2007年03月25日

科学的競馬投資コメント20070325

競馬の世界では昔も今も同じですが、休養明馬と芝ダート変更出走馬が上位に来ることが多いことが競馬を非常に難しくしていると思っています。
休養明馬と芝ダート変更出走馬共に取捨選択の判断が難しく、私自身の買い目決定に際してはいつも悩みの種ですが、最近あらためて休養明馬・芝ダート変更出走馬の分析を開始しています。
現在私は、「休養明馬・芝ダート変更出走馬分析機能」なる分析・シミュレーション機能をAdinpick4に追加してテスト運用をしており、休養明馬・芝ダート変更出走馬に関して色々と分析・シミュレーションをしてみたところ、休養明馬や芝ダート変更出走馬が上位3位以内に入着したレース数を分析してみて、あらためてその割合の多さに驚いています。
休養明馬が上位3位以内に入着したレースは新馬・障害を除いた全レースのなんと22%、芝ダート変更出走馬が上位3位以内に入着したレースはなんと36%にもなっていました。
私も今までの経験から、的中できなかったレースのかなりのレースで休養明馬や芝ダート変更出走馬が上位に来ていたことを経験してきましたが、この休養明馬22%・芝ダート変更出走馬36%という数値を確認して、改めて驚いている次第です。

よく競馬中継のTVをみていると、競馬評論家の人が、休養明馬・芝ダート変更出走馬について「走って見ないとわからないですネ!」と言われていることを多く聞いてきましたが、上位3位以内に入着するレースが、休養明馬では4分の1のレース、芝ダート変更出走馬では3分の1のレースを占めているという分析結果を見て、近代競馬では休養明馬と芝ダート変更出走馬を適切に買い目に反映しない限り,
回収率100%を超えることは不可能と改めて感じている次第です。

私の馬券不的中のケースを振り返ってみると、買い目候補にしていなかった休養明馬・芝ダート変更出走馬が上位に来て不的中というのが非常に多いこと!多いこと!多いこと!
レース後に、上位入着した休養明馬や芝ダート変更出走馬の過去の成績をみてみると、何でこんな馬がという過去の成績の馬が多いのにも驚くばかりです。過去の成績が2桁着順の馬が、休養明けで上位にきたり芝ダート変更出走で上位にくることも多く、過去のデータからは判断できないことが多いのも事実です。
調教技術の進歩によって、近年はますます休養明馬・芝ダート変更出走馬が上位に来る可能性が高くなってきているように思われます。
今、回収率の向上には、休養明馬・芝ダート変更出走馬の適切な判断が不可欠と考えています。

そんなことで、休養明基準値・芝ダート変換基準値の改定も含めて、本格的に休養明馬・芝ダート変更出走馬の研究を開始しています。
現在最新の休養明基準値・芝ダート変換基準値から算定した休養明適性と芝ダート変換後能力を各種角度から分析してみました。
休養明適性の数値がマイナス5以下の馬はかなり上位入着率が低いことが判明していますが、マイナス5からゼロの馬と、ゼロからプラス5の馬と、プラス5以上の馬ではプラスになるに従って上位入着率があがりますがあまり大きく違いがありませんでした。
又、芝ダート変換後能力が高い馬の上位入着率に関しては、芝からダートに変更してきた馬の上位入着率に比べてダートから芝に変更してきた馬の上位入着率が意外と低いこともわかって来ました。
又、休養明馬・芝ダート変更出走馬共に、牡馬と牝馬で上位入着率が違うことも分かってきています。
今後各種分析・シミュレーションを行って、休養明適性の数字のプラスとマイナスで上位上位入着率がもっと大きな違いになるような休養明基準にする必要を感じております。
又、芝ダート変換後能力が高い馬の上位入着率に関も、芝からダートに変更してきた馬の上位入着率もダートから芝に変更してきた馬の上位入着率も共にもっと高くなるような芝ダート変換基準値にする必要性を感じております。

