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単勝回収率を客観的に算出するための「理論期待値」という考え方

2020年3月18日

自分で考えた理論(ロジック)を検証して算出した回収率を期待値と呼ぶのが一般的ですが、どうしても自分の有利なデータを集めてしまいがちでそうすると偏った結果になってしまいます。

そこで新たに理論期待値という考え方を導入しました(既出からしれないけど調べた限りなかった)。

今のところ単勝回収率を出すときにだけ適用可能です。

 

計算は非常にシンプルです。

◆理論期待値(=単勝回収率)
理論に該当する馬の平均人気 × 複勝率 = 理論期待値

単勝回収率を出すのにもかかわらず複勝率をベースにしているのがポイントで、こうすることで期待値の上振れ(思い込み)によって過剰な期待値とならないようになっています(たぶん)。

考え方としては下振れしてもマージンを確保できているか?

という言い方が正しいかもしれません。

 

僕が一番よく使う理論を例に出すと、

単純な検証(バックテストともいう)では単勝回収率は180.5%となっていますが、上の計算式を当てはめてみると、

理論に該当する馬の平均人気:2.3 × 複勝率:67.2% = 154.5%

となります。

 

逆算的に考えると、単勝回収率が100%を超える理論期待値のボーダーは

理論に該当する馬の平均人気:2.3をベースとする場合、複勝率が43.5%以上必要となり、

複勝率:67.2%をベースとする場合、理論に該当する馬の平均人気が1.49以上必要ということになります。

 

なんとなくあっていそうな気もするけど自信なしw

 

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