ペースチェンジ指数（PCI）を使った回収率向上の方法

関連データベースはこちらをご覧ください。

データ競馬では様々なファクターを使って、最終的に買い目の根拠とする総合指数を作り上げていくのですが、やはり単純なファクターだと、なかなか過小評価を見出すことができません。

単純なファクターは、他の馬券購入者にもよく観察できるからです。

この観点から、

• 観察しにくい

つまり、

• 計算がややこしいファクター

というのは、競走馬の実力が馬券に反映されにくく、有益なファクターとなりやすい側面があります。

その計算がややこしいファクターとして「前走ペースチェンジ指数偏差値」を取り上げます。

ペースチェンジ指数とは

ペースチェンジ指数は、競走馬のレース中のペースの変化を指数化したもので、ターゲットの中で扱われているのでご存じの方も多いでしょう。

PCI（pace change index）と呼ばれているものですね。

上がり3ハロンとそれ以外の部分のタイムを比べ、

• 50だと前後のタイムが同じ
• 50以上だと後半のペースが上昇
• 50以下だと後半のペースが失速

ということを表します。

追込の度合いを表す脚質指数のような感覚です。

あまり深入りする必要もないですが、知りたい方のために計算方法を記載しますと、

（上がり3ハロンを除いた3ハロンあたりのタイム／上がり3ハロンのタイム）×100-50

となります。

例えば、1800mのタイムが118秒、上り3ハロンが38秒でしたら、

上がり3ハロンを除いた3ハロンあたりのタイムは、

(118-38)×600/(1800-600)=40秒ですから、

ペースチェンジ指数は、(40/38)*100-50=55.3となります。

こうして計算過程をみていくと、わざわざ50を引く必要性もないのですが、ターゲットとあえて定義を変えても混乱するので、このサイトでもターゲット同様の指数とします（最終的には偏差値化するので関係なくなりますが）。

ペースチェンジ指数の使い方

ここからが、データ競馬ならではの方法になってきます。

このペース指数は、競走馬の能力を表す指数として使えそうなので、前走ペースチェンジ指数を今走に活かそうと考えます。

ところが、そのまま前走ペースチェンジ指数をつかうと、次の2つの問題が出てきます。

第一に、

ゴール直線に坂があったりなど、コースごとに平均的なペースチェンジ指数は変わってきます。

前走ペースチェンジ指数を使うということは、コースがバラバラなので一律に評価することがフェアではありません。

第二に、

例えば、ペースチェンジ指数が良好な競走馬ばかりが出走した場合、どう評価するのか？という問題です。

これは馬体重やスピード指数でも同じ考え方をしますが、本来は特定のレースの中の競走馬間の相対的な力関係が重要なはずです。

これを描写するために少し工夫が必要となります。

データ競馬での解決策は次の通りです。

1つ目の問題に対しては、すべてのデータをコース（全104コース）ごとに分割して、ペースチェンジ指数を標準化します。

2つ目の問題に対しては、標準化されたペースチェンジ指数を前走ペースチェンジ指数として扱い、今走のレースの中で偏差値化します。

一見複雑で、実際に複雑ではありますが、いったんコードを書いてしまえば、毎回何か作業的なことをやる必要はありません。

しかし、計算量は莫大なので、データ競馬でしか実現できない方法です。

それでは、この指標が実際に有効なのかどうかを詳細に見ていきましょう。

※ちなみに、前走ペースチェンジ指数偏差値というファクターが有益だ、となっても、その指数を見れる手段が今のところありません。当サイトでは将来的に、出走表に紐付けてこのあたりのデータ提供ができればと考えております。

前走ペースチェンジ指数偏差値別の成績・回収率データ

はじめに、芝・ダート別に前走ペースチェンジ指数偏差値の成績・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。

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。

• ダートコースの前走ペースチェンジ指数偏差値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

1. 過小評価条件
2. 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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