ねずみの競馬予想

<予想遍歴>

競馬の予想を始めたきっかけは、仕事でＷｉｎｄｏｗｓのプログラムを作成する事になり、その時にＶｉｓｕａｌ　Ｂａｓｉｃを
使い始めたのがきっかけでした。
休日に自宅でＶＢの勉強をしようと思い、パソコン通信時代のニフティサーブに接続してウロウロしていた時に、
競馬予想のフォーラムでＪＲＡ－ＶＡＮが競馬データを提供している事を知り、早速データを取得して
予想プログラムを作成し始めました。
ＪＲＡ－ＶＡＮの提供データでファイル操作や予想アルゴリズムを勉強すれば、以前から興味のあった競馬の予想も出来て
一石二鳥と安易に考えたわけです。
それ以来、数年間にわたり予想アルゴリズムの作成と解析を繰り返し、今に至っています。
作成しているソフトは、画面のセンスの無い私にはとても公開できるようなものではなく、自分がＰＡＴで購入しやすいように
作成するのが精一杯というのが現実です。
２００４年にＪＲＡ－ＶＡＮの提供データが今後Ｄａｔａ Ｌａｂ．に移行する事を知り、２００４年１１月にソフトの大改修を行い、
現在はＪＲＡ－ＶＡＮ Ｄａｔａ Ｌａｂ．のデータを使用しています。


<予想スタンス>

基本にしている予想ファクタは、走破タイムです。タイム系予想と言えるでしょう。
走破タイムを判断するために使用しているデータは、ＪＲＡが公開している各距離のレコードデータです。
このレコードタイムを、芝では１０００ｍ～４０００ｍの間、ダ－トでは１０００ｍ～２６００ｍの間で係数を算出して、
距離に対する基準タイムを割り出します。
算出した基準タイムと走破タイムの差を求めて、距離補正したデータが基本データになります。
ＪＲＡが公開しているレコードタイムは、現在のレースでは該当しない距離のデータも存在するのですが、
あえてそのまま使用しています。
以前は、競馬ブックの基準タイムを使用したり、保坂 陽一氏の「保坂式タイム指数」を参考に馬場補正データを作成して
予想していましたが、メンテナンスが大変なのと回収率が今ひとつ上がらなかったのでＪＲＡレコードを使用するようになりました。
その他、騎手連対率、調教師連対率、獲得賞金率、着順と人気の相関関係、その他のファクタを組み合わせて
予想ポイントを算出し、出走馬のランク付けをします。
また、過去のアルゴリズムでは、算出した予想ポイントで買い目を決めていたのですが、回収率があまり上昇しないため、
現在の予想では、消去法を取り入れています。
実際にこの消去法を採用してから、回収率が約２０％上昇したのが現実です。

基本的には、新馬、未勝利、障害戦は、予想はしますが購入しない事にしています。
新馬戦は、データ不足。未勝利戦は、過去の連対経験馬や獲得賞金率上位の馬を抽出すれば的中率が高くなるのですが、
回収率が今ひとつ。
障害戦は、障害経験のない馬が出走してきた場合の処理方法が決まらないという事です。


<消去法>

予想ソフトに処理をまかせた場合、競馬新聞の馬柱を見てる時のように「この馬は、外そう！」という感じで、
赤ペンで印を付けるような事は簡単には出来ません。
でも、一定の法則を見つけ出して対象になる馬を消去したり、馬連の買い目から外す事は可能です。
そこで考えたのが、独自の消去法です。この消去法には２つの方法があります。

　消去法１　：　予想ポイントの計算中に対象馬のポイントをゼロにしてしまう方法。
　消去法２　：　ポイントランク上位の馬から馬連の買い目を決定する時に、買い目から外す方法。

消去法１では、このあとに紹介する各ファクタで消去対象馬を探し出してポイントをゼロにします。完全な消去を目的とします。

消去法２では、過去レースで出現頻度の少ない馬連の買い目になった場合、その買い目は除外して他の馬との組み合わせを
再決定する方法です。
ここで一部ですが、消去法２の条件を紹介します。

