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競馬予想で穴馬券を買えなくする原因は、データ(結果・情報)の見方、組み立て方にあるのでは?精度を上げるには…

競馬予想で穴馬券を買えなくする原因は、データ(結果・情報)の見方、組み立て方にあるのでは?精度を上げるには…

 

競馬予想で穴馬券を買えなくする原因は、データ(結果・情報)の見方、組み立て方にあるのでは?精度を上げるには…

競馬予想して穴馬券を買い、的中させたいもの。しかし、競馬予想して穴馬券が買えない。来ない。恐い。

 

そこには、競馬予想して穴馬券を買えなくする原因があると思うのです。競馬のデータ(結果・情報)の見方、組み立て方にあると。競馬予想には、一定のリズムを刻んでいくような、馬券の組み立て方に工夫が入ります。

 

競馬のデータ(結果・情報)の見方や、組み立て方の精度を上げるにはどうしたらいいのでしょうか。

 

競馬予想してオッズのつく人気のない穴馬を買ってもいいと思えるようになるには……。競馬予想する人の都合にあわせてくれるような馬券の組み立て方、データ(結果・情報)の錯覚とは。

 

長文ですがひとつ。

 

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競馬予想におけるデータというのは、切っても切れない

競馬予想におけるデータというのは、切っても切れない

競馬予想して、馬券を買う上で各種データというのは重要な要素(ファクター)です。

 

あまたある馬券本のけっこうな割合をデータの紹介が占めてる。的中率・回収率。的中率・回収率。テキチューさんとカイシューさんフェスティヴァル。

 

競馬予想におけるデータの有用性の見方というのは、基本的にベタ買いしてなんぼ視点に立ってます。

 

その上で、馬券本だけでなく、競馬雑誌にしても、競馬新聞にしても、データの紹介が占めてるところは否定できません。もちろん、競馬予想ブログもそう。

 

データが競馬や馬券と切っても切れないんじゃないのなら、ターゲットというソフトはないでしょうし……。

 

さて、競馬におけるデータ。馬券購入で全国各地でフェスティヴァルしてるデータ(結果・情報)。

 

よくありますね、

 

<10 - 10 - 10 / 30>

 

という競馬データ。「おお、複勝率50%」。

 

もしくは、GIや重賞に出走してきた馬で「この賞組」はいい成績だけど、「この賞組」はイマイチというデータなんていうのもありますね。自分はあまり深く見ませんけど……(妙な先入観が忍び込むので)。

 

ほかにも、騎手と厩舎、馬主の組み合わせだったり、コース適正だったり……。

 

競馬本だったり、競馬雑誌だったりには「どういう切り口で有用性のあるデータを発掘してくるか」みたいな雰囲気があるわけです。

 

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競馬予想、データの切り口。見方、組み立て方

競馬予想、データの切り口。見方、組み立て方

この競馬予想のデータというもの、単純に言って「ある現象を一つの切り口で揃えたもの」と言えます。

 

「ある現象」と言うのは、「ある1レースの結果」ということです。

 

「切り口」というのは、「父・ディープ」「距離短縮組」「トップハンデ」「重馬場」「武豊騎手」「堀宣行調教師」など。

 

サウスヴィグラス産駒のダート短距離の成績がいい、というのも、きさらぎ賞で勝利して次走皐月賞へ向かった馬はハクタイセイしか勝ってないというのも。

 

「ある1つのレース」が積み重なってる。積み重なったデータから、切り口ひとつを見ているというわけです。

 

競馬予想の基本的なデータの見方というのは、書かれてる現象に切り口、数字を見る。なんのこっちゃいですけど、とっかかりはそれからはじまる。

 

馬券を買う側にとって、「いいデータ」と「悪いデータ」があります。これは、どう予想するかによって良くもなれば悪くもなるので、あるデータが良いと予想する人もいるし、いや、良くないと予想する人もいる。

 

この差はその人その人の競馬理論、原理原則、これまで知って来たことによる見立てによるわけですが……。

 

そこでふと思ったんです。

 

データの文字面の「自分にとって都合のいいところ」だけを追いかけて予想していると、穴馬を買いづらくするんじゃないのかな……と(いいところというのは、確実に来ないとデータに出ているから消しという意味ももちろん含む)。

 

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2014年8月2日 新潟競馬2レース 勝馬・ディアコンチェルト(鞍上・柴田善臣)

ここんところ、過去のブログに書いた競馬予想を見返してて気づいた話。

 

「このデータがあるから、確実にこの馬は来ない」と消したはいいものの、その馬があっさり勝ってしまったというレースです。

 

こういう事象を「たまたま」と解釈する手もあるのですが、競馬予想において「なるべく例外を出さない」ことに決めているので、新潟競馬のレースは例外ではないと考えます(そういうスタンスにいないと、小さな不利やアクシデントを見つけられなくなるんです)。

 

さて、本命は、タンタアレグリアでした。

 

対抗以下について、こんな競馬予想をワタクシ書いてます。

対抗に、タンタアレグリアのお隣、ランデックヒルズを。

 

タンタアレグリアと選んだ理由は近しいのですが、前走(福島芝1800m・良)、外々回っての上がり3ハロン35.4。外の回りっぷりはタンタアレグリアより馬1頭くらい外。今回も外ですが、調教がよいところを評価して。

 

以下、トリアンドルス、ソヴリンマンボ、ウインベルノアール

 

ディアコンチェルトもいいなぁと思ったものの、消し。母父・ソウルオブザマター芝1500〜1800トータル成績(0-0-0/50)、複勝率0%。つまり、こ・な・い(笑)。

 

新潟競馬2R・2歳未勝利(芝1600m)競馬予想2014.08.02・本命対抗の理由!

