私のブログの読者であれば競馬予想において多かれ少なかれデータ分析をする機会があると思います。
今回ご紹介する本はそのデータ分析をするにあたってぜひ一度は手に取って読んでもらいたい本です。
データ分析するにあたって多くの競馬ファンが陥りがちなことを巧みに指摘し、どのように馬券で勝てるデータを探し出せばよいのという点について論理的に詳しく述べています。
なお、この本で紹介されている「休み明け」を初めとしたデータのいくつかは今では効かなくなっていますが、それでもこの本には学ぶ価値がたくさんあります。
一通り読めば明日からデータ分析の方法が大きく変わること請け合いです。
ということで、以下役に立つと思うポイントを挙げていきます。
逆張り＝過小評価されている馬を狙う
馬券で稼ぐためには「期待値が高い馬券」を買うことが重要なのは今さら言うまでもないですが、期待値が高い馬とは「多くの競馬ファンから過小評価されている馬」に他なりません。
この「過小評価された馬を狙う」というのはどいうことなのかについて、この本では徹底的に語ってくれています。
なぜ過小評価された馬を狙うのが重要なのか、そしてどのように過小評価された馬を見つけていくのかということについて、「休み明け」を例にかなりのページを割いて解説しているのです。
また、同じく過大評価されている馬を取り除くことにも言及しています(＝この本ではデトックスと呼んでいます)。
私がこれまで説明してきたような、高い期待値の条件を満たす馬にプラス点を、低い期待値の条件を満たす馬にマイナス点を付けるという方法を具体例を交えて説明してくれているわけです。
先ほど述べたように今では有効でないデータも多いのですが、「回収率85％程度のちょっちだけ良いデータ」を探しているのであればヒントの宝庫だと思います。
データ分析のコツや注意点
「対象データのオッズには上限を設ける」「分析に必要なデータ数」「親データ→子データの絞り込み」「複勝回収率はなかり重要」などデータ分析を行う上での注意点やコツも読んでおいてほしいものばかりです。
私は分析する際の対象データを2～8番人気に絞っていますが、この本のように単勝20倍以下で絞るような方法も一理あると思います。
誰かと同じような評価の切り口だったとしても分析対象データを変えることで異なる結果になることは十分にあり得ますので、ぜひあなたにあった分析対象を独自に選んでみて下さい。
あとは分析対象データ数と結果誤差の関係はとても参考になりました。
的中率が10％の予想法において、調査対象データ数が100件の場合と1,000件の場合の信頼度の差がどれくらいなのか、この本に載っている計算式で計算できるのはとても便利です。
調査対象データ数が100件の場合に回収率のブレが47％もあることを知れば(つまり回収率80％の予想なら127％にも33％にもなり得る)、サンプル数が少ない馬券術など実践では使い物にならないことがわかるはでず。
私の中でぜひ知ってほしいと思ったのはここで挙げた2点ですが、この他にも巻末の袋とじなども含めお宝データがゴロゴロ載っていますので、これらをヒントにあなたの予想精度を高めていってもらえればと思います。
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