第339夜 原点予想拡充版(8)距離

 

第339夜 原点予想拡充版(8)距離
▼[F] 今走前走距離別加減値
ファクターEにつづき、今走と前走の競走条件の違いに関するファクターである。
ファクターFは今走と前走の距離の違いが今回どう勝率に影響を及ぼすのかを示した。
なお、この原点予想拡充版は、中央競馬平地競走完走データのみを扱うので、障害帰りとか、地方で走ってきたとか、前回は競走中止したとか、そうしたものは反映していない。

中央競馬平地競走では、1,000mから3,600mまで距離設定がある。
組合せを考えると膨大な量になる一方、そのほとんどが少量のデータしかない。
そこで、今走距離/前走距離を求め、分類することにした。
今回2,000mに出走する馬で前走が1,700mなら、2,000/1,700＝1.2(小数点第2位以下を四捨五入)とする。
距離延長だと1より大きい値になるようにした(もちろん逆でも結構)。
芝とダートについては別途ファクターEで分類しているので、ここでは芝とダートを分けていない。
ファクターEとFを混合したものをファクターとして使っても良いと思うが、意外にも精度は分けたほうが良かったのでわたしは分けている。

「長距離戦と短距離戦では走り方が違うのでこうした比率では表現できないのではないか」というご意見もあると思う。
その通りだと思うが、実際にはステイヤーズステークスで走った次にダート1,200mに出走するような馬はいない。
1,700mと1,000mのダート戦くらいの行き来がほとんどである。
したがって、このような割り算でも十分に役立つようなのだ。

よく、距離延長・距離短縮で勝ち負けになる、というコメントが出てくるけれど、全体的には同じ距離±10%が最も良い。
考えてみてほしいが、調教師が距離適性を間違えるというのはそれほど頻繁にあるとは思われない。
適鞍がなくて、とか、馬主の強い意向で、とかいったものはあるかもしれない。
調教師など関係者は表向きこそことばを選んでコメントするが、距離適性というより勝てそうなレースを選ぶというのが本音だろう。
ただ、極端な距離の変更はやはり馬にとって良くないようである。

[F] 今走前走距離別加減値

今走/前走距離比	勝利件数	完走件数	勝率	加減値
0.7未満	134	3,794	0.0353	-0.0351
0.7	574	13,138	0.0437	-0.0267
0.8	2,633	41,488	0.0635	-0.0069
0.9	6,880	92,689	0.0742	0.0038
1.0	19,638	238,758	0.0823	0.0119
1.1	5,245	74,374	0.0705	0.0001
1.2	2,319	45,280	0.0512	-0.0192
1.3	1,123	24,985	0.0449	-0.0255
1.4	286	8,941	0.0320	-0.0384
1.5	148	7,017	0.0211	-0.0493
1.6以上	63	4,191	0.0150	-0.0554
	39,043	554,655	0.0704

(SiriusA+B)

第338夜 原点予想拡充版(7)芝ダート別

▼[E] 今走前走芝ダート別加減値
ファクターEと次に説明するファクターFは、競走条件の変化に関する項目である。
ファクターEは今走と前走が芝とダートのいずれかで今回どう勝率に影響を及ぼすのかを示した。
なお、この原点予想拡充版は、中央競馬平地競走完走データのみを扱うので、障害帰りとか、地方で走ってきたとか、前回は競走中止したとか、そうしたものは反映していない。
反映しても良いのだが、細かく分析しようとするとサンプル数が少ないためにかえって複雑になると考えた。
前走が芝かダートか、今走が芝かダートか、という選択肢なので、合計4種類ある。

勝率を見れば明らかなように、今走前走とも芝、同じくダートである馬の勝率が良い。
過去に、競走馬の「格」的な話題を取り上げたことがあったが、それを裏付けるようにダートから芝替わりが最も成績が良くなく、芝からダート替わりのほうが「マシ」な状況だ。
芝適性やダート適性を否定するものではないけれど、格(出走馬のレベルと言い換えてもいい)の影響は適性と同じくらいかそれ以上に大きいのではないかと思われる結果である。

・第三場開催より中央開催
・ダートより芝
・短距離より中距離以上
このあたりの序列は頭に入れておいた方がよいと思う。
芝のマイルで大敗した新馬が、ローカルのダート短距離に出走してきたら、わたしなら複勝は買いたいと思う。
何段階も「格下」のレースに出走して必勝を期そうというのだから、好走する可能性があると思うのだ。
特に若い馬ではなおさらのこと。

