競馬新聞で予想してもプラス回収率にならない勝ちにくいシンプルな理由

競馬新聞で予想してもプラス回収率にならない勝ちにくいシンプルな理由

競馬新聞は、誰でもカンタンに予想できるよう配慮されされているため掲載情報は最低限のものになります。

競馬新聞には一番重要なものが欠けているのをご存じですか。それは、レースや競走馬の価値です。

この価値が分からないため単純な数字比較をするしかなく、それで理解できても3番人気以上は厳しいでしょう。

3番人気までしか買わない人なら競馬新聞で足りるかもしれませんが、それ以上の配当を狙うなら他の手段を併用する必要があります。

競馬新聞を使うと結論をだしやすいと感じているなら、それはとても危険な兆候と言えるかもしれません。

なぜなら、シンプルな情報だけの方が予想しやすくても、それは導かれた結論の精度が上がっているとは限らないからです。

この錯誤が生み出す不利益は無視できないものですが、あまり深く考えたことがない人は結構いると思います。

競馬新聞で予想する行為は最低限のものであり全てではないことを意識しておきましょう。

JRA-VANを利用すると有利になるのか

競馬新聞から1つ進んだ競馬予想をするならJRA-VANを利用するのが最も手軽な方法になります。

過去レースなどの表層的なデータ分析なら誰でもできるようになるため5番人気までならカバーできる実感がありました。

競馬予想では1~5番人気まで把握できれば馬券の8割はカバーできる計算なので十分と言えるでしょう。

6番人気以降は魔境であるため何の方策もなければ流し相手に留めておくのが賢明です。

ただ、6番人気以降の激走馬を絞ることができれば、あとは人気馬に流せば何かしらは当たるので爆発力のある馬券運用が期待できます。

1~5番人気の組み合わせはよく当たりますが、今の隙がないオッズでは重視した組み合わせでないと十分なリターンは期待しづらい。

どこを重点的に買うべきか意識しておかないと、よく当たるがプラスにはならないという事態が発生します。

JRA-VANの限界

JRA-VANの優位性は、あくまで利用者に委ねられているため基本的なデータ分析やデータの見方を知らないと錯誤を生み出すだけの結果になってしまう。

つまり、それ相応の努力を要するため多くの時間を必要とします。

いまどき片手間で分かることは大体オッズには反映されているので十分な価値があるとは言えません。

競馬をデータだけで表現できるだけの情報量がないため、基本的には情報不足になることを予め理解しておく必要があります。

競走馬は50戦にも満たないキャリアの中で真面目に走ったり、遊んで走ったり、成長したり、衰えたり、やる気がなくなったりしています。

つまり、競走馬が負ける理由は腐るほどあるからこそ、いかにして馬券を買うのかという部分にこだわる必要があるのです。

ほとんどの人は、見た目の数字を気にして平たく無難に予想を当てようとします。しかし、これは明確に間違っていますが気づけるでしょうか。

人間の直感が非常に役に立つことは理解されるが、時として、この直感が数学的には正しくないことで大きな不利益を受けることがある。

一番分かりやすいのは、「誕生日のパラドックス」でしょう。

これは41人の人がいれば、90%以上の確率で、70人の人がいれば、99.9%以上の確率で、誕生日が同じ人がいるのですが直感的はそう思えない。

これが「パラドックス」と呼ばれるのは、論理的な矛盾がある、という意味ではなく、あくまでも一般的な直感に反している点にあります。

ここから分かることは、わずか0.1%のために5倍以上の人が必要になること。競馬の回収率でも同じことが言えるのです。

あなたが回収率を1%上げようと考えるのなら50倍の努力が必要かもしれない。ならば、それを2倍の努力で達成する方法はあるのか。

こういう思考に切り替わるようになると必要とするべき良い情報が何なのか分かってくるようになります。

競馬は人より1,250倍の努力をしないと勝てないと分かれば、これから自分がやるべきことも変わってくるはずです。

1000万馬券はデータ変化量で見つかった

CTA-IMAGE 予想力を重視する限り好配当に巡り合う可能性は低いままです。なぜなら、馬柱やJRA-VANにあるデータは強い馬を見つけるためにあるからです。予想力に頼るほど堅い配当しか当たらず利回りが低くなってしまう。この悪循環を断ち切る、たった1つの方法があります。それは、リアルタイムにデータ分析すること。レース発走直前までデータ変化を見ていくことで過去データからの予想が、いまこの瞬間にフォーカスした予想に変えることができます。競馬新聞にある情報はすでに古いことは分かってる。でも、他に方法がないんだ!そういう方のためにデータ分析ライブを始めました。必ずや好配当の当て感の違いに気づかれるはずです!