【競馬理論】才能のない者が競馬で勝つためのたった一つの方法

【競馬理論】才能のない者が競馬で勝つためのたった一つの方法
記事公開日:2018/04/12
最終更新日:2018/09/13
主観を排除する



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前回の記事に書いたとおり、
大した才能を持っていない人間は、アタマを使って戦略を考えなければなりません。
その過程として、自分の現実的なレベルを把握することが重要であると書きました。
今回はもっと具体的な競馬で勝つために行ってきた施策を書いていきます。

【競馬で勝つための手段】

競馬で勝つためのアプローチは幾つか種類があげられると思います。
思いつく範囲で例をあげるなら、
・データ分析
・パドック分析
・血統分析
・レース分析(映像・LAP等の定性的な分析)
・オッズ解析
・サイン
・AI分析
・人の予想に乗る
こんなところでしょうか。

それぞれのメリット/デメリットを考えてみましょう。

アプローチ  メリット デメリット ジャンル  評価
データ分析 ・客観的な解析ができる

・定量的な測定ができる

・ロジックの正当性を証明するのが難しい(膨大なデータ量が必要となり、時間が掛かる) 定量  ◎
パドック分析 ・プロ向きである

・ライバルが少なく、スキルとしての価値が高い

・特別な才能が必要

・相馬眼を身につける特別な訓練が必要

・優位性を客観的数値で証明しにくい

定性  ×
血統分析 ・観点がわかりやすいため、初心者でもとっつきやすい ・個人差が出にくいため、他者との差別化がはかりにくい。

・使えるデータのトレンドが短い

定量
レース分析 ・競馬の攻略する王道の手段であり、本質的な部分である

・競馬の知識が深まり、応用がきく

・人間の目が入るため、主観に左右されて安定性がない

・注目馬の妙味が少ない傾向にある(ほとんど場合で他者も注目しているような馬しかあげられないから)

定性  △
オッズ解析 ・競馬の知識が無くてもできる ・競馬の本筋からは外れている

・発展途上だが、今後新規参入者が増えそうな分野であり、優位性を保ち続けられるのか将来的な不安がある

定量  ○
サイン ・競馬を楽しむ手段としては面白い ・納得性のある証明が難しい 定性  ×
AI分析 ・人間ではできないレベルでの詳細な分析が可能 ・求められるスキルのハードルが高すぎるため、基本的には企業や個人でやるなら才能のある人向け 定量
人の予想に乗る ・自分で優位性のあるロジックを見つけられない場合、他者を頼るというのはある意味潔く、あながち間違いではない ・短期的な利益を上げるのは向いているが、長期的に稼ぐことは見込みにくい 定性  △

評価はあくまでも私個人の感想ですが、
まとめると、その時によって判断基準が変わるような定性的分析の手段は長期の運用には向いていないと考えています。

例えばレース分析などはブログのネタとしては人気が高いジャンルですが、馬券で利益を上げるジャンルとしてはあまり向いているとはいえない。
私も一時期レースの映像を観て、タイム、LAP等から総合的に判断して注目できる馬を探す作業を真剣に行っていきましたが、なかなか結果は出ませんでした。
実際、世の中にもレース分析系で人気のブログがありますが、予想なんかを見ているとあまり当たっていないように見えますので、
取っつきやすいようで結構ハードルが高い分野なのでしょう。

パドック分析なんかは、それで勝てれば超ニッチですが、現実的に厳しいし、特別な相馬眼を身に着けるのに何年掛かるかわかりません。

となると定量的分析のジャンルで攻めていくしかない、ということになりますが、
まず、AIの導入はかなりハードルが高いです。
実は仕事柄、Pythonで統計のプログラムを勉強したことがあるのですが、そっこーで無理だと悟りましたw
プログラミングっていうのは才能の差がモロに露呈するので、めちゃめちゃハードルが高いです。

血統分析はおそらくやろうと思えば誰でも簡単にできます。
例えば、ターゲットフロンティアを導入してしまえば、レース検索で簡単に分析することができます。
ただし、そういう簡単な作業で割り出すことが出来るものは大抵すぐに優位性を失うのがオチです。
血統単品で勝負するのはあまり現実的とはいえないですね。データ分析などと組み合わせて活用するのはアリだと思います。

次にオッズ解析ですが、これは現状ではチャンスのあるジャンルだと思っています。
競馬の知識がなくてもできるというのが最大のメリットです。
ですが、逆にオッズを解析する仕組みを考えたり、計算処理が考えなくていけないので、そこには数学的知識やITスキルが必要になってきます。
私の会社の元同僚にオッズ解析のアプリケーションを自作している人がいました。
私の中では結構ハードル高めで、頭の良い人向けかなーと思います。

となると、残りはデータ分析となるわけですが、データ分析と一言でいっても色々やり方があるじゃないか、
という意見が聞こえてきそうです。確かにそうだと思います。
ここでいうデータ分析は「自分が今まで培ってきた競馬の知識を組み合わせてオリジナルのデータを作る作業」と考えてください。

オリジナルのデータというのがポイントで、先ほど例に出したターゲットフロンティアなんかは、
デフォルトの機能としてできることは限られています。
あるデータとあるデータを組み合わせて複合的に統計を取るのが難しい。
つまり汎用性が低い訳ですね。
もちろん内容によってはできるものも中にはありますが、やりたいと思ったことは大体できません。

したがって、「自分の知識では○○は回収率に関係している」という勘所を統計的に確認するためには、
データベースを自作する必要がある
という結論に至ります。

自作のデータベースがあれば検証ができます。
逆にいうと、検証が手軽にできる環境がないと、自分の理論の正しさが立証できないということですね。

検証すれば、今まで勘所だったものが使えるのか使えないのかはっきりとわかります。
私の場合、データ分析から派生してオリジナルの指数を自作して予想に取り入れていますが、
それもあくまでもデータベースありきなんですね。

データベースを作るなんてハードルが高い、と思われるかもしれませんが、やってみたら案外できます。人間追い詰められたら何でもできますし、ガチガチにプログラム組む必要もないのでそこまでハードル高くありません。才能がなくても可能です。

データベースさえ出来てしまえば、後は仮設を立てて検証を繰り返すだけの作業なので、そこにも才能なんて必要ない。やるかやらないかの世界です。

結局のところ、一連の作業というのは「主観を排除する」ことが目的です。
予想に主観が入るとロクなことが起きないことは、皆さん実体験で感じているのではないでしょうか。
100%機械的なロジックで馬券を買い続けるしか、勝ち組になる道はないと考えています。

【今回のまとめ】

「競馬で勝つためには主観を排除していく作業が必要である。その作業を経て残ったロジックが真の優位性と言える」

【次回テーマ:統計として成立するのに必要なデータ数とは?】

データベースを作成し、統計的アプローチにて優位性を築くことこそが、弱者が勝つための生存戦略です。
では、統計として成り立たせるためには、どれくらいのデータ量が必要なのでしょうか?
次回の記事で考察します!

次回記事はこちら



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