① ２頭共に連闘馬の場合。
② G1、G2、G3以外で、２頭共に前走１番人気で１着の場合。
③ 脚質の組み合わせが、「逃げ＆追込」の場合。
④ 脚質の組み合わせが、「追込＆追込」の場合。
⑤ ２頭共に前走､前々走で２秒以上の大差負けの場合。
⑥ ２頭共に過去５走で障害経験がある場合。

まだまだ発展途上の消去法なのですが、今後もデータ検証を続けて確実に的中率と回収率のアップを狙います。


<３連単予想>

２００４年８月から開始された３連単の発売ですが、非常に難しいというのが本音です。
従来の予想方法での上位４頭ＢＯＸ（２４点）、上位５頭ＢＯＸ（６０点）、いろいろなパターンのフォーメーション
投票で解析してみたのですが購入点数が多い割りに的中率が低く、実際に購入していたら資金がパンクしそうです。
いつも予想方法を模索している状況なのですが、着順、人気、頭数でポイント算出後に、３連単用の消去パターンを使用して
ポイント化する方法を暫定的ですが使用しています。
回収率は、少数買いの割りには飛び抜けているのですが、サンプルレース数が少ないためではないかと思っています。
まだまだ研究段階です。


<買い目の決定>

基本的なポイントは、タイムデータ、騎手連対率、調教師連対率、獲得賞金率、この４つのデータを、一定の比率で加算して
総合ポイント（３連単ポイント）として買い目を決定します。

馬連　： 総合ポイント上位４頭のＢＯＸ（６点）が基本。消去法２で補正します。
新馬、未勝利、障害、若手騎手戦、５００万下条件以上の２歳馬齢戦は、
なるべく購入しない。馬単の場合は、逆目も含めて１２点買いとします。
３連複： 総合ポイント上位５頭のＢＯＸ（１０点）が基本。消去法２での補正はしません。
３連単： ３連単ポイント上位４頭でのフォーメーション投票。(過去データを検証して２００７年から購入方法を変更)
　１着　＝　３連単ポイント上位１、２、３
　２着　＝　３連単ポイント上位１、２、３、４
　３着　＝　３連単ポイント上位１、２、３、４


<距離経験>

過去５走で（出走距離－２００ｍ）以上の距離経験の無い馬を２００２年～２００４年までの５００万下条件以上のレースで
解析してみました。

2002-2004距離経験ﾃﾞｰﾀ1

2002-2004距離経験ﾃﾞｰﾀ2

クラス別で見た場合レース数の差が大きいので、Ｇ１での距離経験なし馬の比率が高くなっています。
レース数の多い５００万下条件、１０００万下条件で判断すると傾向が顕著だと思われます。
（出走距離－２００ｍ）で距離経験を判定すると、短距離レースでは、ほとんどの馬が距離経験ありの条件になってしまいます。
距離に応じて（出走距離－２００ｍ）を（出走距離－４００ｍ）に変更したり、出走頭数の半数以上の距離経験馬が存在しない時は、
予想ファクタとして使用しない等の処理が必要ですが、消去法には重要なファクタの１つでしょう。


<馬場経験>

前走から馬場が変更になった場合は、突然の激走で勝ってしまう馬もいますが、過去５走での初芝、初ダートの場合は、
この激走の確立が低くなるのではないかと思い調べてみたのがこのファクタです。

2002-2004馬場経験ﾃﾞｰﾀ

普通は、クラスが上がる前に適正馬場を判断して出走してくるでしょう。でも５００万下条件、１０００万下条件のレースでは、
その適正馬場を模索して出走してくるケースもあるはずです。
上記グラフでの馬場経験なし馬の連対率が低いのは、馬場経験なしで出走してくる馬自体が少ないのも原因ですが、
思い切って過去５走の馬場経験なし馬を買い目から外しても、長い目で見た回収率の極端な低下にはつながりません。
逆に回収率は、上がるのではないでしょうか。


