回収率90%を超える方法!データ分析のすすめ

この記事では、競馬の勝ち組に一歩でも近づくために、回収率を上げる具体的な方法説明していきたいと思います。

目次

なぜ回収率90%なのか?

まずタイトルを見てなぜ回収率90%なのか?と思った方も多いと思います。当然回収率は100%や110%といったラインを狙うべきだとは思いますが、90%と書いたのには理由があります。

それは回収率100%を超えるのは、かなり難しく簡単に「回収率100%を超える方法」と大々的に書くことはできないからです。私は何年間も競馬の研究をしているので、回収率100%を超えることがいかに難しいか身をもって実感しています。よく「回収率130%を超える方法」とかネットで見かけることもありますが、私は現実的に達成できる回収率を知っているので、そのようにあり得ない回収率を提示することはしません。より正確な情報を伝えていきたいと考えています。

というわけで、まずは馬券上手になるために回収率90%を目指すべきだと思います。このように書くと回収率90%も難しいのではないかと思う方もいらっしゃるかと思います。

しかし、回収率90%であれば、ある程度の工夫で十分に実現可能です。実は回収率90%まではある程度の工夫で可能なのですが、回収率90%から回収率100%に上げることがものすごく大変なのです。

ちなみにここでいう回収率は数週間や数か月といったスパンでなく、年単位の長期的な回収率のことを言っています。目指すのは長期的に安定した回収率です。数週間や数か月単位であればたまたま回収率150%だったり、賭け方によっては回収率500%を超えることもたまにはあるでしょう。

この記事ではそういった、たまたまの回収率ではなく長期的に安定した回収率を達成するにはどうすれば良いかを説明していきたいと思います。

目標回収率

一言で回収率と言っても、券種によって目標回収率は違います。普段よく買う券種をもとに回収率の目標を決定してもいいでしょう。目安ですが単勝・複勝・馬連・ワイドなら90%、馬単・3連複・3連単なら85%を超えることができれば馬券上手と言えるでしょう。第1ステップとしては回収率85%~90%を目標にしましょう。

券種 平均回収率 目標回収率
単勝・複勝 80% 90%
馬連・ワイド 77.5% 90%
馬単・3連複 75% 85%
3連単 72.5% 85%

また、どの券種が一番儲かるかについては説明すると長くなるので別の記事に記載することとします。

回収率を上げるためにやるべきこと

それでは回収率を上げるためにやるべき重要なことを説明していきたいと思います。

収支を確認すること

まず、これは基本ですが自分の馬券成績がどの程度のものなのかを把握することが大切です。趣味で競馬を少し楽しむ程度であれば収支の確認は必要ありませんが、本気で回収率を上げたいと思うなら、やはり自分の収支や成績は把握しておく必要があります。

JRAが提供しているClub JRA-Netなら、ネットで投票した結果を自動で集計して回収率まで算出してくれるのでとても便利です。まだ登録していない人は、この機会に登録してみてはいかがでしょうか?

馬券購入の根拠をもつこと

次に大切なのは馬券購入の根拠を明確にもつことです。「このレースは荒れそう」「前回より距離短縮だから逃げ馬有利だろう」「1番人気だから相手には選んでおこう」などといった、なんとなくそう思っているけれどデータでそれが示せないなら回収率を上げることは難しいと考えています。

先ほどの例で根拠を明確にするなら以下のような形になります。

曖昧な根拠 明確な根拠
このレースは荒れそう 出走頭数が16頭以上の中山芝1600mであれば、

1番人気の複勝率が10%低下するからレースは荒れる

前回より距離短縮だから逃げ馬有利だろう 前回より200m距離短縮した逃げ馬で、

単勝オッズ30倍以上の馬の回収率はここ5年で85%である。

1番人気だから相手には選んでおこう 単勝1倍台の1番人気を3連複の軸に選ぶと

回収率が5%上昇する

※これらは例であって、実際はこのような根拠はありません。

このようにデータで馬券購入の根拠が示せるようにすることが大切です。自分の経験や勘に頼る馬券購入方法だと、連敗が続いたり複雑な条件になったときに馬券購入ルールがぶれてしまうため、馬券成績も安定しないことになります。

データ分析のすすめ

先ほど説明したように、このサイトではデータ分析で馬券購入の根拠を探すことをおすすめします。

それではどのようにデータ分析をすれば良いでしょうか?競馬情報サイトや競馬新聞の情報を見て、何か傾向を探す方法もあるかもしれませんが、それではなかなか回収率が高くなるルールを見つけることは難しいです。

