<読んで欲しい記事>

指数理論の決定版!指数で競馬に勝つために~5年間の統計データを公開~

2020年4月10日

指数をアップデートしたので、改めて成績や考え方をまとめました、

※僕の指数のデータを見たい方は、目次から「独自指数の成績(過去5年)」に飛んでください。


指数の定義と歴史的背景

「指数」って実はかなり曖昧なワードで言葉だけが独り歩きしてしまいがちです。

一般的にはスピード指数に代表される「レースを馬単位で個別に数値化する行為」を指数と呼ぶことが多いです。

例えば、有名なところだと西田式スピード指数は以下のような計算式によってあるレースにおける馬ごとの指数を出します。

スピード指数 = ( 基準タイム - 走破タイム ) × 距離指数 + 馬場指数 + ( 斤量-55) × 2 + 80

※ 西田式スピード指数の参考記事⇒【2020年最新】スピード指数とは。西田式スピード指数の計算式、課題など

 

基本的に指数を扱う人間は多少の違いはあれどこの式に近い計算処理をしているはずです。

指数というアプローチを取る場合、馬の能力を定量的に評価することが目的なので、基礎となる数値は絶対必要です。

ここでは、上記のような式で算出された数値を仮に「基礎指数」と呼ぶことにします。

そして、基礎指数ではあまり差がつきません。

 

西田式以外にもスピード指数は亀田式だったり5種類くらいもありますが、根本的には差はほとんどないと思います。

ちなみに亀田式スピード指数の計算式は↓です。

スピード指数=(基準タイム-走破タイム)×距離指数+80+馬場指数+斤量指数

※ 亀田式スピード指数の参考記事 ⇒ 亀田式スピード指数(βversion)

 

どっちの基礎指数の式が優れているのか?という議論は答えが出ないしあまり意味がありません。

僕が使っている計算式も独自のものですし。

ここで言いたいのは、スピード指数はほとんど差がないし、基礎指数では優劣が付きにくいということです。

正確に言うと、基礎指数(=単純にレースを数値化するだけ)では勝てません。

誰も指数を使っていない時代であれば勝てたのかもしれませんが今は時代が違います。

ちなみに僕の研究では過去3走の基礎指数の平均を取るというような単純なやり方には優位性がないです。

 

話の本質が逸れてしまうのでサクッと触れるだけにしておきますが、指数の元祖はアンドリュー・ベイヤー氏と言われています。

アンドリュー・ベイヤー (Andrew Beyer) はアメリカ合衆国競馬評論家ハーバード大学卒業。スピード指数の一種であるベイヤー指数 (Beyer Speed Figure) を考案したことで知られている。

1960年代後半から競馬記者としての活動を開始。1970年代競走馬の走破タイムなどをもとにしたベイヤー指数を考案。1992年からはアメリカで最大のシェアを占める競馬新聞デイリーレーシングフォームにその指数が掲載されている。スピード指数を用いる予想方法は日本にも多大な影響を与えており独自の指数も多数発表されている。また競馬に関するコラムニストとしての一面も持ち合わせておりワシントン・ポストでコラムを執筆しているほか、著書は日本でも訳されて出版されている。

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』

僕も持っていますが、指数を勉強したい人はアンドリュー・ベイヤー氏の著書を読んでみることをおすすめします。
勝ち馬を探せ!!―馬の絶対能力を数値化した、スピードインデックスによる競馬必勝法。

で、その氏が本で何を言っているのか。ここが重要です。

スピードハンディキャッピング(注:スピード指数を使った予想)に目覚めた人がほとんどそうであるように、僕もその落とし穴にはまってしまった。自分のはじき出した指数にうっとりしてしまい、根本的にふまえておくべきことを無視してしまったのだ。指数を“福音”として考え、今までどのようなレースをしたかを知るためではなく、今回どんなレースをするかを指数に決めさせてしまったのだった。道具として使わないで、決定権を与えたのだ。指数は魔法でも、絶対確実なものでもない。どのレースでも、前走高い指数だったという理由だけで馬に賭けるなら、トータルでは賭け金の三十%ぐらいしか戻ってこないし、結局、細々と稼ぐことになるだろう。

