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投資競馬はビジネス?勝つには理系発想が重要なのか

   

競馬に対してビジネスのスタンスで取り組めという考え方があるようです。



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▼ 競馬歴20年。2014年に創刊したメルマガマネードラゴン投資馬券塾が2年連続プラス決算。

投資競馬はビジネス?勝つには理系発想が重要なのか

 

投資競馬はビジネス?

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✔ ネット上で「投資競馬はビジネスと捉えるとよい」と発言している方がいました。感情を入れずに冷静に投資をしていくというニュアンスかと思います。しかし、営業マンをされている方ならビジネスは人づきあいを中心とした感情の要素が強いものと考えます。「ビジネス」の定義は人それぞれですが、「投資競馬はビジネスと捉えるとよい」という文脈においては、私情を挟まず客観的に取り組むべきものという定義なのでしょう。

✔ さて、手前味噌が発酵して大変なことになってしまい申し訳ないのですが、このサイトが発行しているメルマガが昨年12月から9連勝となりました。

12月5日  複勝140円
12月6日  複勝240円
12月12日 複勝110円
12月13日 複勝110円
12月19日 複勝100円
12月20日 複勝120円
12月27日 複勝180円
1月5日   複勝110円
1月9日   複勝180円

低配当ばかりですので特に自慢になるものではありません。しかし2014年のメルマガ創刊当初に比べるとかなり安定してきたことは事実です。この理由を分析しシェアする記事です。

✔ 分析すると、データの裏付けをしっかり持っていることに尽きるかと思います。理系の人間は数字が好きで全て数字で決めようという人もいます。文系の人間はそれを見て、レースも馬も騎手も生き物なのだから全てデータ化できるはずがないと感性や経験則の重要性を訴えます。

 

感性と経験則の競馬は再現性が厳しい

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✔ 文系の人間は感性と経験則による競馬予想に傾くことがあります。競馬には数値化されていない要素も大きく、確かに感性と経験則は重要です。しかしこの予想方法は、いわゆるPDCAサイクル(Plan→ Do→ Check→ Act)のサイクルを回していくのが困難です。

✔ 感性と経験則による競馬予想は、予想プロセス(予想ロジック)や背景データ・参照データが弱いため、Check機能を働かせることはできません。そのためPDCAサイクルで言うならば、ただただDo→Do→Do→Doを繰り返す形となっており、過去を土台に未来に成長を勝ち取ることが困難です。負けて悔しいと思い、あるいは勝ってうれしいと思うことがあっても、思考プロセスが残りませんので、成長しているようでその実一過性の行為になってしまっています。

✔ 文系の人であっても、理系が得意とする「重回帰分析」の思想だけでも把握しておくと有利です。「重回帰分析」とは目の前のレースに関して、どの予想がどれだけの比重で関与してくるかを分析する手法です。

事例

・近走の走破時計と着差 15%
・近走パフォーマンス 15%
・陣営勝負気配 10%
・先行力または瞬発力 10%
・騎手実績 10%
・距離実績 10%
・厩舎実績 10%
・血統評価 10%
・コース実績 5%
・レース間隔 5%

 

全てを数値で判断するか3分の2程度を数値で判断すべき

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✔ 理系で重回帰分析を予想に取り入れている人は、例えば下の様な要素を全て数値化して予想を組み立てます。全て数値全て数値化できていれば、過去のレースに対するバックテストを計算式を用いて行い、比重を最適化することができます。

事例

・近走の走破時計と着差 15%
・近走パフォーマンス 15%
・陣営勝負気配 10%
・先行力または瞬発力 10%
・騎手実績 10%
・距離実績 10%
・厩舎実績 10%
・血統評価 10%
・コース実績 5%
・レース間隔 5%

✔ しかし忘れてはならないのは、例えば目の前のレースの結果には「陣営勝負気配」と「騎手実績」が重要なのだろうという、経験値から来る「塩梅」(あんばい)が背後にあることです。データ予想派の人は手段として数値を用いているだけで、実際には感性と経験則が問われていることに相違ありません。

✔ 人によっては「近走パフォーマンス」「陣営勝負気配」「血統評価」は自動的に数値化できず自分自身で判断したいと思うかもしれません。

・近走走破時計と着差 15%
・近走パフォーマンス 15%
・陣営勝負気配 10%
・先行力または瞬発力 10%
・騎手実績 10%
・距離実績 10%
・厩舎実績 10%
・血統評価 10%
・コース実績 5%
・レース間隔 5%

