2006年09月24日

科学的競馬投資コメント20060924

今週は、先週お話させていただいた、「対戦適性2」なる独自データについての話を再度させて頂きます。

この対戦適性2に関して各種シミュレーションをしてみました。例えば、1000万クラスの馬が、現在G1になっている馬と過去に好勝負したレースがあった場合(対戦時点では勿論G1馬ではなかった場合も含める)にはその1000万クラスの馬がG1相当馬になるといったアルゴリズムにすると、1000万クラス条件レースでもオープン馬に相当するような馬がかなり出てきますが、ほとんど人気がないような場合も多く、穴馬的な存在として抽出される、といったような各種シミュレーション結果になっていました。

新しい独自データの「対戦適性2」は、「対戦して来た相手馬の戦歴能力クラス」から算定しており、「対戦して来た相手馬の戦歴能力」から判断すると非常に高い能力と判定される馬が、全く人気がないような場合もあり、1000万条件クラスの馬でも過去の対戦相手の関係からG1クラスの馬に相当する馬も抽出されたりします。
例えば、1000万クラスの出走馬が、現在G1になっている馬と好勝負したレースがあった場合には、その1000万クラスの出走馬がG1相当馬になるというような考え方で、対戦馬のクラスであるG1と出走馬のクラスである1000万下のクラス差を示す適性になります。
具体的には、過去に対戦した来た馬と好勝負した場合に、その対戦馬のクラスを対戦相当クラスとして出走条件クラスとのクラス差を表す適性になり、能力クラスを未勝利、500万下、1000万下、1600万下、オープン、G3、G2、G1の8クラスとして、例えば、500万下クラスのレース出走馬が、現在オープンで走っている馬に過去に好勝負していた場合は、500万下とオープンのクラスの差は3クラスありますので、クラス差としてプラス「3」という適性にするということです。
但し、競馬をやっておられる方は良くご存知とは思いますが、過去に非常に強い馬と対戦して来た馬や昔昔G1やG2を勝った馬がコロコロ負けて、1000万を勝ち上がったばかりの成長途上の新興勢力馬がオープン戦でも勝ってしまうのが当たり前というのが競馬の世界ですので、対戦適性2の扱いには注意が必要です。

今週もこの対戦適性2をテスト運用していますが、馬券対象馬を選ぶ場合に非常に有効な感じがしています。特に、下位クラスのレースに有効な気がしています。
未勝利戦のレースでも対戦して来た相手馬との対戦能力クラスで500万クラスに相当する馬がいて、大抵の場合に上位入着していますが、人気がない場合が結構あります。
500万下のレースでは、対戦して来た相手馬との対戦能力クラスでかなり上位、例えばG1/G2/G3クラスに相当するような馬がいたりしても人気がない場合も結構ありました。
重賞レースともなれば、多くの競馬ファンの方は各種分析や過去の対戦等も検討しているとは思いますが、未勝利・500万下等の下位クラスのレースは、あまり時間を掛けて検討していないのかも知れませんが、対戦クラス能力が高いにも関わらず意外と人気がない馬がいて非常に配当妙味が高い馬がいます。
ほとんどの競馬ファンが時間を掛けて検討しないような下位クラスのレースに妙味があると思いはじめている次第です。

色々とシミュレーションもしてみましたが、実はG1/G2/G3などの上位クラスでは、出走馬が対戦クラスG1相当馬が多くて比較できないという現象になります。
特に、G1レースでは、当然のことですが、出走馬のほとんどが対戦クラスG1相当馬になってしまいます。
そんなことで、下位条件クラスでこそ対戦適性2は有効な気がしている次第です。
ちなみに、土曜日札幌5Rの未勝利戦での1・2着のパープルカフェ(単勝オッズ:10.4倍)とゴールドシューズ(単勝オッズ:16.0倍)の2頭は共に対戦能力クラスは500万下相当クラスで、対戦適性はプラス「1」の馬でした。
日曜札幌5Rの未勝利戦の1着馬のシゲルダイノウカイ(単勝オッズ:1.5倍)は1.5倍の1番人気でしたが、対戦能力クラスは実にG2クラスで対戦適性はプラス「6」でした。シゲルダイノウカイはG2を勝っているヤマトマリオンと1年ほど前に好勝負をしているのですが、未勝利戦でそこまで調べる競馬ファンはなかなかいないと思いますが、パソコンなら数秒でチェック完了です。
実は今週の500万下のレースで、対戦能力クラスがG1の馬が出走していました。現G1馬と2年ほど前ですが好勝負をしていた馬でしたが、結果はどうだったでしょうか?
皆様も時間があれば、どの馬か調べてみて下さい。恐らく人手では見つけるのは不可能と思いますが、、、、見つけるヒントは、単勝オッズが10倍以上の馬です、、、、、、、、???

