※2019/11/17データベース最終更新

馬体重・斤量

【前走馬体重の勝率と回収率】偏差値化してレース内での相対的な強さを反映させる

関連データベースはこちらをご覧ください。

参考 前走馬体重偏差値65以上の勝率・回収率分析

レースごとの出走馬の相対的な関係を考慮に入れた分析方法として、①順位化・②偏差値化を紹介しました。

偏差値化の場合は、どのような示唆を得ることが出来るでしょうか。

参考偏差値化ではなく順位化の分析はこちら

【前走馬体重の勝率と回収率】順位化してレース内での相対的な強さを反映させる

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芝コース|前走馬体重偏差値の回収率と勝率

芝レースについて、前走馬体重をそれぞれのレースの出走馬で偏差値化し、5年間の回収率・勝率をまとめました。

期間:2013/1~2017/12
除外:新馬戦、障害戦
データ数:103,175件

馬体重偏差値の上昇に呼応するように、勝率はきれいに増加しています。回収率も概ね同様の傾向が見られます。

偏差値については直観的に次のような理解ができますので、ご参照ください。

  • 偏差値50が平均で、偏差値を同じ幅で区切ったとき、50近くが一番のボリュームゾーンとなる。
  • 偏差値55以上が上位30%程度、偏差値60以上が上位15%程度、偏差値65以上が上位6%程度。
  • 偏差値45以下が下位30%程度、偏差値40以下が下位15%程度、偏差値35以下が下位6%程度。

さて、これまでの分析と同じように、年度ごとの傾向を踏まえ、偏差値上位あるいは下位で区切ったときに、回収率に意味のある影響を与えているかどうか、を判定していきたいと思います。

【偏差値上位】年度ごとの回収率と勝率

まずは、偏差値上位について見てみましょう。上から、偏差値55以上、偏差値60以上、偏差値65以上で、少しずつ上位に絞っているイメージです。

偏差値55以上の回収率は、ややバラツキがあり、5年平均回収率も81%ですから、積極的に採用する必要はないでしょう。2013年は重量馬の成績が少し悪かったようです。

偏差値60以上・65以上の5年平均回収率が83%、勝率は、偏差値60以上で8.7%、偏差値65以上で8.8%とパフォーマンスはほぼ同等です。

しかし、偏差値60以上の方が当然件数が多いですので、2013年の例外に目をつぶれば、偏差値60以上に注目するのが良いと考えます。

何度も見ているように、芝レースの場合は、馬体重上位は勝率に頭打ちの傾向がありますので、偏差値65以上にまで絞ってもあまり勝率が上がっていません。

【偏差値下位】年度ごとの回収率と勝率

続いて下位です。

上から、偏差値45未満、偏差値40未満、偏差値35未満です。こちらも同様に少しづつ下位に絞っているイメージです。

全体的に使いやすい指標と言えそうです。偏差値35未満になると回収率が良化しているところもありますが、年次バラツキが大きいため、絞る前の偏差値40未満・偏差値45未満でまとめて考えたほうが無難でしょう。

偏差値45未満と偏差値40未満のどちらを採用するかですが、

  • 件数が多い方をとるか
  • 回収率と勝率がより低い方を取るか

という観点でも良いですし、点数化するならば、点差を付けて両方採用するのも良いと思います。

ダートコース|前走馬体重偏差値の回収率と勝率

続いてダートです。

期間:2013/1~2017/12
除外:新馬戦、障害戦
データ数:112,952件

芝よりも勝率の傾きが大きいのが特徴です。勝率の幅は、芝は5.0%~8.8%(幅3.8%)でしたが、ダートでは3.5%~10.5%(幅7.0%)まで倍近くになっています。

回収率以前に、これほど差があるのであれば、勝率だけにフォーカスしても意味のある因子だと言えます。

【偏差値上位】年度ごとの回収率と勝率

偏差値上位を見ます。上から、偏差値55以上、偏差値60以上、偏差値65以上です。

こちらもなかなかうまく結果が出ているかと思います。偏差値55以上でも安定しています。件数が30.1%と非常に多くて魅力的です。

偏差値が60以上になると回収率はさほど変わりませんが、勝率がさらに1割弱上昇しますので、偏差値に応じた点数化をするのが良いでしょう。

【偏差値下位】年度ごとの回収率と勝率

続いて下位です。上から、偏差値45未満、偏差値40未満、偏差値35未満です。

偏差値40未満は決して件数が少ないわけではないですが、回収率が74%~85%まで変動しており、あてにしにくいです。

より多くの出走馬を含む偏差値45以下では、全出走馬の31.2%を含むにもかかわらず、一貫して80%以下の回収率になっており、有効な因子であると判断できます。

繰り返しになりますが、馬体重下位は、回収率とともに勝率も落ちますので、さらに好ましいのです。

順位化と偏差値化、どちらが好ましいか

順位化が好ましいか、偏差値化が好ましいか、は一概には言えませんが、今回の前走馬体重のケースでは、偏差値化の方が示唆が多いと言えそうです。

これは次のような例を考えれば、直観的にも分かりやすいと思います。

例えば、前走馬体重1位520kg、同2位518kg、同3位516kgだったとします。この3頭のあいだには本来馬体重で説明される強さの差異はないはずですが、順位化では必ず順位付けがされてしまいます。

一方、偏差値化だと、この3頭は多少の差はあれ、あるいは、他の出走馬との兼ね合いもありますが、ほぼ同等の扱いをされることになります。

要するに、

  • 偏差値化の方が情報量が多い、
  • 順位化は分かりやすい反面、もともと持っていたデータの一部を捨ててしまっている、

というようなことが言えるかと思います。

参考偏差値化ではなく順位化の分析はこちら

【前走馬体重の勝率と回収率】順位化してレース内での相対的な強さを反映させる

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  • この記事を書いた人
しがらき

しがらき

週末プログラマー。馬券購入に役立つ独自指数を研究して楽しんでいます。生まれは阪神競馬場すぐ近く、現在は京都市在住で京都競馬場へのアクセスは抜群です。

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