私は「どういう条件の馬が回収率が高い、あるいは低いのか」ということを徹底的に調べ、その結果を当ブログで公開しています(一部は無料メルマガの読者限定ですが)。
すでに１１項目についてこのブログで公開済みてすが、実際には約４０の項目を予想に利用しています。
つまり約40項目について「こういう条件の馬は回収率が高い(低い)」ということを調べ上げ、各項目のプラスマイナスポイントをすべて勘案して買う馬を決めているわけです。
そしてＧ１レースではこの40項目を10個の分類に分け、全出走馬について各分類のプラスマイナスポイントとその合計値を公表しています。
ここでは各項目について説明と、合計点と回収率の関係について、2019年の日本ダービーを参考に説明しておきたいと思います。
各分類の説明（2019年日本ダービーの具体例）
まず、2019年日本ダービーで公表した一覧をご覧ください。
ご覧の通り、「指数」「位置」「近走」「変化」「馬体」「人」「適性」「調教」「臨戦」「血統」の10分類に分けてそれぞれの得点を示し、一番右にその合計点を表示しています。
そして各分類は以下の様な項目をまとめたものになっています。
<各分類項目の説明>
利用している各種ソフトの指数値に関する評価。
テンの速さ、出遅れ率など位置取りに関する評価。
枠番、馬番などもここに含む。
着順、人気、上がりタイムなど、近走の内容に関する評価。
クラス変動、芝・ダート変更、距離増減、乗り替わりなど前走からの変化に対する評価。
体型、歩幅など馬体に関する内容についての評価。
馬体重もここに含む。
騎手、調教師、馬主など、人についての評価。
距離適性、馬場適性などそのレースへの適性に関する評価。
調教内容や仕上がり具合など調教についての評価。
輸送に関する評価もここに分類。
前走からの間隔や前回休養後出走回数など、レースへの臨戦過程についての評価。
キャリア(総出走回数)もここに分類。
種牡馬など血統に関する評価。
合計点が高い馬が期待回収率が高く、合計点が低い馬は期待回収率が低いということになります。
ただ、どのような項目を重視するのかは人によって異なると思いますし、また項目によっては「自分で予想したものの方が信頼できる」というものも多々あると思います。
そのために分類ごとに得点を表示している部分もありますので、各自で好きなようにご利用いただければと思います。
ちなみにこのレースでは合計点が１位だったロジャーバローズが優勝し、単勝93.1倍の大荒れを演出しました。
合計評価点と回収率の関係
上記の合計評価点がどれくらい使える数値なのかということですが、合計評価点ごとのシミュレーション結果は以下の通りとなっています。
(データ期間：2014年5月~2019年4月、現在の得点付けルールで評価を行った場合の成績を試算)
見ての通り、概ね合計点が大きくなるほど回収率が高く、合計点が低くなるほど回収率も低くなっています。
合計評価点をご活用いただく際には、この表も参考にして下さい。
ただ表を見てもおわかりいただける通り、プラス点が積み重なっても一定程度を上限に回収率はあまり変わらなくなります。
よって「４点以上は狙い目」のような感覚でご利用いただければと思います。
ただ、あくまでもこの表は「現在の評価ルールで過去のデータを集計した試算値」であり、過去データに過剰適合している可能性があることにはご注意下さい。
また、今年のＧ1で評価点が何点の馬が勝ったか、あるいは評価点が高い馬が何着だったかについては、こちらの記事をご参考にして下さい。
また、Ｇ１以外のレースについては気が向いたときにツイッターで公表したりしているので、良かったらフォローしてください。
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