多変量解析を用いた勝ち馬予想②

本日の馬券の反省会です。

今日は、26レースやって12レースが的中。
レース的中率は約46％。
およそ、2レースに1レースが当たっている計算です。（写真１）

【写真１】TARGETのメイン画面


昨日ご紹介した多変量解析のプログラムは、かなり的中精度が高いようです。
井野様、ありがとうございます（笑）

肝心の今日の収支は、5800円投票して8170円の払い戻しなので、儲けは2370円。（写真２）
金額はショボイですが、回収率は約141％！！…と、驚くべき数字になりました。

【写真２】JRA口座の入出金履歴


この状況がコンスタントに続けばよいのですがね。
そうなれば、投入金額も増やすことができそうです。

昨日は推奨買い目を十数点も買っていたので、
払い戻し金額が投票金額に追い付かず失敗しましたが、
今日は買い目を６点前後に絞ったために、どうにか儲けを出すことができました。

最後に、馬連80.4倍が的中した中山第7レースの購入馬券だけ貼っておきます（笑）

多変量解析を用いた勝ち馬予想

久しぶりのブログ更新です。

さて、前回は調教データを考慮して、勝ち馬を予想するという事をやったのでした。
その方法ですが、まず、ある馬の調教データをその調教本数と強度に対して分類して
「調教タイプ」を決定します。
例えば、ある馬の今回の調教の週平均本数が1.2本、平均強度が1.5だと「標準」に分類されます。
また、週平均本数が1.8本、平均強度が2.5だと「スパルタ」に、逆にそれぞれ0.6本、1.0だと
「軽め」に分類されるなどです。全部でこれは9種類になります。
そしてこのタイプの各々について、坂路とトラック、それに坂路・トラックの併用があるので、
「調教タイプ」は全部で9×3＝27通りに分類されることになります。

このように調教タイプを決定すると、あるコース、例えば東京のダート1400mでは
標準併用タイプの馬が着順の上位を占めるなどの傾向が表れてくるのです。
だから、各コース毎にその傾向を調べておけば、当該レースでどの馬が上位に来るかが
分かるはずですね。
ところが実戦では、なぜかこれが上手くいきませんでした。

そこで今回は調教データはやめにして、以前から考えていた
「多変量解析（multivariate analysis）」を使って馬券の予想をすることにしたのです。
一から自前でプログラムを組んでも良かったのですが、調べていくうちに
某サイトのライブラリに多変量解析を使ったプログラムがあるのを見つけました。
せっかくなので、今回はこれを利用して馬券を予想することにしました。
このプログラムは多変量解析の一種である「数量化１類」という手法を用いたものです。
作者は井野元雄という方です。ありがとうございます（笑）

写真１はこのプログラムの予想結果画面です。
今日（3月6日）の中山メインレース（第16回夕刊フジ賞オーシャンS）の馬連・馬単が的中していますね。

【写真１】予想結果の例


そんなわけで今日の戦果ですが、15レース投票して4レースが的中。レース的中率は約27％でした。
残念ながら、今回は資金配分を間違えて、6000円の軍資金を全部持って行かれましたけれど（苦笑）
以下に、今日の的中馬券を貼っておきます。

馬券検討に必須の調教データ

今日は競馬研究の第３弾です。
写真１は、ある日の東京競馬場です。

【写真１】東京競馬場（2019年5月25日撮影）


さて、競馬研究のゴールは、もちろん高配当の馬券の的中ですが、
馬券を検討する上で必須と考えられるのが「調教」と「パドック」であることに、
今更ながら気が付きました（笑）

なぜ必須なのかというと、過去の競争データはあくまで過去の履歴であって
競走馬の潜在能力を見るにはよいのですが、問題はその馬の今回のレースでの走りです。
馬は生き物ですから、当然その日の調子の良し悪しといったものがあるわけです。
そこで、大事になるのが「調教」であり「パドック」の検討なんですね。

そこで、今回は調教について少し考えてみました。
JRAの競走馬は、茨城県にある美浦（みほ）トレーニングセンター（トレセン）か
滋賀県の栗東（りっとう）トレセンに所属することになっていますが、
出走予定の各馬はレース直前の４～５日前に、このトレセンで「追い切り」といって
調教コースで走らされて走破タイムが計測されるのです。

それぞれのトレセンには、いくつもの調教コースがあって、それぞれに特徴があります。
美浦・栗東ともに、坂路、ウッドチップ、ポリトラック、ダート、芝の調教コースがあります。
レース開催の前日～当日朝のスポーツ紙や競馬専門紙には必ず調教欄があって、
ここで計測された数値が掲載されるわけですね。
写真２は某スポーツ紙の調教欄の一例ですが、専門紙では、もっと細かく掲載があります。

