関連データベースはこちらをご覧ください。
当サイトでは、スピード指数を自作しています。
自作する意味は、一般的に流通しているスピード指数だと、利用されるファンの方が多くなるので、馬券妙味が減少すると考えるからです。
また、スピード指数は、本来、コースや馬場状態による差異を調整する必要はあるものの、あくまでも走破タイムを表す指標に過ぎません。
しかし、近年のスピード指数は、的中率との相関を取ろうと、脚質やペースの要素まで取り入れて進化しています。
それはそれで価値があるとは思いますが、スピード指数に取り入れられる要素は、その名称からして限界があり、スピード指数だけで的中率や回収率を安定させることは困難です。
当サイトでは、様々なファクターを取り入れた総合指数の形成を目指していますから、スピード指数は、
- コースや馬場の影響をなくし、走破タイムを標準化したもの
でさえあってくれたら良いと考えています。
私は初心者の頃に、10社ほど無料予想を出している予想サイトに登録して、買い目の組み方を研究していました。
(データ競馬では、予想だけでなく買い方もルール化しないと結果が安定しません)
その中でダントツに結果を出していたのがターフビジョンです。
ターフビジョンでは毎週土日2レース分の3連複予想が無料で閲覧出来ます。
無料とはいえ、人気サイドに偏った3連複などでは決してなく、他社と比べても、本気で予想を出している印象があります。
例えば、下記のレースを見てください。
1頭目は1番人気の⑦キングズソードを抑え、4人気の⑪ナムアミダブツを2頭目に、9人気の②ナムラゴロフキンを3頭目に据え、的中(82.0倍的中)。
■ 2022/12/17(土)阪神9R 赤穂特別
ターフビジョンはこのように3連複フォーメーションの2頭目・3頭目の絞り方が上手です。
このまま参考にしても良いですし、私はターフビジョンで3頭目に選択されている穴馬に注目した買い方をしています。
無料情報というと人気上位を適当に並べただけというものも多い中、的中確率が悪くなる覚悟でこうした人気薄馬を組み入れる予想を出すところは参考にできますよ。
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スピード指数の計算式
西田式のスピード指数をベースにしていますが、一部自前のデータベースでは求めにくい要素などがあり、かなり修正しています。
計算式は、
自作スピード指数
=(基準タイム-走破タイム+馬場指数)×距離指数+(斤量-55)×2+80
です。
自作とはいっても、エッセンスは西田式とほぼ同じとなります。
ただ、基準タイム・馬場指数・距離指数に関しては、求め方がいろいろあると思います。
当サイトでは、統計的な観点から、
- 走破タイムを同じ価値で比べられるように、
という点を優先して、それぞれの計算方法を検討しています。
スピード指数の使い方
スピード指数の使い方としては、次の4形態があると考えています。
後述しますが、
- 前1走のみに注目する場合、
- 前5走の平均に注目する場合、
それぞれ得意・不得意があります。
順位化 | 偏差値化 | |
前1走のみに注目 | 前走スピード指数順位 | 前走スピード指数偏差値 |
前5走平均に注目 | 前5走平均スピード指数順位 | 前5走平均スピード指数偏差値 |
続いて、順位化・偏差値化について説明します。
前走スピード指数は、そのままは使いません。
そのまま使った場合、全てのレースの全ての競走馬をひとまとめして議論してしまっているのですが、本来は、あるレースの14頭なり16頭なりの中での前走スピード指数、あるいは前5走平均スピード指数の多寡、が焦点になるはずです。
つまり、あるレースの中での競走馬間の相対的な関係性が重要なのです。
この観点は、馬体重やペースチェンジ指数でも同様であり、面倒ではありますが、データ競馬を活かせる側面でもあります。
レースの中の相対的な関係性を分析するには、
- 順位化(数値の大きいもの・小さいものから順に順位付けをする)
- 偏差値化(数値を平均を50・標準偏差を10になるように変換する)
という2つの方法があります。
順位化は、データを見ればどれが1位かは一目瞭然ですから扱いやすいメリットがありますが、1頭だけ突出したスピード指数をもつ馬がいても、1位と2位の間隔は変わりません。
偏差値化は計算が面倒なのがデメリットですが、そのレース内での競走馬の前走スピード指数の多寡を定量化して表せます。
順位化の場合どうなるか、も比較としては興味があるところですが、この記事で紹介すると大ボリュームになってしまいます。