現行のAdinpick4(Adinpick3)には、休養明基準値と芝ダート変換基準値で馬の能力を補正していますが、休養明馬・芝ダート変更出走馬のデータが少なく信頼性という面では課題も残っており、今後は複数の独自データで総合的に判定する方式を検討しています。
休養明馬の判定には、休養明基準に加えて、調教師休養明適性基準を新規追加して休養明馬の調教師毎の成績を示す新基準を算定予定です。
ちなみに過去3年間での調教師休養明適性の良いベスト10調教師は、
1、小桧山悟
2、武田博
3、小島茂之
4、清水久雄
5、坪正直
6、富田一幸
7、友道康夫
8、池江泰郎
9、西塚安夫
10、池江泰寿
過去1年間での調教師休養明適性の良いベスト10調教師は、
1、松元省一
2、小島茂之
3、松田博資
4、菅原泰夫
5、藤原英昭
6、安藤正敏
7、西橋豊治
8、鹿戸幸治
9、鈴木伸尋
10、武田博
で、過去1年間と3年間ともに調教師休養明適性の良いベスト10に入っていたのは、小島茂之と武田博調教師の2人だけでした。
調教師休養明適性は、
A:最優秀
B:優秀
C:秀
K:普通
X:やや悪い
Y:悪い
Z:非常に悪い
N:データ無し
の8区分の予定です。
今週土日のレースの休養明馬の例では、
土曜日中山6R2着の買い目印○ペイデイ(単勝オッズ:9.2倍)は休養明適性マイナス4だが調教師休養明適性はB
土曜日中山6R3着の買い目印無アイアムザスター(単勝オッズ:80.2倍)は休養明適性プラス5で調教師休養明適性はA
土曜日中山7R2着の買い目印○モエレタイムオン(単勝オッズ:10.4倍)は休養明適性プラス1で調教師休養明適性はC
土曜日中山10R1着の買い目印○アクレイム(単勝オッズ:22.5倍)は休養明適性プラス4で調教師休養明適性はK
土曜日中京6R1着の買い目印無オナーリーブ(単勝オッズ:17.6倍)は休養明適性プラス2で調教師休養明適性はC
土曜日中京12R1着の買い目印△ニシノカエデマル(単勝オッズ:39.4倍)は休養明適性プラス6で調教師休養明適性はK
土曜日阪神8R1着の買い目印▲サンシーズン(単勝オッズ:81.1倍)は休養明適性マイナス4だが調教師休養明適性はB

日曜日中山7R2着の買い目印◎パルエクスプレス(単勝オッズ:4.5倍)は休養明適性プラス4で調教師休養明適性はY
日曜日中山10R3着の買い目印◎マシュリク(単勝オッズ:2.4倍)は休養明適性プラス15で調教師休養明適性はB
日曜日中山11R2着の買い目印○トセンブライト(単勝オッズ:17.6倍)は休養明適性プラス4で調教師休養明適性はA
日曜日中山12R1着の買い目印?タイキシルバー(単勝オッズ:53.1倍)は休養明適性プラス5で調教師休養明適性はC
日曜日中山12R2着の買い目印△レオハスラー(単勝オッズ:93.9倍)は休養明適性のデータ無し(2年ぶりの休養明)で調教師休養明適性はK
日曜日中京5R3着の買い目印△ライジングハート(単勝オッズ:193.5倍)は休養明適性プラス5で調教師休養明適性はC
日曜日中京8R2着の買い目印無シルククリムゾン(単勝オッズ:98.5倍)は休養明適性マイナス7で調教師休養明適性はY
日曜日阪神7R1着の買い目印◎ランザローテ(単勝オッズ:2.2倍)は休養明適性マイナス7だが調教師休養明適性はA

現在テスト中ですが、従来の基準値である休養明適性基準値に加えて新しく算定予定の新基準値:調教師休養明適性基準値の2つの基準値に基づき休養明馬の予想順位を算定することでかなり休養明馬の判断が適切になってきている感じです。従来の休養明適性がマイナスの馬も調教師休養明適性が優秀な場合は上位に来る確率が高くなっています。
1頭だけシルククリムゾンは休養明適性マイナス7で調教師休養明適性もYでしたが、実は芝ダート変更出走馬でした。
休養明馬は、ほとんどの場合に人気にならないので休養明馬を適切に判断することは非常に重要です。今週土日2日間だけでも単勝オッズ100倍以上を含めて単勝オッズ50倍以上の休養明馬がなんと6頭も3着以内に入っていました。
きわめつけは中山12Rで、1・2着共にほとんど人気のなかった休養明馬でした。

