軸馬評価理論について(2)
ALO～HA！ また週末になりましたので、この後こちらで土曜日のメインレース解析結果をお伝えしますが、その前に前回の続きを少しだけ書こうと思います。
「軸馬評価理論」は過去のデータを基に将来を予測するデータ解析という手法を用いてレースや出走馬を評価するものです。よく似た言葉としてデータ分析がありますが、分析はあくまでも現状を調べるもの。たとえば1番人気はどれくらいの確率で馬券に絡むかとか、馬連の配当分布はどうなっているかを調べる作業がデータ分析になります。
一方、データ解析は「なぜそうなるのか」を探るもの。たとえば前走のタイム、着順、人気、位置取り、枠順、頭数などが今回の結果(着順や配当)とどのように絡んでいるかを明らかにするのがデータ解析です。
「軸馬評価理論」ではこのデータ解析に「多変量解析」という手法を用いています。具体的な手順は割愛しますが、この多変量解析によって各馬の勝率、複勝率、単勝期待値、複勝期待値などをかなり正確に予測することが可能です。
一例として、2012年1月～2021年12月までの10年間に行なわれた新馬戦・障害戦以外の30,364レースで1～8番人気に支持された馬の複勝率と、【軸馬評価理論-NEO】で複勝確率1～8位に評価された馬の複勝率を比べてみました。
1番人気 63.4%：複勝確率1位 59.7%
2番人気 50.5%：複勝確率2位 48.2%
3番人気 40.6%：複勝確率3位 38.4%
4番人気 32.5%：複勝確率4位 31.9%
5番人気 26.2%：複勝確率5位 26.4%
6番人気 21.7%：複勝確率6位 21.7%
7番人気 16.8%：複勝確率7位 17.7%
8番人気 13.2%：複勝確率8位 14.3%
【軸馬評価理論-NEO】では馬体重の増減やパドックでの様子などレース当日にならないと分からないデータは一切使用していませんが、好走確率が高い馬を見抜く上で競馬ファンの集合知と言える単勝人気に近い精度を備えていることがお分かりいただけるかと思います。
ただ、いくら好走確率が高い馬が分かっても、それだけでは残念ながら黒字にはなりません。重要なのはここからですが、それについてはまた改めてお伝えします。
それでは、また。MAHALO！
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