競馬について徒然と

競馬について適当に書きます. ちょっとtech系風味も入れて.

メモ: いろいろな血統理論について ②ブルース・ローのファミリーナンバー

以下の続き

kun432-keiba.hatenablog.com

ChatGPT DeepResearchで調査した結果を自分で簡単にまとめたもの。なのであっているかどうか?は知らない、あくまでも自分のメモ。

ブルース・ローのファミリーナンバー

  • 1895年に刊行された C. Bruce Lowe の『Breeding Racehorses by the Figure System』
  • サラブレッドの母系を基礎牝馬ごとに番号で整理する考え方
    • 母→母→母……とさかのぼった一本線を、家系ラベルで呼ぶ仕組み
    • 血統表にある family 1、family 5、16-h、というような表記がこの整理法の名残
  • 手法
    • イギリスのクラシック競走(ダービー・オークス・セントレジャー)の勝ち馬を多く出した母系上位に並べる。
    • 勝ち馬を最も多く出した母系を 1号族、次を 2号族、というように番号を振る。
    • つまり、「母系の地図」ではなく、クラシック勝ち馬をどれだけ出したかで母系をランキングしたもの。
  • メリット
    • 母系を素早く見分けられる。
      • この馬は1号族、この馬は16-h、と言えば、長い牝系の履歴を辿らなくても、どの母系グループに属しているかが分かる。
      • 同じ母系でも枝分かれがあった場合は、1-a、1-b、1-x のように細かく分けることができる。
        • 同じ大きな母系の中でも、後世に大きな影響を与えた牝馬の子孫を別枝として扱える。
    • 現在でも、セールカタログや血統表で、馬名の横にファミリーナンバーが付けられることがある。
    • いわば、母系の名字 みたいなもの。
  • ただし・・・
    • 「若い番号ほど強い」ということではない。
      • 過去の英クラシック勝ち数に基づく順位であり、1号族だから必ず優秀、20号族だから劣るという単純なものではない。
    • 当時の集計対象はかなり限定、かつ、時代の流れに伴い、競馬の条件・繁殖環境・血の広がり方も変化。現代にそのまま適用できるわけではない。
      • 現代のmtDNA 研究において、伝統的な 母系と遺伝学的な母系は必ずしも完全一致しないことを示している。
      • 古い血統記録には取り違えや記録上のズレが含まれる可能性がある。
    • 例: 1号族
      • Tregonwell's Natural Barb Mare という基礎牝馬にさかのぼる、現代サラブレッドの中でも非常に大きなファミリー。
      • 1-a、1-b、1-c……のように多数枝分かれして細分化が進み、同じ1号族でも枝によって実質的な中身が違う。
      • 「1号族」という大分類よりも、どの枝か?近い世代にどんな牝馬がいるか?のほうが現実的。
  • 現代における位置づけ
    • 血統理論というより血統「整理法」に近い。
    • 母系を追うときの共通言語としては今でも便利。
    • 現代の遺伝学
      • 競走能力は1本の母系だけで決まるものではない。
      • 父系・母系・多数の遺伝子・育成・調教・馬場・故障リスクなどが競走能力に影響する。
    • ファミリーナンバーは母系を番号で整理した歴史的システムではあるが、あくまでも血統地図の「入口」として使い、能力判断はもっと広く見るべき。

メモ: いろいろな血統理論について①

血統理論にもいろいろあるようで、ChatGPT DeepResearchで調査して、その結果を自分で簡単にまとめてみた。なのであっているかどうか?は知らない、あくまでも自分のメモ。

要約

  • 競馬の「血統理論」は、大きく二つに分かれる。
    1. 血統表の並び方から適性を読む経験則
      • ブルース・ロー
      • ドサージュ
      • ラスムッセン・ファクター
      • ニックス、など
    2. 実際のDNAや統計で確かめる現代遺伝学
      • MSTN(ミオスタチン)遺伝子
      • ミトコンドリアDNA
      • 毛色遺伝子
      • 遺伝率
      • ゲノム近交
  • (さきに)結論
    • 前者は、今でも「考えるきっかけ」にはなるが、単独で高精度に勝ち馬を当てる道具とは言いにくい
    • 後者は、「何がどこまで分かっているか」をかなり限定的にはなるが、明瞭に示してくれ、同時に一次文献と公的機関の説明がそろっている
      • MSTN: 距離適性
      • mtDNA: 母系の追跡
      • MC1R・ASIP・STX17: 毛色
      • 近交の悪影響
      • スピードの遺伝率
  • 実際に使う場合
    • 1つの理論や1つの遺伝子だけで能力全体を判定するのは危険
    • 古い血統理論は 「仮説づくり」と考える
      • 例: ニックスやドサージュ
        • この配合は短距離寄りかもしれない
        • この父系と母父系は相性が良さそう
    • 現代遺伝学は「狭い問いへの検証」と考える
    • 競走能力は、毛色のような単純形質ではなく、複数の遺伝子と管理・調教・馬場・レース展開などの環境要因が一緒に効く量的形質
  • 日本
    • 過去30年ほどで近交が有意に増えており、主因は Northern Dancer と Sunday Silence の影響が大きい ー 「アウトブリード血統」や主流血脈から少し距離を置いた配合に、今後価値が出る、という見方

