2022年3月の競馬予測結果まとめ
AIモデルの第1号となる「MRTPM (version 1)」を2022年2月23日より稼働しました。
このAIモデルによる予測結果を集計します。
現状はAIモデルが1つしか稼働していないので、こちらの結果のみになります。
2022年3月の競馬予測の結果
結果は、予測レース数、当選率や回収率をまとめていきます。
予測レース数
まずは予測レース数を見ていきます。
総レース数に対して、AIモデルで予測できたレース数を示します。
- 全体: 758/1,446 52.42%
- 中央競馬: 54/264 20.45%
- 地方競馬: 704/1,182 59.56%
全体で見ると、約52％のレースに対して予測を行っており、おおむね半分のレースで予測していることになります。
ただし、中央競馬は約20%と低い数値になっています。
これは、中央競馬は新馬レースなどの割合が多いため、予測するために必要なデータが揃っていないレースが多いことが要因です。
地方競馬は60％弱のレースで予測ができています。
当選確率
次に当選確率を見ていきます。
予測した758レースのうち、どれくらいのレースで当選が出たのかを集計します。
1つでも当選が出たらカウントします。
- 全体: 83/98 (84.69%)
- 中央競馬: 8/13 (66.54%)
- 地方競馬: 75/85 (88.24%)
当選確率だけで見ると、かなり高い数値となっています。
全体でおよそ85％のレースで何かしらの当選が出ています。
中央競馬と地方競馬で比較すると、地方競馬の方が当選率が高いことがわかります。
地方競馬の方が、過去レース数の多い馬が多い傾向にあるため、予測精度が高くなると考えられます。
中央競馬のビッグレースでの予測精度を高めるには、過去実績が少ない馬に対する予測方法を検討する必要があります。
馬券種類ごとの当選率と回収率
最後に、馬券種類ごとの当選率と回収率をみていきます。
馬券種類別
まずは馬券種類別にみていきます。
当選率や回収率をまとめました。
当選率は、当選数 ÷ レース数で計算しています。
ただし、複勝とワイドは各レース3つずつあるので、これらは当選数 ÷ (レース数×3)で計算しました。
回収率も同様です。
通常は、合計払い戻し金 ÷ (レース数 × 100)、複勝とワイドは合計払い戻し金 ÷ (レース数 × 100 × 3)で計算しています。
| 馬券種類 | 当選数 | 合計払い戻し金 | レース数 | 回収率(%) | 当選率(%) |
|---|---|---|---|---|---|
| 単勝 | 115 | 38790 | 758 | 51% | 15.17% |
| 複勝 | 874 | 166090 | 758 | 73% | 38.43% |
| 枠連 | 42 | 38610 | 758 | 51% | 5.54% |
| 馬連 | 52 | 51060 | 758 | 67% | 6.86% |
| ワイド | 308 | 142340 | 758 | 63% | 13.54% |
| 馬単 | 26 | 40210 | 758 | 53% | 3.43% |
| 3連単 | 9 | 66070 | 758 | 87% | 1.19% |
結果を見ると、あまりよろしくない結果となりました。
2022年2月は予測レース数が少なかったので、たまたま良い結果になったのだと思います。
現実に近い数値はデータが増えた今回の結果と思います。
今後の課題としては個々の予測精度を上げていかないといけません。
当選している時としていない時の条件の違いなどを分析して、モデルに組み込んでいく必要がありそうです。
馬券種類 × 中央競馬・地方競馬
次に中央競馬と地方競馬に分けて馬券種類別の結果をみてみます。
| 区分 | 馬券種類 | 当選数 | 合計払い戻し金 | レース数 | 回収率(%) | 当選率(%) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 中央競馬 | 単勝 | 4 | 1520 | 54 | 28% | 7.41% |
| 中央競馬 | 複勝 | 33 | 7370 | 54 | 45% | 20.37% |
| 中央競馬 | 枠連 | 2 | 3850 | 54 | 71% | 3.7% |
| 中央競馬 | ワイド | 4 | 5110 | 54 | 32% | 2.47% |
| 地方競馬 | 単勝 | 111 | 37270 | 704 | 53% | 15.77% |
| 地方競馬 | 複勝 | 841 | 158720 | 704 | 75% | 39.82% |
| 地方競馬 | 枠連 | 40 | 34760 | 704 | 49% | 5.68% |
| 地方競馬 | 馬連 | 52 | 51060 | 704 | 73% | 7.39% |
| 地方競馬 | ワイド | 304 | 137230 | 704 | 65% | 14.39% |
| 地方競馬 | 馬単 | 26 | 40210 | 704 | 57% | 3.69% |
| 地方競馬 | 3連単 | 9 | 66070 | 704 | 94% | 1.28% |
中央競馬と地方競馬で分けると大きく差が出ていることがわかります。
結論、地方競馬の方が総じて良いことがわかります。
そして意外にも最も回収率が高かったのが地方競馬の3連単です。
