▼お詫び
気がつけば150回以上にわたり、拙い記事を連ねてきた。
持ちネタが少なく、同じことを何度も書いてきたので要約すれば僅かな中身しかない。
仕事は忙しいほうで、いや、効率が良くないので、世間様の平均よりは就業日数が多く、1日の労働時間も平均より長い。
不器用なので会社で余計なエネルギーを使っては、週末に昼過ぎまで寝込んでいる。
記事を書くにも、ちょっとした時間を見つけては1、2行ずつ書き進めるような状態で、話が飛んだり、タイトルから逸れた結末になったりした。
第148夜が欠番になっていることも最近気づいた次第である。
時間切れでアップするものだから、誤字脱字も自分が思っていたよりある。
そういうわけで、お読みいただいた方には不親切なブログで申し訳ないことをした。
ちょうど1か月ほど更新が滞る予定なので(実は転勤でね)、この機会にお詫びしておこうとした。
このブログは、これから緩やかに次のステージに移っていく。
▼要素還元主義と複雑系の理論
このブログは第1部から第2部に移ろうとしている。
きちんとした書き物ではないので、明確にテーマが変わるのではない。
ただ、以後は徐々に個別要素からレース全体を捉えた予想手法について述べる記事が増えてくる。
長い間、わたしは主に要素ごとの勝率や順位について言及してきた。
ここまでの記事の多くは、「要素還元主義」と言える考察方法であった。
複雑な事象から要素を取り出して要素ごとに分析する手法である。
ちゃぶ台をひっくり返すようで申し訳ないのだが、要素別データには大きな落とし穴があって、要素の総和が全体より大きくなってしまうことがある。
競馬に限らず世界は複雑で、目立つ要素を分析しても、全体の予測に繋がらないことがしばしば起きる。
こういうものを複雑系という。
複雑系では、「創発特性」という要素の集合体で発生する動きを予測することはできない。
例えば気象予報を思い浮かべるとわかりやすいが、要素の抽出(気象観測)さえ困難で、さらに、要素を合わせて全体の動きを見通すことは極めて難しいのである。
観測精度を上げてもあまり意味がなく、刻々と動いていくものの予測はほぼ不可能、というのが、現在の科学である。
では、これまで述べてきた話は無駄だったのかと言われれば、それはまったく違う。
実は第1部、つまりこれまでの記事では、個別要素を使って各出走馬の能力順位を付ける作業をしてきたのである。
第155夜「集合知とオッズ」で、オッズがスーパーコンピュータのようであると同時に精度が低いのではないかと述べた。
個別要素をいくらブラッシュアップしても、オッズには敵わないのだが、オッズも他者の投票行動に左右される者が少なからずいて集合知にしては「純度」が低い。
それで、オッズに代わる出走馬の能力付けのために、前走着順、賞金、走破タイム、血統などについて考察してきた。
結局、勝率20%くらいはさまざまな手法で可能だが、個別要素だけで25%を大きく超えることは難しい。
ましてや約33%程度のオッズ1番人気に遠く及ばなかったのだが、引き続き研究を続けていく。
150回を超えたので、スピード指数、血統などについて、これまで雑然と述べてきたものを整理しつつ、次の夜に振り返ることにする。
(SiriusA+B)
