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パンダス 競馬

競馬ファンが選ぶ歴史に残る名レース10選とエピソードを紹介します。 ・1977年有馬記念 ・2008年天皇賞(秋) ・1999年有馬記念 ・1996年阪神大賞典 ・1998年毎日王冠 ・1989年ジャパンカップ ・1989年マイルCS ・1965年有馬記念 ・1990年有馬記念 ・2012年ジャパンカップ イチゴミルフィーユの掲示板です。競走成績、血統情報、産駒情報などをはじめ、50万頭以上の競走馬、騎手・調教師・馬主・生産者の全データがご覧いただけます。 クラス・枠順・脚質・人気・距離増減・コース変更・クラス変更・馬齢・性別・騎手所属・厩舎所属・騎手・調教師(厩舎)・馬主・血統(種牡馬)・父系統別の成績・回収率データにリンクします。, 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。, 無料とはいえ、人気サイドに偏った3連複などでは決してなく、他社と比べても、結構本気で予想を出している印象があります。, 15点購入とはいえ、7人気の⑧ハギノベルエキプと11人気の④ベルファーリングを逃さず、見事的中させました(198.0倍的中)。, こんな本気の予想を無料で出すのか、と思いましたが、宣伝の意味もあるからかえって下手は打てないのでしょう。, 2レースのみの提供に限定しているというだけで、的中精度は有料のものと変わらないと感じました。, メルアド登録後、送られてくるメールのURLをクリックし、【週末作戦研究室】という無料コンテンツをチェックしてみてください。, 的中率を高めるために人気サイドが中心になりがちな無料予想ですが、ターフビジョンでは人気薄もきちんと組み入れて予想。, メールアドレスの登録のみで気軽に利用できるので、気になる方は【週末作戦研究室】という無料コンテンツをチェックして、回収率向上に役立ててみてください, ※のついたコースは、年間レース数が少なく、各数値の信頼性は低いので注意してください, どの項目も過去5年間(2015-2019)の傾向と、最新年度(2020)が対比できるようになってます。, 回収率80%を境に、過小評価・過大評価が判断できますので、馬券購入の参考になれば幸いです。, 【馬体重プラスはむしろ高評価】馬体重2桁増減で買い目を切るのは回収率的に損失である. パンダズ競馬の説明書 騎手データ(77) 調教師データ(55) 馬主データ(29) 種牡馬データ(62) 競馬場コースデータ(104) 過小評価ファクター(33) 最新リーディング 競馬場別騎手リーディング 近走成績 馬体重・斤量 オッズ・人気 ! こちらのページでは、パンダズ競馬の考え方やコンテンツの見方などをご紹介してまいります。, 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。, 無料とはいえ、人気サイドに偏った3連複などでは決してなく、他社と比べても、結構本気で予想を出している印象があります。, 15点購入とはいえ、7人気の⑧ハギノベルエキプと11人気の④ベルファーリングを逃さず、見事的中させました(198.0倍的中)。, こんな本気の予想を無料で出すのか、と思いましたが、宣伝の意味もあるからかえって下手は打てないのでしょう。, 2レースのみの提供に限定しているというだけで、的中精度は有料のものと変わらないと感じました。, メルアド登録後、送られてくるメールのURLをクリックし、【週末作戦研究室】という無料コンテンツをチェックしてみてください。, 競馬は学生の頃に少しやってましたが、社会人になってからは全く触れないで過ごしてきました。, 結構派手にやらかした経験もあり(競馬以外でも…)、ギャンブルといわれるものには極力近づかないようにしていました。, ところが、30代になってから家族(妻・娘2人)と別居することになり、時間を持て余したろころ、友人に競馬に誘われ、徐々にのめり込むようになります。, 自分なりに予想をして、それが当たるか当たらないかというプロセスは楽しくはあったのですが、年間を通してみると結構な金額をつぎ込んでいることに愕然としました。, そうした中、収支安定化に向けて、自分なりに方法を模索する中出会ったのが、この本でした。, 卍氏のことは馬券裁判として盛んにニュースにも取り上げられてましたから、当時競馬から遠ざかっていた私も存じておりました。, しかしながら、競馬では、必ずしも一番強い馬が1着になるとは限りません。同じ条件、同じメンバーでレースをした場合、おそらく1着馬はコロコロ変わるだろうと思います。, 回収率を高めるためには、的中しそうな買い目を探すことではなく、適正オッズよりも高いオッズがついている買い目を探すこと、つまり、過小評価されている買い目を探し出すことです。, そりゃそうだ、と思うとともに、直観的にこの方法だと自分には合っているな、と感じました。