馬体重・斤量

【馬体重別の勝率・回収率】基本の馬体重分析(読み方はばたいじゅう)

更新日:

関連データベースはこちらをご覧ください。

参考 馬体重510kg以上の勝率・回収率分析

競走馬の体重と勝率の関係は、かなり相関が高いです。馬体重を重視しないという方もいるようですが、明らかな傾向がありますのでうまく利用したいです。

また、馬体重への注目が、馬券購入者全体で見た場合に少し軽視されているのか、馬体重と回収率にも正の相関が生じています

つまり的中率が高くなるほど回収率が高くなるので、非常においしいファクターと言えます!

まずは、レース当日に発表される馬体重そのものを分析したうえで、最後に、馬体重を起点とした「馬体重・斤量」に関する様々なファクターについて整理したいと思います。

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馬体重別の成績・回収率

20kgで区分した馬体重ごとに成績と回収率をまとめました。

まず言えるのは、芝コース・ダートコースともに、勝率が綺麗に上昇していることです。単勝回収率についても、勝率ほどではないですが、馬体重が重い方が良くなっていることが分かります。

馬体重が増えると勝率が高くなる、という事実は、馬券購入者には広く知られていることですから、勝率の違いは当然ながらオッズに織り込まれていきます。

しかし、ここで見られるように馬体重と回収率に正の相関関係がみられるということは、全体でみるとオッズへの反映は完全ではなく、馬券的な妙味を生じさせることになる、といえるでしょう。

数値が多いので、着別度数の表示・非表示の切り替えをうまく使ってくださいね!
芝|馬体重別の成績・回収率(2013-2017) ※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turf
~4101371391933,4223,8913.57.112.17473turf
410~4304615175608,1829,7204.710.115.87377turf
430~4501,4781,6651,65920,35225,1545.912.519.17781turf
450~4701,9701,9712,02622,05528,0227.014.121.37981turf
470~4902,4772,3412,30423,73530,8578.015.623.18383turf
490~5101,1491,1601,07110,66414,0448.216.424.17882turf
510~5305224184194,4965,8558.916.123.28480turf
530~1541331201,4021,8098.515.922.58582turf

ダート|馬体重別の成績・回収率(2013-2017) ※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dirt
~4102534421,4231,5241.63.96.66165dirt
410~4301401802054,3304,8552.96.610.86674dirt
430~4508869571,04515,01617,9044.910.316.17878dirt
450~4701,5361,5701,71120,33025,1476.112.419.27880dirt
470~4902,5362,5812,54527,20234,8647.314.721.07983dirt
490~5101,6441,6571,47115,58020,3528.116.223.47982dirt
510~5301,0749659128,65311,6049.317.625.48486dirt
530~3963053252,9543,9809.917.625.88382dirt

数字の羅列だけでは面白味がないので、グラフ化してみます!まずは、勝率です。

馬体重別の勝率(2013-2017) ※障害戦除く

このように可視化すると、直線的になり気持ちが良いですね!

体重が重いほど強い馬、というのは一般化して良い事実と言えますね。

興味をそそられるのは、芝とダートの違いです。

グラフを見るとダートの方が傾きが大きく、ダートコースの方が馬体重の影響が高い、とされていることが良く表現されています。

一方の芝コースでは、右肩上がりのグラフになっているものの、上位では頭打ちの傾向が見られ、ある程度の馬体重になると、強さは上限に達してくる、という見方が出来そうです。

続いて、回収率です。

馬体重別の単勝回収率(2013-2017) ※障害戦除く

回収率も、勝率ほど顕著ではないが、勝率同様に右肩上がりの傾向が確認できます。

芝コースで一部反転しているものの、それ以外は、全体的に馬券妙味が表現されたグラフになっています。

上の表やグラフを見ますと、おおむね馬体重510kg以上は高回収率ファクターで、馬体重430kg以下は低回収率ファクターととらえて良さそうです。

馬体重510kg以上の成績・回収率

まずは、妙味ありと判断できそうな馬体重510kg以上を詳細に見ていきましょう。

ALL|馬体重510kg以上の成績・回収率(2013-2017) ※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surface
6765515395,8987,6648.816.023.08480surface
ダート1,5341,3171,28012,10016,2319.517.625.58485surface

