TARGET frontier JV(ターゲット)で回収率が上がらない長期的に損する人の使い方

   


TARGET frontier JV(ターゲット)の使い方はカンタンで便利なものです。しかし、データ分析としては不十分であることは基本的な知識として知っておく必要があります。

ターゲットで回収率が上がるどころかマイナス収支から抜け出せない。うまく使いこなせているはずなのに結果がでてこない人は以下の点に気をつけてみるといいでしょう。

古いデータが回収率を下げる

ターゲットは過去30年分以上のデータを利用できますが、そのデータの質をJRAが定期的に変更しているため古いデータは足を引っ張る可能性があります。

たとえば、ダートの厚さが変更された以前のデータをそのまま使うことはリスクになります。芝でもエアレーションなど地盤に手を加えることが当たり前になっておりデータはランダム性を帯びてきました。

1年前の同じ時期で馬場が違うと好走パターンも変わるのが普通です。これが過去データ分析の限界であり、過去に強く依存すると返って回収率を上げる機会を棄損することになりかねません。

レース映像を見直していない

ツール重視の人は面倒くさがるのがレース映像のチェックです。JRA-VANデータは、もとが回収率100%を生み出すデータを提供していないため数字をいじるだけで回収率が100%を超える可能性はかなり低いでしょう。

数字にしていると分かりにくいですが、実際に馬場を見ればデータの差異を実感することができます。こうした細部の違いを改めるのが本当の意味でのデータ分析ですが、これを実践できる人はどれだけいるのか。

私の実践を通して言えることは、面倒くさがるほどデータ分析の精度が落ちることを体験してきました。今では、リアルタイムな変動で好走馬を特定するまでになりましたが、そのためのシステムに莫大なコストを支払ってきました。

弱いデータをトレースしない

逃げ馬は毎年のようにプラス収支になることが知られています。これは強いデータと言えますが、これを狙って獲ることは資金的に無理があります。

どうして狙いにくいのか。それは激走馬にランダム性が含まれるからです。まず、数量的に毎年同じ馬場というのはあり得ません。

芝なら雨の降り方で馬場の荒れ方が変わってきますし、芝より安定して見えるダートであっても微妙に違っていて当たり前です。

この点から過去に良い結果をだしていても弱いデータなら再現しない可能性のほうが高くなるでしょう。

トリガミを避けてはいけない

短期的な視点ではトリガミは意味ないように見えますが、長期的にはトリガミが損失を和らげていることがあるため一概にリスクになるとは言えません。

特にトリガミは人気の買い目で起こるわけですから、よく当たる馬券を除外することはシンプルに損失となってしまうことがあります。

トリガミをどうするべきかは馬券の買い方も影響しています。ABテストを通して良い結果を得られる方がを選んでみてください。

トリガミだから避けるのではなく、保険になるようなトリガミではないか、一度は考察してみる必要があるでしょう。

TARGET frontier JV(ターゲット)まとめ

このようにデータを扱うことには間違った認識が固定化されてしまうなど一定のリスクが存在しています。ただ、お金をかけて分析すれば良い結果が得られるとは限らない。

このことが分かれば他にどうするべきか分かってくるのではないでしょうか。それぞれがデータ分析をするのは非常に効率が悪く喜ぶのは主催者だけ。

競馬データに強い専門のデータ分析サイトを利用する方が、ロジックの面から見てもコストを下げつつ回収率アップの機会が増やせるように思います。

JRA-VANを使った競馬予想スタイルは、あまりに個人負担が大きく、本当にやるべきことに集中できていると断言できるでしょうか。

たとえば、レース映像だけを極めてみようとすれば間違いなく今までとは違った景色が見えてくるようになります。

私たちの脳は情報を省略化することで敵から身を守る快適さを手に入れてきました。その敵が現代にはいない以上、その省略機能は単純な見落としにつながっています。

あらゆることを省略化していることに気づかず競馬予想しているうちは上手くいかなくて当然でしょう。競馬予想とした漠然なプロセスではなく、自分が得意とする真にやるべきことに目覚めれば結果は変わってくるはずです。

URA競馬新聞

 

競馬で勝てる、たった1つのロジック

競馬予想で勝つ方法はこれしかありません。それは【現在」をデータ分析すること。

過去データを見て予想が上手くいくわけないのです。なぜかって!?そのシンプルな理由を今から解説します。

それは、省略された過去データで予想しているからです。現在を構成する情報が何か考えてみてください。気温や風の変化、馬場や競走馬の変化、調教師や騎手の心理的な変化もお互いに作用しています。

それなのに、ギリギリまで削り取られたデータだけで予想するのだから上手くいくわけがない。つまり、その逆をいけば競馬で勝つことができるわけです。

そう誰も手をつけられなかった当日のデータ分析で変化に沿って馬券を構築すること。現在を知るデータ分析のハードルは高いです。なぜなら、理論から構築する必要があるからです。

あえて前人未踏の地に踏み込むことにしました。そのために1億円と10年の研究を必要としました。そして、ついにAIを取り込んだアプリを完成させることができました。

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