3番人気馬 3.9 19.2 593 113.7
というシミュレーション結果で、
印が◎か○か▲で3番人気の場合に単勝馬券を買うと発生率が8.4%で回収率が110%位になるという結果になりました。発生率8.4%ということは1日に1競馬場で1レース発生ということですが、的中率18%ですので5レースに1回の的中ということで、これでもあまり現実的でない結果と思われます。

今までの分析・シミュレーションの結果からは、オッズ理論を組み合わせた場合は、非常に発生率が低いというのが現実のようです。
発生率が低いのに、常にオッズとにらめっこをする必要があるわけです。朝10時から夕方4時頃まで、常に全レースの発走締め切り前のオッズを取得してチェックする必要があるわけです。なかなか大変で忍耐が必要になります。
そこで、Adinautobetの自動運転の仕様の必要性が生まれた訳です。
Adinautobetでの自動運転とは、Adinautobetであらかじめ購入予定の買い目を登録しておいて、発走3−5分前位の最新のオッズ・馬体重・天候馬場等データを取得して設定したパラメータに基づき購入判定をして、購入ということになればIPAT自動投票をするという機能ですが、私も色々と考えましたが、この馬券購入判定の判定基準はユーザー様個々に異なるはずという結論に達し、Adinautobetではごくごく一般的な標準パラメータを参考ということでパラメータ候補としています。

一応、今回の各種分析・シミュレーションの結果を踏まえて、オッズ理論と組み合わせた買い目印◎の単勝購入判定機能を含んだ標準パラメータの設定が可能な「購入判定機能」をAdinpick3の次期バージョンに機能追加予定です。
これに伴い10月度基準値にも買い目◎の単勝購入判定基準を追加予定です。

ところで、10月末頃にリリース予定でした、Adinpick3の非蓄積型の予想機能を保有した自動投票ソフト:Adinautobetですが、JRA−VANでのソフト登録審査が思いのほか早く完了して、本日9月10日にリリースさせて頂いております。
Adinpick3との連携も図れますので、一度試用して頂ければ幸いです。

科学的競馬投資ソフトAdinpick3は、常に上位入着の要因(原因)を発見・確認するために各種分析・シミュレーションを継続して行っており、回収率向上に向けて、基準値改定及びソフトバージョンアッを行っていきますので、今後とも科学的競馬投資を宜しくお願いする次第です。


  
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2006年09月03日

科学的競馬投資コメント20060903

今週は、IAPT投票ソフトの開発もほぼ一段落致しましたので、久しぶりにAdinpick3のデータ分析をしてみました。
先日報告させて頂きましたが、
単勝1番人気馬が1着に来る割合は約34%で、この場合の回収率は約76%。
単勝2番人気馬が1着に来る割合は約19%で、この場合の回収率は約80%。
単勝3番人気馬が1着に来る割合は約13%で、この場合の回収率は約84%。
です。
そして、Adinpick3の買い目印◎の約43%が単勝1番人気で、約20%が単勝2番人気、約12%が単勝番3番人気ということで、買い目印◎の約75%は単勝1・2・3番人気になっています。

さて、Adinpick3の最終総合順位1位(印◎)・2位(印○)・3位(印▲)
の馬が1着に来る割合はどのくらいでしょうか? 
最終総合順位1位(印◎)の馬が1着に来る割合は約33%
最終総合順位2位(印○)の馬が1着に来る割合は約19%
最終総合順位3位(印▲)の馬が1着に来る割合は約13%
という分析結果でして、単勝1・2・3番人気の1着に来る割合と実はほぼ同じという分析結果でした。
そして、Adinpick3の印が全く付かない馬が1着に来る割合も11%ありました。

さて、単勝1番人気馬が1着に来る割合と最終総合順位1位(印◎)の馬が1着に来る割合がほぼ同じということは、Adinpick3の最終総合順位1位(印◎)の馬の43%は単勝1番人気ですが残り57%は1番人気でないということですから、単勝1番人気馬の単勝を買うよりも最終総合順位1位(印◎)の馬の単勝を買った方が回収率は間違いなく高くなるということになるはずです。
ここに、私がオッズ理論に最終総合順位1位(印◎)馬を組み合わせた新しい基準値の研究をしている理由があるわけです。

現在、9月末リリース予定の新ソフトAdinautobetで、オッズ理論に最終総合順位1位(印◎)馬を組み合わせたこの新しい基準値を使用して、購入判定機能をテスト運用しています。
購入判定機能は、あらかじめ設定したパラメータに基づき、最新の天候・馬場状態や馬体重やオッズデータという速報データを発走締切直前に取得して、馬券購入の判定をする機能です。判定結果として各種パラメータに対する結果を表示しますので、最終的に私自身で判断して、馬券購入するかしないかを決めております。

