毎レースランダムに一頭を選択して単勝馬券を購入した場合どうなるのか検証

競馬の予想でおそらく一番最悪と思われる賭け方をした場合に的中率、回収率はどのくらいになるのかを知りたかったので試してみました。

シミュレーション環境はいつものごとく自作の競馬予想システム下。

そしてシミュレーションのルールは以下の通り。

  • 対象は2010~2016年に開催された7年分の中央レース
  • レースに出走する馬からランダムに一頭だけ選んで単勝を購入
  • 以上のシミュレーションを10回繰り返す。

結果はこちら。

レース数
231,940
的中数
16,678
的中率
7.19%
平均的中オッズ
10.09倍
回収期待値
72.55%
最大連続的中数
4
最大連続不的中数
158

的中率が7.19%、回収率が72.55%とおおむね予想通りの結果となりました。

単勝を100円で購入したと考えると、総額約2319万円を投資して1682万円は返ってくる=約70年間で637万円の負けという結果になります。

2010~2016年のあいだ単勝1番人気に賭け続けた場合の回収率が80.24%であったことから考えると、やはり回収率の低さは段違いです。

的中率もオッズフィルタを行ったケースよりややましな程度といった感じで、 万が一この方法を実際に試そうものなら負け続けて大きな精神的ダメージを負うことになるでしょう。

ちなみにパチンコを打っている人などで広まっている確率論に確率の10倍ハマリなんてめったにないというものがありますが、 13.9回に1回は当たるという的中率に対して最大連続不的中回数が158と約11倍ハマリを起こしている点は要注目です。

続いてこのシミュレーションの月ごとの回収率の結果を見てみましょう。

回収率が100%を超えた月の数と100%を下回った月の数はそれぞれ以下のようになります。

回収率100%以上
140回
回収率100%未満
700回

ものすごくきれいな数字で分かれましたが、結果は以上のようになります。

1ヶ月すべてのレースで馬をランダムに1頭を選択して単勝を買い続けるというトンデモな買い方でも、 月の収支をトータルプラスで終えれる確率は約16.7%であると言い換えると意外に高い確率のような気もしてきます。

あとこのシミュレーションでの1ヶ月の最高の回収率は344%でした。

この数字だけを見るとランダム買いが少し魅力的に見えてきたりもします。

しかし回収率100%超えの月の内訳を見てみると、ほぼ例外なく運よく数百倍の馬を当てたり、大穴馬券を多く当てたというだけなので、やはり所詮は運任せでしかない模様です。

以上、最悪な馬券の買い方の末路を検証した結果でした。


ちなみにこの検証は、自分が持っている複数の予想ロジックを合体させて、一つの予想ロジックにする方法を模索するために行った検証です。

予想ロジックを合体させる際に各予想ロジックにどれだけの比重を与えるかの基準となる値が欲しかったことから、手始めとして最悪の予想方法のパフォーマンスを知ろうとしたわけです。

この検証に先立って、今一部界隈で話題のAI関連の技術(機械学習とか)で各予想ロジックの比重を決めさせようとしたのですが、結果一部予想ロジック単体の的中率よりも合体後の的中率のほうがかなり悪くなるという問題が発生しました。

そもそも自分の考え方に問題があるのかもしれませんし、試行錯誤をあまり繰り返していないことも原因なのでしょう。

そして迷った挙句この検証に行きついた感じになります。

なんか迷走感が半端ない・・・

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