芝|馬体重510kg以上の成績・回収率(2013-2017) ※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turf_year
20171451131191,1801,5579.316.624.27978turf_year
20161651261361,1891,61610.218.026.48986turf_year
2015133981051,1841,5208.815.222.18682turf_year
2014131111881,1961,5268.615.921.68878turf_year
2013102103911,1491,4457.114.220.57677turf_year

ダート|馬体重510kg以上の成績・回収率(2013-2017) ※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dirt_yearyear
20173102612432,4953,3099.417.324.68483dirt_yearyear
20163132692702,4593,3119.517.625.78083dirt_yearyear
20153202842532,4453,3029.718.325.08586dirt_yearyear
20142962412332,4073,1779.316.924.28383dirt_yearyear
20132952622812,2943,1329.417.826.88690dirt_year

芝コースについては、5年平均回収率は高いものの、年度ごとにみるとで見ると76%~89%とバラツキがあります。的中率を追い求めるならともかく、回収率の向上を前提にすると、積極的に評価するファクターではないかもしれません。

ただし、重量馬は勝率が高いので、回収率がバラツキはあるにせよ平均的な水準、あるいは少し上回る水準に落ち着くのであれば、このようなファクターは拾っておくのも一案ではあります。

高回収率ファクターだけに注目すると、基本的に的中率が下がる方向に邁進してしまいます…中回収率かつ高勝率も重要なファクターです

ダートはどうでしょうか。芝とは異なり、ダートの510kg以上は、回収率が80%以上で安定しており、評価できます。出走件数も14%ありますので十分です。

繰り返しになしますが、ダートの重量馬は、勝率も回収率も両方高いファクター、ということが重要です!

ダートの方が芝よりも回収率と馬体重の関係が強く出るのは、ダートレースにおける勝率の顕著な傾向が、顕著過ぎてオッズに反映されきれていないのではないか、と考えています。

馬体重430kg以下の成績・回収率

続いて、低回収率の方も見てみましょう。

ALL|馬体重430kg以下の成績・回収率(2013-2017) ※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surface
70876384513,01515,3314.69.615.17677surface
ダート1992452966,6217,3612.76.010.16571surface

芝|馬体重430kg以下の成績・回収率(2013-2017) ※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turf_year
20171771661932,7573,2935.410.416.38476turf_year
20161561681822,8023,3084.79.815.38179turf_year
20151361571652,5773,0354.59.715.17580turf_year
20141171261552,4972,8954.08.413.76972turf_year
20131221461502,3822,8004.49.614.96977turf_year

ダート|馬体重増加430kg以下の成績・回収率(2013-2017) ※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dirt_yearyear
20174564681,3531,5302.97.111.66579dirt_yearyear
20164067661,4291,6022.56.710.85972dirt_yearyear
20154044461,3031,4332.85.99.17163dirt_yearyear
20143730521,3241,4432.64.68.26967dirt_yearyear
20133740641,2121,3532.75.710.46471dirt_year

芝コースは80%を上回っている年もありますが、勝率も低いので、思い切って低回収率ファクターとして良いと考えます。

ダートはひどいですね。勝率も回収率も低いので典型的な低回収率ファクターです。

芝が13%、ダートが6%の出走件数ですので、そんなに少なくない数字です。

当然ながら、馬体重は馬の成長とともに増えるので、上位クラスでは軽量馬自体が出現しない場合もあります。この点の考え方について、下の方でまとめています。

まとめ

軽量馬は、的中率・回収率ともに下がるので、回避したいですね。430kg以下が目安です。一方、重量馬は、芝は年次でバラツキが見られるため、採用は微妙ですが、ダートは一貫して妙味のある状態となっており510kg以上はプラス評価ができます。