<獲得賞金率>

獲得賞金率は、出走全馬の本賞金累計金額を出走回数で割り、算出した金額の最高値を１００％、最低値を０％として
ランク付けしたものです。
これは、ある予想本に書かれていたものを参考にしてアレンジしたものです。
予想ソフトを検証している時に、この獲得賞金率だけを使用してランク付けをしてみたのですが、的中率が悪くなかったので
予想ファクタとして使用しています。
ランク付けする時に、獲得賞金率の割合を増やすと、当然の事ながらどうしても人気上位の馬を抽出する傾向になってしまい、
獲得賞金率だけでは回収率の上昇は、期待できません。
ただし、未勝利戦での軸馬選定には、結構使えるかもしれません。獲得本賞金がゼロでなければ、過去に上位着順の
レース経験があるという事になるからです。


<負担重量>

負担重量の影響は、負担重量１ｋｇ減でマイル０．２秒の影響という説があります。ただし、いろいろ調べてみると
距離に関係なく１ｋｇ減で０．１８秒の影響とか、０．２秒の影響とかの説もあって、定説というのは無いような気がします。
実際に前走からの負担重量増減値を走破タイムに反映して補正するには、距離、馬場、開催競馬場の関係とかで
非常に難しいのが現実です。
ねずみの競馬予想の場合、ハンデ戦のみ負担重量の影響を考慮して予想ポイントを補正しています。
基準にする重量は、５０ｋｇに固定して出走負担重量との差を求めて１ｋｇ＝０．２秒の影響で補正します。
例えば、基準にしたタイムデータと走破タイムの差を求め、過去５走の平均値を算出して補正します。

　　　補正値　＝　（負担重量[×0.1kg]　－　５００）　×　０．２ [sec]

差データ平均 [×0.1sec] <負担重量 [×0.1kg] 補正後データ [×0.1sec]
Ａ馬 －３０．０ ５４０ －３８．０
Ｂ馬 －２６．２ ５６０ －３８．２
Ｃ馬 －２９．１ ５５０ －３９．１

上記の数値では、数値がゼロに近いほうがポイント有利になっています.。
補正前は、B馬が有利ですが補正後は、A馬が有利になります。
実際の予想では、この補正を追加した事によって全体の的中率が約２％、回収率が約１０％上がりました。
結果としては、ハンデ戦の的中率が上昇して配当の高い的中が増えた事になります。


<馬齢>

条件戦に馬齢が上がって出走してくる馬は、頻度の少ない激走を繰り返して賞金を少しずつ稼いできたのではないでしょうか。
何回も上位確定してしまえばクラスも上がって、コツコツ稼いできた賞金も獲得できなくなってしまいますよね。
充分な休養を与えながら出走させて、たまたまの激走に期待する．．．そんな事もあるのではないでしょうか。

2002-2004馬齢連対ﾃﾞｰﾀ

２００２年～２００４年までの５００万下条件以上のレースで、８歳以上で出走してくる馬の存在するレースでの傾向を調べたところ、
対象レース７５７レース中、最高馬齢馬の連対したケースは、２９レースでした。
クラス別の結果だと傾向にばらつきがありますが、過去の成績データを検証して配当や他の予想ファクタの関係を調べて
最高馬齢馬を消去する方法を決めています。
実際には、Ｇ３以上のグレードレースで出走馬の最高馬齢が８歳以上の時に、その最高馬齢対象馬を消去法の対象にしています。


