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競馬理論

始めに
競馬理論の多くは根拠のない間違った理論とお考えください。
日本の競馬の多くの競馬理論は、日本の伝統的な賭博の『博打』からきているものと思われます。
丁半博打は全て二分の一で完結する事象です。
競馬もギャンブルと同様に簡単な事象と考えがちですが、実際は複雑な事象で博打ではありません。

競馬発祥のイギリス、西洋では馬券市場を経済のミニスケールと捉え、そこから確率論や統計学が誕生しました。
しかし、日本の賭博文化では、数学的観点から競馬を分析することはなかなか受けいれられず、一発勝負な博打と一緒にされているのが現状です。
その中で、数学的な視点を組み込んだ競馬理論も確かに存在します。
しかし、ほぼ全てが算数の域を出ておらず、数学・理論と呼ぶにはふさわしくないものが溢れています。
現在も多く存在する競馬理論の具体的な問題点を以下に列挙します。

1.サンプル数の量
統計学的に信頼できる数値を割り出すために必要なサンプル数は2000~3000のデータが必要です。
ほとんどの理論はサンプル数が少ないため、信頼性に欠ける競馬理論になります。

2.確率論、統計学の無視
サンプルをもとに理論の構築はしますが、都合の良いデータのみを抽出して、あたかも当たっているかのように述べている競馬理論も多いです。
正規分布において、全ての事象を分析することが必須ですが、上位3頭のみのデータのサンプルだけをとって活用しているといった間違った理論も存在しているそうです。

3.データの間違った認識
これは取り上げるとキリがないので一例を紹介します。
年齢を予想ファクターとして使う場合、1歳、2歳といった一年区切りで使ってしまっている理論もあるそうです。
1年単位で区切れるほど、競走馬の能力値はロボットみたいな成長はしません。しっかりした理論では日数単位で影響度を考慮してます。

このような競馬理論が9割、蔓延しているとお考えください。
では、どのような手法で分析するのが正しい競馬理論なのか?その条件は以下の通りです。

1.ファンダメンタル分析を使用している
2.テクニカル分析を使用している
3.上記、両方の分析手法を使用している。


残りの一割が、上記のような手法を取り組んで競馬の分析、競馬を科学しています。
以下では、ある程度認知されている競馬理論を紹介しますが、この中で競馬理論と呼ぶに相応しいものは『データマイニング』のみになります。

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