展開×脚質×PACE　partⅡ　その後

1/18㈰この記事を投稿したが、なんだか譜に落ちない
言いたいことがまとまらず、横道脱線しまくりのわけのわからない記事になってしまったこともあるだろう
一気に書きまとめず、毎日少しずつ整理していったことをやってみよう
（1/18㈰PM8：00）

day1（1/19(月)）　前回の振り返り＆分析　

前回の記事で定義として定めたことを整理しよう

PACE値（前半3F/上り3F×100）＝レース展開定義

PACE - S PACE <= -3, "High"
PACE - S PACE <= -1.5, "L High"
PACE - S PACE < 1.5, "Middle"
PACE - S PACE < 3, "L Slow"
PACE - S PACE >= 3, "Slow"

実際走った馬のPACE値　-　S PACE（基準PACE値）＝脚質定義

PACE（R) - S PACE <= -3, "High",”逃げ”
PACE（R) - S PACE <= -1.5, "L High",”先行”
PACE（R) - S PACE < 1.5, "Middle",”中団”
PACE（R) - S PACE < 3, "L Slow",”差し”
PACE（R) - S PACE >= 3, "Slow",”追込”

A PACE(Average）　-　S PACE＝予測展開

PACE - S PACE <= -3, "High"
PACE - S PACE <= -1.5, "L High"
PACE - S PACE < 1.5, "Middle"
PACE - S PACE < 3, "L Slow"
PACE - S PACE >= 3, "Slow"

あとは、他のシートを作ってみたり、結果からコメントをつくってみたり…
何を僕はやっているんだ(# ﾟДﾟ)

きっと腑に落ちない点はここなんだと思う

・定義！定義！といっているが、ここの値や考え方について根拠はなく、ただの仮説に過ぎない
・目的、ゴールがわからない

そもそも何のために『展開×PACE×脚質』の記事を書き始めたのか
それはPTグラフを使って展開予測をし、その展開での有利な脚質を見極めるため！なのだ

明日からはまた振り出しに戻って考えてみよう

day2（1/20(火)）　展開の仮説

PACE、展開…ややこしいので、これからは展開をFlowと呼ぶ
前回の記事のときに作成したPACEシートを過去の予想から抽出してみた
（抽出というと聞こえがいいがひたすらコピペの繰り返し）
昨年の6月に予想フォームを今の形式にしたのでそれ以降のデータは反映できなかったが、半年分約380R分のレースFlow、１着馬～３着馬までのPACE値を吸い上げた

PACE値に関しても呼び名を決める

ついでにFlowについても呼び名を変える

Flowは、RPC　-　SPC　の値で早かったのか遅かったのかを決めようとしたのだが、その値が広すぎた
SPCは過去５年以上のレースタイムの中間値から算出していて、開催場所、距離、馬場、馬場状態別で出している

もともと前傾になりやすいコースを加味した上の値のさらに-3（HighFlow）はになるケースはすくなく、ほとんどがＭＦ及びＬＳＦとなる結果になった

ここの基準さえブレなければデータとしては成立するのだが、Flowから見る脚質別勝率を見たいのが目的なので、もう少しバラけるように調整

RPC- SPC <= -2, "HF"
RPC- SPC <= -1, "LHF"
RPC- SPC < 1, "MF"
RPC- SPC < 2, "LSF"
RPC- SPC >= 2, "SF"

簡単に言うと判断値　-３～+３を　-２～2　に変更しただけ

同時進行で、乖離値シートも抽出していくよー
これは予測レースタイムと実際のレースタイムの差を集めていっている
何かに使えるだろうし、どのくらいの値になるかたのしみなところである

見えるかな？
記事作ってるときは見やすいけどどうなんだろ？
PCとスマホでも見え方違うよね

これは約380R分のレースタイムと予測レースタイム（PT）のタイム差を表している
画像の一番右のPMTってのが、その値で-0.05ってことは、誤差が-0.05秒ってことだ
その下が芝で+0.01秒、その下がダートで-0.15秒
このデータは予測タイム算出に使えそうだ

