ビッグデータ × AI × 競馬 その2

前回の続き
真剣に競馬で儲ける
各レースで相対的に能力の高い馬を探せれば、期待値が1を超えるのでは?
と考えました。
そのためにやったことは下記。
各レースの出馬表から、各馬の過去のレースのタイムを調べる。
タイムを距離で割ると、単位距離あたりのタイムが出るので、それを基準値とする。
ただし、その基準値に係数をかける必要がある。
・距離が長いほど基準値は遅くなる
・馬場が悪いほど基準値は遅くなる
・斤量が重いほど基準値は遅くなる
・その他、騎手、枠順、馬体重、競馬場、馬齢などなど
考慮したくなるパラメーターはすごく多いですね。
例えば、距離。絶対に考慮しなければならないパラメーター。
過去の2000mのレースの全タイムと、3000mのレースの全タイムで基準値の平均を出してみます。
距離が長い方が遅い分を係数として算出すれば良いです。
だがしかし、距離が長いレースの方が、強い馬の出走割合が高いのでは?など疑問が湧きます。
であれば、全距離で出してやればいいですね。そして、Excelで近似曲線を出します。
3600mのレースはステイヤーズステークスくらいですが、特異データとなっても問題無しです。
馬場や斤量などなど、同様に係数を出すことは可能です。が、どれだけ効くかはわかりません。
馬場、枠順くらいは考慮した方がいいかもしれませんね。外枠は内枠に比べて、単純に走る距離が長くなりますから。
ということで、各レースで相対的に強い馬を算出できそうです。
実際にやってみました。
それで馬券を買ってみても、期待値1は超えませんでした。
単純にはいかないもんですねぇ。。。
何が悪かった?
その3に続く

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