このように、当初のイメージ通りの傾向がはっきりすると「ああ、やっぱり」と合点してしまうのだが、こうして数字に置き換えなければイメージだけで実際の予想に活かしにくい。
ぶれても、適当な塩加減でももちろんいいけれど、長期的に勝ち続けたいと思うなら、目分量で加減しないほうが近道だと思われる。
それこそプロの職人でもない限り、人間はそれほど厳密なことができない。

[E] 今走前走芝ダート別加減値

今走	前走	勝利件数	完走件数	勝率	加減値
芝	芝	17,787	233,589	0.0761	0.0057
芝	ダ	1,160	35,562	0.0326	-0.0378
ダ	芝	2,465	48,239	0.0511	-0.0193
ダ	ダ	17,631	237,265	0.0743	0.0039
計		39,043	554,655	0.0704

(SiriusA+B)

第337夜 原点予想拡充版(6)性別

▼[D] 今走前走性別加減値
日本では騸馬が少ないため、今回は牡との分別をしていないが、ご自身でお試しになるなら、騸馬になった時期デビュー前かデビュー後か、中央から地方へ転厩したときか、で分けてみていただきたい。
原点予想拡充版でのこの加減値の目的は牝馬の能力評価の調整である。
牝馬限定競走が牝馬の評価を高めてしまう(数値上)のは成績の底上げが図られるからだ。
牝馬だけで競走すれば、勝ち馬はすべて牝馬であり、掲示板に載るのはすべて牝馬である。
九州産限定競走と異なりレースの数が多いので、牝馬限定競走をきちんと分けて考えることにしたのである。

牝馬限定競走を分別する。
レース数は少なくないが、独立して集計するほどの量でもないし、牝馬は牡馬との混合競走を行き来する。
字義どおり競走を分別すると、わたしの分析手法の場合、いろいろ不都合があるので、性別と結び合わせた。
性別は、牡馬、牝馬、牝馬限定競走の牝馬、の3種類である。
当初は苦肉の策としてこのようにしたのだが、意外に便利だと思う。
牝馬はレースによって性別を変える。
今走と前走を組み合わせると、牡馬1種類と牝馬4種類に区分することができる。
前走「牝馬」が今走「限定戦牝馬」になると思っていたよりも成績が振るわないけれど、4万件のサンプルで得られたデータである。
何か原因があるのかもしれない。

[D] 今走前走性別加減値

今走	前走	勝利件数	完走件数	勝率	加減値
牡馬	牡馬	26,307	343,411	0.0766	0.0062
限定戦牝馬	限定戦牝馬	3,487	45,473	0.0767	0.0063
限定戦牝馬	牝馬	2,470	40,196	0.0614	-0.009
牝馬	限定戦牝馬	2,004	39,711	0.0505	-0.0199
牝馬	牝馬	4,775	85,864	0.0556	-0.0148
		39,043	554,655	0.0704

(SiriusA+B)

第336夜 原点予想拡充版(5)(古馬のみ)日齢比

▼[C] (古馬のみ)日齢比別加減値
このブログでは、年齢の影響が多くの馬券投票者が考えているより大きいのではないか、ということを指摘してきた。
プロアマ問わず、人間のスポーツ選手でも、加齢による選手能力の上昇と下降がある。
競走馬でも同じことが起きる。

以前の記事で「古馬戦の心臓部」であるとご紹介したものをこの原点予想拡充版用に仕立て直した。
2、3歳限定競走(このブログでは同歳戦という)では用いない古馬戦限定の加減値である。
同歳戦では出走馬すべての加減値をゼロとする。
ほんとうは「年長馬ほど勝つ傾向がある」のだが、勝率に及ぼす影響力が小さいのでここでは加減値の設定をしていない。
古馬戦では「若い馬ほど強い傾向がある」ことはデータ上も明らかであり、設定する。

このファクターは他のファクターと異なり少々複雑な処理をする。
(1)日齢の算出
最初に出走馬の日齢を算出する。
日齢を算出するということは、各馬の誕生日を知っておくということである。

ここで8割くらいの人がこの調査で挫折するものと思われる(泣)。
次に、出走日－誕生日を計算する。
これが日齢である。
「出走日－誕生日＋1ではないのか」とご指摘される方もいると思う。