ところで先ほど、Adinpick3の印が全く付かない馬が1着に来る割合も11%あると言いましたが、実はこの無印馬が1・2・3着に来る割合は約20%もあります。
3連複や3連単の馬券購入する場合には、4レースに1回はAdinpick3の無印馬が1・2・3着に来るということです。
私も、Adinpick3の無印馬に関して色々な分析・シミュレーションをして研究を重ねていますが、Adinpick3無印馬でも過去の戦歴画面で過去の競走内容を確認し且つ独自データの内容を加味することで、1・2・3着に来た無印馬の約40%位の馬は馬券購入対象にピックアップできますが、残り60%の馬は、残念ながら過去のデータからはピックアップできないというのが私の実感です。この60%の馬のピックアップは、過去のデータ以外の情報が無い限り無理と思っている次第です。

もうひとつ分析結果を報告させて頂きます。
私が重要視している独自データの上位入着予想ランク馬です。特に上位入着予想ランクがAの馬の分析結果です。
上位入着予想ランクA馬は大体3レース毎に1頭位の出現率でかなり少ないのですが、
上位入着予想ランクA馬が1着に来る割合は約35%
とこれもほぼ単勝1番人気馬が1着に来る割合とほぼ同じです。
そして、約43%が単勝1番人気で、約20%が単勝2番人気、約12%が単勝番3番人気ということで、上位入着予想ランクA馬の約81%は単勝1・2・3番人気になっています。
ということで、オッズ理論に最終総合順位1位(印◎)馬と上位入着予想ランクA馬のどちらを組み合わせ方が良いかの検討に際し、
・上位入着予想ランクA馬は3レースに1回しか出現せず投資機会が少ない
・上位入着予想ランクA馬の平均配当は最終総合順位1位(印◎)馬より低い
という理由で、オッズ理論と最終総合順位1位(印◎)馬を組み合わせた新基準値にする事に決めた次第です。

私し最近、単勝に関して非常に興味を持ち始めております。
最近の高額配当馬券の馬単・3連単が順位を的中させる必要があり1着候補が非常に重要と考えているのも一つの理由です。
今まで1・2・3番人気馬と最終総合順位1位(印◎)馬と上位入着予想ランクA馬について的中率や出現率などについて各種説明をしてきましたが、実はこれには深い意味がありまして、最終総合順位1位(印◎)馬と上位入着予想ランクA馬の的中率がほぼ1番人気馬とほぼ同じということは、私なりの考えでは、最終総合順位1位(印◎)馬や上位入着予想ランクA馬にオッズ理論を組み合わせれば、的中率や回収率をかなり上げられる可能性があると判断しております。
例えば、最終総合順位1位(印◎)馬全体で的中率が一番人気馬と同じ約33%ということは、最終総合順位1位(印◎)馬で1番人気の場合、2番人気の場合、3番人気の場合と言ったようにオッズによって細分化すれば、あるオッズ条件の場合には的中率や回収率が非常に高くなる可能性があると思われるからです。
最終総合順位1位(印◎)馬で1番人気の場合の的中率や回収率と、最終総合順位1位(印◎)馬で3番人気の場合の的中率や回収率ではかなり異なり、あるオッズ条件では的中率・回収率がかなり高くなる可能性が高いと判断しております。
来週は、最終総合順位1位(印◎)馬や上位入着予想ランク馬にオッズ理論を組み込んで、平均配当金額や的中率・回収率・出現率なども含めて各種分析をして、興味深い分析結果がありましたらこのブログで報告させて頂く予定です。

ここ1ケ月ほどですが、オッズ理論も含めて単勝に関して各種分析・シミュレーションを続けてきました。
やはり馬券の基本は単勝と思い始めております。馬単・3連単での1着候補の重要性は勿論ですが、馬連・3連複など全ての馬券に1着候補を確実に抽出できることが最重要と思っております。
そんなことで、10月度基準値は、買い目印◎馬の信頼度を向上すべく総合基準値を大幅改定致しました。これに伴い、Adinpick3もV3302にバージョンアップして買い目印◎馬の単勝回収率の向上を図っております。


科学的競馬投資ソフトAdinpick3は、常に上位入着の要因(原因)を発見・確認するために各種分析・シミュレーションを継続して行っており、回収率向上に向けて、基準値改定及びソフトバージョンアッを行っていきますので、今後とも科学的競馬投資を宜しくお願いする次第です。

  
Posted by morishita1 at 17:13TrackBack(0)