データの見方(情報と結果)

競馬のデータは、的中率・回収率などの確率が高くても事象の集まりにすぎない。どうしてそうなるのか/そうならないのか、意味は答えてくれない

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競馬のデータは、競馬予想に欠かせないもの。的中率、回収率、ファクターの切り口によって、馬券になるかならないか。競馬新聞の馬柱に掲載されている数字も競馬のデータです。しかし、競馬のデータは、的中率・回収率などの確率が高くてもファクターの、事象の集まりにすぎない。どうしてそうなるのか/そうならないのか、意味は答えてくれないのです。

 

どんな的中率、回収率な競馬データを使って競馬予想していくときでも、重要なことは「どうしてそうなるのか、どうしてそうならないのか」について知ってるかどうかはあるでしょう。事象の原因を知っていれば応用が可能になりますから。その上で競馬のデータの回収率・的中率というわけです。自分に競馬の的中率・回収率データを引き寄せることを手間かけてするから自信にも繋がると。

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競馬初心者な頃のデータ競馬と競馬本。的中率、回収率

競馬のデータベースから、ターゲットなどを使い馬券に活かしていく「データ派」な人たち。ターゲットを使いこなすという縁には恵まれなかったものの、データ本や雑誌に載ってるものはけっこう読みました。

 

馬券を買い始めた頃は特に、競馬のデータ本ページを開きました。右も左もわからないのに、競馬は面白いと感じてましたから(カラカラのスポンジに染み込むこと染み込むこと)。

 

いわゆる回収率・的中率のいいデータの切り口本です。

 

雑誌に書かれていることを、コース別にルーズリーフにまとめ直したりもしてましたっけ……(発見がたくさんあるものだから、楽しくって書きすぎて肩こりで悶絶してたことも……)。

 

その手の本はとても人気ですから、毎年たくさんの本が出版されています。発売される時期が来たね、みたいな本もあります。

 

競馬初心者な当時、予想ファクターの筆頭だった調教でもデータの切り口本は売られていました。この調教師がこの調教コースで、この数字を出しているときの回収率はいくら……みたいな本です。とても熟読してました……。ぽつぽつ馬券当たるものですから。

 

参考→競馬予想初めた初心者の頃、一か月目で読んだ、馬券本メモ。血統・調教・騎手・穴馬券・馬単・三連単…知識ないですから

 

参考→競馬初心者の頃、二か月〜半年くらいで読んだ、馬券本メモ。坂路調教、鉄板競馬、穴馬、指数、レース映像分析、ヤリヤラズ、ラップタイム…

 

関連→中央競馬短距離、芝・ダート1200mコース特徴・傾向研究本『プロ馬券師土方吾郎が千二でしか勝負しない理由』など3冊感想【京都・阪神・中山・中京・新潟…】

 

的中率・回収率の高いデータがたくさん重なる馬が出走して来る

予想してますと、回収率のいい、複勝率のいいデータな馬が出走してきます。しかも、3つ4つ有用性のあるデータが重なって出走してきたりする。

 

「こ、これは……。こっちもいいし、あっちもいい。人気ないし……。いくら賭けよう……」

 

そんなことは何度も、いえ、何十回もありました。何度、金を勘定したことでありましょう。

 

結果ですか? 良いこともありましたが、悪いことのほうが多かったかな……。

 

行けると思ったレース。大きく賭けたが、馬券を外す。

 

ここは無理だろうと思ったレース。賭けずに、馬は馬券になる。

 

どうしてそうなるんだい?

 

関連→競馬予想の勝つ準備・負けた後の準備について。馬券で負けない方法や法則、理論を作るコツは、前持った用意にある。取り返す、取り戻すと思うよりも有効では

 

関連→競馬の穴馬とは、基本的にオッズの真ん中から下で人気のない馬のこと。意味ある探し方や見つけ方として、激走パターン、共通点、バイアスを調べ尽くしているか

 

関連→競馬予想する上で穴党・本命党と決め、馬券を買わないほうがいい理由。意味ある買い方するなら、精神的に偏らないほうが回収率上がる。本命・対抗・大穴・記号

 

回収率の高いデータがあることは理解した。けれど、データの中から、もっと確実に的中率を上げることはできないだろうか……

よく出す例ですが、

 

<10 - 10 - 10/30> 複勝率・50%

 