出典:勝ち馬を探せ!!―馬の絶対能力を数値化した、スピードインデックスによる競馬必勝法

要約すると、指数をそのまま勝っても儲からねえよ!ってことですね。

実は何十年も前に結論が出ています。


本当の指数の使い方と真の価値

指数はあくまでも基礎的な数値に過ぎないというのは前段で説明したとおり。

これを理解している人が実は少なくて、多くの人がイメージする指数は基礎指数のことを言っています。

指数を輝かせるためには基礎指数をうまく活用してあげる必要があるわけです。

言葉がごちゃごちゃになってきたので、ここでは基礎指数をもとに独自の要素を加えてアレンジして作成した指数のことを「加工指数」とでも適当にネーミングしておきます。

イメージ的には↓こんな感じ。

例えば、前走チューリップ賞の(基礎)指数は80で様々な要素を比較した結果、今走桜花賞の(加工)指数は100になる、みたいな感じです。

ここんとこの計算ロジックは作る人によってまったく異なりますし、言ってしまえばその人のノウハウそのものです。

予想の核となる部分のためブラックボックスにせざるを得なく、事細かくはどうしても説明できないもの。

だから参考にする人は実績で評価するしかありません。

どの情報に価値があるのかは僕が言うまでもなく、使う人自身が判断すること。

 

指数理論があまり人気がないコンテンツなのは地味だからなんですよね(やっていることはAIに近いんですがそれを機械学習ではなく人力でやっているというだけ)。

この馬は指数1位で値は100です!!と言っても多くの人はだからなんだと思うだろうし、それよりも、桜花賞の過去10年の種牡馬データはこちら!!とか言ったほうが人々は食いつきます。

でも本当に勝てる情報というのはそんなところにはなくて、長い目でみると一見地味な指数のほうが客観的にみて価値があるのにな~と僕はいつも思うわけですが、それは僕の主観であり価値観なので人に押し付けるのは違うところ。

 

指数の良いところは定量的で一貫性があり、客観的な数値であることです。

普通の人間が普通に予想したら普通の結果しか出ない。

競馬は9割以上が負ける競技なので、負けるのが普通です。

では何で差をつけるのか?

手段は一つではないし、指数を使うのがベストとも言い切れない。

あくまでも指数は選択肢の一つにしか過ぎないってことは謙虚に理解しつつも、一旦ロジックを構築してしまえば長い間使えるというのはデカイです。

指数の良さは以前書いた記事⇒競馬デジタル派の自称指数専門家が指数のメリットや使い方を解説するで力説したのでこのくらいに。

 

ちなみにそこそこ有名どころでコンピ指数ってのがあると思いますが、ネットで拾ったデータを使わせてもらうと、コンピ指数をそのまま勝っても儲かりません。

コンピ指数順位別データ

出典:日刊コンピ指数データ「勝率・連対率・複勝率・回収率」

コンピ指数は新聞とかに載せる性質上、オッズの考慮がありません。

回収率を上げるうえでオッズで取捨選択をするのは非常に重要な要素なので、人気馬も穴馬も1つにくくられているこの数値はちょっと可哀想で酌量の余地があります。

まぁこれはこれで正しい数値なんだけど、指数1位でも回収率が伸び悩んでいるのは仕方のない結果でしょう。オッズでフィルタリングしてあげて穴馬だけを買うようにすればもう少し伸びるとは思います。

とりあえず、これから載せる僕のオリジナル指数の比較対象として活用させていただく。


独自指数の成績(過去5年)

ここからは僕の作成した独自指数の話。集計対象は2015~2019年までの過去5年となっています。

指数成績5年分ー指数順位別

まずは指数ごとに集計した成績です(オッズの考慮なし)

僕の指数の特徴として、レース当日になってみないとわからないデータは考慮に入れてません。

その代表格が「オッズです」。

正直な生データを公開することが大事だと思っていて、ここが指数を公開している他者と少し違うところかなと思います。

多くの人はオッズなりなんなりでフィルタリングしたうえで「良いところだけ」を載せていることが多いですが、僕はあまりそういうやり方は好きではない。

 