今週土日2日間の休養明馬に対するテスト運用結果には実は私自身驚いております。
そしてあらためて休養明馬が上位に来て高配当になるレースが多いことに驚いております。
特に、日曜日中山11Rのマーチステークスは、2着の買い目印○トーセンブライト(単勝オッズ:17.6倍)は休養明適性プラス4でしたが私が特に注目したのは調教師休養明適性が最優秀のAランクで迷わず軸馬にできました。1着も買い目印◎のクワイエットデイで◎○の本命対抗で馬連で万馬券には驚いた次第です。

休養明適性を補完する新しい調教師休養明基準値は次月基準値に追加予定で、この新しい基準値に対応して休養明馬の予想順位算定アルゴリズムも全面改良予定です。

一方、芝ダート変更馬の判定につきましても、新しくどのような基準値を加えて総合的に判断したらよいかを色々と試行錯誤しながら分析・シミュレーションを繰り返しています。
現時点では、芝ダート変更馬の判定に、芝ダート変換基準値に加えて、父母系芝ダ適性を新規算定して父系と母系別々に芝ダート適性を算定する方向で考えています。

出走馬が少ない為に信頼性が低い休養明基準と芝ダート変換基準を補完する為に、別の独自データを併用することで、休養明馬・芝ダート変更出走馬に対してより適切な判断ができるようになると考えております。
これら分析結果を踏まえて、休養明馬と芝ダート変更出走馬に関する新しい基準値を次月基準値に追加すると同時に、Adinpick4の次期バージョンでは、特に休養明馬と芝ダート変更出走馬の予想順位への影響度を複数の独自データで総合的に判定する方式のアルゴリズムに改良する予定です。


科学的競馬投資ソフトは、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 16:41TrackBack(0)

2007年03月18日

科学的競馬投資コメント20070318

VISTA対応も一応一段落して、先週から久しぶりに各種分析・シミュレーションを本格的に開始しています。
現在テスト運用中の「2つの予想要因を組み合わせて上位入着率等を分析する機能」を使用して色々と分析・シミュレーションをしていて独自データについて馬の性別(牡牝)によって上位入着率がかなり変わることに気がつきました。
対戦適性が高い馬は、牡馬の方が上位入着率が高い。
血統適性が良い馬は、牝馬の方が上位入着率が高い。
休養明適性プラスの馬は、牝馬のほうがかなり上位入着率が高い。
芝ダート変更出走馬で芝ダート変換後能力の高い馬は、牡馬のほうが上位入着率が高い。
と予想要因によって、牡馬の方が上位入着率が高かったり、牝馬の方が上位入着率が高かったり、牡牝による違いが殆どない、ということがわかって来ました。
現在、「2つの予想要因を組み合わせて上位入着率等を分析する機能」の複合要因分析機能に「性別」の区分ができるように改良しています。
同時に、独自データの影響度を条件別・競馬場別・芝ダート別・距離別そして性別に的確に反映する新しい基準値を設定して、この基準値でのテスト運用も開始しています。
次期バージョンアップ・次月基準値に反映予定です。

次期バージョンで機能追加予定の複合要因分析機能を使用すれば、独自データに関して「条件別・競馬場別・芝ダート別・距離別・性別」の分析を行うことができるようになります。
例えば、芝ダート変更出走馬の場合でしたら、芝からダートへの変更出走馬と逆にダートから芝への変更出走馬では、どちらが上位入着率が高いか?
また、余力馬についてですが、競馬場には、直線の長い競馬場と直線の短い競馬場がありますし、直線で坂がある競馬場もない競馬場もありますが、どの競馬場が余力馬の上位入着率が高いのか?
血統適性でも、馬でも短距離・中距離・長距離血統馬がいますが、どの距離のレースの場合に血統適性◎の馬が上位に来る確率が高いか?
休養明け馬は、牡牝どちらの馬が上位に来る確率が高いか?
等買い目を決めるにあたって重要な予想要因の判定に反映できるようになるはずです。
そして、「条件別・競馬場別・芝ダート別・距離別・性別」の分析結果に基づき、独自データの影響度を条件別・競馬場別・芝ダート別・距離別そして性別に予想順位に的確に反映する新しい基準値追加すべくテスト運用も開始しています。
Adinpick4の分析・シミュレーション機能でわかった事実に基づいて「入着の可能性が高くかつ配当も高い他人が知らない自分だけの狙い馬」をより見つけやすいソフトに進化させる予定です。