競馬血統理論と遺伝学の主な節目

  • 1895 : Bruce Lowe が『Breeding Racehorses by the Figure System』を刊行
  • 1947 : Federico Tesio が『Il Purosangue』を刊行
  • 1974 : Franco Varola が『Typology of the Racehorse』を刊行
  • 1997 : Marianna Haun が『The X Factor』を刊行
  • 1999 : Rasmussen & Faversham が『Inbreeding to Superior Females』を刊行
  • 2002 : Hill らがサラブレッド母系の mtDNA を検証
  • 2008 : STX17 と芦毛・メラノーマ感受性が報告
  • 2010 : MSTN と距離適性の強い関連が報告
  • 2020 : 全球サラブレッドでゲノム近交の上昇が報告
  • 2022 : 近交で「そもそも出走する確率」が低下すると報告
  • 2023 : 英国で距離別スピードの遺伝率が再推定
  • 2024 : 日本サラブレッドの近交上昇が報告

主な血統理論・遺伝学的知見の概要

  • 注: 「証拠感」は、再現研究の多さ・機序の解明度・公的機関での実装状況をもとにした本稿における整理。
項目 起源 要旨 実務上の意味 主な弱点 証拠感 代表出典
ブルース・ローのファミリーナンバー C. Bruce Lowe, 1895 母の母の母…という一直線の母系を番号で整理した 母系整理の共通言語になる 番号順位そのものの予測力は弱く、mtDNAで再解釈も必要 Lowe 1895、Hill 2002
ドサージュ理論 Vuillier 系譜、Varola 1974、Roman 2002 特定の名種牡馬の影響を点数化し、スピード寄りかスタミナ寄りかを見る 距離適性の仮説づくり ルール依存が強く、現代血統ではカバー不足もある Varola 1974、Equibase/TrueNicks
インブリードとアウトブリード 古典原理、JRA/JBBA解説 2023 インブリードは「似た遺伝子を重ねる」、アウトブリードは「偏りを薄める」 配合の基本設計 競走能力は量的形質なので単純化しすぎると危険 JBBA/JRA資料
ラスムッセン・ファクター Leon Rasmussen & Rommy Faversham, 1999 同じ名牝を別の子孫ルートから5代内で重ねる 名牝の影響を意識した配合 実例重視で、査読研究による広い検証が乏しい Rasmussen/Faversham 1999、BloodHorse
ニックス 近代サービス化は TrueNicks, 2008 父系と母父系の「相性」を統計で見る 種牡馬選び・購買の一次スクリーニング 相関と因果を混同しやすく、標本数問題がある TrueNicks、JBBA解説
テシオの配合理念 Federico Tesio, 1947/1958 最良の牝馬を最良の種牡馬へ、ただし相性と体型を丁寧に見る 配合設計の姿勢・原則 偉大な実務知だが数理モデルではない Tesio 原著書誌、後世の要約
Xファクター大型心臓説 Marianna Haun, 1997 大きい心臓がX染色体経由で伝わるという説 母系・ブルードメアサイアー重視の説明に使われた 論争的で、主要な現代ゲノム研究で確立した単一座位ではない Haun 1997、BloodHorse、現代レビュー
MSTN ミオスタチン Hill ら, 2010 C/C は短距離、C/T は中距離、T/T は長距離寄りになりやすい 距離適性の推定、交配計画、育成方針 能力全体を一遺伝子で決められるわけではない PLOS 2010/2018、JRA、OMIA
母系と mtDNA Hill ら, 2002 ミトコンドリアDNAは母からしか伝わらないので、母系チェックに向く 母系の真偽確認、系譜再評価 「良い母系=速い」と単純には言えない Animal Genetics 2002
毛色遺伝学 MC1R 1996、ASIP 2001、STX17 2008 栗毛・鹿毛・青毛・芦毛・白毛のかなりの部分は遺伝子で説明できる 登録、繁殖予測、健康リスク管理 毛色は能力予測の主力ではない UC Davis、OMIA、JRA
競走能力の遺伝率と距離適性 Velie 2015、Sharman & Wilson 2023 距離向きは比較的遺伝しやすい一方、時計そのものは環境の影響が大きい EBV/育種価、距離適性の見極め 解析法しだいで数値が変わりやすい Animal Genetics 2015、Heredity 2023、レビュー
ゲノム近交退化とポリジーン適応 McGivney 2020、Hill 2022、Watanabe 2024 近交が進むと多様性が下がり、能力・健全性に悪影響が出うる。能力は多遺伝子で形づくられる 人気血統への集中を見直す、ゲノムでアウトクロスを探す 閉鎖血統ゆえ「救済」の選択肢が限られる Sci Rep 2020、Proc. R. Soc. B 2022、JES 2024