というデータがあって、2回に1回来るのはわかる。素晴らしいデータなのも理解します。

 

ところで、このデータをきっちり使うにはどうすればいいのか。

 

すなわち、3着までに来るときに買い、来ないときには買わないかヒモまで落としてお金を入れないようにする。

 

どうしてもデータの好条件に当てはまってると、良いほうに見てしまいがちです。

 

都合よく「良いときは良い。悪いときは悪い」なんて判断できるかよという話もありますが……。

 

複勝率が50%とわかってる状態のデータとして競馬予想するのと、もっと良くして複勝率80%にしているのでは、同じ事象のデータを使って競馬予想しているのだけど、儲けの確率は変わって来る。的中率、回収率が変わってくる。

 

そういうデータがいくつも持っているとしたら?


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データだけ見て馬券を買うのが恐くなった、雑誌「R25」の話

会った人の八割が「新聞を読んでいる」と答えた

 

「M1層は新聞を読まない」という定説をベースに、なぜ新聞を読まないのか、やはりネットの影響力は強いのか、そういったことを探求するためのグループインタビューが始まりました。そこで我々は意外な声に遭遇することになりました。なんと、約八割の人たちが、新聞を読んでる、と答えるのです。これはおかしいぞ、と思いだしたのは、定性調査が六〇人か七〇人を超えた頃でした。ほとんどが「新聞は読んでいる」と答えるのです。定量調査で答えた人が、あるいは定性調査で答えた人か、明らかにどちらかがウソをついている、ということです。

 

しかも定性調査では「どんな新聞を読んでますか」という質問に、判で押したように「日本経済新聞」という答えが返ってくる。

 

藤井大輔「R25」のつくりかた(日経プレミアシリーズ)43p より

 

定量調査というのは、いわゆるアンケートです。Twitterでも機能としてついたものと言えばわかりやすいでしょうか。選択肢などによってパーセンテージを出せます。

 

定性調査というのは、引用にもあるとおりグループインタビュー。面接のような形で個別に質問してデータを集めるものもあります。

 

えっ、競馬に関係ないじゃないかって?

 

いえいえ、集まっているデータをどう扱うのか、真贋、吟味して選択行動する点では一緒です。行動を決定する。賭けるってことでは一緒ですから。

 

藤井さんは「M1層は新聞を読まない」という定説から、情報を集めて行った。しかし、逆の答えが個人個人にたずねると続々聞こえてくる。

 

はて、それはどうしてか?

 

質問の仕方によっては、理想像を答えることができてしまう。そういうデータが集まってしまう

藤井さんは謎を解こうと、ある仕掛けを考えます。質問の仕方を変えてみるんですね。データ化する切り口を変えるわけです。

 

その結果、出てきた答えが、

実は新聞を読みたいと思ってた(49p)

だったことに気付きます。

 

これには「なるほどなぁ」と、理想像を答えてしまう質問ってあるよなと思いました。Twitterの質問にもそういうバイアスがあるでしょう。

 

利害が薄ければ、理想像を答えてしまうことはあります。妙な優越感に浸れる瞬間もあるでしょうし……。

 

馬券にも理想像が介在してくることってあります。とっても、とってもあります。的中率が高いデータ、回収率が高いデータだという安心感。1事象、1事象バラバラにして考えたら的中率、回収率が高いとは言い切れなくなる事象に出くわすこともあるのだけど……、たくさん集まるとそうじゃなくなる。馬券を買うのは目の前の1レースなんだけどな……。

 

つまり、データの有用性が邪魔するんですね、競馬予想するときに。

 

でありますから、藤井さんの話が競馬と関係ないとは言い切れません。

 

関連→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?

 

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関連→将棋の三手の読みができないから考える、馬券を買う人の都合を競馬予想に入れすぎると当たらなくなる話

 

競馬のデータはデータ。どうしてそれが起こったのかを知る、探る、研究する。それができる材料を仕入れる

例えば、企業不祥事などの事件が起きたとして、株価が上がったか下がったかなど、起こった事象については意外に知ってます。ところが、どうしてそれが起こったのか、どうしてそれがこれだけメディアで騒がれているのかがわからない。全体を俯瞰して見る見識が足りない。だから、深い知識になっていかず、消化不良感がものかごく残る。それを彼らは自覚していました。ただ、どうすればいいのかは、わかっていなかった。

 