ところで最近私し、独自データの対戦適性に特に注意を払うようにしています。
対戦適性は、過去に対戦してきた相手馬の膨大な成績データから算出しており、Adinpick4(Adinpick3)で最も処理時間がかかる処理で、人手では不可能な処理でAdinpick4の最大特徴の独自データの予想要因です。
今週中京11Rですが、対戦適性の数字が一番高い馬がコレデイイノダ(単勝オッズ:142.7倍)でした。
私は、Adinpick4で印刷した一覧の出馬表で必ず対戦適性の数値をチェックしていまして、コレデイイノガに目がとまり単勝オッズを見たら万馬券でした。
コレデイイノダは芝ダート変更出走でしたが、芝ダート変換後能力もそこそこ高かったので、通常の買い目に追加して、コレデイイノダから4頭ほどに馬連で流してTV観戦していました。なんと2着に来て、馬連で4万馬券でした。

過去の入着順位がいい馬は、誰でも簡単にチェックできますのでほとんどの場合は人気になっていますが、Adinpick4の独自データである対戦適性は人手では計算不可能ですので人気にならない場合が結構あり、対戦適性の良い馬が上位に来ることが良くあります。
最近は、対戦適性の数値が20以上の馬は、他の独自データも検討してから買い目候補にするかどうかを決めるようにしていますが、際立って数値が高い馬は上位に来ることが多いような気がしています。

科学的競馬投資ソフトは、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 16:27TrackBack(0)

2007年03月11日

科学的競馬投資コメント20070311

VISTA対応の話ですが、その後、思いもかけない原因で処理速度が遅くなっていることが判明しました。
画面表示の描画処理がXPとVISTAでは異なっているようで、画面描画の処理方法を変えることで解決いたしました。
XPのパソコンはメモリーIGですが、VISTAはメモリー2.5Gにしましたが処理速度はかなり向上しました。このVISTA対応に伴い、同時にAdinpick4のプログラムを処理速度アップを目的に改良予定です。
できるだけ早い時期に、処理速度の改善したVISTA対応バージョンのAdinpick4を公開したいと思っております。

そんなことでVISTA対応も一段落しましたので、新しい分析・シミュレーションプログラムのテストを開始しています。
2つの予想要因を組み合わせて、上位入着率等を分析する機能です。
要因1として独自データの血統適性・対戦適性・余力馬等約10種の予想要因と、要因2として能力・総合・最終の予想順位と前走・平均・ベスト能力の6種類の予想要因を組み合わせて入着率等の分析ができます。
参考までにテスト運用での分析結果の例ですが、3位以内の入着率は、
血統適性◎で能力順位1位の馬の入着率は、86%
血統適性◎で総合順位1位の馬の入着率は、81%
血統適性◎で最終順位1位の馬の入着率は、81%
血統適性◎で前走能力1位の馬の入着率は、81%
血統適性◎で平均能力1位の馬の入着率は、81%
血統適性◎でベスト能力1位の馬の入着率は、79%

対戦適性◎で能力順位1位の馬の入着率は、74%
対戦適性◎で総合順位1位の馬の入着率は、72%
対戦適性◎で最終順位1位の馬の入着率は、72%
対戦適性◎で前走能力1位の馬の入着率は、64%
対戦適性◎で平均能力1位の馬の入着率は、67%
対戦適性◎でベスト能力1位の馬の入着率は、67%

余力馬で能力順位1位の馬の入着率は、51%
余力馬で総合順位1位の馬の入着率は、57%
余力馬で最終順位1位の馬の入着率は、56%
余力馬で前走能力1位の馬の入着率は、34%
余力馬で平均能力1位の馬の入着率は、44%
余力馬でベスト能力1位の馬の入着率は、38%

上記例は、全体での話ですが、当然ですが、実際の競馬で重要な、条件別・競馬場別・芝ダート別・距離別等の分析も行えます。
例えば、芝ダート変更出走馬の場合でしたら、芝からダートへの変更出走馬と逆にダートから芝への変更出走馬では、どちらが上位入着率が高いと思いますか?同じと思われる方もおられると思いますが、実はかなり違います。
また、余力馬についてですが、競馬場には、直線の長い競馬場と直線の短い競馬場がありますし、直線で坂がある競馬場もない競馬場もありますが、競馬場毎に余力馬の上位入着率は違うと思いますか? 実は、例えば札幌競馬場と函館競馬場では、余力馬の上位入着率はかなり違います。
血統適性でも、馬でも短距離・中距離・長距離血統馬がいますが、距離によって上位入着率は違うと思いますか? 実は、上位入着率は違います。血統適性は、短距離・中距離・長距離のレースのどの距離のレースの場合に血統適性◎の馬が上位に来る確率が高いと思いますか?