, 競馬を楽しむ方法として、勝ち馬を当てる技術を磨くことは当然面白そうではあるのですが、データを駆使して、投資競馬のようなものを突き詰めるのは、もっと面白そうだと感じたわけです。, そんなわけで、最近の週末は、オリジナル指数に基づいて馬券を買う、というデータ競馬を楽しんでいる次第です。, というところだと思いますが、残念ながら今のところ収支はトントンで100%を超えていません。, 投資競馬の性質からいって、ひょっとしたらこの50%というのは許容した上で継続しなければならなかったのかもしれませんが、2ヶ月続きましたので、さすがに疲弊してしまいました。, 最初のモデルでは、騎手・馬主・調教師といった人に関するファクターを全く取り入れておらず、ここに改善の余地がありそうだ、ということで今現在も試行錯誤しています。, この辺りの情報を扱いだすと、自分のPC内でやっているだけでは、PCの中もアタマの中もごちゃごちゃして収拾がつかなくなるのですよね。, つまり、サイト運営を通じて、さまざまな競馬データを体系的に整理でき、モデルを精緻化していくうえでメリットになると感じ、競馬サイトを作ろうと思ったのです。, また、騎手や調教師のデータベースは検索される需要も一定数ありそうなので、そこからいろんな競馬ファンの方とつながれたら嬉しいな、という思いもありました。, いつか、このオリジナル指数を出走表と一緒に公開できれば、と思っているのですが、まだ満足できるレベルには達していないので、気長にお待ちいただければと思います。, データがメインコンテンツでありこのサイトの特長でもありますが、主にPython(パイソン)というプログラミング言語を利用しています。, そのPythonの中で、非常に便利なPandas(パンダズ)というデータ分析用ライブラリがあり、このサイトを作る上でも、オリジナルの馬券購入ルールを運用していく上でも欠かせない存在となっています。, パイソン競馬でも良かったのですが、なんとなくPandasに愛着があって語呂も良いので、サイトコンセプトを素直に伝えられる名称としてパンダズ競馬としました。, なんか、ダサいですよね。ちょっとダサいな、と思い始めているのですが、いまさらなのでこのまま突き進みます(笑), 国内ではpandasはパンダスと読む方も多いですが、英語圏ではパンダズが正しいようです。, よって、プログラミングミスを避けるため、二系統のルートを用意し、相互に参照して結果が正しいか検証するようにしています。, そちらを利用することも考えましたが、次のようなメリットを感じましたので、自前のデータベースを運用しています。, 3つめの事例で言うとこの記事内のデータなんかもすぐに出せます。あんまり人気のない記事ですが・・・。, 回収率志向では、過小評価された出走馬を自動抽出して購入を続け、負けることは前提としながら、トータルでの回収率100%超えを狙います。, ですから、好走率にあまり言及しないところなどが他サイトと異なり、ひょっとしたら、それが原因で読みにくさや違和感を感じられるかもしれませんが、ご了承いただきたく・・・。, 回収率志向の世界も、昨今、AIとか機械学習とかを耳にする機会が増えてきましたので、私のつたないモデルでどこまで勝負できるか未知数ですが、, ここでいう回収率は、このサイトで一般的に利用しているものになります。オッズ単回・オッズ複回と名付けています。, オッズ単回やオッズ複回は、レースの全部の買い目を購入すると控除率を除いた80%に収束します。, 同じくオリジナル指数を構成するファクターの候補となりますが、こちらはマイナスのファクターとなります。, 基本的にはこれらのファクターを丁寧に紡いでいって、紡いだ結果としてできたモデルに基づいて馬券を購入します。, ところで、いま回収率だけに注目していますが、勝率(的中率)はどのように扱うと良いでしょうか?, まず文句なしに採用するのは①と⑧です。⑧は買い目から除外する意図なので逆の意味でのファクターとなります。, 的中率と回収率がある程度トレードオフみたいになっていて、あまりにも的中率を無視すると回収率は上がっても、全然的中しないという精神的に良くないモデルが出来てしまいます。, モデルを作る際に使用するデータには2種類あって、1つが学習データ、もうひとつが、テストデータになります。, このように2つのデータをきちんと分けることで、モデルの正しさを評価することが出来ます。, 上手くいかなければ、モデルを見直して、もう一度テストデータにかける、ということを何度も繰り返すことになりますので、例えば、2019年に、2018年までのデータを使っていきなりぶっつけ本番でやる、ということは考えられないです。, 先ほどの学習データとテストデータの話とも関連しますが、過剰適合というのは、統計学において、既知データに対しては当てはまりが良いが、未知データに対しては適合できていない状態のことを言います。, 例えば、せっかく何十万件とあるデータを切り刻んでいき、数百件しかないところで回収率が200%になった!といっても、次のタイミングでは50%にしかならないかもしれません。