競馬ラボのΩ(オメガ)指数をどう使うか?その2

オメガ指数
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データは使い方次第

「競馬は記憶のゲームである」などと昔は言われ、「前走は最後の直線で不利があった」とか「この馬の兄弟はバチャバチャの不良馬場で圧勝した」などという自分だけ記憶のデータが美味しい馬券に繋がっていた。

しかし、今はそんな情報はネットには溢れており、「自分だけが知るお得なデータ」というのは無いに等しい。よってデータそのものの有用性ではなく、データの使い方で他人との差をつけるしかない。

スピード指数も同様に、当初はその手法もデータも限られた範囲の者しか知ることはなく、その者達に取っては強力な武器であったが、今は皆が同じ装備で戦っているので、次は武器の使い方で差をつけるほかない。

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オメガ指数の有効な使い方とは

私が使おうと思っている「Ω指数(オメガ指数)」も同じことで、競馬ラボ(無料で登録できる。)から誰でも見れる数値であり、指数が高い馬を買えば単にそれで勝てるのかというと、そんなに単純なものではない。

では、どうやって利用するのかというと、以前の記事で「他馬との比較において、人気馬の取捨選択に使う」という結論になったが、それではわざわざこの指数を見るほどでは無いと言う感も拭えない。

そこで、もう少し掘り下げて考えてみる。まず、思いつくのがオッズとの比較で、例えばこんな2頭(名前は仮名)
マキバーオ オッズ 3倍 Ω指数 95
ペルサー  オッズ 5倍 Ω指数 97
とあった場合、指数の高いペルサーの方が「お得」ではないかという見方。

本来、スピード指数理論では、こういう隠れた実績馬を指数から導くのが得意であり、当初は力を発揮していたのだが、既に述べたとおり現在はこの指数をみんな知っており、その上で他の要素をも加味してオッズが形成されているため、そう単純に「お得」であるとは言えなくなっている。

また、ここで大事なのは、オッズと比較する際に覚えておかなくてはいけない事実があるということ。それは、「勝ち馬は人気どおりにきている」ということ。1番人気が最も勝率が高く、2番人気が2番目に勝率が良く、以下人気と勝率は完全に対応しているのだ。

当たり前のようだが、これは実は凄いことだと思う。プロ野球の順位予想等をみると分かるように、実は普通「当たらない」ものだと思う。それから考えるとオッズが正しいというのは「ビッグデータ」の正確性と有用性を表すひとつの結果であるといえる。

ただし、オッズ(人気)と順位は比例するが、オッズ(人気)と回収率はそうではなく、1番人気の回収率は1番にはなっていないということは、押さえておかなくてはいけない。

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実際に買うべき馬の指数は?

すこし脱線したが、オメガ指数の使い方の検証に戻ろう。

オメガ指数については、本来の使い方である指数の高いもの(おおよそ人気と比例する)を買うのは、(お得度)からも回収率の点からもいいやり方とは言えない。

また、レース結果をいくつか見てみても、指数が高いのにオッズが低い(指数が100近い割に単勝が5倍もつくような場合)、指数理論から本来買うべき馬はあまり馬券なっておらず、逆に指数が低いのにオッズが高い(指数が80しかないのにオッズが2倍)ような場合のほうが馬券になっていることが多い。

ただし、それは私の実感であり、データを集計した訳ではない。しかし、繰り返すようにデータを集計する手法は今や誰でもできるから、ここは敢えて感覚に委ねている。

少し、方向性は見えてきた。次はいくつか印象的なレースについて検証、検討してみたい。

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