やはり、データだけ提供されているサイトやアプリだけなく、データの集計や回収率が計算できるツールが必要です。ここでは、解析ツールとしてTARGET frontier JVをすすめます。

TARGET frontier JV

TARGET frontier JV(以下TARGET)はJRAの公式データが20年分以上蓄積されていて、知りたい情報はほぼ自分で解析することができます。月額2,090円と有料ではありますが、有料なだけに他の馬券購入者が知らないような情報知ることができ差別化することができます。ただ、使い方が難しいという方もいらっしゃるので、当サイトでもTARGETの使い方については随時解説を行っています。

ちなみに当サイトではTARGETから入手したデータを加工し、自作した解析ソフトにデータを読み込ませてデータ解析を行っています。TARGETで確認できるデータよりも、自由自在にデータの解析や馬券シミュレーションができる環境が整っていますので、より有益な情報を提供することができます。

【TARGET】これだけ覚えれば大丈夫!3つの使い方 (jpot-keiba.com)

回収率を上げる方法

それでは具体的に回収率を上げる方法(回収率が高い馬券購入ルールを作る方法)を説明します。ここでは、データ解析ソフト(TARGET等)が既に使えることを前提として話を進めていきます。

手順としては以下のようになります。

  1. レース結果に起因する要素を抽出する
  2. 要素ごとに回収率が高い条件を絞り出す
  3. 回収率が高い条件を組み合わせて回収率を確認する

これらを順に説明していきたいと思います。

レース結果に影響する要素を抽出する

まずは、レース結果に影響する要素(ファクター)を抽出します。ここは今までの経験からでも良いのですが、レースを予想する際には何を基準に予想していたでしょうか?

オッズ、前走着順、馬体重、種牡馬、枠、年齢、開催場所、、、

様々な要素が思いつくと思いますが、ここではできるだけ考えられる要素をできるだけ抽出します。TARGETや競馬情報サイトを見ながら抽出しても良いと思います。

要素ごとに回収率が高い条件を絞り出す

次に要素ごとに回収率が高い条件を絞り出します。先ほど抽出した要素で回収率をデータ解析ソフトで算出し、どういった条件であれば回収率が高くなるのかを確認します。例えばオッズであれば10倍~15倍の領域が回収率が高いだとか、年齢であれば4歳の回収率が高いといった具合です。

ここで注意が必要なのですが、確認するデータ数は多ければ多いほど良いです。例えば数週間や数か月といったスパンだとサンプル数が少なくて、たまたまその傾向が出ていた可能性もあります。経験的には少なくとも3年以上のデータベースから抽出した方がよいと考えています。

また、もう1点注意が必要なのですが、この段階で条件を絞ることは極力しない方がよいです。

例えば、「中山芝1600mのディープインパクト産駒4歳の内枠は回収率が230%」といったようなものは条件を限定しすぎています。ここでの目的はあくまでも要素1つ1つでの傾向を抽出することが目的です。どうしても条件を絞りたい場合は要素は2つか多くても3つくらいまでにしておきましょう。

例:ルメール騎手騎乗かつ1人気(2条件)

例:芝1600m 逃げ馬(3条件)

回収率が高い条件を組み合わせて、複合条件の回収率を確認する

この段階にきて初めて、複数の条件を組み合わせていきます。

例えば、「オッズ10倍から15倍の馬の単勝回収率が83%」「4歳馬の単勝回収率が82%」「ルメール騎手の単勝回収率が83%」といったデータがあった場合に、これら3条件が重なった場合の回収率を確認します。おそらく、それぞれの要素の単勝回収率が80%を超えているので、これらの複合条件だと単勝回収率85%は超えてくるのではないかと思います。このようにして回収率が高い馬券の買い方を抽出することができます。

また、組み合わせる条件の優先度としては、データサンプル数が多いものを掛け合わせることをおすすめします。データサンプル数が多いもののほうが間違いが少なく信頼性が高いからです(サンプル数が少ない条件は、たまたま高回収率のデータになっている可能性がある)

まとめ

本格的に説明するとまだまだ奥が深いのですが、ひとまず回収率を上げるための方法は以上になります。回収率を上げるためにはデータ分析をする環境が必要になります。ある程度データ分析を行って、競馬の研究を進めると回収率90%は以外にも早く到達できるかもしれません。むしろデータ解析の腕があれば回収率90%から回収率100%へ上げられる可能性もでてきます。

冒頭でもお話ししましたが、この90%から100%が最も苦しい領域であり、また、夢のあるゾーンでもあります。まだ、データ分析にチャレンジしたことがない方はぜひチャレンジしてみてはいかがでしょうか。

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