結論ありきですが、当サイトでは最終的に偏差値化したデータを扱っていますので、ここでは
- 前走スピード指数偏差値
- 前5走平均スピード指数偏差値
を取り上げたいと思います。
※データベースには順位1位のものも入れておりますので、あわせてご確認ください。
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前走スピード指数偏差値
成績・回収率データ
まずは、1つ目の前走スピード指数偏差値を見ていきます。
成績・回収率を一覧にしましたので、ご覧ください。
※表は着別度数の表示・非表示で切り替えができます。
芝|前走スピード指数偏差値別の成績・回収率(2014-2018) ※障害戦除く
着別度数を[非表示 ]1着 | 2着 | 3着 | 着外 | 出走 | 勝率 | 連対 | 複勝 | 単回 | 複回 | main_1_turf | |
65以上 | 776 | 614 | 536 | 4,601 | 6,527 | 11.9 | 21.3 | 29.5 | 85 | 84 | main_1_turf |
60以上 | 1,487 | 1,364 | 1,222 | 8,243 | 12,316 | 12.1 | 23.1 | 33.1 | 81 | 85 | main_1_turf |
55以上 | 2,149 | 2,036 | 2,003 | 16,234 | 22,422 | 9.6 | 18.7 | 27.6 | 81 | 82 | main_1_turf |
50以上 | 2,001 | 2,167 | 2,153 | 21,416 | 27,737 | 7.2 | 15.0 | 22.8 | 78 | 81 | main_1_turf |
45以上 | 1,402 | 1,499 | 1,637 | 20,169 | 24,707 | 5.7 | 11.7 | 18.4 | 75 | 78 | main_1_turf |
40以上 | 877 | 976 | 1,003 | 15,354 | 18,210 | 4.8 | 10.2 | 15.7 | 79 | 80 | main_1_turf |
35以上 | 410 | 452 | 504 | 9,610 | 10,976 | 3.7 | 7.9 | 12.4 | 76 | 75 | main_1_turf |
35未満 | 258 | 275 | 324 | 8,166 | 9,023 | 2.9 | 5.9 | 9.5 | 74 | 74 | main_1_turf |
ダート|前走スピード指数偏差値別の成績・回収率(2014-2018) ※障害戦除く
着別度数を[非表示 ]1着 | 2着 | 3着 | 着外 | 出走 | 勝率 | 連対 | 複勝 | 単回 | 複回 | main_1_dirt | |
65以上 | 1,085 | 735 | 588 | 2,189 | 4,597 | 23.6 | 39.6 | 52.4 | 83 | 89 | main_1_dirt |
60以上 | 2,282 | 2,010 | 1,892 | 8,779 | 14,963 | 15.3 | 28.7 | 41.3 | 80 | 86 | main_1_dirt |
55以上 | 2,835 | 2,963 | 2,805 | 20,727 | 29,330 | 9.7 | 19.8 | 29.3 | 80 | 82 | main_1_dirt |
50以上 | 1,832 | 2,090 | 2,251 | 25,491 | 31,664 | 5.8 | 12.4 | 19.5 | 78 | 80 | main_1_dirt |
45以上 | 981 | 1,164 | 1,228 | 21,393 | 24,766 | 4.0 | 8.7 | 13.6 | 77 | 76 | main_1_dirt |
40以上 | 530 | 566 | 660 | 15,207 | 16,963 | 3.1 | 6.5 | 10.4 | 78 | 74 | main_1_dirt |
35以上 | 272 | 293 | 332 | 10,031 | 10,928 | 2.5 | 5.2 | 8.2 | 76 | 70 | main_1_dirt |
35未満 | 237 | 265 | 303 | 10,983 | 11,788 | 2.0 | 4.3 | 6.8 | 70 | 68 | main_1_dirt |
好走率、回収率ともに前走スピード指数偏差値と相関していますね。
勝率グラフ
