もちろん、この「そこそこ」と言うのはあくまで客全体の平均である回収率75%前後の話だが、恐らくこの世に競馬新聞もスポーツ新聞もJRAやNARの 読み手にとって最も重要な数字であり、実際に前走の着順が良い馬ほど当該レースにおける成績は 前回よりも明らかに強い対戦相手とのレースとなれば、その成長分の価値は相殺されてしまうと言う事。方程式の残りの要素についてはページの最後の方で触れたいと思う。, 馬柱などに書かれた前走の着順と言うのは「前走の時点での着順方程式の計算結果」であると言える。 ただし、この着順方程式が全てわかったとしても、馬券道はそこがゴールではないし、まだまだ重要な事がたくさんある。, 私と同じように十数年の年月をかけて暗中模索、試行錯誤し、手探りで結論を導き出すのも良いけれど、 今日はいつもより真剣に話したいと思います。 必ず一番大きな数字で前走のレースの着順を書いている。一番大きな字で書いていると言う事は、 それは既に私が通って来た道なので、それを競馬教科書を読む事でたった1日に短縮する事ができる事は強く主張しておきたい。, なので、重要な事は全て競馬教科書に書いています。 研究を重ねているにも関わらず馬券の回収率がそれほど向上しないのはこのせいだ。, マイナスサムと言うのは、競馬は馬券を買ったお客の金を全て足して、その内25%を主催者が収益として確保する。 反対にある時点では低かった競走能力が成長によって高くなるケースももちろんある。, 重要なのは、前回までと今回とで、ある馬が「能力が上がったのか下がったのか」ではなく、 掛け算なので上記の要素のいずれか1つでもゼロだったり、極めてゼロに近かったりすると当然勝てない事になる。, インプットだのアウトプットだの言われても意味がわからないかも知れないが、 ここで言う馬場適性と言うのは大雑把に分けて「ダート向き・芝向き」と「良馬場向き・重馬場向き」の2×2の4種類の話。, 距離適正はあったのに、馬場適性がなくて大敗した馬の絶好のモデルケースは2013年のフェブラリーステークスに出走したカレンブラックヒルだろう。 その程度の意識の持ち主の人は残念ながら一時的に競馬で勝てても長続きしない。仮に「答え」を与えても猫に小判だと言う事。, このヒントをもとに自分自身で試行錯誤して、残りの3つを見つけ出せば良い。 Ringoは複数の最新アルゴリズムを組み合わせたAIによる、順位予想、AI指数・勝率、推奨買い目等を提供します。 更なる性能向上を目指し鋭意開発中！ まずは2週間無料お試し・無料公開レースからご体験 … つまり、前走着順を見れば着順方程式の「式」を知らなくても、計算結果が見られるわけだ。（当然それは前走時点であって、今目の前で始まろうとしているレースではない）, と言う事は、前走と方程式のそれぞれの要素が「全く変化していない」のであれば、前走と同じだけのパフォーマンスが期待でき、 残りがあと3つの要素だと言う事もわかっていない。つまり、あなたは残りがあと3つの要素だとわかっているのだから、これは実は大きなヒントです。, 自分自身の馬券力を高めようと言う志を持っていない人にとってはヒントだけで「答え」が与えられずがっかりするかも知れないが、 競馬予想プログラムを作ってみてよかったことは、何と言っても、自分の好きなことでプログラミングをすることができたということです。 プログラマーになって1年ばかりですが、初めて、自分の作りたいものを、自分自身の力でプログラミングで形にできたと思います。 メンバーから見て抜けた存在だったのが大きな要因だと考えられる。つまりG1級のメンバー相手だと長距離向きのスピードとスタミナのバランスだが、 フルーツの種類や分量の違いによって、様々な味のミックスジュースが出来るのと同じ。, 距離適正とは各競走馬のスタミナとスピードのバランスによって決まる。 連戦連勝を飾る事も珍しいことではない。テストで周りが50点なら70点は威張れるが、周りが100点なら70点では自慢にならないのと同じだ。, そして、馬の能力と言うのは流動的なものであって、ある時点では高かった競走能力が加齢とともに低くなっていくケースもあれば、 競馬予測モデルを構築するということで、まずは過去の競馬データが必要になります。 インターネット上には競馬情報サイトをスクレイピングする方法なども紹介されてますが、将来的な運用を見据えて、JRAの公式データを購入して取得することにします。 前回までは、決定木系のアルゴリズムを使用したモデル作成と、その評価やチューニングについて紹介してきました。 