競馬予想・馬券の当たる確率を上げるネタ

競馬予想に大数の法則(確率)を応用すると、データが簡単に意味を持つのか。回数増やして成績・結果がわかりやすくなるのか?

競馬予想に大数の法則(確率)を応用すると、データが簡単に意味を持つのか。回数増やして成績・結果がわかりやすくなるのか?

 

競馬予想に大数の法則(確率)を応用すると、データが簡単に意味を持つのか。回数増やして成績・結果がわかりやすくなるのか?

競馬予想にデータはつきもの。大数の法則(確率)を使い、競馬予想のデータに有用性を持たせ、わかりやすくする話がある。

 

はて、大数の法則(確率)を競馬予想に取り入れて応用すると、馬券のデータが簡単に意味を持つのでしょうか。わかりやすくなるのでしょうか。

 

大数の法則と競馬予想のデータの関連性を見ていると、簡単に意味を持つ? なんらかの法則を見つけられる? どうも疑問が走るのでした。

 

カジノに関する本を読んでて、大数の法則を競馬予想に使い、回数増やして成績・結果がわかりやすくなるのはほんのりまやかしではないかと思ったのです。

 

大数の法則でいわれる、サイコロには……、サイコロには、サイコロには……。

 

 

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カジノに関する本をときどき読むのですが……、よく大数の法則が登場するのです

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日本でカジノができるようになっても、たぶんやらないと思います。と、言いつつカジノで一儲けしてきた人たちの本はけっこう好きで読みます。

 

同じような生活をしたいとは考えないですけども(パスポート持ってないし)。

 

自分はJRAの中央競馬と、地方競馬で十分です。はい。複勝をちょこちょこ買ってるので、ええ、十分です。

 

カジノに関する本を読んでて面白いなぁと感じるのは、大抵どの本にも「カジノで上手く行った方法」として、大数の法則がバンバン登場すること。

 

「大数の法則」がわかれば、世の中のすべてがわかる!

登場しなかった本ってなかった気がするくらいなもので。カジノは言うまでもなく、お金を賭けるギャンブルでありまして、確率というものはあるわけですが……。

 

さて、ご存知の方もいらっしゃると思いますが、大数の法則とは……

「例えば「コイン投げ」、つまりゆがみも偏りもない"理想的なコイン"を投げて出る表裏を当てるゲームを行うとする。ここで、"理想的なコイン" とは「それを投げるとき、各回の試行において表が出る確率も裏が出る確率もともに 1/2 である」という確率モデルそのもののことである。このとき、コイン投げの試行回数を限りなく増やせば、表が出る回数と裏が出る回数の比率はどちらも 1/2 に近づく。実際にコイン投げをしたとき、(微視的に)一部分だけ見たときには出方が偏って見えることがあったとしても、全体として(巨視的に)見れば、試行結果というものは各事象の起きる確率によって支配されているのだ、ということもできる」

 

Wikipedia - 大数の法則 より

大数の法則の大前提、回数がデータの結果を保証するというヤツですね。

 

別の言い方をすると、確率を保証するとでも言えばいいでしょうか。

 

膨大な回数の結果をだーーーっと見ていくと、偏りが何度も続けていることがあるものの(コイン投げなら、裏ばかり10回連続。サイコロなら、6の目が10回連続など)、平均していくと表の出る回数も、裏の出る回数も1/2になるという、そういう法則。

 

嫌みな解釈をすると、「次どうなるか」には答えにくいが、同じことを1000回やるのなら答えやすい(その確率に答えやすい)。

 

コインを使う以外にも、大数の法則ではサイコロを使ったりします。

 

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競馬のデータ(結果・成績)に大数の法則を素直に持ち込んでいいのか、データの見方として条件をつけたほうがいいのか?

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カジノの本を読んでて、ふと思ったのは有利な(あるいは、不利な)競馬のデータがあったとき、保証する概念は大数の法則ーー回数の多いことーーでいいのかと。

 

そのデータ(情報)から確率をそのまま使っていいものなのか。簡単にデータが意味を持つ、有用性を持つものなのか?

