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例外を作ると甘えに繋がる。競馬の理論構築で必要なのはブレない型を明確にすること

2020年3月20日

例外は極論すると甘え

データ分析を理論をしていくうえで必ずと言っていいほど問題になるのが、「どこまで例外を認めるか」だと思います。

例えば、ある理論では指数5位以内でフィルターをかけて成績が向上したとします。
しかし、それとは違うある理論では指数5位の成績が悪く、指数4位以内でのフィルターをかけると成績が向上したとします。

このとき、指数4位と指数5位の差って何なの?というのを定性的に説明するのって難しい。
たまたま都合の良いデータがあったから思い付きでやっているだけじゃないの?と言われたら返す言葉がありません。

理論の構築はつまるところ都合のよいデータを寄せ集めて「いいところ取り」をしていく作業なわけですが、そうはいってもある程度の統一化はやはり必要となります。


客観的・定性的にみて妥当性があるか

あまりにも自分の都合の良いデータばかり寄せ集めてしまうと精度に疑問符が付きます。
いざ実践したときにデータどおりの結果にならなかったという事態になりかねないし、まぁ往々にしてよくありますね。

もちろん理論によって多少の違いはどうしても発生してくるので仕方ない面もありますが、「最低でもこの部分だけは絶対に満たす事」という要素の共通化(前提条件)が必要になってきます。

例えば、僕の場合は指数を使ってフィルターをかけることが多く、以前の記事でも書いたとおり指数はオープン以上のレースで成績が落ちることがわかっています。
この場合、どんなに他の要素が強くても「オープン以上は買わない」という共通ルールの優先度が高いので見送るようにしています。


重要なのはバランス・大局観である

そういった要素を何個も用意しておくことによって、客観性のある理論がだんだんと構築出来ていきます。
しかし何度も言ってしまいますがその判断ってすごく難しい。

どこまで例外を認めるかの判断は結局匙加減になってしまいますし答えのないテーマだと思いますが、なるべく自分に厳しくデータを集めるに越したことはないですよね。
ただ、あまりにフィルターをきつくしすぎると該当するデータが少なすぎるといった運用面でのデメリットが発生するので、ほどほどにやるってのも一方で大切なのかなとも思います。

ソコントコの匙加減をうまく見極めるためには、過去の経験に基づく大局観だったり、直感力といった能力も必要になってきます。

そう考えていくと、競馬(投資)はやはり総合力が重要なのかと思いますね。
どの能力もバランスよくレベルが高くないと勝つのって難しい。尖りすぎててもダメってことですね。

 

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