数値が多いのでグラフ化してみましょう。
やはりと言いますか、数字だけだとあまりピンときていませんでしたが、グラフにするとダートとの相関の高さが顕著に現れますね。
回収率を見る前に、まずこの段階で、
- 芝では、前走で突出したスピード指数を持っていても勝率は頭打ちでさほど上がらない
- ダートでは、前走スピード指数が大きいほど、勝率が上昇する傾向がある
というようなことが分かります。
単勝回収率グラフ
さて、回収率です。
偏差値が低い方は回収率も低めで、好走率も低いわけですから、低回収率ファクターです。
偏差値が高い方を見ますと、さきほどの勝率のグラフとは裏腹に回収率は芝の方が高くなっています。
ダートは、前走のスピード指数がものをいう、ということが周知されているということになります。
芝は逆に、前走スピード指数の威力がダートに比べて反映されにくい、と言えます。
前5走平均スピード指数偏差値
成績・回収率データ
続いて、2つ目の前5走平均スピード指数偏差値を見ていきます。
成績・回収率を一覧にしましたので、ご覧ください。
※表は着別度数の表示・非表示で切り替えができます。
芝|前5走平均スピード指数偏差値別の成績・回収率(2014-2018) ※障害戦除く
着別度数を[非表示 ]1着 | 2着 | 3着 | 着外 | 出走 | 勝率 | 連対 | 複勝 | 単回 | 複回 | main_5_turf | |
65以上 | 816 | 634 | 555 | 5,036 | 7,041 | 11.6 | 20.6 | 28.5 | 83 | 82 | main_5_turf |
60以上 | 1,413 | 1,287 | 1,181 | 7,948 | 11,829 | 11.9 | 22.8 | 32.8 | 82 | 86 | main_5_turf |
55以上 | 2,133 | 2,066 | 2,038 | 15,723 | 21,960 | 9.7 | 19.1 | 28.4 | 81 | 84 | main_5_turf |
50以上 | 2,057 | 2,127 | 2,168 | 21,556 | 27,908 | 7.4 | 15.0 | 22.8 | 79 | 81 | main_5_turf |
45以上 | 1,465 | 1,641 | 1,727 | 20,485 | 25,318 | 5.8 | 12.3 | 19.1 | 76 | 80 | main_5_turf |
40以上 | 856 | 950 | 1,011 | 15,819 | 18,636 | 4.6 | 9.7 | 15.1 | 76 | 77 | main_5_turf |
35以上 | 406 | 446 | 465 | 9,672 | 10,989 | 3.7 | 7.8 | 12.0 | 73 | 74 | main_5_turf |
35未満 | 248 | 261 | 263 | 8,151 | 8,923 | 2.8 | 5.7 | 8.7 | 72 | 69 | main_5_turf |
ダート|前5走平均スピード指数偏差値別の成績・回収率(2014-2018) ※障害戦除く
着別度数を[非表示 ]1着 | 2着 | 3着 | 着外 | 出走 | 勝率 | 連対 | 複勝 | 単回 | 複回 | main_5_dirt | |
65以上 | 1,197 | 844 | 679 | 2,313 | 5,033 | 23.8 | 40.6 | 54.0 | 85 | 90 | main_5_dirt |
60以上 | 2,227 | 2,037 | 1,853 | 9,137 | 15,254 | 14.6 | 28.0 | 40.1 | 80 | 85 | main_5_dirt |
55以上 | 2,582 | 2,780 | 2,735 | 20,454 | 28,551 | 9.0 | 18.8 | 28.4 | 77 | 82 | main_5_dirt |
50以上 | 1,908 | 2,077 | 2,254 | 25,262 | 31,501 | 6.1 | 12.7 | 19.8 | 81 | 82 | main_5_dirt |
45以上 | 1,035 | 1,175 | 1,324 | 21,649 | 25,183 | 4.1 | 8.8 | 14.0 | 76 | 77 | main_5_dirt |
40以上 | 589 | 651 | 656 | 15,718 | 17,614 | 3.3 | 7.0 | 10.8 | 77 | 73 | main_5_dirt |