もう一つの特徴としては、とにかく指数1位に特化していること。

指数以外の条件を完全に無視しても↑の表のとおり単勝回収率で93.2%あります(まだまだ改良中)。

コンピ指数1位の成績が単勝回収率80%なのでまぁまぁ高いかなと思います。

反面、指数2位以下は相対的に下がっています。

指数成績5年分ー指数1位×オッズフィルター

指数1位をオッズ単位で分類した成績です

古今東西誰の指数でもある程度オッズでフィルタリングしないとなかなか回収率100%以上を達成するのは難しいです。

人気馬でもフィルターを10個くらい追加して厳選しまくれば回収率100%は超えられますが、競馬は基本的に人気馬を買っても儲からない仕組みになっていることは知っておく必要があります。

どこからが人気馬なのかという議論はあると思うけどそこは一旦無視するとして、オッズを「人気エリア」「中穴エリア」「大穴エリア」の3段階で分けてあげた場合、中穴エリア以上のオッズを買ってあげれば単勝回収率は110%を超えます。

大穴エリアは一纏めにすると勝率が2.6%しかないので、長く買い続ければプラスになることはなるけど、あまり現実的とは言えません。

更にフィルターを追加する

現実的にはオッズ以外にもフィルタリングできる要素はたくさんあります。1つあげるとしたら例えばレース間隔。これなんかは有効です。

様々なデータを複合的にみてフィルタリングを追加してみると、更に回収率は上げられます。

<指数1位×中穴エリアにフィルターを7つほど追加した成績>

切り口を変えてみる

上の2つは「オッズを出発点とするフィルタリング」の例でしたが、それ以外にもやり方はあります。

この辺はもうアイディア勝負というか、競馬のノウハウがどれだけあるかの世界になってきます。

これまで競馬をやってきた経験から「感覚的にこれをやると回収率が上がる/下がる」を会得していないと難しいです。

単に数値だけで評価するのではなく、経験則からくる定性的な観点も重要となってきますね。

 

競馬が良く知らなくても出来るアプローチとしては、例えば数学的な観点から考えてみるのも有効です。

「偏差値」を観点として取り入れてみた例を取り上げてみます。

指数の値(点数)が何ポイントだったかを評価してあげるという考え方です。

<指数1位の指数値の「平均値」と「標準偏差」を求め、偏差値を集計>

偏差値50を超えれば、人気馬関わらずベタ買いしても単勝回収率ベースで100%超えを達成します。

これをベースにして、またフィルターを追加して仕上げていけば、また別の期待値のある馬を発見できたりするわけです。

先ほどオッズの観点で切った人気馬エリアの馬も全く可能性がないとは言い切れず、買える馬が見えてきたりもする。

<偏差値50以上×大穴エリア>

この例では先ほど勝率2.6%しかなかった大穴エリアの勝率が5.9%に向上しています。

 

このようなカード(引き出し)をたくさん用意しておくことがリスクヘッジにもなるし、買えば買うほど収束するという観点から、参加レース数はなるべく増やしたほうがいいのでメリットがあります。

もちろん全ては公開できませんけど、裏では無数のパターンでバックテストをやっています。

高指数の中から厳選した馬は別の媒体で公開しようとは思っていますが、基本的には全レースの指数情報を今現在当ブログ上で無料でブン投げている状況なので、悪いことはしていないと思うけど(笑)

PVが増えたりしたらやる気も増してよりさらに質の高い情報を提供できるので、興味を持ってくれた方は各ブログランキング(最強競馬ブログランキングへ)(人気ブログランキングへ)にて支援いただけると幸いです。

指数のカテゴリでTOPを取ったらまた新しいコンテンツを考えます。


最強競馬ブログランキングへ


人気ブログランキングへ

 

!創刊からの実績が評価され、レジまぐ(中央競馬)のトップにバナーが掲載されました!
「穴馬単勝1点買い理論」

競馬予想のレジまぐ

↓ 管理人への叱咤激励をお願いします ↓


最強競馬ブログランキングへ


人気ブログランキングへ