ゆうやです！こんにちは。
突然ですがあたなは、データを使って競馬予想をしていますか？
「俺の予想はデータが生命線だ」
「なんだかんだでデータを気にしてしまう」
「データを参考に本命を決めている」
などなど少なからずあなたもデータを使っているのかなと思います。
今回はデータ競馬の基本的な概要と予想への活かし方。
そして最後にはあなたに是非見て頂きたいデータ競馬の真実についての話をしております。
データ競馬とは？
日本中央競馬会は1954年に創立されておりその歴史は60年以上になります。
あなたが競馬を始めるずっと前から競馬は行われていたのです。
そのため競馬の過去には膨大なデータが眠っております。
そのデータを使って予想を行うのがデータ競馬です。
過去のレース結果を参考にして特徴をデータ化し予想に反映させる
それでは過去の膨大なデータを競馬予想にどうやって活かしていくのでしょうか？
データを競馬予想に活かすという事は過去のレース結果から特徴をデータとして表し予想に反映させる事です。
過去のレースを分析していくと特徴的な結果が見えてくることがあります。
例えば
一番人気の馬の勝率が高かったり
1番枠の馬の成績が良かったり
前走2000ｍ以上の距離を走った馬の成績が良かったり
このように具体的な結果の偏りをデータとして捉えて予想に活かしていくのがデータ競馬による予想のやり方です。
競馬予想で良く使われるデータ
ここでは実際によく使われるデータについて説明していきます。
あなたが参考にしているデータもあれば、あまり使ったことが無かったデータもあると思いますので是非参考にしてみて下さい。
枠順によるデータ
まずは枠順です。
レースによって内枠の馬の方が成績が良かったり、枠番指定で3番枠の馬は2-2-1-5といった具合に成績が偏るケースがあります。
このデータはコースや開催時期の馬場状態等の影響を受けやすいため、データとして分かりやすく予想にも反映させやすいです。
人気によるデータ
続いては人気です。
1番人気の成績が良い本命が強いデータもあれば
なぜか5番人気の馬の成績だけが極端に良い場合など特徴的なデータもあります。
オッズから馬を選ぶ際に便利ですね。
年齢によるデータ
年齢もデータ化すると特徴を示す場合があります。
古馬と3歳馬との初対戦が多かったりするレースでは、使用頻度が高いのではないでしょうか。
3歳馬がいい成績のレースもあれば、
逆に人気でも3歳馬の成績が悪く4歳や5歳といった古馬のレースとなるデータも挙がります。
厩舎によるデータ
美浦や栗東といった分け方でもデータにすれば偏りが見られる場合もあります。
また厩舎別で見ていけば
「藤沢厩舎はこのレースに強い」
「中内田厩舎と川田騎手のコンビは成績が良い」
「1200ｍの距離は安田厩舎の馬が好成績」
といった形でより詳細なデータを分析出来て予想に活かせますね。
血統によるデータ
血統はいわば過去のデータの産物です。
「ディープインパクト産駒は瞬発力勝負に長けている」
「ハーツクライ産駒は重馬場適性が高く道悪競馬に適性がある」
「ステイゴールド産駒は長距離戦が得意」
などといった血統による特徴は、今までに産駒たちが走ったレース結果から導き出された傾向によるものです。
種牡馬の現役時代の特性ももちろんありますよ。
しかしベースは子供たちが走った過去の膨大なレース結果から分かった特徴によるものなのです。
前走の成績やローテーションによるデータ
前走の距離別による成績やこのレースを前哨戦とした馬の成績は良い。
といった具合で前走の成績やローテーションもデータ化され予想に活かせます。
しかし最近の競馬の傾向としては、前哨戦の価値が少なくなってきており休み明けでも本番へ直行して結果を出すのが多くなってきております。
データが変化してきている場面なのかもしれません。
位置取りによるデータ
続いては位置取りです。
「4コーナーでは5番手以内の馬の3着内率が高い。」
「10番手以降の馬が5年連続で勝っている。」
といった具合で4コーナーでの通過順や直線での位置取りで特徴を示す場合があります。
コースによるデータ
コース形態やコース毎の距離でも特徴を示す場合が多いです。
「中山競馬場の芝2500ｍではスペシャルウィーク産駒の馬の成績が優秀」