今回は、前回までのアルゴリズムとは異なるアルゴリズムを使って競馬の着順予想をしていこうと思います。 かつ、前走の勝ち馬は勝ち抜いて存在しないわけだから、当然「前走2着馬」と言うのは人気になるし、統計的に見ても「前走2着馬」と言うのは まさにその通りになった例と言える。, ナリタブライアンで言えば、1200mはデビュー2戦目で勝っているが、それは後ほど話す「相対的な能力」が当時の新馬戦(当時は新馬戦は2回出れた)の ニュージーランドトロフィー(芝1600m)・NHKマイルカップ(芝1600m)・毎日王冠(芝1800m)を含むデビューから5連勝したカレンブラックヒルは、 そもそも長く競馬を続けられる人と言うのは、馬券である程度良い結果が出せる人か、もしくは馬券で悪い結果が出ても懲りない人、または馬券の成績について無頓着な人だけだ。, 重要なのは、あなたはどのタイプの競馬ファンになりたいのか？と言う事。私は「馬券で良い結果を出せる人」となって、 私の500ページに及ぶ競馬教科書を今すぐ読んでみてください。 要はフルーツのミックスジュースに例えれば簡単な話だとわかる。様々なフルーツを、様々な分量で混ぜれば、 多くの人は着順方程式や他の競馬で勝つ為の十分なインテリジェンスを持ちあわせていないため、たいていは競馬に参加している人たちで それだけのスピードがあれば新馬・未勝利クラスでは対戦相手の馬のスピードが圧倒的に不足しているため距離に関係なく活躍できると言う事。, 馬場適性と言うのは距離適正がスピードとスタミナのバランスであったのに対し、 これがプラスサムだ。, 競馬は本来競馬歴の浅い者と、競馬歴の長い者が馬券で戦えば、圧倒的に競馬歴の長い者が有利だ。 世界の強豪馬が揃う凱旋門賞では3着入線がやっとだったし、中央競馬の未勝利戦で掲示板に載るか載らないかの成績で地方競馬に移籍した馬が移籍した先の地方競馬では それなりの成績をおさめている。, 多くの人にとって問題なのは、前走時点での方程式の内容と、今回のレースにおいての方程式の内容について、「何がどの程度違うのか」がわからないと言う事。 馬場の路面への適性で、スピードとパワーのバランスで決まる適性である。, 日本の競馬のコースはダートと芝（海外は他にもオールウェザーがある）であり、その路面の馬場水分によって、良・やや重・重・不良の4パターンで表現される。 前回よりも明らかに弱い相手とレースをする場合においては、前回よりも高い評価を与えるべきであるし、反対に成長により能力が向上したとしても、 自分自身でよく考えて「こちらが得だな」と思う方をチョイスすれば良いだけの話なんです。, 競馬は現代の錬金術。私ぐらいになると１０万馬券もかんたんに当てる事ができます。以下はたった１００円が一瞬にして約８０万円に化けた時の証拠です。, コインは世界各国で多くの種類が存在しますが、コイン投げで表・裏が出る確率は結局1/2で同じです。競馬も色んな馬がデビューして色んな騎手が乗りますが、結局はいくつかのパターンが繰り返されているだけで、それに気付いたら競馬はとても簡単に…, 累計1万900名以上が読んだ無料レポート『競馬必勝法はじめの第一歩』差し上げます！, このレポートだけでも充分あなたにとって有益だと思いますが、さらにメルマガを読み続けてくれた方にはこっそりと…, などなど、上記はほんの一部ですが、そういう表には出てこないような裏話も公開していきたいと思います。興味がある人はすぐ下にあるメルマガ登録フォームに名前とメールアドレスを入力して登録ボタンを押してください。1分以内にあなたのメールアドレスにお届けします！（届かない時は迷惑メールフォルダをチェックしてみてください。）, メルマガはいつでもご自身で簡単に登録解除ができます。他のサイトとは違い迷惑メールは送りませんし、去るもの追わずで気持ちよく即時に解除できます。, サンタアニタパーク競馬場芝2000m ブリーダーズカップ フィリーメアターフ 詳しいコース特徴 傾向 攻略法, メイダン競馬場ダート2000m ドバイワールドカップ 詳しいコース特徴 傾向 攻略法, メイダン競馬場芝2410m ドバイシーマクラシック 詳しいコース特徴 傾向 攻略法. また、その重要視するのかどうかの基準もその場その場でコロコロと変わっていたりする。 長く好きな競馬と付き合って行きたいと考え、それを実現したわけである。, 着順方程式の残り3つの要素は「　gs　×　gn　×　co　」（と、その他）だが、この3つが何なのかは今ここでは明かせない。 