これら詳細な分析結果が競馬では重要でして、これら事実を知っているのと知らないのでは馬券対象馬の選択が大きく違ってきます。
Adinpick4の分析・シミュレーション機能を利用すれば、他人が知らない自分だけの独自知識が蓄積できていき、同じ血統適性◎の馬でも条件別・競馬場別・芝ダート別・距離別で判断が違ってくるようになるはずです。

私が分析・シミュレーション機能を最大の特徴にしたAdinpick4を開発した動機もここにあります。
例えば、「この馬は東京の芝短距離では連対率100%なので軸馬にしよう」とか「**競馬場のダート1600Mは外枠が絶対有利だ」といった皆が知っているような格言や多くの競馬評論家が言うことをベースに買い目を決めて馬券を買っても、回収率が100%を超えないのが近代競馬です。
私は、
「入着の可能性が高くかつ配当が高い他人が知らない自分だけの狙い馬」
を見つけることが回収率向上の最大要因と思いAdinpick4を開発しております。

単勝の平均配当が約10倍で馬連平均配当が約55倍という事実は、皆が知っているようなことや競馬評論家の予想に基づいて馬券を買っても回収率が100%を超えないということを意味しています。

具体的には、私はAdinpick4を、
1)Adinpick4の買い目印をベースに買い目候補を決める
2)さらにAdinpick4の保有する独自予想要因(血統適性や対戦適性や前走能力や平均能力等)を加味して買い目候補を修正する
3)さらにAdinpick4の分析・シミュレーション機能でわかった事実に基づいて「入着の可能性が高くかつ配当も高い他人が知らない自分だけの狙い馬」を加味して最終買い目を決める
という上記3ステップを実現することを目的に開発しております。
特に、ステップ2の「独自予想要因」と、ステップ3の「分析・シミュレーションわかった事実に基く入着の可能性が高くかつ配当も高い他人が知らない自分だけの狙い馬」
を重要視しております。
世の中にあるパソコン競馬ソフトの買い目印をベースに馬券購入してもなかなか回収率100%を超えるのは難しいと思います。
パソコンソフトのベースとなっている各種予想要因を十分に理解することは重要ですが、それだけでもまだ不十分なのが近代競馬と思っています。
パソコンの最大の武器である「短時間で膨大な処理をする能力」を最大限に発揮して、膨大なデータの分析・シミュレーションから判明した事実に基く「入着の可能性が高くかつ配当も高い他人が知らない自分だけの狙い馬」を探し出す機能が競馬ソフトに不可欠という観点で、分析・シミュレーション機能を保有したAdinpick4を開発した次第です。

Adinpick4をリリースして2ケ月しか経過しておらず、私自身もまだ十分な分析・シミュレーションを実行できていないのですが、今後さらなる分析・シミュレーションを繰り返して、回収率向上に貢献できる事実を知り、知りえた事実に基づき回収率向上に向けてバージョンアップを重ねていく予定です。
現在テスト運用中の「2つの予想要因を組み合わせて上位入着率等を分析する機能」から回収率向上に貢献できそうな興味深い事実も判明しており、現在これら判明した新しい事実に基づく独自データの影響度を条件別・競馬場別・芝ダート別・距離別に的確に反映する新しい基準値設定しております。

科学的競馬投資ソフトは、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 16:19TrackBack(0)

2007年03月04日

科学的競馬投資コメント20070304

先週、馬券を「買うのか見送るのか?」の判断についてのオッズの話をしましたので、今週は馬券の種類についての話をしてみます。

過去5年間の馬券種類別の平均配当金額は、ご存知のように、
1頭の馬を的中させる単勝の平均配当倍率は約10倍
2頭の馬を順位に関係なくさせる馬連の平均配当倍率は約55倍
3頭の馬を順位に関係なくさせる3連複の平均配当倍率は約210倍
と、当然のことですが、1頭より2頭、2頭より3頭を的中させることの難しさを示しています。

