【實用商業app】重賞競馬毎週末の予想を公開|最夯免費app-綠色工廠好玩App

重賞競馬は、オッズの偏りから勝ち馬、穴馬を探し出し過去の統計データと照合することで高的中率を実現。さらにオッズ分布からレース傾向を予測し勝負レースを絞り込むことで高い回収率をたたき出しています。「オッズ統計解析」は、統計学に基づく科学的な競馬予想理論。

■脅威の的中率を生み出すオッズ解析理論

当アプリの競馬予想（買い目）は資産運用実績のある「オッズ統計解析プログラム」から提供しています。

これは、JRAの過去20年のレースにおけるバックテスト、3年間のフォワードテストを行い、今もなお現役で利益を生み続けているプログラムなのです。

高的中率はもちろん、安定した回収率を実現することを目的とした買い目構成となっています。

最近では「オッズ分析」という言葉を耳にしたことがある人も増えてきたかと思いますが、実際のところピンとこない、ホントに当たるのか？などと疑問に思われている方も多いのが現実でしょう。馬が好きな人は「数字だけで何がわかるのか？」と思われるかもしれません。ほんとにそうでしょうか？

オッズは掛け金に対する配当の比率です。これはそのレースに投資する人全ての投票によって決まります。言い換えれば、すべての情報の集約結果がオッズに反映されているとも言えるのです。

オッズを深く分析していくと実に様々な情報が見えてくるのです。ではオッズから何がわかるのでしょう？

オッズ分布からレース展開や馬券戦略を考えてみましたが、果たして本当にその通りになるのでしょうか？過去のオッズ分布を検証してみると、その仮説が信頼性のある場合と当てにならない場合とが出てきます。これは確率の話です。

例えば、あるパターンのオッズ分布で出現率(実際にそうなったケース)が70％の場合と20％の場合であれば、前者はかなり信頼できる仮説と言えますが、後者の場合は全く当てになりません。過去のデータを検証するということは、例えばオッズの分布を見て「おそらくこういう展開だろうな?」と頭で想像するのではなく、統計学の見地から「実際に過去そうなったもの」、「そうなる確率が高かったもの」を判断材料にするということです。きわめて論理的かつ科学的アプローチなのです。

当サイトがお客様に支持され好成績を残せているのは、JRAの過去20年間35,000にも及ぶレースの検証に基づく確かな買い目配信を行っているからなのです。

オッズは出走直前の締め切り間際まで刻々と変化していきます。時間軸でのオッズの変化について考えると、分析を行うのはいつの時点のオッズで行うのがよいのか疑問が沸きませんか？必的競馬予想の馬連はその検証結果から、朝9:40時点での分析で最高のパフォーマンスが出るようパラメータ調整されています。ただ、瞬間的にオッズが大きく動くことはよくあることです。そこで、9:40までの時系列オッズを分析することで瞬間的なブレを補正するのです。

もう一つの狙いは、逆にこの瞬間的なオッズの動きを分析することです。何らかの理由で瞬間的に大きなお金が動くことはよくあり、人気薄でありながらこのようなオッズの動きをする馬が連対に絡むことは多々あります。

また、時間を追うごとに強力に票を集める馬がいたり、何らかの情報が出て人気馬が出走前までに急激に票を落とすなど、様々な動きが時系列オッズから見て取れます。

必的競馬予想では、過去のレースを馬券種別ごとに出走頭数や得票傾向、オッズ分布などからパターン化し分類しています。メインのオッズ分析プログラムは、JRA過去20年間35,000レースのパターンを108に分類（サブは84パターンと64パターン）、そのパターンごと全ての買い目における出現率のデータを持っています。これらの時系列パターンを、過去の検証に基づき分析し、買い目に取り込むのが時系列分析です。

乖離分析、時系列分析以外にも多くのオッズ分析を行い買い目を生成していますが、これらの分析手法は株やＦＸのテクニカル分析に似ています。株やFXの世界でのテクニカル分析は、主にチャートや出来高といったデータから売買を判断しますが、会社の業績、国際情勢、経済実態などで売買を判断するファンダメンタル分析と並んで投資手法として確立されています。

さらに、株やFXの世界ではこのテクニカル分析を利用し過去のデータを検証することにより、どのタイミングで売買すれば利益が出るかを割り出し、機械的にトレードをするシステムトレードの分野も進んでいます。

ッズ分析を用いた過去データの検証に基づく資産運用の考え方は、正にこのシステムトレードの考え方そのものです。お客様一人ひとりは「よく当たるから利用する」というスタンスで構わないのですが、長く競馬と付き合って行くことを考えれば、やはり安定した利益を生み続けることは必須なのです。