万馬券を取るためにデータ理論で穴をあける騎手を探す

2014-01-08_122130データ理論は様々な角度からデータを取ることができるのが特徴ですが、私はそのうちの一つとして、競馬の騎手がどういう人気のときに好走しやすいのか?ということを、各騎手ごとにデータ化しています。

そうすると、当たり前のことなのかもしれませんが、1番人気から人気が下がるごとに好走する確率も低くなっていくということがわかりました。しかし、各騎手によってその傾向に若干の違いがあるということもまた事実です。

データ理論は穴をあけてくれる

たとえば、1番人気は極端に弱いけれど2番人気になると好走率が上がるという騎手です。これは私がこう思ってるだけですが、競馬というのは、大雑把に言えば1番人気を中心にレースが展開されており、各騎手は「どうやって1番人気を負かそうか?」ということを考えながら乗っています。

つまり、1番人気の騎手は他の騎手から執拗なマークを受けることになり、プレッシャーに弱い騎手は1番人気の成績が極端に悪くなったりします。しかし、反対に2番人気になると、馬の実力もあってマークもそこまで厳しくないので、思う存分に活躍することができるというわけです。

また、それとは反対に1番人気の好走率がとても高くて勝負強いのに、2番人気になると途端に好走できなくなる騎手もいます。それは、1番人気と2番人気で明らかに騎乗スタイルが変わっているという証拠なのですが、データを取っていないとなかなかわからないことです。

さらに、特殊なタイプとして、1,2,3番人気ではあまり好走しないけど、4,5番人気で好走する騎手、さらには6番人気以下で好走する騎手というのも存在します。

それらは、一般的にも穴を開ける騎手として有名な騎手です。ですから、それらの騎手は人気で狙うのではなく、人気がないときに狙うのがデータ的にも正しいことが証明されています。

私は騎手を例に挙げましたが、データ理論を用いると客観的な事実がこうしてありありと浮かび上がってくるので、やはり競馬の予想にデータは必要不可欠だと私は思っています。

ですので、これからもデータ理論を上手に活用していきたいと私は思っています。




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