今週は、的中される馬の頭数についての興味深いシミュレーションデータについて話をしてみます。
過去5年間のデータに基づき、上位3着以内に入着した馬の内に占める予想要因馬の割合を分析した結果は、騎手適性を除いた、「血統適性馬」・「休養明適性プラス馬」・「対戦適性馬」・「前走及びベスト能力が高い余力馬」・「芝ダート変換後能力が高い馬」・「昇級馬」・「過去3走3位以内馬」・「過去5走上位ランク馬」・「上位入着ランク馬」・「過去成長適性馬」といった独自データの印が付いた馬は、上位入着した馬の内、約73%を占めていましたが、タイム理論に基づく3種の能力の「前走能力1・2・3位馬」・「平均能力1・2・3位馬」・「ベスト能力1・2・3位馬」「過去ベスト能力1・2・3位馬」を加えると何%になるか分析してみましたところ、実に、約85%を占めていました。
このことは、「血統適性馬」・「休養明適性プラス馬」・「対戦適性馬」・「前走及びベスト能力が高い余力馬」・「芝ダート変換後能力が高い馬」・「昇級馬」・「過去3走3位以内馬」・「過去5走上位ランク馬」・「上位入着ランク馬」・「過去成長適性馬」、「前走能力1・2・3位馬」・「平均能力1・2・3位馬」・「ベスト能力1・2・3位馬」「過去ベスト能力1・2・3位馬」に注目することで、上位1・2・3着に入着する馬の85%の馬が見つけることができることを意味しております。

85%という高い入着率は安心できる数字と思われる方が多いと思いますが、実はこの85%という数字は非常に問題となる数字で、上位1・2・3着に入着する馬の残り15%の馬が予想要因馬でないということは、実は競馬の難しさを物語っております。
上位3着以内の馬の85%が予想要因印が付いた馬であっても、3着馬は予想要因印馬でも1着馬が予想要因印馬でない場合もありますし、1・2・3着馬が全て予想要因印馬でない場合もありえます。
実際の競馬で重要なのは、単勝の場合でしたら1着馬が予想要因印馬の割合、馬連でしたら1・2着共に予想要因印馬の割合、3連複でしたら1・2・3着共に予想要因印馬馬である割合が一番気になるところです。

非常に重要な数字と思い、過去のデータで分析・シミュレーションしてみました。
1着が予想要因印馬の割合は、約72%
1・2着共に予想要因印馬の割合は約45%
1・2・3着共に予想要因印馬の割合は21%
という分析結果でした。
実は、上位1・2・3着に入着した馬に予想要因印が付かない馬が15%いるということは、過去のデータからは馬券対象として考えられないような馬が1.2.3着にきていることを意味しており、馬連や3連複では非常に大きな影響を与えることになっています。
上位1・2・3着に入着した馬で予想要因印が付かない馬の割合が15%という数字を少ないと思うのは大きな間違いで、実はこの15%の馬が大きく影響するのが競馬なのです。
特に3連複や3連単の様に3頭を的中する場合は、非常に大きな影響を与えています。3連複馬券を買った場合に、買った2頭は来たが残り1頭は考えてもいなかった馬が来たという経験は誰もが経験しているはずです。
上位1・2・3着に入着した馬の内15%が予想要因印馬でないということは、JRAの平均配当金額が単勝で約10倍、馬連で約55倍、3連複で約210倍ということを裏付けていると思っております。

このことは非常に重要です。
3連複の場合は3頭共に予想要因印馬の割合は実は21%しかないが、馬連の場合は2頭共に予想要因印馬の割合は45%で、2倍以上の確率です。
実は私は、馬券のメインは馬連にしています。そして、馬連でもだいたい毎週万馬券が的中できています。
馬連では配当が低い場合は、3連複にすることが多いのですが、それでも2頭が抜きん出ている場合に2頭軸で3連複馬券の購入に変えますが、2頭軸に絞り込めない場合は馬券購入を辞める場合がよくあります。

又、予想順位が6位以下の馬(adinpickの買い目印がつかない馬)が上位3着に来る場合を調べて見ると、芝ダート変更出走馬と休養明け馬や余力馬が多いことが分かります。あるいは、血統適性馬や対戦適性馬であることもあります。又、ベスト能力や距離ベスト能力が◎の馬の場合もよくあります。

又、シミュレーション結果からは、3月度基準値で大幅変更の総合基準値を従来の3着以内馬データから6着以内馬に変更したことで、予想順位6位以内の馬が上位3着に入着する確率も高くなっています。

