2007年01月08日

科学的競馬投資コメント20070108

2007年がスタートしました。
本日、新科学的競馬投資ソフトAdinpick4をリーリスさせて頂きました。
今年は、新しい概念の科学的競馬投資ソフト:Adinpick4をベースに、徹底的に競馬の実態を把握して、科学的な考えをベースにさらなる回収率向上を図れるようにしていくつもりです。
近代競馬はますます的中が難しくなってきていますが、今年も「馬は過去のデータ通に走らないが、過去のデータ通りに走る場合も結構ある」という考えをベースに、過去のデータをベースにして、上位入着の可能性が高く的中配当も高く発生率もそこそこある馬を抽出するAdinpick4ならではの独自データに更なる磨きをかけていきますので、今年も科学的競馬投資をよろしくお願いする次第です。

今年も私の科学的競馬投資のベースとして、「人のカン」や「めったに起こらないがインパクトのあった事項」などを予想要因とする非科学的発想とは異なり、私の学んできたオペレーションリサーチという学問で言う、「事実を分析で確認し、シミュレーションで効果を確認する」という科学的な手法をベースにさらなる科学的競馬投資のアルゴリズムに磨きをかけていくつもりです。

さて、新年度スタートにあたり、昨年1年間について各種分析をして、私なりの2007年度の科学的競馬投資のスタンスを固めたく思っております。

まずは、騎手の能力評価です。
騎手の能力評価は、連対率ではなくAdinpick4が算定した能力順位に対してその順位より上位に馬を走らせたかあるいはその順位以下で走らせたかを分析して、上位に走らせた割合で上位率ということで能力判定しています。55という数字でしたら、Adinpick4が算定した馬の能力順位に対して100回の内55回はその順位より上位に走らせたということを意味します。
能力評価を連対率でしない理由は簡単です。能力があるような騎手は、もともと能力が高い馬に乗るチャンスが多い為、連対率が高いのは当たり前ということで使用していません。
昨年2006年1年間のベスト騎手を調べて見ました。
騎乗回数が100回以上で上位率の高い順にベスト10を上げると2006年度は以下になりました。
1、川田将雄
2、松田大作
3、ペリエ
4、ボス
5、安藤勝巳
6、大庭和弥
7、岩田康成
8、芹沢純一
9、武士沢友治
10、武豊

騎乗回数は少ないのですが、驚異的な騎手がいました。
宗像徹騎手ですが、13回騎乗して12回が能力以上の上位に馬を導いた騎手でした。
宗像徹騎手は最近は障害レースが主になっているようで、平地での連対率はJRAデータではゼロでした。
能力が高い良い馬に騎乗するチャンスがないような騎手を連対率では評価できないような気がしていますが、、、、、、、。
外国騎手のデットーリ騎手も2006年は騎乗回数が少なかったのですが、非常に高い上位率でした。
参考までに、2006年度の最終月の12月度1ケ月だけでの上位率が高かった騎手は誰だと思いますか?1位が酒井学騎手で11回騎乗して9回が能力上位へ、2位が地方競馬出身の安藤勝巳騎手で40回騎乗して30回能力上位に馬を導いていました。
ADINPICK4では、予想の際には、騎手の能力を5ランクに分けて予想に反映しております。特に乗り換えを重視しておりまして、能力ランクの低い騎手から能力ランクの高い騎手に乗り変わった場合は、その騎乗馬の能力を高くしております。又、G1レースの場合は、特に騎手ランクの高い騎手の騎乗した馬の能力を高くなるようにしています。競馬のレースの中でもG1レースは騎手にとっても特別のレースのようで、G1レースは賞金がダントツに高く騎手の収入面にも影響しますし、G1で勝てばその後も話題になり名誉面も大きいので騎手の力の入れ方が違うようで、G1レースでは、能力ランクの高い騎手が上位独占の場合が非常に多くなっています。

次は同様に、2006年度のベスト調教師です。
出走回数が100回以上で上位率の高い順にベスト10を上げると以下になりました。
1、伊東雄二
2、梅内忍
3、増本豊
4、小林常泰
5、音無秀孝
6、野村彰彦
7、加藤敬二
8、友道康夫
9、橋田満
10、小島茂之
実は、出走回数は少ないのですが驚異的な調教師がいました。
昨年引退された古賀―隆調教師ですが、なんと12回出走して11回が上位に来ていました。
参考までに、2006年度の12月度1ケ月だけでの上位率が一番高かった調教師は誰だと思いますか?実は、あのデイープインパクトの池江調教師がダントツの1位でした。フランスでのデイープ失格問題から12月度は必死の名誉挽回をされていたようです。

ところで、毎年調べていることですが、馬券種類別の平均配当金額ですが、2006年度は、
単勝平均配当金額:1038円
馬連平均配当金額:5916円
馬単平均配当金額:12367円
3連複平均配当金額:25516円
3連単平均配当金額:167236円
ということで、毎年少しずつですが高額になっている傾向です。
実は、平均というのはほとんど的中する可能性がない超高額配当も含めているので、馬券を購入した人が実際に的中した配当の平均とはかなり異なる為、Adinpick4の算定した買い目で的中した場合の2006年度の平均配当金額(3連単は除く)も調べてみましたら、以下になっていました。
単勝平均配当金額:409円
馬連平均配当金額:2243円
馬単平均配当金額:3986円
3連複平均配当金額:4963円
というように、実際に購入して的中する場合の平均はかなり低い配当という結果でした。

