▼[A1]前走着順昇順別加減値
最初のファクターは「前走着順昇順別加減値」である。
難解そうな名前で恐縮だが、簡単に言えば、前走の着順別に18種類にグループ分けし、今走でどれだけの勝率を得たかを集計したものである。
オープン競走であれ、新馬・未勝利戦であれ、過去に1走以上走った馬は、このデータベースでは13年分で554,655頭である。
このうち、前走2着で今走に臨んだ馬(で完走した馬)は42,089頭いた。
このうち、8,675頭が今走で勝利した。
勝率は20.61%(0.2061)である。
55万頭を18グループに分けるので、微調整は要らないくらいしっかりしたデータが出てきた。
16頭立てレースが多く、17頭立て・18頭立てレースが少ないため、17着と18着の勝率が「逆転」しているが、気になる人は「17着以下」として集計しなおしても良いと思う。
ここでは簡便のため、このままとする。
前走2着の例でいえば、0.2061－0.0704＝0.1357という加減値が出る。
今回の予想法ではこの前走着順別ナンタラカンタラが予想の核心部分である。
この数値だけでも単勝勝率は20%を少し超えるほどの武器だ。
試しに明日以降のレースで予想紙に書き込んでいけば分かる。
レースの数が増えていくほど、5回に1回は的中することを認識することができるだろう。
「前走の着順だけで予想になるわけがない。そんなのファクターでも何でもない」と思う人は少なくない。
仮にどうしてそう思うのかと聞けば、「クラス、特に昇級したかどうかや、芝・ダートの違いや、惜しい2着とだれ込んだだけの2着では価値が違う」と言うだろう。
また、同じレースで前走2着の馬が複数出走してくる場合もある。
出走馬を僅か18種類にグループ分けだけなら同点の馬が何頭も出てくるではないか、と。
その通りである。
それで[A2]以下10種類程度のファクターを加えていくことになる。
少し横道にそれるが、なかなか的中率が向上しないとき、各ファクターの精度が原因と思ってさらに細かくしていきがちだが、足りないファクターは何かを探してそれを補うやり方のほうがうまくいきやすい。
例えば、このブログでは、走破タイムを速度（km/h）に換算することを推奨しているが、わたしは58.38km/hと小数点第2位未満を四捨五入する。
これを小数点第3位未満四捨五入に変えてもほとんど改善効果はない。
原因は精度の問題ではないのである。
それよりも、速度で足りない要素を探し、例えば位置取りとかあるいはまったく毛色の違うファクター、を加えて調整するのである。
そのほうがうまくいく。
(SiriusA+B)
[A1] 前走着順昇順別加減値
| 前走着順 | 勝利件数 | 完走件数 | 勝率 | 加減値 |
| 1着 | 4,246 | 42,016 | 0.1011 | 0.0307 |
| 2着 | 8,675 | 42,089 | 0.2061 | 0.1357 |
| 3着 | 5,933 | 41,919 | 0.1415 | 0.0711 |
| 4着 | 4,468 | 41,706 | 0.1071 | 0.0367 |
| 5着 | 3,261 | 41,511 | 0.0786 | 0.0082 |
| 6着 | 2,685 | 40,469 | 0.0663 | -0.0041 |
| 7着 | 2,064 | 39,883 | 0.0518 | -0.0186 |
| 8着 | 1,730 | 39,198 | 0.0441 | -0.0263 |
| 9着 | 1,400 | 37,415 | 0.0374 | -0.0330 |
| 10着 | 1,097 | 35,516 | 0.0309 | -0.0395 |
| 11着 | 909 | 33,060 | 0.0275 | -0.0420 |
| 12着 | 760 | 30,340 | 0.0250 | -0.0454 |
| 13着 | 579 | 27,005 | 0.0214 | -0.0490 |
| 14着 | 508 | 23,328 | 0.0218 | -0.0486 |
| 15着 | 352 | 19,408 | 0.0181 | -0.0523 |
| 16着 | 277 | 13,791 | 0.0201 | -0.0503 |
| 17着 | 51 | 3,519 | 0.0145 | -0.0559 |
| 18着 | 48 | 2,482 | 0.0193 | -0.0511 |
| 合計 | 39,043 | 554,655 | 0.0704 |