私は、予想順位(買い目印)ではなく、個々の予想要因である、
「血統適性馬」・「休養明適性プラス馬」・「対戦適性馬」・「前走及びベスト能力が高い余力馬」・「芝ダート変換後能力が高い馬」・「昇級馬」・「過去3走3位以内馬」・「過去5走上位ランク馬」・「上位入着ランク馬」・「過去成長適性馬」、「前走能力1・2・3位馬」・「平均能力1・2・3位馬」・「ベスト能力1・2・3位馬」「過去ベスト能力1・2・3位馬」
に注目して購入買い目を購入することが非常に重要と思っております。

今週土日2日間で、予想要因の独自データが特に際立った馬で人気があまりなかった馬をピックアップすると以下になっていました。
土曜日中山1Rの芝ダート変換後能力が◎のワルキューレ(単勝オッズ:11.2倍)は1着
土曜日中山9Rの芝ダート変換後能力が◎で休養明けで休養明け適性が大幅プラスのシベリアンバード(単勝オッズ:9.7倍)は1着
土曜日中山12Rの休養明けで休養明け適性プラスで平均能力・距離ベスト能力◎のヴェルテイーズ(単勝オッズ:15.3倍)は2着
土曜日中京7Rの休養明けで休養明け適性大幅プラスのシュペールサンバ(単勝オッズ:153.7倍)は1着
土曜日阪神5Rは新馬戦でしたが血統適性◎のブリュンヒルト(単勝オッズ:14.2倍)は1着
土曜日阪神8Rは血統適性◎のビッグポパイ(単勝オッズ:10.9倍)は2着
土曜日阪神9Rは対戦適性◎のペガサスファイト(単勝オッズ:56.1倍)は2着
日曜日中山10Rは余力馬で平均能力◎のモエレアドミラル(単勝オッズ:12.1倍)は2着
日曜日中山12Rは余力馬で距離ベスト能力◎のチザルピーノ(単勝オッズ:8.6倍)は1着
日曜日中京10Rは対戦適性◎のトドロキカポネツー(単勝オッズ:28.5倍)は2着
日曜日阪神9Rは対戦適性◎のキングスベリー(単勝オッズ:12.1倍)は1着
でした。
今週の私の購入馬券は、上記馬のほとんどが買い目対象馬にしていましたが、軸馬が違っていたなどで取れない馬券もありました。
土曜日阪神5Rの新馬戦は、血統適性◎のブリュンヒルト(単勝オッズ:14.2倍)の単勝馬券を買っていました。
日曜日中山10Rはダブルアップとワキノカイザーの2頭軸で余力馬で平均能力◎のモエレアドミラル(単勝オッズ:12.1倍)の3連複馬券で不的中でした。
日曜日中京10Rはマルイチクエストを軸に対戦適性◎のトドロキカポネツー(単勝オッズ:28.5倍)の馬連馬券で不的中でした。
日曜日阪神9Rはエイシンニチリンとウイズデイクタトとキングスベリーの3馬ボックスの馬連馬券を購入していまして、以外に高配当だったので驚きました。
土曜日中山9Rはデータ数の少ない3歳戦でしたので馬券購入しませんでしたが、芝ダート変換後能力が◎で休養明けで休養明け適性が大幅プラスのシベリアンバード(単勝オッズ:9.7倍)から流していれば、馬連の6万馬券が取れていた可能性が高かったと思っています。
近代競馬が難しいと思う今日この頃です。

また、これ以外にも、前走余力を残してゴールしたいわゆる余力馬も活躍していまして、人気ない馬をピックアップしてみると。
土曜日中山9Rの余力馬タカラタロウ(単勝オッズ:18.2倍)は3着
土曜日中京9Rの余力馬ゲイリーマスター(単勝オッズ:21.2倍)は3着

日曜日中山12Rの余力馬ガイアヘッド(単勝オッズ:17.9倍)は1着
日曜日中京5Rの余力馬イチバンサクラ(単勝オッズ:11.8倍)は2着
日曜日中京6Rの余力馬ヤクモソニック(単勝オッズ:52.0倍)は2着
ということでした。
特に余力馬に関してですが、レースが終わってからはずした馬を見直すと、余力馬だったということに気づくことが多いのですが、正直、余力馬の扱いは難しいというのが私の感想で、今回もまた余力を残して届かずということが多いのも余力馬の特徴です。
ところで今週の日曜の中山9Rですが、ナチュラルメイクとトーセンフレンドの馬連の万馬券を買っていましたが、なんとナチュラルメイクが失格とのことでした。失格自体めったに起こらないのに、万馬券で失格というのもまたまためったに起こらないはずなのですが、今週は私の身に起こってしましました。
ところで、トーセンフレンドは8歳馬ですが、最近高齢馬が活躍しているような気がしています。
8歳馬や9歳馬は人気がないことが多いので、高配当が期待できます。
先週の中山記念1着のローエングリーンは8歳ですし、1000万クラスのタマモドンは10歳ですが2・3着にくることが多い馬です。
調教技術の進歩なのか、馬の寿命が延びてきて活躍できる年齢が上がってきているのか、よくわかりませんが高齢馬にも注意が必要になってきています。