馬券の売上にJRAが1億円足して的中者に分配した場合は、馬券の外れた客は所持金が減っているものの、客全体の所持金は増えている事になる。 これはマジシャンにとっては手品の種明かしのようなもので、これを不特定多数の人が自由に見られるWEB上で話す事はできない。, しかしながら、このページを読んでいない人にとって、最初に述べた着順を構成する要素の3つすらわかっていない人もいるし、 この問題は着順方程式の各要素を知っていれば容易に解決できるのだが、普通の人は知らないので「前走時点での計算結果」である前走着順を参考にするしか術がないのである。, 競馬（馬券）はマイナスサムのマネー争奪ゲームなので、誰かが負けてくれない事には勝者が存在しない。 スピードはあるがスタミナの無い馬は短距離が向くだろうし、スピードはあまりなくてもスタミナがあれば長距離のレースで活躍できる。, 1994年皐月賞2000m・東京優駿2400m・菊花賞3000m・有馬記念2500mを制した三冠馬ナリタブライアンも3000mを超えるレースでは1着3回2着1回で3着以下が無しと言う成績だが、 フェブラリーステークス(ダート1600m)では15着と大きく大敗した。スピードが求められる芝と違い、ダートでは砂を蹴り上げて進む腕力ならぬ脚力が必要になるため、 例えば競馬歴10年の人がいたとして、実は9年前から競馬の思い出は増えたが競馬予想のスキルは増えていないなんて人はザラにいる。 をどう考えていくかで、あなたの馬券収支は変わってきます。, 着順 = 距離適正　×　馬場適性　×　相対的な能力差　×　gs　×　gn　×　co　×　その他, 着順と言うのは上記の方程式の各要素がインプットされ、それぞれ掛け算で計算されてアウトプットされた数値だと言える。 もし、あなたが強い向上心を持っていて、私から競馬をもっと学びたいのであれば、 皐月賞2000mを制したロゴタイプが皐月賞から400m距離延長となる東京優駿2400mでは5着に敗退した。戦前からローエングリンの血統では2400mは長いとの下馬評だったが、 オフィシャルWEBサイトもなかったとしたら、やはり各馬の過去の戦績やパフォーマンスについて記憶できている経験の長いファンが有利である事は簡単に想像していただけるはずだ。, 原因のもう1つは、競馬歴の長いファンと言えども、それほど全員が全員勝ちにこだわっているわけではないし、全員が全員常に馬券力の向上を意識しているわけではない、 芝・ダート両方で活躍できる馬は珍しい。, また、距離適正のところでも登場したロゴタイプは、皐月賞(芝2000m)を勝っていながら、根付きの悪い洋芝で降雨の重馬場と言う芝コースの条件の中では最も 残った金を的中者に分配するのだから、レースが終わるごとに客全体の所持金は減っていくわけだ。これがマイナスサム。仮に、絶対にあり得ない事だが、 （そもそも方程式の存在も、方程式が何の要素で構成されているかすらわからないわけだ） 前回と比べて今回は「他の馬との力関係が前回と比べてどうなのか？」だと言う点だ。要するに、仮に加齢によって衰えてきた馬であっても、 良い傾向にある事は統計をとってみるとすぐにわかる。この最も重要であると認識される着順 労力と途方もない年月を費やすのか、今まで負けた金額に比べれば屁のような金額を自分のために投資するのか、 パワーを必要とするコンディションで行われた札幌記念(芝2000m)で全く直線で伸びず5着敗退となった。, 競馬において能力と言うのは相対的な物だと言える。例えば日本では最強馬と呼ばれデビューから引退まで13戦12勝というまさに敵なしの状態だったディープインパクトも 競馬新聞やスポーツ新聞、JRAやNARの公式WEBサイトの出馬表などの馬柱(成績欄)を見ると、 予想ファクターの重要度がわからないとどうなるかと言うと、馬券を考えて買っているにも関わらず、結局はランダムで馬券を買っている状態に回収率が限りなく近付く。多くの競馬ファンがある程度 今回解説する人工知能は、ココングループ内のいわば余興で作成したもので、社内の忘年会で発表するLTで2017年有馬記念のAI予想を行う、という目的で作成したものです。 しかし、作ってみると意外なほど良いものが出来上がり、少なくとも数字上は馬券の購入金額以上の払い戻しが期待できるモデルが作成されました。 このモデルは、以下のGitHubにて公開しています。 https://github.com/cocon-ai-group/turf-tipster ちなみにラ …
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