スピード指数

スピード指数を予想にいかして回収率をアップさせる方法

スピード指数を予想にいかして回収率をアップさせる方法

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。


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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)

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■ 2022/12/17(土)阪神9R 赤穂特別


 

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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7766145364,6016,52711.921.329.58584main_1_turf
60以上1,4871,3641,2228,24312,31612.123.133.18185main_1_turf
55以上2,1492,0362,00316,23422,4229.618.727.68182main_1_turf
50以上2,0012,1672,15321,41627,7377.215.022.87881main_1_turf
45以上1,4021,4991,63720,16924,7075.711.718.47578main_1_turf
40以上8779761,00315,35418,2104.810.215.77980main_1_turf
35以上4104525049,61010,9763.77.912.47675main_1_turf
35未満2582753248,1669,0232.95.99.57474main_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1,0857355882,1894,59723.639.652.48389main_1_dirt
60以上2,2822,0101,8928,77914,96315.328.741.38086main_1_dirt
55以上2,8352,9632,80520,72729,3309.719.829.38082main_1_dirt
50以上1,8322,0902,25125,49131,6645.812.419.57880main_1_dirt
45以上9811,1641,22821,39324,7664.08.713.67776main_1_dirt
40以上53056666015,20716,9633.16.510.47874main_1_dirt
35以上27229333210,03110,9282.55.28.27670main_1_dirt
35未満23726530310,98311,7882.04.36.87068main_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8166345555,0367,04111.620.628.58382main_5_turf
60以上1,4131,2871,1817,94811,82911.922.832.88286main_5_turf
55以上2,1332,0662,03815,72321,9609.719.128.48184main_5_turf
50以上2,0572,1272,16821,55627,9087.415.022.87981main_5_turf
45以上1,4651,6411,72720,48525,3185.812.319.17680main_5_turf
40以上8569501,01115,81918,6364.69.715.17677main_5_turf
35以上4064464659,67210,9893.77.812.07374main_5_turf
35未満2482612638,1518,9232.85.78.77269main_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1,1978446792,3135,03323.840.654.08590main_5_dirt
60以上2,2272,0371,8539,13715,25414.628.040.18085main_5_dirt
55以上2,5822,7802,73520,45428,5519.018.828.47782main_5_dirt
50以上1,9082,0772,25425,26231,5016.112.719.88182main_5_dirt
45以上1,0351,1751,32421,64925,1834.18.814.07677main_5_dirt
40以上58965165615,71817,6143.37.010.87773main_5_dirt
35以上33529636910,32911,3293.05.68.88171main_5_dirt
35未満23826124310,90611,6482.04.36.46664main_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
2018135899563094914.223.633.68885year_1__turf
20171251027269799612.622.830.08583year_1__turf
201612397947251,03911.821.230.28687year_1__turf
201511095747211,00011.020.527.98791year_1__turf
201411792877511,04711.220.028.38686year_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
20181741079234972224.138.951.78690year_1__dirt
20171791168334672424.740.752.28285year_1__dirt
20161611188432268523.540.753.07987year_1__dirt
20151391208734869420.037.349.97386year_1__dirt
20141651149032869723.740.052.98891year_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
2018114102956931,00411.421.531.07282year_5_turf
2017130104867901,11011.721.128.88280year_5_turf
201612791798031,10011.519.827.08781year_5_turf
2015144107897981,13812.722.129.99289year_5_turf
201413189958481,16311.318.927.18582year_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
20181801439338680222.440.351.98188year_5_dirt
20171921339334876625.142.454.68691year_5_dirt
201619914111537282724.141.155.08287year_5_dirt
201518713410435578024.041.254.58992year_5_dirt
201417511010633472524.139.353.98891year_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

  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。

「予想はそこそこうまくいくけど、通年で見ると回収率がいまいち」という方は、多分一番効果があると思いますので、是非参考にしてほしいです。以前の管理人がまさにそんな感じでした。

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。

以上のようなデータベースを参考にしていただき、パンダズ競馬で回収率が向上した、という声をたくさんいただいております。ありがとうございます!

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

自分の予想を楽しみながら、回収率を向上させていきましょう!

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