※2019/11/17データベース最終更新

馬体重・斤量

斤量の影響を考慮する|斤量比(負担重量比)も偏差値化してみよう!

斤量比とは、斤量(負担重量)を馬体重で割った値です。

馬体重そのもので見るよりも、斤量比で見たほうが回収率が安定することを以前見ましたが、

馬体重ではなく斤量比を使おう!回収率向上のためのファクター選び

この記事では、単に斤量比を扱うだけだと、少し勝率を犠牲にしてしまう傾向があることを指摘しました。

そこで、斤量比を偏差値化することで、この辺りを少しカバーできる話を書きたいと思います。


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■ 2019/6/2(日)阪神7R 3歳未勝利

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斤量比だと、斤量比の最小ゾーンで勝率が少し下がる

斤量比には2つのファクターがあります。

私は、それぞれ今走斤量比・前走斤量比と呼んでいますが、予測のタイミングによっては今走馬体重が使えないため、この場合は前走馬体重を使った斤量比を採用します。

これが前走斤量比です。

斤量はどちらの場合もレース当日のものを使います。

本記事では今走斤量比を扱っています。

まず、斤量比そのもので見た場合のデータ傾向をもう一度確認してみます。

斤量/今走馬体重 ダート
単回 勝率 件数 単回 勝率 件数
~0.1075 83 7.7 6,070 81 8.5 11,560
0.1075~0.1100 81 7.9 5,852 86 8.8 9,945
0.1100~0.1125 85 8.2 9,089 79 7.9 13,295
0.1125~0.1150 82 7.9 12,957 79 7.4 16,392
0.1150~0.1175 81 7.9 14,455 79 7.0 16,109
0.1175~0.1200 80 7.3 14,410 79 6.5 14,494
0.1200~0.1225 75 6.3 13,770 79 6.2 12,771
0.1225~0.1250 77 6.3 9,374 76 5.2 7,288
0.1250~0.1300 74 5.5 13,436 74 4.5 8,599
0.1300~ 72 4.5 5,032 57 2.3 2,499

これだけでも十分良いデータなのですが、斤量比が小さくなると途中で勝率が頭打ち、もしくは、少し低下傾向になっています。

馬券ルールを作るときに、斤量比が11%未満に一律何点という処理にするのであればこのままで良いのですが、勝率がせっかく斤量比に対して線形に変化していますので、この直線関係をルールに落とし込めた方が精度が上がるのではないかと考えます。

そこで結果論ではありますが、偏差値化によって勝率が線形を維持できるように変換します。

偏差値化によって斤量比と勝率の線形関係を維持する

偏差値化したデータが次の表になります。

今走斤量比偏差値 ダート
勝率 単回 件数 勝率 単回 件数
~35 5.2 73 6,676 4.1 72 7,133
35~40 6.0 75 9,969 5.0 75 10,870
40~55 6.1 75 15,626 6.1 81 17,055
45~50 6.5 77 19,194 6.4 76 20,852
50~55 8.0 82 16,392 7.3 78 21,585
55~60 8.3 85 15,895 8.4 84 17,477
60~65 8.1 83 10,307 8.6 80 11,269
65~ 8.3 85 6,161 9.1 84 6,711

偏差値最上位のゾーンの勝率が一番高くなりました。偏差値に対しての勝率の線形も維持されています。

偏差値化の意義は、各レースの出走馬の関係性を相対的にとらえることにあります。

偏差値に置き換えたほうが斤量比の勝率への描写力に優れるということなのでしょう。

回収率についても、偏差値化の方が優れています。平等にみるため上位約5~6%の件数で見ますと、

芝・斤量比10.75%未満 回収率83% 勝率7.7%
芝・偏差値65以上 回収率85% 勝率8.3%
ダート・斤量比10.50%未満 回収率83% 勝率8.7%
ダート・偏差値55以上 回収率84% 勝率9.1%

となります。

回収率はわずかと思うかもしれませんが、この1~2ポイントの差は、過剰適合を避けながら回収率100%を超える馬券購入ルールを作る上で、結構大きなものではないかと感じます。

斤量比を偏差値化するのは、レース内での相対的な関係に目を向けるためで、データ競馬では不可欠な処理だと考えています

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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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