 

前々から「競馬予想のデータに大数の法則を持ち込むのって、どこか変」って感じてたのです。

 

馬券を買う1レースに対応できる形のデータにならなければ、本来競馬予想のデータとして意味がないわけです。1000レースやってくれればデータの確率通りになるではお金が足りません。

 

そうもやもや考えてたのですが、「ああそうか、競馬予想に大数の法則を持ち込むのってほんのりまやかしだわ」という結論を見つけまして。

 

もどかしいですね、競馬予想に大数の法則を持ち込むのってほんのりまやかしという話、具体的に説明します。

 

まず、大数の法則化するためにデータを蓄積してゆく際に関わる人と物、生き物の関係について考えてみます。

 

コイン投げでも、サイコロでも、ポーカーでも関係性は、

 

人間(賭けに参加する人)×コイン・トランプ・サイコロ=大数の法則

 

になります。

 

確率を保証する間柄です。

 

しかし、競馬のデータというのは違う。

 

人間(賭けに参加する人)×人間(騎手)+馬、である。

 

厳密に言うと、調教師や厩舎スタッフ、ゲートに入れるJRAの職員さん、馬主など1レースの結果が出るのに関わる人は大勢います。

 

1つの事象の結果が出るのに手間・時間に大きな差があります。

 

この、コイン投げ・サイコロ・ポーカーと、競馬のデータ収集から、大数の法則が導き出す関係性はどれだけ年月、レースやゲームを行っても変わることはありません。

 

競馬において結果から情報を法則化するためにデータを蓄積することはもちろん、レースの結果があるのですから切り口はいくらでも、組み合わせはいくらでもあります。

 

組み合わせはいくらでもありますが、ポーカーと競馬、データを見る上で一緒に思えますでしょうか。

 

大数の法則の感覚を持ち込んで正しい結果が出るでしょうか。

 

自分には違うものに思えます。全くとまでは言い切れないですが、違うものとは言えます。なので、大数の法則を競馬予想のデータを持ち込むのはまやかしなのではないかと思うのです。

 

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データを蓄積してゆく「間隔の差」がポイント。

データを蓄積してゆく「間隔の差」がポイント

コイン投げやポーカーに使う、コインやトランプには「体力」「気力」という概念はありません。

 

物ですから、消耗という概念はありますが、トランプの体力の回復を待ってポーカーをなんて言いません。

 

だから、短時間に回数をこなすことが可能です。

 

1日に何百、何千とゲームをカジノで行うことは言うまでもなく可能で、今この時間でも世界のどこかのカジノにてゲームは行われているでしょう。

 

その上でのデータ集積もできる。コインやトランプの都合なんて考えなくていいのです。

 

ところが、競走馬はどうでしょうか。

 

一度、1600mなり2000mなり全力疾走した馬が3分後また走るということはありません。

 

レース前に馬場に入って騎手を振り落とし、それなりの距離を走った馬は競走除外となることもしばしば。それは「体力」という概念があるからです。

 

レース前にたくさんの距離を走ってしまうと、公平な競走に支障を来すから、競走除外になるのです。言うまでもなく、データは取れません。

 

騎手も同様でしょう。体力を必要としています。数レースひっかかりっぱなしな馬に続けて騎乗したら腕の疲労度ははんぱないはずです。ズブイ馬を追いまくった場合も同様。

 

人間(賭けに参加する人・体力)×人間(騎手・体力)+馬(体力)……出走させるために関わる人たち

 

次のデータを蓄積するまでに「体力」を回復させる必要がある。データのひとひとつを蓄積するのにとにかく時間がかかる。

 

ゆえに、体力という概念がないものほど、薄いものほど大数の法則として精度が増すのではないだろうかというわけです(いろいろ調べれば面白い表が作れそうな話だな……)。

 

(※競輪はオートレースは競艇はってツッコミもありそうですけど、再度試行するまでに立て直す「体力的」な概念はあるでしょう。ただ、厳密に体力ではないにしろ……)

 

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では、競馬予想データの有益性、無益性って、どうとらえればいいのか

競馬予想データの有益性、無益性って、どうとらえればいいのか

競馬予想のデータは大数の法則と相性が悪いが、悪すぎるわけではない。1事象のデータを収集するのにどうしても時間がかかってしまう。

 

だから、データに精査が必要な傾向があるものと考えるのがいいのではないでしょうか。

 

大数の法則、確率と言っても、データを積み重ねて行くのに間隔が開くものほど、誤差が出やすい。体力の概念がないものほど、誤差は出にくい。回数を増やせばデータが簡単に意味を持つわけではないのです。

 

下世話な言い方をすれば、大数の法則におんぶにだっこでは競馬予想において儲けられる近くまでは行くけど、儲けられ続けないということです。

 

体力の概念があるものは、データにノイズが入りやすい。であるからして、レース映像なり、パドックなり、調教なり他の要素で誤差を埋めないと競馬予想の有用性をがっちり掴めないようになってるということです。

 

この、埋める作業が楽しい……(予想のキモでしょう)。

 

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以上、競馬予想に大数の法則(確率)を応用すると、馬券のデータが簡単に意味を持つのか。回数増やして成績・結果がわかりやすくなるのか? という話でした。

 

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