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誰でも分かる!勝てる!競馬クラスター新聞『期待値買い』
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29
競馬
三谷 響
2022年6月16日11:52
2022年9月26日13:54
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競馬クラスター(KC)新聞の最も簡単な活用法「期待値買い」について解説します。
KC新聞と実際のオッズで買うべき馬(馬券)を導き出します!!
目次
① そもそも期待値って、何?
KC新聞『期待値買い』は、読んで字の如く
「期待値より配当が上回る馬券を買うこと」
では期待値とは、一体何の値なのでしょうか?
期待値とは、
「あることを行った結果の平均の数値」
です!
・・・はい、分かりませんね💦
では、少し極端ですが例を挙げて説明します。
くじ引きをするとします。
くじは全部で100個あって当たりは、
1等:5万円 2等:3万円 3等:2万円が1つずつで、あとはハズレです。
このくじ、1回いくらならやりますか?
ここで
このくじをやるべきかどうか判断できるのが、期待値です。
答えは簡単で、
1,000円未満ならやるべき
です。
800円だとして、8万円用意してプラスになるまで引いてください。
なぜか分かりますね?
100個引いたら確実に10万円手に入るから
です。
逆に1,200円だったらどうか。
途中で当たりを引いて運良くプラスになることもありますが、それは
負け戦の中のラッキーパンチ
に過ぎません。
どういう計算をしているかは、下記の通りです。
まずは基本となる期待値の考え方でした。
競馬でもこの例に挙げた1000円のくじと800円のくじがあります。
マイナス収支〇〇円くんのみなさんは、知らず知らずのうちに
1,000円のくじばっかり引いて負けている
可能性があります!
② 「期待値買い」の実績
さて、それでは競馬にどう取り入れたら良いかの前に、この期待値買いの成績を見てみましょう。
これは、KC新聞において
ある一定の勝率を超え、
尚且つ当日の単勝オッズが期待値(ボーダーオッズ)を超えた馬
の単勝をベタ買い(すべて1点100円)した場合の直近1か月の収支です。
さらに…、
昨年の夏競馬の時期の集計
です。
通常の予想をせず
KC新聞と当日オッズで該当する馬の単勝を買うだけ
でこの収支になりました。
冒頭の例で言えば、
くじが1,000円以上の時は買わず、それ以下の時だけ買っているから
です!
800円のくじ引いて勝ちたい!と思った人
は、最後まで読んでください(笑)
③ 競馬クラスター新聞を使って「期待値買い」をしよう!
さあ!それでは、肝心な競馬クラスター新聞を使った「期待値買い」を解説します。
まずは新聞の馬柱を見てみましょう。
【2022年 桜花賞 競馬クラスター新聞】
競馬クラスター新聞とは、過去20年以上のレース結果からRPT(レースパターン)という13段階でレースの波乱度を判定したり、各馬の好走率や想定オッズを示す「買うべき馬の答えがわかる最強の未来新聞」です。
(詳しくは下記のリンクから)
■競馬クラスター新聞とは…
さて、期待値の話にもどりましょう。
いろいろ有益な情報が載っている競馬クラスター新聞ですが、
期待値の計算に必要なのは、赤枠で囲った「勝率」
のみです。
では実際に計算してみましょう。
競馬クラスター新聞の指数順位を示すC人気(クラスター人気)で1番人気のナミュールの勝率は22.2%。
これをもとに期待値(基準となるボーダーオッズ)を出していきます。
確率を理解している人からすれば、「当たり前じゃん」という話です。
これをどう馬券につなげていくかが問題です。
では、4.5回に1回勝つ馬の単勝を買い続けた結果をオッズ別に見てみましょう。
まぁ、これも当たり前ですね(笑)
4.5回に1回しか勝てないなら、4.5倍返ってこないと負け
ますよね(笑)
ちなみに表の一番上の3.2倍というのは、実際の桜花賞のナミュールの単勝オッズです。
他の馬も見てみましょう。
競馬クラスター新聞『期待値買い』では、
原則勝率が8%以上の馬を対象
にしているため、
勝率8%以上の馬
をピックアップしてみます。
『期待値買い』対象馬(勝率8%以上の馬)
続いて、桜花賞の実際のオッズ
桜花賞 2022 単勝オッズ
対象馬の期待値ボーダーオッズと実際のオッズをまとめると...
4頭の対象馬で、
期待値よりオッズが上回った馬
、つまり回収率100%以上が期待できる馬は、プレサージュリフトとスターズオンアースの2頭となります。
考え方を理解するため、期待値を出して実際のオッズが上回っているかどうかという手順で説明しましたが、手っ取り早いのは下記の計算です。
勝率 ✖ 実際の単勝オッズ = 期待回収率
この
期待回収率が100%を超えた馬を買うのが「期待値買い」
です。
100%を超える馬は、勝率に対してオッズがついている(過小評価)状態
で、
逆に下回る馬は過剰評価されている馬
ということになるため、美味しいオッズを判別してその馬のみを買うという手法です。
上記の表では、
ナミュールとサークルオブライフが過剰評価
で、
プレサージュリフトとスターズオンアースが過少評価となり、「期待値買い」の対象馬
となります。
理屈は分かった。
でも、実際勝てんの?
