データ競馬が得意な条件について
閉じる
閉じる

新しい記事を投稿しました。シェアして読者に伝えましょう

×

データ競馬が得意な条件について

2018-07-16 21:15

    データ競馬といっても、私が配信している妙味指数において、得意な条件と不得意な条件のお話をします。

    まず、妙味指数には血統や調教、走法、展開予想等のファクターが入ってないため、条件に合う馬を買うという適性や、馬の調子に対して判断が難しいという側面があります。

    例えば、能力値がほぼ横一線で展開や馬の調子による影響が大きいレース等は、上手く判断できないと考えられます。また、芝からダートに替わる馬等の大幅な条件変更の馬が多いレースも苦手です。

    そして、データ競馬は「相対評価」であると考えておりますので、判断ができない馬が多くいればいるほど、指数の精度は下がっていきます。

    条件別で見ていきますと、

    新馬戦:データが無い
    未勝利戦:条件替わり等データが揃わないレースはあまり得意でない
    500万下:データが揃っているので得意
    1000万下:データが揃っているので得意
    1600万下:馬毎の能力差が無くなってきて展開や調子に比重が置かれる
    オープン特別:レースによっては能力差があまりなく展開や調子の比重が大きい
    G3/G2/G1:ほとんどのレースにおいて展開や調子が重要になる

    このような形で、レースのレベルが上がれば上がるほど、展開や調子による影響が大きくなり、データだけでは判断できなくなっていきます。あなたもG1やG2では、それぞれの馬に実績がありそれぞれに良い所がある馬で、能力で考えると甲乙つけがたく、判断に困る経験は多くあると思います。

    未勝利戦でも、データがきちんと揃っているレースであれば指数で競馬ができますが、そういうレースはあまり多くありません。ですので、過小評価される馬を見つける際に、データ競馬が得意とするのは、データが揃っていて、能力差が存在しやすい500万下~1000万下のレースであろうと考えられます。

    まとめますと、それぞれの得意分野は、
    ・データ競馬をする人は、500万下~1600万下レース
    ・調子や展開を予測するのが上手な人は、重賞レース
    ・適性を予測するのが上手な人は、未勝利レース

    という感じでしょうか。
    それぞれの条件を考慮した上で、予測において何に比重を置くかを考えてみてください。
    広告
    コメントを書く
    コメントをするには、
    ログインして下さい。