35以上 | 335 | 296 | 369 | 10,329 | 11,329 | 3.0 | 5.6 | 8.8 | 81 | 71 | main_5_dirt |
35未満 | 238 | 261 | 243 | 10,906 | 11,648 | 2.0 | 4.3 | 6.4 | 66 | 64 | main_5_dirt |
偏差値65以上の上位のみを見ると、芝は前1走よりも回収率は下がり、ダートは逆に上がっています。
好走率はほとんど同じ傾向ですね。
勝率グラフ
同じようにグラフ化してみましょう。
こちらのグラフは前1走とは別で、あくまでも前5走の平均なのですが、芝・ダートともにほとんど同じ形状をしています。
好走率を判断するうえでは、
- 過去1走だけに着目するのか、
- 過去5走までの平均に着目するのか、
は結論は変わらない、ということになります。
しかし、回収率の傾向は変わってきます。
つまり、馬券の期待形成のされ方が違ってくるので、そこに妙味が見いだせる可能性があるのです。
単勝回収率グラフ
回収率を見てみましょう。
偏差値65以上のところが、前1走と異なり、ダートの方が回収率が上になっています。
先ほどと比べると、何となく、芝は前1走、ダートは前5走で判定するのがよさそうな感じです。
過小評価ファクターとしての安定性
偏差値65以上にフォーカスして年ごとの安定性を確認していきます。
前走スピード指数偏差値
芝|前走スピード指数偏差値65以上の成績・回収率(2014-2018) ※障害戦除く
着別度数を[非表示 ]1着 | 2着 | 3着 | 着外 | 出走 | 勝率 | 連対 | 複勝 | 単回 | 複回 | year_1__turf | |
2018 | 135 | 89 | 95 | 630 | 949 | 14.2 | 23.6 | 33.6 | 88 | 85 | year_1__turf |
2017 | 125 | 102 | 72 | 697 | 996 | 12.6 | 22.8 | 30.0 | 85 | 83 | year_1__turf |
2016 | 123 | 97 | 94 | 725 | 1,039 | 11.8 | 21.2 | 30.2 | 86 | 87 | year_1__turf |
2015 | 110 | 95 | 74 | 721 | 1,000 | 11.0 | 20.5 | 27.9 | 87 | 91 | year_1__turf |
2014 | 117 | 92 | 87 | 751 | 1,047 | 11.2 | 20.0 | 28.3 | 86 | 86 | year_1__turf |
ダート|前走スピード指数偏差値65以上の成績・回収率(2014-2018) ※障害戦除く
着別度数を[非表示 ]1着 | 2着 | 3着 | 着外 | 出走 | 勝率 | 連対 | 複勝 | 単回 | 複回 | year_1__dirt | |
2018 | 174 | 107 | 92 | 349 | 722 | 24.1 | 38.9 | 51.7 | 86 | 90 | year_1__dirt |
2017 | 179 | 116 | 83 | 346 | 724 | 24.7 | 40.7 | 52.2 | 82 | 85 | year_1__dirt |
2016 | 161 | 118 | 84 | 322 | 685 | 23.5 | 40.7 | 53.0 | 79 | 87 | year_1__dirt |
2015 | 139 | 120 | 87 | 348 | 694 | 20.0 | 37.3 | 49.9 | 73 | 86 | year_1__dirt |
2014 | 165 | 114 | 90 | 328 | 697 | 23.7 | 40.0 | 52.9 | 88 | 91 | year_1__dirt |
芝は盤石ですが、ダートは結構バラつきがありますね。
芝に関しては、前走スピード指数偏差値65以上というのが優秀なファクターです。
前5走平均スピード指数偏差値
芝|前5走平均スピード指数偏差値65以上の成績・回収率(2014-2018) ※障害戦除く
着別度数を[非表示 ]1着 | 2着 | 3着 | 着外 | 出走 | 勝率 | 連対 | 複勝 | 単回 | 複回 | year_5_turf | |
2018 | 114 | 102 | 95 | 693 | 1,004 | 11.4 | 21.5 | 31.0 | 72 | 82 | year_5_turf |