Averageだが、誤差-0.05秒は素直に嬉しい
気分よく眠れそうだ💤

day3（1/21(水)）　脚質の仮説

昨日、展開の仮説を立てたわけだが、それを立証する方法は…ない
なぜなら、これは仮説ではなく定義（定理）なのだから
証明する方法とも言えないけど、以前出したこの記事

ここでの脚質との整合性を見てみたい

それでは今日は脚質の定義を決めよう
前回は

HPC - SPC <= -3, "High",”逃げ”
HPC - SPC <= -1.5, "L High",”先行”
HPC - SPC < 1.5, "Middle",”中団”
HPC - SPC < 3, "L Slow",”差し”
HPC - SPC >= 3, "Slow",”追込”

と定めたわけだがこれも納得はいっていない

HPC（馬の結果PACE値）　-　SPC（基準PACE）　これも　脚質の判断としては間違っていないだろうが、僕が使いたい脚質は、そのレースの流れに対しての脚質

なのでHPC　-　RPC（ResultPACE値）　にしよう

これで流れが速かったとき、遅かったときでも判断値（-3～3）は固定でいけるはず

試しにＰＡＣＥデータに反映してみたが、ほとんどが”中団”、”差し”となり、Flowでの分布は見られなかった

ここでRPCの元となるレース結果タイムを考えてみる

レースタイム＝１着馬のタイム　なのは当たり前だが、上り３F＝１着馬タイムではない
こんな記事を読まれる方は、そんなことは常識だと思う方が多数だと思いますがここをもう少し考えてみる

レース結果からの上り３Fタイムは、残り600ｍ地点に１番早く到達した馬（逃げ馬）から、ゴールに１番早く到達した馬　までに掛かったタイム

先頭で逃げていた馬が１着でゴールすれば、１着の上り3Fタイムがそのままレース上り3Fタイムとなるし、最後方から直線一気で１着となった馬は必然的に出走馬中、最速上りとなる

つまりレースタイムとは、残り600ｍ地点に１番早く到達した馬（逃げ馬）から、ゴールに１番早く到達した馬　この２頭（１頭）からなるタイム

脚質の定義にＲＰＣを使うのであれば、１着馬に対しての評価になる
頭にあることを言語化するのが難しい。。。

脚質定義にしようとしている　ＨＰＣ　-　ＲＰＣ　＝　〇　←ここの値をμ値としよう

μ値が１着馬よりマイナスってことは、残り600ｍ地点で１着馬より前にいたということで、プラスってことは１着馬より後ろにいたってことになる

実際のレース結果を見てみよう

これは、先日行われた日経新春杯のレース結果
H-Rの行がHPC-RPC＝μ値だ
１着馬のゲルチュタールは　  +0.4
２着馬のファミリータイムは　0.0
３着馬のリビアングラスは　  +0.3

さっきのμ値が１着馬よりマイナスってことは、残り600ｍ地点で１着馬より前にいたということで、プラスってことは１着馬より後ろにいた

をもとにみてみると、２着馬のファミリータイムはゲルチュタールよりμ値がマイナスだから、残り3Ｆ地点ではゲルチュタールより前にいたことになる
リビアングラスも0.1だがマイナスなので前にいたということになる
整理すると、残り３F通過順は、ファミリータイム、ほぼ同時にリビアングラスとゲルチュタールで通過したことになる

実際の結果がコチラ

コーナー通過順のどこをみればいいのかわからないが、ファミリータイムが先頭、２番手にゲルチュタール、３番手にリビアングラスだとわかる

PACE値　1　＝　0.33秒　と前回算出したので、ペース値0.1（0.033秒）はご愛敬ということで

もう１つ見てみよう

これは３着同着でワイド5600円が2800円になり悶絶したレースだが、
１着馬　+4.7
２着馬　+1.3
３着馬　-0.7
３着馬　+1.3

μ値からみる通過順は、　３着馬（-0.7）→２着馬（+1.3）、３着馬（+1.3）→１着馬（+4.7）となる（他馬は無視する）

ちょっと見にくいが、コーナー通過順は

１着馬　+4.7（9位）
２着馬　+1.3（5位）
３着馬　-0.7（1位）
３着馬　+1.3（6位）

+1.3で同位置につけていることもわかる
さらに、先ほどのμ値、+8.2という驚異の値を出している馬がいる
7着のバグラダスだ
16番手の位置から猛追してきたのもここのμ値で判断できる