<着差タイム>

着差タイムについては、初期の予想方法でランク付けに使用していたのですが、現在の予想方法では直接使用していません。
使用していない理由は、的中率は高くなるのですが、回収率が悪いからです。
獲得賞金率と同じような傾向になるのですが、過去５走の着差データの平均値が小さい馬からランク付けすると、
上位ランク馬に人気馬が多くなってしまうからです。
競馬新聞の本命記者予想のようになってたような気がします。
あと問題になるのが距離と着差の関係です。１２００ｍのレースでの着差０．１秒と、２４００ｍの着差０．１秒では
同じ０．１秒差でも全然内容が違います。
過去のデータから距離別の着差タイムを解析して傾向を調べた事もあったのですが、データにリニアリティがなくて
ピンと来ませんでした。
また、かなり強い馬が出走したレースでの着差タイムは、あてになりません。２着で入線したのに着差タイムが
０．５秒だった場合、実力のある２着馬だとしてもデータは悪くなってしまいます。
逆に、実力が接近しているレースでダンゴ状態で入線した時は、着順上位馬の着差タイムが良くなります。
展開やペースの影響を受けやすいファクタではないでしょうか。


<脚質傾向>

一般的に言われているのが、内枠の差し、追込馬、外枠の逃げ馬が不利という事です。
過去の成績データを検証したところ外枠の逃げ馬は、不利な傾向があります。
新潟の直線１０００ｍ以外で、馬番が頭数の３／４以上の時は、消去するようにしています。
内枠の差し、追込馬については、独自の脚質判定方法を使用しているのが理由なのか、不利な点があまりありませんでした。
脚質判定方法については、他の判定方法が前走だけで判断しているのか、過去の全データから判定
しているのか不明な点があり、そのため独自の脚質判定方法では先行馬になっているのに競馬新聞では、
差し馬と判定しているような誤差があるのが理由かもしれません。
以前は、逃げ馬が１頭の時は、逃げ馬を軸にして流す．．．２着には残るだろう．．．
こんな買い方をした事もあるのですが無謀でした。先行馬と判断している馬が先頭で逃げたりする事が
あるからです。当然ですが、データだけでは判断出来ないのが競馬だからです。


<距離延長、短縮>

前走からの距離延長、短縮を判断する時に、出走距離±何ｍの範囲から延長、短縮と判断するかが問題になります。
先に結論から書きますと、ねずみの競馬予想では、前走距離からの距離差±６００ｍの範囲を超えた場合に
延長、短縮と判断しています。
これは、判断距離を可変して該当馬を消去しながら的中率、回収率が最良になるように調整した結果です。
処理の方法は、距離延長の時は、該当馬を消去します。逆に距離短縮の時は、該当馬が消去されていた時に消去を解除します。
判断距離を調整中には、１０００ｍ～１６００ｍを短距離ゾーン、１６０１ｍ～２２００ｍを中距離ゾーン、
２２０１ｍ～を長距離ゾーンとして、前走のゾーンから今回の出走距離ゾーンが変更になった時に距離延長または短縮と
判断するような事もやってみました。
結果としては、１６００ｍから１８００ｍに延長された時にも距離延長と判断されてしまい散々な結果でした。
なかなか単純にはいきません。
下記に調整途中で気が付いた点をまとめておきます。

① 短距離の場合、距離短縮該当馬が多く、消去解除があまり有効にならない。
② 芝では、出走距離２０００ｍ以下の時に有効。ダートでは、出走距離１８００ｍ以下の時に有効とする。


<降級馬>

昇級の場合、実力ギリギリの馬が次走のレースで不利なのは当然です。でも楽々と昇級してきたかどうかを簡単に
判断できるのでしょうか？そこで昇級馬は、消去の対象から外す事にしました。
降級の場合は、１クラスの降級でも消去解除します。ただし、前走からの降級だけを対象にして、過去に上のクラスで
出走した経験があっただけでは降級の対象にはしません。
降級してくる馬は、前走または前々走の着順が悪く、賞金獲得から遠ざかっています。また、着順もブービーに近いくらい悪く、
走破タイムも平凡な事が多いです。
そのような馬を降級での消去解除で補助するのが狙いです。
２００２年～２００４年までの５００万下条件以上のレースでの降級馬の連対数は、全対象５４３０レース中３８４レース（約７％）で、
数値的にはあまり多くないのですが、結構人気のない馬を拾ったりするようです。


<おまけ>

過去に実践してみた予想の考え方を紹介します。他のファクタとの絡みで使用していないのもありますが、
何か参考になるのがあるかもしれません。





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