データマイニング(走破タイム型)データ分析

この記事はJRA-VAN「データマイニング(走破タイム型)」がテーマのデータ分析です。ここでいうデータマイニングとは、レース結果を予測するために出走馬を評価するJRA-VANの数値を指します。その着回数と回収率がどうなるのか、次の条件で集計してみました。

JRA 2014年～2019年
重賞競走(平地)とリステッド競走
マイニング予想順位でグループ化

この条件にした理由は、重賞レースしか馬券は買わないって人のためになるデータにすることと、出走馬のレベルがある程度同じレースだけで集計したいからです。対象となったレースは824件。結果はこちら。

マイニング予想順位	1着回数	2着回数	3着回数	出現数	単勝回収率	馬連回収率	3連複回収率
01	148	121	103	824	72	77	63
02	111	97	94	824	77	67	75
03	90	82	92	824	70	60	65
04	78	78	78	824	90	56	49
05	80	60	59	824	77	71	55
06	52	65	57	824	66	55	43
07	34	58	41	822	64	57	89
08	52	57	58	818	78	64	58
09	39	47	43	805	53	43	37
10	27	36	43	785	59	46	50
11	25	21	38	749	49	40	73
12	25	23	34	713	74	51	48
13	21	22	27	650	75	56	84
14	19	20	22	587	40	51	56
15	10	12	23	527	45	34	41
16	10	14	5	442	100	46	39
17	3	8	4	210	39	34	91
18	1	5	2	154	4	19	145

これは同じ条件で集計した「単勝人気順別データ分析」のほうが優れてるっていう残念な結果に。着回数が人気に劣るのは仕方ないとしても、回収率まで劣るようでは指数の価値が無い。最も評価が低い馬の3連複回収率の数字が最も優秀ってのが笑える。みんなが使うからなのか、重賞競走にかぎったデータなのか…。馬券を買う際の参考にしてください。

「馬連回収率」とは馬連を総流しで買い続けた場合の数字です。つまり、その馬が2着以内に入れば馬券は的中っていう計算です。「3連複回収率」も馬連と同じ、総流しで買い続けてその馬が3着以内なら的中です。経験的に連勝式の回収率は、還元率を超えていれば「買い」のパターンです。JRA馬連なら77.5%以上といったように。なぜなら総流しで馬券を毎回買うことなんて現実的にありませんから。見込みのある実力馬だけに相手を絞って買いますよね？

最後に。この記事のデータ作成に使用したSQLを有料会員に公開しています。ユーザーがカスタマイズして利用することも可能ですし、SQLを学習したい方の参考にもなります。