つまりμ値を見ることで、ある程度１着馬とどう闘ったかがわかるのである
これを脚質として定義したらどうだろう

※この定義（理論）に反するμ値の馬もいる　おそらくその値は大負けした…ことによる異常値として処理することとする
そもそも、脚質評価なんてものは、１着馬基準に考えるのであれば、２着～５着までの評価でいまのところはいいだろう

明日はμ値を考えよう

day4（1/22(木)）　Flow×AKT　証明

さて、昨日は脚質を決めるμ値のことについて考えたわけだが、今日はそのμ値と定義を決めよう

一般的に使う”脚質”とは異なるわけだから呼び名も名称も変えよう

脚質をankletype　通称AKTと呼ぶことにする
タイプは👇

このAKTは基本３着以内の馬をデータ蓄積していくので、好走結果を前提に決める

まず逃げた馬がそのまま１着のケースはμ値が0になるわけだから、FRNのμ値は0以下とする
ここが決まればあとはこの数値よりプラス値でいいだろう

何回かμ値を試した結果

FRN＝0以下
STK＝0～1.0
MDP＝1.0～2.0
CHR＝2.0～3.5
FIN＝3.5以上

とする

本当はFRNの上のSSKを作ろうとした
FRNの条件且つ１着馬＝サイレンススズカ（SSK）
でも勝率表示するときに邪魔になると思って却下

そんなこんなでとりあえずPACEデータに反映してみた

ピポットテーブルで作成し、開催別、Flow別、コース別に各AKT別の１着、２着、３着の勝率が数値化に成功した

さぁここからが証明の時間
ここで証明出来なければこの仮説は破綻

以前記事で出した、脚質傾向の記事では、芝2000ｍの全会場を比較している

出た値がコチラ

まずは福島の値に注目してみよう
FRN、STKがそこそこ高く、CHRが最も高く、FINについては0.0％

わかりやすく言い換えると、逃げ・先行・差しも決まるよーってこと

では福島の当時の分析はというと…

どんな感じでしょう
FIN（追込）が決まらないのは馬場荒れになったとしてもあまり後ろからは届かないよーってことかな

それを証明するのがこのデータ

さっきの勝率を１着から３着までを分析したもの
１着馬はSTK、MDPが占めるもののCHRは0％
2着、３着馬はCHRが多いことから、最後追込んできたけど届かなかったーってケースだね

福島は合格ラインかな

北海道はデータ量も少ないしサクサクっと行こう

THE平均が示すように、ＡＫＴは分散されている
ＭＤＰ、ＣＨＲ、ＦＩＮの比率が高いのも洋芝と整合性がとれる

次は、東京と新潟！

新潟、東京共にMDP～FINまでが高い
東京に比べ、新潟のFIN率が低いのは、下り坂で加速がついた状態なのが出ているのかもしれない

このまま中山も見てみよう

FINはほとんどおらずSTK、MDP、CHRが高い比率
直線が短くても逃げることは容易ではなく坂を駆け上がれるかなのだろう

関西へいこう

バランス型というだけあって、比率も散っている
STKの比率が１番高いことからみても、好位値からのスピード維持が重要なのがわかる

先行よりの差しと見立てていたが、実際はMDP、CHR、FINと後傾の勝率が目立つ
やはりここもゴール前の坂が鬼門なのだろう

阪神の１着を見れば一目瞭然だ
先行で押し切ったタイプか、先行勢がバテてFINで差した馬しかいない

瞬発力ではなく、長く使える脚＝STK、MDP、CHRが多いってことかな

FIN87.5％、逃げ・先行馬が有利を裏切る値
だが、１着馬の勝率を見ると…

FRN75％　ギリクリアってことで

おそらく、小倉、中京に関してはデータ自体が少ないのかも
今後、データを蓄積していくのが楽しみだ

思ったより時間が掛かってしまった

一応は自分が納得いく仮説の証明になったので、FlowとAKTは自分の定義とする

明日は予想時のFlowと脚質について考えよう

day5（1/23(金)）　Flow×AKT　予想編

気付けばもう金曜だ
今週のレースに間に合わせたかったが微妙かも

とりあえず、進めていこう

予想FlowとAKTを決めるためにまずはどのPACE値を使うかだが…一昨日？３日前？に、乖離タイムが-0.05だったことを思い出す　
というか、これ使えるだろうとずっと思っていた