そうです。ランデックヒルズを消したのは、母父・ソウルオブザマターが50回走って来ないんだから、今回もマター来ないでしょというわけです。この50回という数が、また来ないを保証すると思ったわけですね。

 

競馬関係者、調教師、馬主、生産牧場、騎手……、1回競馬で走らせるのも大変なのに、母父・ソウルオブザマターを50回走らせて1度もきっちり馬券になったことがない。

 

これは、濃厚なデータだと。

 

ところが勝ちました。ヨシトミさん勝ちました。

 

「このレース組がうんぬん」という切り口とは違いますけど、来ないもんは来ないだろうと、人気馬でもないのに(6番人気)わざわざ理由書くという……(馬鹿だねぇ、まったく。まぁ、見つけちゃったからしょうがないか)。

 

ただ、ディアコンチェルトをいいなぁとも思ってたのです。

 

レース映像を見てて、前走の新馬戦でいい追い込みをして0.6秒差だった。馬券になっても不思議じゃないなと……。

 

けど、マターこないだろうって。

 

だったら、屁理屈は抑えめにして買い目に入れておけよっ、馬鹿馬鹿っ(3連複3列目大作戦だよ)。

 

あっ……、つまり、「行ける要素」と「行けない要素」のどっちも自分見てたんですな……。

 

データの文字面にある「自分にとって都合のいいところ」だけを使って予想するとロクなことがない。

 

しかし、レース映像を見て「いい馬かも」と考えてたことは、「自分にとって都合のいいところ」を見ていたわけではありません。

 

ディアコンチェルトのいいところを見ていたわけです。自分の都合ではありません。

 

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いやはや、新潟競馬1レースの結果を見てつくづく考えましたね。

 

データはデータだと。

 

データは正解の可能性の半分くらいまでは連れて行ってくれるけども、その先の道案内はしてくれない。

 

いくらデータ上来ないとなってても、51回目で「来ない」とは言い切れないのだと。

 

レース映像を見て自分がいいと感じていたことのほうが正解だったと。そう、ディアコンチェルトは母父の51回目の走りで1着にプロポーズできたわけですよ。

 

セイイエス。♪馬には馬で都合があるの〜(違うだろ)。

 

SAY YES

もとい。

 

競馬のデータ上で来ない可能性を続けていたとしても、もし来るとしたらどういうことがあるのかということを考えるのは、穴馬券を探す上でとてつもなく重要なことだとこのとき実は気づきました。

 

馬券を予想して組み立てて行く上で、データをより使えるデータにする、精度を上げるために……。

 

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「競馬のデータ部分」と「1頭の馬の部分」と。

自分のやってることを十把一絡げにされて、「ああ、君指数80ね」って見られるよりも、「あのとき、あそこらへん大変だったけど、がんばってたよね、最後まで手抜いてなかったでしょ」と、クローズアップされて見られたいものです。

 

これとデータの扱い方は一緒ではないかと、考える。競馬のデータ精度を上げて、競馬予想で穴馬券を買えるようにする方法。

 

データ上で良きも悪きも、活かそうとしたらクローズアップするのが一番だということです。

 

「データでは良さげに出てるけど、君どうだい?」

「データでは悪そうだけど、君どうだい?」

 

クローズアップする方法というのは、レース映像見たり、パドックで馬体見たり……。

 

データに関わる全件までとはいわずとも、それなりの数を1件1件見て行く。あまり方法としては多くないでしょうけど、手段はあります。5年前に比べれば、データを細かく見られる場所は格段に増えてる。

 

使わない手はないでしょう。

 

通勤電車に揺られながらレース映像みまくってる馬券師っているはずですよ。すごい時代になったものだな……(おじいさんかよ!)。

 

そうです、「1頭の馬という個」に迫らないと、データはデータとして活かし切れないようにできてる。

 

データ道案内の後半は「個」に迫りましょうということになる。そして、「1頭の馬という個」にせまりまくった中で得られたことを再構築する。そこまでできたら、自分のデータですよ。

 

そこまで量こなしていると、一見無駄に見える。時間も膨大にかかってるように思える。

 

だけど、データを掘り下げている中で知ってくることがたんまりあるので、予想するときに応用が効いてくるようになるんですね。結果的に、ハナ差アタマ差クビ差レベルにつながって来る。

 

今度はこれについて調べてみようという気づきも多くなるし、そこまで来ると楽しくってしかたなくなります。

 

どんな趣味でも仕事でもそういう量をこなしてから深みが出ることってあるものでしょう。

 

ただ、馬券買ってる人、競馬予想している人の8割くらいは、そういうデータを細かく見まくって再構築することが面倒なので、データ迫ることをすっとばしちゃうんです(根底にあるのは、うまくいってる人の番号を知ることができれば問題ないじゃんってことだろうと思うけど、そういう感覚でお金は基本的に得ないほうが人生のためです)。

 

個に迫っていると、データ上で「あかんぞ」となってても、案外無視できることってけっこうあります。

 

穴馬って、そういうところにいたりするもの。

 

パッと誰でも彼でもわかるところには、穴馬いませんって。個に迫って見てる人が少ないから払い戻しが多いわけで……。

 

パッと誰でもわかるってことは、濃厚に調べなくってもいいってことですから……。

 

だからこそ、データの文字上にバイアスをかけて見すぎてると、穴馬に手を出すのが恐くなっちゃうんでしょう。

 

「いける」と考える材料がデータ上の「いける」だけになってしまってるのだから。今回行けるとは乖離していることもあるのだけど……。

 

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以上、競馬予想で穴馬券を買えなくする原因は、データ(結果・情報)の見方、組み立て方にあるのでは? 精度を上げるには…という話でした。

 

「レース映像を見て競馬予想するコツ〜馬券の的中率・回収率を上げる5つのポイント+α」noteにて販売中!

 

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