2017 | 130 | 104 | 86 | 790 | 1,110 | 11.7 | 21.1 | 28.8 | 82 | 80 | year_5_turf |
2016 | 127 | 91 | 79 | 803 | 1,100 | 11.5 | 19.8 | 27.0 | 87 | 81 | year_5_turf |
2015 | 144 | 107 | 89 | 798 | 1,138 | 12.7 | 22.1 | 29.9 | 92 | 89 | year_5_turf |
2014 | 131 | 89 | 95 | 848 | 1,163 | 11.3 | 18.9 | 27.1 | 85 | 82 | year_5_turf |
ダート|前5走平均スピード指数偏差値65以上の成績・回収率(2014-2018) ※障害戦除く
着別度数を[非表示 ]1着 | 2着 | 3着 | 着外 | 出走 | 勝率 | 連対 | 複勝 | 単回 | 複回 | year_5_dirt | |
2018 | 180 | 143 | 93 | 386 | 802 | 22.4 | 40.3 | 51.9 | 81 | 88 | year_5_dirt |
2017 | 192 | 133 | 93 | 348 | 766 | 25.1 | 42.4 | 54.6 | 86 | 91 | year_5_dirt |
2016 | 199 | 141 | 115 | 372 | 827 | 24.1 | 41.1 | 55.0 | 82 | 87 | year_5_dirt |
2015 | 187 | 134 | 104 | 355 | 780 | 24.0 | 41.2 | 54.5 | 89 | 92 | year_5_dirt |
2014 | 175 | 110 | 106 | 334 | 725 | 24.1 | 39.3 | 53.9 | 88 | 91 | year_5_dirt |
うまい具合に、と言ったらなんですが、前1走のときと逆の結果です。
つまり、ダートは盤石ですが、芝は安定性にかけます。
ダートに関しては、前5走平均スピード指数が優秀なファクターです。
まとめ
当サイトでは、下記のファクターを高回収率に貢献するファクターとしてとらえています。
- 芝コースの前走スピード指数偏差値65以上
- ダートコースの前5走平均スピード指数偏差値65以上
データベースに入れましたので、こちらも併せてご参照ください。
パンダズ競馬とは
パンダズ競馬では
- 過小評価条件
- 三連複フォーメーション
を回収率向上の具体的な手段としてとらえ、競馬ファンの方にさまざまなデータを紹介しています。
この2つを実践するだけで「予想能力がそのままでも回収率が上昇する」というのがパンダズ競馬の一貫した主張です。
この2つの手段について、参考記事をまとめて紹介いたしますので、よかったら合わせてご覧ください。
過小評価条件
まずは過小評価条件を検討し、過小評価馬を見出すのが第一歩です。
パンダズ競馬では、さまざまなデータベースで過小評価条件を紹介しています。
調教師や馬主のデータベースもありますが、重要なのは次の3点セットでしょう。
すべて同じフォーマットにデータを落とし込んでいるので、見やすいと思います。毎週データ更新していますので、参考にしてみてください。
もう一つ、ご自身で条件抽出できる方法も提供しています。こちらのほうがオリジナルの条件を何でも作れますので、そういうのがお好きな方は是非一度試してみてください。
三連複フォーメーション
過小評価に注目する場合は、券種の選定が重要であることも繰り返し述べています。
なぜ、過小評価条件と三連複がセットなのかについて解説した記事です。
こちらは、三連複フォーメーションの具体的な買い方を説明した記事です。
パンダズ競馬で三連複を推奨する理由が、期待回収率という考え方を通してご理解いただけると思います。
過小評価条件に注目する以上、三連複での購入はぜひチャレンジしてほしいですが、三連複に慣れていない方は、まずは予想サイトの無料予想を参考にするのをお勧めします。
三連複で実績があり、私が参考にしているのは次の2サイトです。ターフビジョンは三連複フォーメーションなので、当サイトでお勧めする方法に一番近いものです。人気薄の組み入れ方に注目してみてください。
いまの皆さんの予想方法はそのままでよいのです。そこに過小評価条件や券種というフィルターを新たに加えてみてください。
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