さらに、昨年1年間についてその他分析・シミュレーションをしてみた結果、特徴的な事項として以下のことが判っております。
Adinpick4はシミュレーションデータを作成しておけば、シミュレーション期間の過去の出馬表を日単位で表示できますので、過去のレースでの各馬の買い目印も確認できますし、該当日1日分の的中率・回収率も確認できるようになっていますが、1日毎の回収率を確認していくとAdinpick4特有というわけではないと思いますが、日毎に大きく回収率が異なるということです。1ケ月間や1年間での回収率の数字とはかなり異なり、日によって大幅マイナスの日や大幅プラスの日があります。
要は、現状のAdinpick4は毎週毎週安定した回収率は確保できないということで、Adinpick4を使用した馬券購入に対する留意点になります。
今後、毎週の回収率の安定も私の課題してチャレンジしていくつもりですが、安定した回収率は、配当に影響される為に非常に難しいというのが実情です。

1月8日にリリースさせていただいた新科学的競馬投資ソフトですが、「膨大なデータを短時間で処理する能力を持つパソコン」を最大限に活用して膨大な分析やシミュレーションが出来ることが最大の特徴のソフトです。
JRAVANデータのセットアアップ時に、分析用やシミュレーション用の独自データ等を作成していますので、JRA−VANデータのセットアップ時間はかなり時間が必要です。
処理時間は、「使用するデータベースエンジン」と「パソコン搭載メモリー容量」に大きく左右されます。データベースエンジンとしてはACCESSかSQLSERVER2005を選択でき、SQLSERVER2005の方が処理スピードは速くなりますが、無料版のSQLSERVER2005EXPRESSをインスツールする必要があります。
又、搭載メモリーは蓄積タイプで使用する場合は最低512Mバイトは必要で、1G以上のメモリーにするとかなり処理速度は速くなるようです。

新科学的競馬投資ソフト:ADINPICK4の基本仕様は以下になります。
科学的競馬投資ソフト:Adinpick4は、「膨大なデータを短時間に処理」できるパソコン能力を最大限に発揮して、「独自データに基づいた予想機能」・「シミュレーション機能」「IPAT自動投票機能」の3機能を統合した新しい概念の科学的競馬投資ソフトです。
科学的発想に基づき以下基本方針で開発されています。
(1)、「予想ソフトとしての有効性」をユーザー自身が確認できる。
(2)、「ユーザー独自の予想方法」が設定できる。
(3)、買い目の検討から最終決定そしてIPAT投票までを科学的に処理できる。
(4)ユーザー環境に応じたソフト使用設定ができる。
そして、Adinpick4の特徴であるシミュレーション機能においては、シミュレーション結果に基づきユーザーが独自設定した場合のユーザー確認が「簡単」・「具体的」に出来ることを重要視し、「簡単」については、ユーザー独自設定後に、予想要因の上位入着率や的中率・回収率が簡単に確認でき、「具体的」については、ユーザー独自設定後に、過去の出馬表を簡単に表示できて具体的内容が確認できるようになっています。
予想要因として、「入着順関連」・「血統関連」・「対戦成績関連」・「タイム理論関連」と非常に多くのAdinpick4独自の予想要因を的確に反映して最終予想順位を決めるようになっています。
科学的に予想順位が決定された出馬表の画面では、血統適性優劣・対戦適性優劣・騎手能力優劣・休養明適性優劣・上位入着予想ランク、及び前走の能力(タイム能力・先行能力・追込能力)、及びベスト能力、距離別ベスト能力等が、ひと目で判るようにビジュアルに表示されています

又、ADINPICK4の使用方法は以下に考えております。
蓄積タイプでのJRAVANデータのセットアップが完了すれば、「シミュレーション機能」・「独自データに基づいた予想機能」・「IPAT自動投票機能」の3つの主要機能が使用できます。
Adinpick4が保有する各種予想要因の「入着率や影響度」及び「的中率・回収率」等のシミュレーションを行なって、ADINPICK4を使用ユーザーに最適に設定して、各予想要因の予想順位への影響度を最適にしたAdinpick4独自のデータに基づく予想出馬表を作成します。
競馬当日には、予想出馬表に速報オッズ・馬体重等を取込みビジュアルに表示された各種予想要因を確認しながら最終買い目登録して、発走前の最新速報オッズに基づき購入判定機能で馬券購入判定データを確認して、馬券購入する場合はIPAT自動投票機能で自動投票をすることになります。

今回のブログでお話させて頂いた騎手分析や調教師分析や平均配当金額等の分析・シミュレーション機能は、逐次Adinpick4のバージョンアップというかたちで機能追加していく予定です。
今後も、回収率向上に貢献できるような色々な分析・シミュレーション機能をテスト運用して、回収率向上に貢献すると判断した分析・シミュレーションプログラムは出きれば1−2ケ月毎に1機能位はADINPICK4に機能追加してバージョンアップというかたちで公開させて頂くつもりです。

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。


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