その勝率って正確なの??
ディープインパクトって、いつも1倍台だけど、勝ってたじゃん。
そんな声にお答えします(笑)
「期待値買い」の実績は、前述の通りで
買い続けるとプラス収支になることがある程度の期間で立証
されています。
それと、競馬クラスター データ班は、競馬クラスター有料オープンチャットの重賞予想にて、原則、この期待値買いの対象馬から◎を指名していますが、その成績(2022年1月~6月12日の56レース)がこちらです。
競馬クラスター データ班の重賞予想成績
ちなみに前述の桜花賞は
◎スターズオンアースで単勝14.5倍をGET
しています!!
ただ、
ある程度継続しないとこういった結果にはなりません。
なぜかというと
ディープインパクト(過剰評価馬)が勝つことも当然あるから
です。
勝って的中した時のリターンが大きい馬を買い続けることによって、
じりじりと積み重ねてプラス収支にもっていく
という考え方です。(下表のイメージ)
勝てるのはなんとなく分かったけど、正直毎レースこんなことやるの面倒くさい…
そんなこと言って楽して勝とうとしても、そんなに甘くは・・・あるんです(笑)
期待値買いの対象馬を毎レース(5分前)に告知
してくれたり、
勝率を見ただけでボーダーオッズが分かるツール
を、至れり尽くせり競馬クラスターは用意しているのです!!(
だから新聞買ってねw
)
④ 「期待値買い」便利ツール
最後に「期待値買い」を便利に、スムーズにするための情報やツールをご紹介します!
■ 競馬クラスター オープンチャット
競馬クラスターのオープンチャットは、主に競馬クラスターメンバーが各自の推奨馬やパドック診断、当日の傾向(脚質・トラックバイアス)などをリアルタイムで共有。それぞれの得意分野に特化した情報を発信していきます。
ー-----------------------ー-----------
そしてなんと、
「期待値買い」については、有料オプチャは全レース、無料オプチャは、2レース分を投票締め切り5分前を目安に公開しています
!
競馬クラスター オープンチャット 「期待値買い」のアナウンス
もうこれは自分で計算する必要がなくなりますから、めちゃくちゃ楽です!
オプチャのメインである
メンバー推奨やパドック推奨も見られます
ので、かなりコスパはいいです!!
手動で毎レース出してる データ班のムーンライトさん、お疲れさまです(笑)
ご褒美にTwitterアカウント載せときますw
<ムーンライト@競馬クラスターデータ班 Twitterアカウント>
ー-----------------------ー-----------
<2022年9月25日改訂>
これまでボーダーオッズと一緒に締め切り数分前のオッズも掲載していましたが、確定オッズへの目安でしかないため、今後は記載を取りやめることにしました。
ご自身の購入検討の判断をするタイミングで確認して頂いても結果としては変わらないことと、オプチャに掲出することで投票が寄ってしまうケースもあるようなので、掲載をしないことにしました。
(実際、妙味が消えてしまうからやめてほしいとの声もあり😅)
上記の観点を踏まえて「印・馬番・馬名・勝率・ボーダーオッズ」を記載した表を推奨まとめと一緒に掲出します。
印については、過去20年のC人気別オッズ分析で、
過小時に単回値が下がる場合は❌
過小時に単回値100を超える場合⭕️
となっております。
印別の期待値買い実績はこちらをご覧ください。
単勝期待値買い 詳細分析【中央競馬編】
bookers.tech
■ ボーダーオッズ早見表
競馬クラスター データ班の「デキ過ぎる男」こと ぴろさん が作成した
勝率からボーダーオッズが瞬時に分かる早見表
です。
作成自体は難しくないですが、これを作ろうという発想がさすが!!(身内褒めw)
<ぴろ@競馬クラスターデータ班 Twitterアカウント>
さて、「期待値買い」をしてみたくなりましたでしょうか!?
(
お願いです。なったと言ってくださいw
)
通常の予想もいいですが、期待値を下回るオッズなら「見」することも、競馬で勝つためには絶対に必要なことです!
その基本の考え方となるのが、この期待値という概念です。
ぜひ皆さんの競馬ライフに取り入れて、勝って競馬をたのしみましょう!
(文責:ダンジロー@競馬クラスターデータ班)
【競馬クラスター データ班 Twitterアカウント】
●競馬クラスターデータ班
●ムーンライト@競馬クラスター データ班
● ぴろ@競馬クラスターデータ班
●ダンジロー@競馬クラスターデータ班
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