レース結果タイムと予測AverageTimeの差が-0.05秒ってことは、そのまま

レース結果タイム≒予測AverageTime

つまり

レースＰＡＣＥ≒予測Average PACE

が成り立つ

予測PACE（以降PPC）　-　SPC（基準PACE）　＝　Flow予測

でいいだろう

判断基準となる値はもちろん結果Flowと同じ値

PPC- SPC <= -2, "HF"
PPC- SPC <= -1, "LHF"
PPC- SPC < 1, "MF"
PPC- SPC < 2, "LSF"
PPC- SPC >= 2, "SF"

AKTも同じ解釈で

FRN＝0以下
STK＝0～1.0
MDP＝1.0～2.0
CHR＝2.0～3.5
FIN＝3.5以上

とする

では、実践編

京都　芝1400ｍ　予測Flow　LSF（ややスローペース）
グラフのSがPPCである

データ不足ではあるが京都のLSF＆SFの勝率はコチラ
FRN、ATKが１着～３着まで比率が高い

グラフ　”S”　近辺でPACE棒が高いのは9.1.6
6はAKTがＭＤＰのため届かない可能性も高い

よって9.1が好走パターンに当てはまる

結果は👇

９→１着　、　１→２着

もう１つ検証
中山　ダート　1800ｍ　予測Flow👉MF

そういえばグラフの青棒、赤棒の説明だけど、青棒が過去３戦から予測したタイムの中間値で赤棒がベスト値
差が少ないのが安定していると捉えれるし差が大きいほど爆発力があるともとれる

１着こそＦＲＮがいないものの、ＦＲＮ、ＳＴＫと前傾の好走率が目立つ

グラフの一番左、11番の馬が予測では３F到達タイムが一番早い
且つ、青棒が高い＝押し切れる逃げ馬判定

そしてもう１頭目立つ馬がSから２頭後ろの12番
ＰＡＣＥ値が高い＆青、赤の差が無い＝安定した走り評価

結果は👇

11→2着、12→3着
１着馬は評価出来ず、FlowもLSFだったので完全的中とは言えないが、予想ツールとしては使えそうだ

今までは各馬の評価だった予想が、レースの質を評価出来るようになった気がする
１週間お疲れさまでした

day5 　アディショナルタイム

１週間かけてこの記事を書いてきたわけだが、競馬玄人からすると

「そんな暇があるならレース映像を見たほうが良い」

と言われそうだ
現に、歴代の師匠からは「前走、前々走のレース映像は見るべきだ」と言われたことがある

だが僕は過去映像を見ようとしない
この記事を書いているように、ワクワクしないのだ

その理由を探ってみた

うまく表現できるかわからないけど、ギャンブルとしての競馬はExcel、スポーツ観戦のように見るのがレース映像なんだと思う

例えば、サッカー好きの人が
「帰って録画みるから試合結果を言わないで！」
と言ったシーンに出会ったことはないだろうか

僕も何度か言ったことがあるセリフだ

結果をしってしまっていたら見る楽しみが減ってしまう＝結果がわかっている競馬レースを見てもワクワクしない

監督志望や、サッカー通の人なら、結果がわかっていても試合を見る人もいるだろう
そういうタイプの人が過去レースを分析するのかな

サッカー好プレー集を見るのが好き＝過去の名馬や名レースを見るのが好き

こんな競馬好きが居てもいいだろう

Excelで予想した馬を応援しながら、競馬レースを楽しむ！
これが僕の競馬の楽しみ方だ

1万文字目指したけど無理だった

面白い考えをする方を見つけた

続き

さて、2月になってまたひっそりと追加していこうと思う

１月の終わりにこんな記事を書いた

この記事を書いて、Flowには早い遅いだけでないことを知る

Flowはレースの流れ
その流れの構造＝Foamとでも言うか

Foam（構造）には縦長　と　団子（一団）
そして縦長のなかに、分断（１頭大逃げなど）がある

これをExcelで表すとしたら…
そのことを記録していこう

Foamを考える

例えば、FlowがHF（ハイFlow）でも縦長の分断構造であれば逃げの１頭が残る可能性はあるし、SF（スローFlow）で縦長であれば逃げ有利、団子であれば上り3F勝負となる
展開を読むには、FlowにプラスしてFoam（構造）が必要なのだ

