コンピ指数とマイニングをクロスした可能性を検証

 

コンピ指数とJRA-VANのデータマイニングについて考えてみます。

 

まずデータマイニングですが、JRA-VAN が馬券購入の参考になるように、データマイニング予測として、レース結果を事前に予測したもの。

データマイニング予測の仕組み

 

2014年4月から、これまでのタイム型にプラスして、対戦型マイニングというものが追加されました。

 

そこで今回はコンピ1位の時に、タイム型マイニングと対戦型マイニングが1位の時はどうなのか?ということを調べてみたいと思います。

 

では、順にクロスさせて行きましょう。

 

◆コンピ1位

勝率31% 連対率51% 複勝率63%

単勝回収率79% 複勝回収率85%

 

◆コンピ1位×タイム型マイニング1位

勝率35% 連対率56% 複勝率69%

単勝回収率77% 複勝回収率86%

 

◆コンピ1位×タイム型マイニング1位×対戦型マイニング1位

勝率38% 連対率59% 複勝率73%

単勝回収率77% 複勝回収率89%

 

クロスするに連れて成績は上がりますが、やはり注目されやすいので、配当的妙味はありません。

 

なので、コンピ指数値に注目してみましょう。

 

コンピ1位×タイム型マイニング1位×対戦型マイニング1位に該当して、コンピの指数値が72~66の場合は、

 

勝率29% 連対率40% 複勝率56%

単勝回収率104% 複勝回収率89%

 

となります。

 

もしオッズを見れる環境なのであれば、コンピ1位×タイム型マイニング1位×対戦型マイニング1位の馬が、単勝4倍~10倍だった場合を狙いましょう。

 

勝率28% 連対率43% 複勝率61%

単勝回収率119% 複勝回収率104%

 

オッズタイプは、ここ2年半の期間で、83頭しか出現しないレアパターンです。

 

しかし2年半は約30ヶ月なので、月に2.7頭は出現する計算。

 

狙い撃ちすれば、ひとつの武器にはなりそうですね。

 

信頼できるデータをクロスさせて、データの精度を高める!

 

タイム型マイニングと対戦型マイニングで潜在能力の高い馬を見つけて、コンピ指数で人気のない馬を探すという考え方ですね。

 

実は信頼できる馬なのに、他の投票者が気付いてなくて、オッズが甘くなっている場合は、チャンスタイムになります。

 

この考え方は大切ですので、覚えておきましょう。

 

それと今回はコンピ指数の指数としての可能性について、データマイニングに絡めて、もう少し深掘りしたいと思います。

 

お題は「コンピ指数が公開されたその先」について。

 

日刊コンピ指数は、競馬開催前日の19時頃に、極ウマ・プレミアムにて公開されます。

 

でもそこから先、つまり19時~レースがスタートするまでの間は、まったく考慮されていない。

 

当然っちゃ当然の話ですよね。

 

では、競馬新聞の記者が『木曜日時点での印に、雨の分は含まれていない』というセリフを聞いたことはありませんか?

 

金土に発売されるスポーツ新聞や競馬新聞の記事は、水曜日や木曜日に書き終えないと間に合わないですよね。

 

だから週末の天気悪いことを知っていたら、こっちにシルシを打ったのに!という現象が起きます。

 

これはコンピ指数も同じで「その先は考慮されていない」ことを考えれば、コンピ指数値に反映されていない要素が出てくるのではないか?

 

このように考えることができます。

 

例えば、

 

・夜中に豪雨が降り、重馬場が苦手なコンピ指数1位

・レース直前に雨が降りだしが、雨粒が嫌いなコンピ指数1位

・馬体の毛ヅヤが悪く、明らかに体調が悪そうなコンピ指数1位

・初めての長距離輸送により、大幅に体重減のコンピ指数1位

・休み明けだが、予想よりもカラダが絞れていないコンピ1指数位

・主戦騎手の落馬負傷により、急遽若手に乗り替わったコンピ指数1位

 

このように色々な競馬開催当日要素があると思います。

 

JRA-VANが提供しているデータマイニングは、「前日」「当日」「直前」と3回更新されます。

 

でも、コンピ指数は前日の1回だけ。

 

ということは、コンピ指数もデータマイニングと同じく、

 

・開催日の天候・馬場状態発表時(天候、馬場状態等)

・対象レース発走時刻の約1時間前(馬体重等)

 

これらの当日要素をコンピ指数にプラスして考えれば、もっとコンピ指数の精度が高くなると考えられませんか?

 

簡単な例を挙げると、当日の馬体重の増減が激しい馬は、コンピ指数から何ポイントかマイナスする。

 

というような感じです。

 

あなた独自の加点減点の法則を作ってしまえば、高精度のオリジナルコンピ指数を作ること出来てしまいます。

 

これはコンピ指数に限らず、前日に発表される指数ならすべて通用する考え方です。

 

面白いと思うので、興味がある方はぜひチャレンジしてみてください。

 

 

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