▼レースへの影響度
2022年のリーディング情報だけ掲載したのが前夜である。
リーディング情報をこのまま利用する馬券術は後述する。
その前に、リーディング情報6表から競馬予想に活かせる情報をご紹介したい。
リーディング情報は、上位50傑を掲出した。
成績は中央競馬平地競走のものである。
騎手と調教師は勝ち星の数によって、馬主、生産者、父馬、母父馬は賞金によって順位付けされる。
独自に集計するなら、賞金、勝ち星の数、その他の基準に統一してみるのもいい。
わざわざ6表を並べたのは、これらをファクターとして考える際の「軽重」が分かるからである。
50傑最下段2行に、50傑の出走数合計、勝利数合計を記し、それぞれ出走馬に占める割合、勝利数に占める割合を記載した。
また、記載しなかったが、それぞれの「プレーヤーの数」も凡そでいいから把握しておきたい(これはご自身でお調べいただきたい)。
例えば、騎手の場合、上位50傑で出走数の60%、勝利数の84%を占めている。
勝率も、50傑以内でさえ、上は25%から下は5%までいる。
2021年には川田騎手が30%近い勝率を叩き出していた。
騎手以外では、勝利数はここまで占有していない。
レースの勝利或いは着順との関係では、6ファクターで最も相関関係にあると言える。
馬主でも生産者でも、勝率は15%ほどが最上位であり、50傑以内での勝率格差も騎手ほどではない。
父馬や母父馬でも同様である。
競馬予想のファクターを考える際に、着順との影響度、相関性に注目したい。
プレーヤーに能力差(着順や勝率)があるか、が各ファクターの軽重と直結する。
「騎手は直接レースに参加しているから重要」なのではなく、騎手(プレーヤー)の成績差が大きいからファクターとして重みがあるということだ。
他のファクターは、レース結果への影響はあるが、「そこまでではない」ということになる。
勝率は7%が目安だから、勝率15%の馬主を影響がないと考えることには無理があると思うが、この馬の馬主に賭けるほど高い勝率ではないのだ。
実は、騎手も、2014年から2015年にかけて、レース結果との相関性が高まった。
時系列でリーディング・ジョッキーの成績を見ればその理由は想像がつく。
▼リーディング情報を予想に活かす
馬そのものの、例えば過去の戦績などのファクターに、リーディング情報を加味することはできる。
手間をあまりかけないで精度を高められるから便利だ。
リーディング6表を使用して予想するとしよう。
それも、前夜に示したような上位50傑のデータしか手元にないとする。
パソコンや表計算ソフトの知識がなく、精緻なことができない場合のちょっとした工夫である。
ここには掲載されていない馬の戦績による評価と6表の7ファクターとする。
6月くらいまでは、前年のリーディング表で、2歳戦が始まるころ、当年の半年分のデータを用いるのがいいだろう。
ある出走馬Ａ（仮に、貴方の予想では勝率15.3%が見込めるとする）が、ルメール騎手、矢作厩舎、馬主はサンデーレーシング、生産者はノーザンファームとしよう。
父はロードカナロア、母父はシンボリクリスエスとする。
それぞれ勝率を前夜のリーディング6表から抜き出すと、騎手19.2%、調教師11.2%、馬主14.4%、生産者11.3%、父9.5%、母父8.3%である。
平均勝率は約7%（全馬の年間延べ勝利数/年間延べ出走数で算出される）だから、上記の勝率からすべて7%差し引く。
例えば、騎手は19.2－7＝12.2%である。
ここで、7%より低い値の場合、引き算するとマイナス値になるが、これらはゼロとする。
例えば、勝率5%だとマイナス2%となるところ、ゼロとするのだ。
また、リーディングに入っていないプレーヤーも、すべてゼロとする。
|
項目 |
ポイント |
|
出走馬Ａ |
8.3 |
|
騎手 |
12.2 |
|
調教師 |
4.2 |
|
馬主 |
7.4 |
|
生産者 |
4.3 |
|
父 |
2.5 |
|
母父 |
1.3 |
聞いたことのない馬主、地方から初めて参戦した騎手、海外の生産者といった情報が無いプレーヤーでは、有利不利が無いように「平均」すなわちゼロとするのだ。
その代わり、平均以下と分かっているプレーヤーもゼロとして公平に扱う。
全馬の順位予想ではなく、上位予想の馬さえ分かれば十分なのだ。
これがノウハウである。
参考になるようなら幸いである。
材料が揃ったので、あとは、足すなり掛けるなり、一部の数値をピックアップしたりウエイトを付けたりと、皆さんのお好みで考えればよい。
これを各馬で作ったところで、ここから予想作業に入るのだ(数字を出して終わりじゃないよね)。
(SiriusA+B)