Foamはシンプルに残り600ｍ到達地点の先頭から最後尾までの距離が長ければ縦長、短ければ団子となる
そのままタイム換算できるので
残り600ｍ到達１位タイムと最後の馬のタイム差　
が〇〇秒以内なら団子、以上なら縦長としよう

そうなると分断はどうするか…

いくつか仮説を立ててみたがしっくりくるものが無い
そもそもレースを見ればいいだろと思うが、この目的はあくまで予想で使うためだ
そのためにも結果から定義を確立することが必要だ

そして気付く（気付くまでに２日かかった）
分断はFoam（構造）ではないということ

構造を４角形の箱と例えると、底辺の長さが残り600ｍ到達１位タイムと最後の馬のタイム差、高さが出走頭数としたとき、分断はこの箱の中のことなのだ

つまり箱の中の”状態”

分断か均等か
これを表す定義として、

残り600ｍ到達タイムの中間値　-　残り600ｍ到達タイムのアベレージ

重心がどこにあるかで箱の中身を見てみることとする
マイナス値であれば真ん中より後ろが多い（数頭の大逃げなど）、プラスであれば真ん中より前の馬が多い（遅れている馬が数頭）

ここは定義とせずに数値をそのまま出すこととする

これでFlow×構造×状態　＝　展開　の出来上がりだ

予想側にも同じ定義として表示するようにした

Flow耐性を見る

レース結果から、「この馬早かった、遅かった」という結論ではなく、「この馬このレースのFlowに乗れた、乗れなかった、乗れなかったが抗って好走した」

こんな評価をするようになりたい

だから各馬の評価はFlow耐性とする

真乖離値👉予測タイムと実タイムの差と予測アベレージタイムと結果アベレージタイムとの差の乖離値でこのレースのFlowに乗れたか乗れなかったかをみる

評価は、MFT（予測前半３Fタイム）とMLT（予測上り３Fタイム）とPMT（トータルタイム）で判断

前半3F乖離評価
±0.3秒はFlowに乗れた👉◎
±0.6秒はそれなりに乗れた👉　〇
±0.6秒以上は乗れていない👉△

上り3F乖離評価
-0.3秒以下はFlowに対して脚を使えた👉◎
+0.2秒～-0.3秒はFlowに対してはそれなりに脚を使えた👉　〇
±0.3秒以上はFlowに対して脚を使えていない👉△

PMT乖離評価
これはタイム乖離値よりかは着順評価とする
1着～３着👉◎
4着、5着👉〇
6着以上かつ乖離値+0.5以下👉△
乖離値+0.6以上👉空白

とする

ここはザックリと定義で良し

次に、この乖離値評価からFlow耐性をつくる

◎〇△空白の組み合わせから
Flow最適
Flow適応
Flow不適
評価外
を決める

MFT乖離評価="◎",MLT乖離評価="◎",PMT乖離評価="◎","Flow最適",
MFT乖離評価="◎",MLT乖離評価="◎",PMT乖離評価="〇","Flow適応",
MFT乖離評価="〇",MLT乖離評価="◎",PMT乖離評価="◎","Flow適応",
MFT乖離評価="◎",MLT乖離評価="〇",PMT乖離評価="◎","Flow適応",
MFT乖離評価="〇",MLT乖離評価="〇",PMT乖離評価="◎","Flow適応",
PMT乖離評価="◎",PMT乖離評価="〇"),"Flow耐性",
PMT乖離評価="◎",MFT乖離評価="〇",MLT乖離評価="◎",MLT乖離評価="〇",
PMT乖離評価="△",PMT乖離評価="","評価外"

そして、MFT乖離とMLT乖離から向きFlow方向を決める

そしてFlowを値にしたもの

今回のレースのFlow値　から　向きFlow値を　足した値で向きFlowの決定

この向きFlowは、馬名と共にデータとして残し、次走に向きFlowとして参照させる

2/10時点でここまでとする

10000文字超えた(*^▽^*)