藤井大輔「R25」のつくりかた(日経プレミアシリーズ)54p より

有用なデータがあったとしても、それをたくさん組み合わせたとしても、どうして有用になるのがわかってる人には勝てません。

 

<10 - 10 - 10/30> 複勝率・50%

 

3着までに来るときはこういうことがあるとき。3着までに来ないときはこういうことがあるとき……。その要素はもちろんひとつふたつではないでしょう。アクシデントや不利も起こります。

 

複勝率50%のこのデータは、事情のデータです。例えば、あるコースある枠のキンカメ産駒の事象データといってもいいでしょう。2回に1回来ることはわかります。

 

しかし、

 

「どうしてくるのか、どうしてこなかったのか」

 

について答えてくれてるわけではない。同じようなデータをいくら重ねても、「どうして」には答えてくれないんです。

 

競馬の「どうして」がわかれば困らないよという人もいるでしょう。

 

全部がわからないにしても、どうしての2割3割でも掴めれば、ある事象データにおける自分の複勝率は他の人より上がるはずです。

 

競馬のレースはどのファクターを使うにしても、応用問題しか出題されません。

 

複勝率が上がるということは、回収率が上がるということであり、自信を持って賭けられるということです。応用問題どんとこいということです。この事象のデータはこのファクターと相性がいいこともわかるようになるでしょう。それは、「どうしてか」がわかってるから組み合わすことができるわけです。

 

藤井さんの「R25」のつくりかたを読んでて、競馬におけるデータのとらえ方をもっともっと気にしないと大変なことになる、そう考えました。気にしまくってると儲けが近づく。楽しくなるとも。

 

関連→清水成駿さんの名言から競馬予想家・馬券師の上手さを考えてみる。ギャンブルだからこそ、一生懸命勉強したら…、プロってもんだろう

 

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競馬予想において、レース映像を見る時間が増えた理由

競馬予想のデータをもっと丁寧に扱わないと、馬券の儲けが多くなくなって行くと感じたもので、それからというもの、レース映像をぐりぐりに見る時間が増えました。

 

事象に対して、どうしてそうなるのかを知ろうとするとき、別の事象を重ねても、データはどうしてについて答えてくれない。「事象を集めるとデータはこうなります」とは表してくれる。

 

どうしてを知ろうすれば、面倒でも1件1件を細かくみてどうしてを探る必要がでてくる。

 

「R25」の藤井さんがやっていったようなことですね。探り方を変えてみたり。

 

競馬でもそれは可能だと思います。

 

それには、感覚的にとらえる物事に向かうのが一番だと思いました。すでに検索可能な用語を用意されてるところから離れてみるということです。

 

参考→競馬予想のデータ、情報・成績・結果にはすぐ確認できる検索可能な要素(着順・タイム・血統・オッズ…)と、不可能なものがある

 

誰にも検索可能な形ではない、検索不可能な要素というのはあります。ただ、不可能を可能にすることはできるだろうと。

 

思うに、馬券でうまいこと飯を食べてるごくわずかな人たち(目立つところに決して出て来ない人)というのは、自分にだけ理解可能な形で検索可能な要素を作り上げてる人なのではないだろうか。

 

言語化して他人に説明することができないのだけど、使う本人にとっては言語化できており理解できる感覚……なんて書くとスピリチュアル方面に驀進してしまうので、そういうことじゃないのだけど……。

 

えーっと、うーんと。

 

競馬予想をして行く上で、誰かに用意されてるものばかりを頼りに予想しない感覚ですね。うん。

 

パドックだったり、返し馬だったり、馬体だったり、レース映像だったり……。

 

競馬予想のデータ、情報・成績・結果にはすぐ確認できる検索可能な要素(着順・タイム・血統・オッズ…)と、不可能なものがある より

これに気付いてからというもの、穴になった馬のレースを細かく見て、精査するデータを作るようになりました。

 

おかげさまで、年間の回収率が100%を超えてる年が続いているので、多少は効果があったのだと思います。

 

複勝の400円あたりを当てられるとけっこう興奮しますよ。


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事象の集まりであるデータを使えるようにするのは、他のデータではなく自分自身の探求であるというわけです。

 

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以上、競馬のデータは、的中率・回収率などの確率が高くても事象の集まりにすぎない。どうしてそうなるのか/そうならないのか、意味は答えてくれないという話でした。

 

 

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