, で、過剰適合に注意せよ、と言っておきながら、このサイト内での私の説明では、出走件数が少なくても回収率がいいですねーとか言ってしまっているところもあります(特にコースデータ)。, モデルを作る際には、ある程度出走件数が多いファクターのみを扱うように注意しています。, 何か回収率が高い要素をたまたま見つけ、なんだろうと考えて無理やり仮説や因果関係を想定するのは良くないです。, 以上のようなことに注意しながら、ファクターを丁寧を紡いでいくと、使えるモデルができます。, おそらく、注意に注意を重ねるほど、100%を超えるのがギリギリくらいのものになります(100%を超えなければやり直し), 経験上、100%を大きく超えるモデルは、もちろん、優秀なモデルである可能性もありますが、過剰適合のリスクが大きいと思います。, 回収率と的中率のトレードオフなどは良く話に出ますが、データ競馬で最もケアしなければならないのは、回収率と過剰適合の関係性だと思っています。, などでカテゴライズしていて、オリジナル指数を作る過程や、その他とりとめのない内容もありますが、自分の備忘録的な意味もあって書き連ねています。, 特定の1つのレースを当てることを志向していないので、正直あまりお役にたてないかもしれません・・・。, こちらは、条件別に成績や回収率を網羅的にまとめたデータベースですから、少しはお役に立てるのではないかと考えています。, どのデータベースも、基本構成は着別度数・勝率・連対率・複勝率・単勝回収率・複勝回収率となっています。, スマホの場合は、こんなに横長だと非常に見にくいので、デフォルトでは着別度数を非表示にしています(PCは表示)。, PCでもスマホでも、各テーブルの左上にある着別度数を[表示]、または、着別度数を[非表示]というボタンを押してもらえれば、テーブルの切り替えができるようにしています。, 脚質というとその競走馬のタイプ、のような感じを受け、その通りなのですが、もともとは「決め手」のことです(①)。, http://next5.jra-van.jp/appli/kyakushitsu3.html, ここもサイトによって違うところですよね、一番割合の多いのタイプを単純にその馬の脚質とすることもあるでしょう。, ところで、逃げ・先行・差し・追込の4分類だと、例えば、最初から最後まで最後尾を追走していた馬も追込に分類されます。, http://faqnavi13a.csview.jp/faq2/userqa.do?user=jravan&faq=faq01_target&id=389&parent=19, ターゲットでは、中団・後方というのがあり、決め手のマクリも増えて、全部で7項目になります。, 追込の派生が後方、差しの派生が中団で、差し馬・追い込み馬を4着内と定義し、それ以外を中団・後方と分類していますので、実際の脚質をより良く反映するものだと考えます。, 中団・後方があることで、差しと追込の意味が生きてきますので、このサイトでもターゲットの基準に合わせています。, このサイトのデータ分析では、平均回収率が80%になるように条件づけて計算をしています。, 3頭立てレースで、1人気、2人気、3人気の投票数(1票100円とします)がそれぞれ300、200、100だったとします。, 総投票が600になりますから売上が60,000円、控除率(20%)を考慮した返還金合計が48,000円となり、, ベタ買いをするということは1票ずつ購入するのと同じなので、それぞれの馬が勝利した時の回収率は、, 簡単な例ですが、ベタ買いだと人気サイドは回収率が悪く、穴馬がくれば回収率が高くなることが分かります。, オッズに反比例させた買い方とは、1人気:2人気:3人気を1/1.6:1/2.4:1/4.8で買うことを意味しますが、, これは計算すると3:2:1となり、結局もとの全体の投票数の比率に戻っているだけです。, そうすると、投票総数は1人気:2人気:3人気=3票:2票:1票ですね。総数が6票(600円)となります。, 人気サイドから穴馬まで幅広く購入する場合は、オッズ単回の買い方でなければ損をしますよ。, さきほどの例でみたように、返還金合計を投票数に応じて分けることになるので、人気サイドで1票しか入れない場合は、分け前の割合が減ってしまいますね。, ただし、オッズに反比例させる買い方、と言葉では簡単に言えても、実際にはなかなか困難であったりします。, 私は人気サイドはそもそも避けるので、いまのところベタ買いで良いかなと考えていますが、この辺りはまだ結論が出ておらず、実戦を踏まえて修正をしていければと思います。, で、そもそもの話に戻りますが、単勝回収率に目をやるのは、過大評価・過小評価を判断したいためでした。, オッズ単回は、もしすべての出走馬を購入していたら80%に収束するので、80%を基準として、過大評価・過小評価を判断することが出来ます。, このサイトでは基本的にオッズに反比例させた金額を購入するように設定していますので、特に指定のない限りオッズ単回を示しています。