Adinpick4の最新バージョンV1022では、「上位入着率分析」を大幅改善して、上記予想要因の入着率分析がより詳細に分析できるように改良しております。
又、Adinpick4の最新バージョンV1022では、競走馬の戦歴画面で過去の各レース毎の血統適性が見れるように変更しています。
格適性は同じですが、芝ダート・距離・競馬場適性はレースによって適性値が違いますので、芝ダート・距離・競馬場が変わったことで馬の能力発揮度合いが血統適性値から判断できるようになりました。
血統適性は予想順位にかなり影響を与えている予想要因で、私も血統適性には特に注目していますので、芝ダート・距離・競馬場が変わったことで血統適性がどのように変わったかを確認できることで、色々な判断がし易くなりました。
例えば、前走が中山競馬で今回東京競馬場に出走して来た馬の競馬場適性が、中山に比べて東京競馬場の血統適性がかなり高い適性値の場合は、前走の中山でもそこそこの成績だった場合は、東京ではさらに上位入着の可能性が高くなりそうだと判断できますし、前走1600Mのレースで成績そこそこ良かったった馬が2400Mの長距離レースに出走して来た場合も、前走と今回の距離適性を比べることができ、前走の距離適性から今回の距離適性がかなり高くなっていれば、今回の2400Mではさらに上位入着の可能性が高くなりそうだと判断できるといった、血統適性のそれぞれの比較ができ、血統適性をより有効に活用できるようになっています。

ところで、新OSのWINDOWS VISTA対応の話ですが、JRA−VANサイドではDatalabはVISTA未対応で検討中とのことで、未だに検討結果が出ていない状況ですが、当方でもテスト中で、先週は週処理では問題なく動いていたAdinpick4ですが、今週はセットアップ処理のテストを行いましたが、やはりセットアップとなるとデータ量が週処理に比べ格段に膨大なデータ処理を行う為、色々と問題が出てきています。
データ数が多くない週処理では、VISTAの方がXPより処理スピードは速かったのですが、膨大なデータを処理する必要がある「JRA−VANデータのセットアップ」や「シミュレーションデータ更新」の処理になると様相が一変しました。
パソコンのスペック、特に搭載メモリーによっては「タイムアウト」が発生してソフトが中断することも発生してしまいました。
膨大なデータを扱うJRA−VANデータのセットアップ処理では、XPと同じスペックのパソコンを、XPからVISTAにアップグレードしてもまともに動かないようです。
私は何とかJRAVANデータのセットアップ処理をおこないましたが、処理時間は、XPに比べてVISTAではなんと3倍の時間がかかってしまいました。
搭載メモリーが大きなネックになっているようで、VISTAでは2G以上のメモリーが必要な感じです。VISTAでは、1G程度のメモリーでは膨大なデータ処理は無理のようです。
・データ数が少ない週処理
・データ数が中間のシミュレーションデータの的中率回収率分析等
・データ数が膨大なJRAVANデータセットアップやシミュレーションデータの更新処理等
の3種類で処理時間をXPとVISTAで比較してみましたところ、
データ数が膨大で、レース毎の馬データのように50万件以上のデータ処理は、VISTAではメモリを2Gにしても処理速度は遅いままでした。
データ件数が少ない場合や、中間位のデータ件数の場合は問題ないようですが、データ件数が膨大な場合はVISTAでの処理はXPに比べて大幅に遅いという結果でした。
今後、VISTAでの処理速度アップの検討をしていきますすが、現状のXP並みの処理速度にするにはかなり見直し期間が必要な感じです。
そんなことで、私の2台のパソコンの内の1台は、当面XPで動かす予定です。
もう1台のパソコンは、メモリー増設でVISTAでのテスト運用を継続していきます。

科学的競馬投資ソフトは、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 17:42TrackBack(0)