馬体重・斤量関連のさまざまなファクターをどう扱うか

便宜上、当日と前走の馬体重を、今走馬体重・前走馬体重と区別しますね

さて、最も基本的な馬体重の分析ということで、まずは、当日発表される今走馬体重を用いて分析を行いました。

もちろん、これはこれで意味はあるし、かつ、的中率と同じ方向を向いているから価値があるということでした。

しかしながら、今走馬体重を使って予想をするにあたっては、2つの問題があります。

■ 第一は、実際のレース予想において、今走馬体重は当日にならなければ分からない、という点です。

予想の仕方によってはこれでも良いのかもしれないですが、柔軟に利用することが難しいです。私自身も、買い目を選ぶ指数は当日朝までに出してしまいたいので、今走馬体重は実際には使っていません。

おそらくはこれが要因で、データ競馬をやっている人の中には馬体重そのものを利用しない、という方もいるようです。

ようするに、データ派にとっては、不便なんです

これを解決する1つの手段として、前走馬体重への注目があります。前走なので、何となく有用なファクターにはならなさそうな感じがするのですが、実際に分析してみたらどうなるのでしょうか。この問いには別の記事で答えたいと思います。

■ 第二に、より本質的な問題として、今まで見てきたような馬体重分析は、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頭なりの中での馬体重の多寡、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です!

この観点は、馬体重以外のファクター(特にスピード指数)でも同様であり、ちょっと面倒ではありますが、データ競馬をやっていくうえで避けて通れない側面であり、データ競馬であることを活かせる側面でもあります。

その、とあるレースの中の相対的な関係性を分析するには、

  1. 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)
  2. 正規化(数値を平均を0・分散を1になるように変換する)

という2つの方法があります。

①の順位化の場合、

順位への置き換えは容易ですが、各順位のあいだは等間隔に評価されてしまいます。1位と2位がほぼ拮抗して、かなり引き離されて3位、という場合に、1位・2位・3位のあいだは、等間隔に評価されるデメリットがあります。

②の正規化の場合、

間隔の違いが適切に描写されることが、順位化に対するメリットです。しかし、計算が必要となるのはデメリットです。データ分析で馬券購入ルールを作るのであれば、エクセル等で何らかの計算処理をすると思うので、あらかじめフォーマットさえ作っておけば継続的に利用できます。

ところで、②の正規化について、実際の運用上は正規化計算で良いのですが、こうして記事化する場合は、分散が1の指数だと、数値が小さすぎて非常に分かりにくい。そこで本質的な部分を変えずに分かりやすくするために、偏差値を使います。

正規化と偏差値化のあいだの関係は単純で、正規化の0が偏差値では50、正規化の±1が偏差値で±10になる、というだけです。

①②の比較の話に戻ると、それぞれメリット・デメリットがありますが、どちらがより優れた分析方法ですか、と問われると、当然、回収率向上のために分析を行うのですから、回収率指数の形成により役立つファクターを採用すべき、というのが答えとなります。

ここまでで、今走馬体重、今走馬体重順位、今走馬体重偏差値、前走馬体重、前走馬体重順位、前走馬体重偏差値の6つのファクターが現れました。これらは互いに相関しあうので、複数採用するのではなく、一番自分にとって良さそうなものを1つ選ぶことになります。

馬体重関連では、斤量と馬体重との比である斤量比という概念があり、斤量比の今走・前走・順位・偏差値化、と考えていくと気が遠くなりそうですが、続けて記事化しようと考えています。

さらに、馬体重関連では、休養明け増減や、馬体重履歴(過去○走での増減傾向)なども検討するべきファクターです。

順位化・偏差値化はデータ競馬で重要な考え方ですので、少し冗長ですが馬体重をテーマに網羅的に記事にしてみます!

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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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