「近走パフォーマンス」はレースVTRを見てジャッジしたいし、「陣営勝負気配」や「血統評価」は数値・段階では言い表せないと考えている場合です。このような場合でも、上の配分ならば近走走破時計と着差、先行力または瞬発力、騎手実績、距離実績、コース実績、レース間隔が数値化できておりおよそ65%のデータ化に成功しています。するとこの65%の部分は大量のバックテストを実施できますので、予想の客観的土台として予想に安定をもたらし、いわゆるPDCAサイクルを回して成長させることも可能です。

 

的中率を高めるには数値やルールの比重を維持することが大切

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✔ このサイト発行のメルマガが12月から1月にかけて9連勝できたのは、数値やルールの比重が6割程度以上はあることが背景にあります。レースが的中すれば人は慢心してチェックが甘くなります。不的中なら当てたいという気持ちが増し単なる人気馬を狙って失敗したり、穴で取り返そうと人気薄を狙って失敗したりします。

✔ 全ての人があらゆる要素をデータ化しなければ勝てないとは考えていません。ただしデータの比重がおおよそ3分の2以上は必要だと思います。そして安定した投資成績につながるデータを得るためには、実際に投資をして失敗を繰り返しながらレースVTRを見て検証したり、多くの必勝本や競馬雑誌を読んだり、何十時間もかけて仮説作成、バックテストによる検証を繰り返したり、想像以上の「労働」が必要です。

✔ 最大のコツはレースカテゴリーを絞ることです。例えば障害戦なら障害戦、ハンデ戦ならハンデ戦に絞って分析していきます。中央競馬は、中央、ローカル、芝、ダート、根幹距離、非根幹距離、未勝利戦、条件戦、オープン戦など全く性質の違うものをあたかも同種であるかのように見せることで投資家に目くらましを食らわせている部分があります。投資家が投資継続期間(一生続ける人なら50年程度)内に攻略できずに人生を終えればJRAの勝ちです。JRAにとってもっとも怖いのはカテゴリーを絞って攻められ、データを土台に闘われることです。

※現在では予想の1要素として定着しているスピード指数は、世に出始めたときには恐ろしいほど穴を当てた時期があります。その後スローペースに対応できなくなったり、競馬新聞の記者がスピード指数を見るようになって落ち着いていきましたが、結果への因果関係の比重が高い要素が数値化された場合の破壊力は相当であることを歴史的に証明した事象でした。

 

不的中を避けることは、ルールを守ること

✔ 最後に的中率を上げるためには、不的中のレースを極限まで減らす必要があります。

キャプチャ馬柱出典:KLAN無料データべース

連続的中記録が途絶えるリスクがあったレースとして記憶に新しいのが2016年1月5日の中山2Rです。自分自身のロジックでは11タンサンドールは複勝圏確保の確率がかなり高い馬としてマークされます。ほかのレースでより確かな馬が出現したため、タンサンドールは前走が重馬場であり実績として弱いことを理由に切った記憶があります。

✔ タンサンドールは1.2秒差をつけられ5着でした。直線入り口でマイネルトゥランに前を合法的にカットされ、4頭出しのマイネル軍団に封じられた感もありましたが、怯んだのは気性の問題でしょう。BL装着は自分のルールでは消しとしておらず、場合によっては度外視することもある「馬場状態」のルールを厳格に適用しかろうじて生き延びた感じでした。このように的中不的中は紙一重です。

✔ 見落としをしないために1日の勝負レースを極限まで絞り、自ら定めたルールに反することがないかを手早くしかも正確に確認し、慎重の上にも慎重に進める。一方で自信度が高いのにオッズに恵まれる場合には躊躇なく勝負する。文章で表現するのは難しいですが、的中率を維持するためには針の穴に糸を3本も5本も通すような繊細さが必要です。

 

【まとめ】投資競馬はビジネス?勝つには理系発想が重要なのか

・投資競馬はビジネスというより、理系的なデータ(理論)に依拠した考え方が必要(人文科学でも社会科学でもなく、自然科学のノリ)。
・データ(理論)は想像以上の厳しい「労働」によって蓄積していくしかない。
・買い目決定は3分の2程度のボリュームがデータ(理論)に基づいていれば、残りは文系得意の感性や経験則が入り込んでも問題はない。
・理論の一環である「ルール」は必ず守る。忘れがちな人はチェックリストを作り明文化すると良い。
・慎重の上にも慎重に。過去に落ちた落とし穴には2度は絶対に落ちない決意で。
・その反面データ(理論)が許す馬なら、人気がなくても思い切って勝負。


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