回収率は100％には届かなかったものの、94％を達成しました。
3連単の当選内容を詳しく見てみる
ここで3連単が当選したレースを少し細かく見てみます。
こちらにまとめました。
| レース日 | 場所 | レース名 | 距離 | コースタイプ | 馬場 | 天気 | 払い戻し金 | 予測記事 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2022/03/02 | 高知 | 3R C3ー10 | 1400 | ダート | 重 | 晴 | 3,220円 | 予測記事を見る |
| 2022/03/07 | 高知 | 5R C1C2混合 | 1400 | ダート | 良 | 曇 | 2,990円 | 予測記事を見る |
| 2022/03/08 | 高知 | 3R C3ー9 | 1300 | ダート | 良 | 晴 | 860円 | 予測記事を見る |
| 2022/03/09 | 園田 | 7R C2一 | 1400 | ダート | 良 | 晴 | 43,620円 | 予測記事を見る |
| 2022/03/13 | 金沢 | 7R トレイズ除籍回避記念 | 1400 | ダート | 良 | 曇 | 530円 | 予測記事を見る |
| 2022/03/14 | 金沢 | 7R B24 | 1500 | ダート | 重 | 曇 | 6,310円 | 予測記事を見る |
| 2022/03/15 | 金沢 | 6R 美佳ちゃん結婚13周 | 1400 | ダート | 稍 | 曇 | 3,430円 | 予測記事を見る |
| 2022/03/15 | 高知 | 1R C3ー6 | 1400 | ダート | 良 | 晴 | 1,420円 | 予測記事を見る |
| 2022/03/29 | 笠松 | 6R サラ系C26組 | 1400 | ダート | 良 | 曇 | 3,690円 | 予測記事を見る |
いくつか特徴がありますね。
場所でみると、高知と金沢で大部分を占めています。
そして距離では1400を中心に1300〜1500に集中していることが確認できます。
天気は晴か曇で、馬場が良が多いですね。
3連単の当選の多かった高知と金沢に絞って予測結果を集計してみました。
| 場所 | 馬券種類 | 当選数 | 合計払い戻し金 | レース数 | 回収率(%) | 当選率(%) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 金沢 | 単勝 | 14 | 4310 | 52 | 83% | 26.92% |
| 金沢 | 複勝 | 71 | 12300 | 52 | 79% | 45.51% |
| 金沢 | 枠連 | 5 | 3540 | 52 | 68% | 9.62% |
| 金沢 | 馬連 | 9 | 6080 | 52 | 117% | 17.31% |
| 金沢 | ワイド | 36 | 9560 | 52 | 61% | 23.08% |
| 金沢 | 馬単 | 5 | 6250 | 52 | 120% | 9.62% |
| 金沢 | 3連単 | 3 | 10270 | 52 | 198% | 5.77% |
| 高知 | 単勝 | 23 | 8020 | 119 | 67% | 19.33% |
| 高知 | 複勝 | 155 | 27690 | 119 | 78% | 43.42% |
| 高知 | 枠連 | 9 | 5130 | 119 | 43% | 7.56% |
| 高知 | 馬連 | 15 | 12250 | 119 | 103% | 12.61% |
| 高知 | ワイド | 63 | 21900 | 119 | 61% | 17.65% |
| 高知 | 馬単 | 10 | 12890 | 119 | 108% | 8.4% |
| 高知 | 3連単 | 4 | 8490 | 119 | 71% | 3.36% |
特に金沢については回収率がかなり高い結果となっています。
3連単では198％、馬単や馬連でも回収率100％を超えています。
高知については、3連単では回収率100％は達成できなかったものの、馬連と馬単で100％を達成しています。
レースの場所と距離についてはコースの特性によっては予測しやすいパターンとそうでないパターンがあるかもしれません。
予測データを蓄積するとこういった発見があるので、今後も継続してデータを集めつつ分析していこうと思います。
2022/04/01よりMRTPM (version 2)を稼働しました。
最後にお知らせです。
現在稼働中のMRTPM (version 1)のVersion2が2022年4月1日より稼働しました。
Version1に比べて、データを標準化するプロセスを加えて、データのスケールの違いによる予測への影響を減らしました。
理論的には予測精度が向上します。
今後もVersion 1も稼働させつつ、4月分の予測結果まとめではVersion1と2の結果を比較していこうと思っています。
まとめ
本記事では、稼働中のAIモデル「MRTPM (version 1)」の2022年3月の予測結果をまとめました。
2022年2月に比べて回収率が大きく下がる結果となりました。
今後も予測を続けてデータを蓄積しつつ、改善のために分析を続けていこうと思います。
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