【写真２】調教欄の例（サンスポ）


このように、出走各馬について６ハロン～１ハロンの追い切りのラップタイムが掲載されます。
なお、１ハロン（1F）は、200メートルを表します。
例えば、コースにも依りますが、１ハロンを「馬なり」で12秒以内のタイムで走ったなら、
かなり能力は上位であると考えられるとか云々。

そんなわけで、私はここ一週間ばかり、何冊か調教に関する解説本を読んで知識を得たのですが、
私の側から見れば、これはあくまで机上の論であって「知識」に過ぎません。
だから、実際に馬券を検討して的中に結び付けることができたなら、
それが本当の「スキル」というわけですね。

競馬シミュレーションで万馬券？

さて、競馬研究の第２弾です（笑）

今回は、前回ご紹介したスピード指数を元にしたプログラムとは違って、
過去のレースの成績（着順）毎にポイント数を与え、
その数値をコース適性や斤量等々といった条件で補正するものです。

プログラムの出力結果の一例（2021年1月24日、小倉第８レース、ダート1700m）が写真１です。
写真２に予想印部分の拡大を示しました。

【写真１】出力結果


【写真２】出力結果（部分）


これを見ると、この予想プログラムの本命が、実際のレースでは２着、
対抗が１３着（汗；）、▲が１着となったことが分かりますね。
まあまあの予想精度かなと思います。(^^)

シミュレーションの条件設定画面の一例が写真３・写真４です。

【写真３】条件設定画面１


【写真４】条件設定画面２


このように、細かく条件設定が可能なのがこのプログラムの特徴です。
そうして、この条件をシミュレーション結果が最良になるように弄っていくわけですね。
実際の出力結果は写真５のようになります。
分かりやすいように、写真６では単勝の部分だけを抜き出してみました。

【写真５】シミュレーション結果


【写真６】シミュレーション結果（部分）


この例を見ると、対象レースの本命の単勝を100円ずつ過去１年間買い続けると
回収率は112％、的中率20.7％となることが分かります。
同様に、対抗を買い続けると回収率227％、的中率16.9％になります。
対抗を買った方が、回収率が高くなるのがおもしろいですね。

私は実戦の場面では、このシミュレーション・プログラムとスピード指数の
算出プログラムに当日のパドックの馬体の状態などを勘案して馬券を購入します。

さて、いよいよ今週末は東京の開催が始まりますね。
今週の成績はどうなりますか、乞うご期待（笑）


※このシミュレーション・プログラムのDLページ
※作者：岡崎豊 氏
https://jra-van.jp/dlb/sft/lib/keibasyumi.html

大井競馬、2020年7月7日、第8レース

さて、blog開始２発目で競馬の話題です（笑）

私は競馬を始めて４年ぐらいになりますが、
どうもこのところ、中央競馬・地方競馬を通じて、成績があまり芳しくありません。
馬券の選択が裏目裏目に出てしまうのです。
どうも、「ツキ」には波があるようですね。

ところで、あれは忘れもしない昨年7月7日の大井競馬第8レース。
私が買った馬券が大当たりしたのです。
その時の投票サイトの払い戻し明細が写真１です。

【写真１】


総額で13万7550円の払い戻し。
べつに自慢したいわけではありません。
どうしたら、このような馬券をコンスタントに買えるかを冷静になって考えてみたいのです。

私は通常、スピード指数をもとにして予想を組み立てるのですが、
その時の指数の推移（馬柱）が写真２です。（写真３はレース結果）

【写真２】馬柱（スピード指数）


【写真３】競争成績


１着になったこの馬（11番ナイツブリッジ、吉井章騎手）の馬柱を見ると、
５走前にはJRAで走っていたことが分かります。
スピード指数の数値も70.6と、この中では断トツに優秀です。
大井競馬に転入後も比較的に好走しています。（数値が良い）

ところが長期の休養を挟んで、前走は大敗。
当該レースは休養明け２走目でした。（いわゆる、叩き２走目）
こんなことを元にまとめると、

・スピード指数が高い
・長期休養明け２走目
・斤量が１キロ減
・不良馬場
・短距離の右回りコース（福島も右回り）
・開催２日目

たまたま馬の体調が良かったとも考えられますが、
今後は以上の点を考慮して馬券の選択を考えていきたいと思います。
そんなわけで現在、

・馬場の成り立ち
・パドックの見方
・競走馬の科学（馬体の構造や栄養学など）

この３点を重点的に勉強中です。