「東京競馬場芝2400ｍでは1枠の馬の成績がトップ」
「新潟競馬場芝2000ｍ外回りでは差し馬が有利」
などなどコースの距離別で見ていけば、より顕著なデータの特徴が分かってきます。
膨大なデータを調べ分析する方法
僕が挙げただけでも上記の数程度のデータはあります。
より細かく見ていけば、まだまだ多くのデータがあるのでしょう。
それらの膨大なデータを全てあなたは調べ上げ分析し尽くせますか？
現実的ではないと思います。
予想に辿り着く前に疲れ果ててしまいますよね。
ですのでデータは自分で調べるのでもなく分析をするのでもないのです。
ネット検索やソフトを使用し予想に活かせるデータを厳選するのが大事！
あなたがデータ競馬ですべきことはデータの厳選です。
今のご時世知りたい情報はネットで検索すれば山のように出てきます。
その中であなたに求められるのは、より予想に活かせる再現性の高いデータを見つける事です。
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是非一度参考にしてみて下さい。
TURFに吹く風～あなたの馬券予想のヒントに～
まずはデータベースの記事をメインに書いているブログの紹介です。
このブログは毎週の重賞競走過去10年分のあらゆるデータを載せています。
1～3着馬のタイムや通過順などはもちろんの事、種牡馬による成績や馬番別の成績など非常に細かくデータ化されています。
またデータを表にしていますので非常に見やすいです。
競馬ラボ
僕も競馬を予想する際にお世話になっている競馬ラボです。
実は競馬ラボはデータベースも充実しています。
こちらも過去10年のデータをベースに血統や前走の内容、ペースなど基本的な事を全て網羅しています。
またコース解析として、コースの距離毎に買いの法則、消しの法則として騎手、調教師、種牡馬別でまとまっていたりもします。
その他のコンテンツも面白く競馬予想に便利ですので一度試してみて損はありません。
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データ競馬の真実！
ここまで競馬予想におけるデータについて説明してきました。
それを踏まえてあなたに是非とも知って欲しい事をお話します。
結論から言いますが過去のデータのみで競馬の予想は出来ません。
データはあくまで参考程度。データのみでは競馬の予想は出来ません。
ここまでデータ競馬の記事を読んで下さったあなたに怒られるかもしれませんよね。
しかし僕が伝えたかった事は正にこの部分でデータは参考程度にしかならないよということなのです。
競馬予想においてデータというのはとても重宝されています。
競馬新聞やネットの競馬予想記事でも、必ずと言っていいほど過去のデータは書かれています。
それほど競馬ファンにとって需要が高いという事なのでしょう。
だからと言って過去のデータのみで競馬予想を完成させるのは流石に乱暴です。
過去のレースでは1番人気の勝率が高かった
逃げ・先行馬の成績が優秀だった
1～3番枠の馬の3着内率が50％を超えていた、とは言え今回も同じ結果になるとは限らないですよね。
同じコースの同じ距離を同じ開催時期のレースというだけで、走るメンバーも頭数も騎手もレースの中身はまるっきり変わっています。
ペースや馬場状態も変わるでしょう。
それなのに過去のレース結果の特徴を今回のレースに結び付けるのは意味が無いとさえ僕は思います。
しかし過去のデータで予想を完成させてしまう人は多くいます。
しかも「このレースはディープの子供を買っておけば当たる」といった形でたった一つの要素で決めてしまいがちです。
これでは競馬で勝てるはずがありませんよね。
データに振り回されず自分の予想スタイルを確立させましょう！
いかがだったでしょうか？
競馬予想におけるデータについて考え方が変わってしまいましたか？
この話を聞いてどのように考えるかはあなた次第ですが「競馬で勝ちたい」と考えていのであれば脱データ競馬をしてみてもいいのではないでしょうか？
データはただの過去のデータでしかありません。
あくまで競馬予想の参考程度に収めてあなたなりの予想スタイルを作っていきましょう。