まったくそのとおりなのだが、何の不都合もないのでプラス1はしていない。
例を掲げておいたが、例えば2018年12月28日中山の最終レースに出走したフィアーノロマーノ号は2014年8月21日生まれである。
南半球生まれなのだ。
日齢は、(2018年12月28日)－(2014年8月21日)で1,590日である。
(2)出走馬平均日齢の算出
各馬の日齢を出したら、出走馬の平均日齢を算出する。
全馬の日齢を合計し、出走馬数で割る。
わたしは小数点以下を四捨五入したが、切り捨てでも切り上げでも構わない。
例に掲げたレースでは、平均日齢は1,975日であった。
(3)日齢平均比の算出とクラス分け
平均日齢が計算できたら、
日齢/平均日齢×100
を各馬で計算する。
フィアーノロマーノ号なら、1,590 / 1,975 ×100＝80
となる(小数点以下切り捨てとした)。
本来は、これで終わりにしたいのだが、古馬戦に限るためサンプル数が減る。
そこで、3個ずつまとめた「平均比クラス」にする。
80はクラスで言えば78である。
クラス78には、日齢平均比78,79,80が含まれている。
ここでは次のように計算するとクラスが計算できる。
rounddown(80/3,0)×3
ちなみに78の次のクラスは81である。

以上長い説明で恐縮だが、こうして各馬がどの平均比クラスになるかを当てはめる。
平均比クラスに分け、勝率を計算し、平均勝率との差が加減値である。

ここではほかのファクターとサンプル数が違うため(古馬戦だけ)、平均値は0.0700である。
説明もたいへんだが、読んでくださった方にもたいへんだったと思う。
各ファクターの算出ではここが一番の難関であるが、実際に手を動かしていくと大したことはやっていないことが分かるだろう。

(例)2018/12/28中山第12競走

着順	馬名	性齢	生年月日	日齢	出走馬平均日齢	平均比%	平均比クラス
1	フィアーノロマーノ	牡4	2014/8/21	1,590	1,975	80	78
2	ヤマカツグレース	牝4	2014/3/7	1,757	1,975	88	87
3	サプルマインド	牝5	2013/2/24	2,133	1,975	108	108
4	タイムトリップ	牡4	2014/3/26	1,738	1,975	88	87
5	レインボーフラッグ	牡5	2013/5/10	2,058	1,975	104	102
6	カイザーメランジェ	牡3	2015/4/29	1,339	1,975	67	66
7	ヴェネト	牡6	2012/3/24	2,470	1,975	125	123
8	ハナズレジェンド	牡5	2013/4/5	2,093	1,975	105	105
9	ラベンダーヴァレイ	牝5	2013/1/31	2,157	1,975	109	108
10	アイファープリティ	牝5	2013/6/5	2,032	1,975	102	102
11	ショウナンアエラ	牡4	2014/3/28	1,736	1,975	87	87
12	パーリオミノル	牝5	2013/4/19	2,079	1,975	105	105
13	オーヴィレール	牝5	2013/3/21	2,108	1,975	106	105
14	メイショウカズヒメ	牝4	2014/2/11	1,781	1,975	90	90
15	クリノコマチ	牝7	2011/2/11	2,877	1,975	145	144
16	タイセイスターリー	牡4	2014/4/9	1,724	1,975	87	87
17	スマートグレイス	牝6	2012/3/2	2,492	1,975	126	126
18	ラフィングマッチ	牡3	2015/3/6	1,393	1,975	70	69

[C] (古馬のみ)日齢比別加減値

日齢比クラス	勝利件数	完走件数	勝率	加減値
60未満	102	761	0.1340	0.0640
60	147	1,102	0.1334	0.0634
63	257	1,923	0.1336	0.0636
66	407	3,350	0.1215	0.0515
69	625	5,338	0.1171	0.0471
72	854	8,045	0.1062	0.0362
75	1,135	11,964	0.0949	0.0249
78	1,482	16,334	0.0907	0.0207
81	1,657	19,747	0.0839	0.0139
84	1,724	21,049	0.0819	0.0119
87	1,667	20,689	0.0806	0.0106
90	1,451	18,598	0.0780	0.0080
93	1,229	15,723	0.0782	0.0082
96	1,093	14,846	0.0736	0.0036
99	1,181	16,107	0.0733	0.0033
102	1,180	17,790	0.0663	-0.0037
105	1,110	17,305	0.0641	-0.0059
108	943	15,633	0.0603	-0.0097
111	756	13,407	0.0564	-0.0136
114	537	10,526	0.0510	-0.0190
117	395	8,533	0.0463	-0.0237
120	319	7,472	0.0427	-0.0273
123	232	6,913	0.0336	-0.0364
126	218	6,408	0.0340	-0.0360
129	146	5,113	0.0286	-0.0414
130以上	520	20,770	0.0250	-0.0450
合計	21,367	305,446	0.0700

(SiriusA+B)