逆に、上位クラスのレースの場合ですが、
日曜中山11RのG2レースでは、対戦能力クラスがG1に相当する馬は、ヴィータローザ、コスモバルク、バランスオブゲーム、ウインジェネラーレ、デイアデラノビア、メテオバーストの6頭でした。
日曜中京11RのG2レースでは、対戦能力クラスがG1に相当する馬は、メイショウサムソン、フサイチリシャール、ドリームスポート、アドマイヤメインの4頭でした。

Adinpick3の次期バージョンにはこの新しい対戦適性2の算定機能を追加予定です。これに伴い、10月度基準値も改定予定です。
但し、非蓄積タイプのAdinautobetでは過去の全馬のデータを保有しておりませんので対戦適性と同様に対戦適性2も算定できません。
Adinautobetoのみを利用されているユーザー様は、対戦適性2を算定したい場合には、Adinpick3も併用する必要があります。Adinpick3で対戦適性2を含んだ出馬データを作成して、Adinautobetの「Adinpick3の出馬データ取り込み」機能でAdinpick3から出馬データを取り込むことで、Adinautobetでも対戦適性2を出馬画面に表示できるようにする予定です。

対戦適性2は、過去の対戦馬に対する膨大なデータ処理をする為に、現在の対戦適性の処理と同様に、対戦適性2の処理も時間がかなり掛かります。
1日分の出馬表作成で、ペンテイアム4の2GHZの搭載メモリー500Mクラスのパソコンで10分ほどの処理時間がかかりますので、ユーザー側で対戦適性2の処理をするかどうかの選択をパラメータ設定できるようにする予定です。
現在の対戦適性の処理も、メニューの「オプション」の「過去の対戦期間の設定」で、1年・半年・3ケ月そして対戦適性の処理をしないという設定ができるようになっていますが、対戦適性2に関しても処理する・しないをユーザー側で設定できるようにする予定です。
対戦適性と対戦適性2の両方の処理をすると、出馬表作成処理の75%近くを占める処理時間になると思います。
Adinpick3では、対戦適性・対戦適性2のどちらも、過去に対戦して来た相手馬の過去の戦歴という膨大なデータをチェックする必要があり、過去に対戦して来た全馬をチェックすることですので膨大な処理をする必要があります。
Adinpick3で算定される対戦適性は、今回出走してきた馬達だけの関係算定に基づく適性などではなく、今回出走していない馬も含めた過去に対戦して来た全馬との関係算定に基づく対戦適性を算定しています。

G1レースともなれば、膨大な手間暇を掛けて人手で過去の対戦がどうなっていたかを調べる方もおられるとは思いますが、毎週全レースの全出走馬の過去の対戦馬をチェックするのは人手ではほとんど不可能です。
1日1レース位ならなんとか人手でも処理しようと思えばできると思いますが、全馬の完全チェックは不可能と思います。ましてや、現在の1日3開催の全レースの検討などは人手では不可能に近いと思います。G1レースだけでも人手でやろうという方はおられると思いますが、競馬ではG1レース以外のレースが配当妙味があったりする場合が多く。全レースを検討してみないと、どのレースの馬券購入をするのが最適かはわからないという反面もあります。
まさに、対戦適性算定こそ、パソコンの最大利点である「短時間で膨大な処理をする」という利点を利用することになるわけで、Adinpick3の特徴もパソコンでしかできない膨大な処理を必要とする対戦適性にあるような気がしだしております。
私個人としては、ほとんどの競馬ファンが時間を掛けて検討しないような下位クラスのレースに、この対戦適性2を利用したいと考えています。
皆が時間を掛けて検討するG1レースは、対戦適性2はクラス差がなく(G1は最上位クラスですのでその上のクラスがなくクラス差がない)、対戦適性2では検討しようがないのも理由ですが、未勝利・500万下・1000万下クラス等の下位クラスのレース検討に活用したく思っております。
巷でよく言われる
「皆がしたがらない仕事が儲かる」
と同じように、皆が時間を掛けて検討しないレースこそ、パソコン能力を駆使して検討すれば儲かるのではと密かに思っている次第です。
人手では手間暇がかかりすぎて検討できないような下位クラスの隙間レースを、パソコンの最大利点である「短時間で膨大な処理をする」Adinpick3の対戦適性2算定機能をユーザー様に有効に活用して頂ければ幸いと思っている次第です。

最後になりますが、現行Adinpick3での予想順位算定には、タイム理論要因をかなり反映しています。タイム理論要因も前走・平均・過去のベスト及び短・中・長距離区分別のベストという4種のタイム理論要因を基本にしています。
前にもこのブログでも書きましたが、タイム理論は良い面もありますが、タイム理論には限界があります。
・ペースよってタイムが大きく変化し、ペースによって正しく能力が判定できない。
・馬場状態を反映した正しい能力を算定できない。
・タイムが悪くても能力が高い馬は多い。
・3歳馬と古馬ではタイム理論に基づく能力比較では、古馬がタイムが良い場合が多く、特に、平均やベストタイムという点では古馬の能力がかなり高くなる。
といったようなことで、現在タイム理論の予想順位に対する影響度を各種分析・シミュレーションして再設定し直しております。
10月度基準値は、タイム理論の影響度を再設定した基準値に改訂予定です。


科学的競馬投資ソフトAdinpick3は、常に上位入着の要因(原因)を発見・確認するために各種分析・シミュレーションを継続して行っており、回収率向上に向けて、基準値改定及びソフトバージョンアッを行っていきますので、今後とも科学的競馬投資を宜しくお願いする次第です。


この記事へのトラックバックURL

http://trackback.blogsys.jp/livedoor/morishita1/50727015