, ベタ単回を使用するときは、それを必ず明示するようにしています(穴馬の持ってきやすさの評価などで使えます), また、実際の馬券は100円単位でしか購入できませんので、シミュレーションでは10,000円を基準にしてオッズに反比例させて購入金額を決めます。, 教科書というだけあって網羅的で、これ1冊で競馬の全体感が分かるようになっています。ただし、初版が少し古いのでコースの傾向などは変わっています。, こちらも過小評価に焦点を当てた競馬本です。最近の本ですので、どれか1冊買うなら一番おすすめです。, 的中率を高めるために人気サイドが中心になりがちな無料予想ですが、ターフビジョンでは人気薄もきちんと組み入れて予想。, メールアドレスの登録のみで気軽に利用できるので、気になる方は【週末作戦研究室】という無料コンテンツをチェックして、回収率向上に役立ててみてください, ひょっとしたら、私が単にターゲットや馬王を使いこなせていないだけで、何かいろいろ柔軟にできちゃったりするかもです, これは2013年から2017年までの中央競馬芝コースのすべての出走馬を購入した場合の結果をまとめたものです, 投資競馬をやる場合は買い目をどんどん入れていかないといけないので、いちいち計算してられません, 【馬体重プラスはむしろ高評価】馬体重2桁増減で買い目を切るのは回収率的に損失である, 回収率に影響がないけれども的中の良し悪しに影響があるファクターである④⑤を採用し、. ・競馬法第28条により、20歳未満の未成年者は勝馬投票券の購入、及び譲り受ける事は禁止されております。又、弊社では勝馬投票券の購入代行は行っておりませんので予めご留意下さい。 ・勝馬投票券の購入は個人の責任の下で行って下さい。 イチゴミルフィーユの競走馬データです。競走成績、血統情報、産駒情報などをはじめ、50万頭以上の競走馬・騎手・調教師・馬主・生産者・レースの全データがご覧いただけます。 パンダズ競馬の説明書 騎手データ(77) 調教師データ(55) 馬主データ(29) 種牡馬データ(62) 競馬場コースデータ(104) 過小評価ファクター(33) 最新リーディング 競馬場別騎手リーディング 近走成績 馬体重・斤量 オッズ・人気 競馬データベース 競馬データをもとにした分析記事 の2つのコンテンツがあります。 いずれも回収率をテーマにしており、長期的に馬券収支アップを目指す方のお役に立てれば幸いです。 サイトの詳しい説明はパンダズ競馬の説明書をご覧ください。 new! 年度、人気、クラス、重賞グレード、性別、コース、枠順、脚質、競馬場、距離、調教師、馬主、種牡馬(血統)別の成績・回収率データにリンクします。, 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。, 無料とはいえ、人気サイドに偏った3連複などでは決してなく、他社と比べても、結構本気で予想を出している印象があります。, 15点購入とはいえ、7人気の⑧ハギノベルエキプと11人気の④ベルファーリングを逃さず、見事的中させました(198.0倍的中)。, こんな本気の予想を無料で出すのか、と思いましたが、宣伝の意味もあるからかえって下手は打てないのでしょう。, 2レースのみの提供に限定しているというだけで、的中精度は有料のものと変わらないと感じました。, メルアド登録後、送られてくるメールのURLをクリックし、【週末作戦研究室】という無料コンテンツをチェックしてみてください。, 的中率を高めるために人気サイドが中心になりがちな無料予想ですが、ターフビジョンでは人気薄もきちんと組み入れて予想。, メールアドレスの登録のみで気軽に利用できるので、気になる方は【週末作戦研究室】という無料コンテンツをチェックして、回収率向上に役立ててみてください, 勝利数の多い約70騎手を対象にしています。海外騎手は短期免許で勝利数が少なくても、勝率が高いため参考に掲載しています, どの項目も過去5年間(2015-2019)の傾向と、最新年度(2020)が対比できるようになってます。, 回収率80%を境に、過小評価・過大評価が判断できますので、馬券購入の参考になれば幸いです。, 【馬体重プラスはむしろ高評価】馬体重2桁増減で買い目を切るのは回収率的に損失である. パンダズ競馬の説明書です。回収率をテーマにした競馬データベースサイトを個人運営しております。 長期的に馬券収支アップを目指す方のお役に立てれば幸いです。 パンダズ競馬の説明書 騎手データ(77) 調教師データ(55) 馬主データ(29) 種牡馬データ(62) 競馬場コースデータ(104) 過小評価ファクター(33) 最新リーディング 競馬場別騎手リーディング 近走成績 馬体重・斤量 オッズ・人気 国内最大級の競馬情報サイト。ニュース、JRAレース情報・映像、予想、コラム、IPAT連携、競走馬50万頭以上収録のデータベース、地方競馬、SNS、予想大会などを提供。携帯・スマホ版「競馬総合チャンネル by netkeiba.com」とも完全連動。

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2020年12月4日