いろいろあるな・・・

とりあえず次回以降でそれぞれ見ていこうと思う。

JRAウェブサイトのレース結果画面のクエリパラメータ

JRAのサイトはいろいろスクレイピング対策が行われていて、例えば、レース結果とかだと以下のURLになる。

https://www.jra.go.jp/JRADB/accessS.html

このURLに直接アクセスすると

www.jra.go.jp

多分パラメータエラーと表示されていると思う。

しかもこのURL、各レースごとの画面を遷移しても常にこのURLになるという凝った作り。

各レースごとのURLはこんな感じ。

https://www.jra.go.jp/JRADB/accessS.html?CNAME=pw01sde1004202303080120230903/AE

上記のようなクエリパラメータを付与するようになっている。でこのURLはいきなりアクセスできる。

www.jra.go.jp

おそらくレース結果は検索でキャッシュされてもいい、というかむしろキャッシュされることを期待しているのだと思う。

このCNAMEというやつだけども、どういう法則があるのか見てみた。

pw01sde1004202303080120230903

まず最初はよくわからない。

pw01sde10

で、その次。これは競馬場コード。JRA−VANと同じ。

04

こうなってるので、上の例だと新潟。

"01": "札幌"
"02": "函館"
"03": "福島"
"04": "新潟"
"05": "東京"
"06": "中山"
"07": "中京"
"08": "京都"
"09": "阪神"
"10": "小倉"

次が年次。

2023

回次。

03

日次

08

レース番号

01

次が日付

20230903

で問題はこれ

/AE

これがちょっとよくわからない。

でChatGPTに色々聞く中で、これは「カウンター」なのではないか?という仮説を立てた。9月3日の新潟の1〜12Rについて聞いてみた。

User: これを一種のカウンターと考えればいいのではないでしょうか。FFまで来たら00に戻ってまたインクリメントする。

AI: はい、その通りです。16進数の範囲 00 から FF をカウンターとして考えると、それは0から255までの256通りの値をカウントする循環カウンターとして機能します。FF の次にインクリメントすると、カウンターは00 に戻り、再びインクリメントが開始されます。このようなカウンターは、循環的な動作やリセット機能を持つシステムでよく使用されます。

例えば、デジタル時計の分の部分は60までカウントして0に戻る循環カウンターとして機能します。同様に、16進数の 00 から FF の範囲も、256のサイクルで循環するカウンターとして考えることができます。

User: はい、でそのカウンターの概念で考えた場合に以下の数値の差異は出せますか?

AE
63
18
CD
82
37
EC
A1
56
4B
00
B5

AI: 了解しました。16進数の範囲 00 から FF をカウンターとして考える場合、与えられた16進数のリストの各値間の差異を計算します。

以下の手順で計算します:

各16進数を10進数に変換します。
隣接する値の差を計算します。もし結果が負の場合、256を加算して正の差異を得ます(これはカウンターが循環するためです)。
計算を行います:

AE (174) から 63 (99) への差異: 99 - 174 + 256 = 181
63 (99) から 18 (24) への差異: 24 - 99 + 256 = 181
18 (24) から CD (205) への差異: 205 - 24 = 181
CD (205) から 82 (130) への差異: 130 - 205 + 256 = 181
82 (130) から 37 (55) への差異: 55 - 130 + 256 = 181
37 (55) から EC (236) への差異: 236 - 55 = 181
EC (236) から A1 (161) への差異: 161 - 236 + 256 = 181
A1 (161) から 56 (86) への差異: 86 - 161 + 256 = 181
56 (86) から 4B (75) への差異: 75 - 86 + 256 = 245
4B (75) から 00 (0) への差異: 0 - 75 + 256 = 181
00 (0) から B5 (181) への差異: 181 - 0 = 181
結果として、ほとんどの16進数のペア間の差異は181となっていますが、9番目のペア (56と4B) の差異は245となっています。

でこれをいくつかの日、競馬場で確認してみると、すべてこの法則になっていた。10Rだけがちょっと違う。

となると、あとは1R目がどういう風に生成されているか?が分かれば機械的に生成できる。ただ、これはちょっと分からなかった。唯一わかったのは、

User: 2023年3回新潟7日目1R: 34
2023年3回新潟8日目1R: 64
2023年3回小倉7日目1R: 66
2023年3回小倉8日目1R: 96
2023年3回札幌7日目1R: 25
2023年3回札幌8日目1R: 55
提供していただいたデータをもとに、1レース目の16進数の値のロジックを考察します。

まず、各競馬場ごとの7日目と8日目の1Rの16進数の値の差を計算してみます。

新潟:64 - 34 = 30
小倉:96 - 66 = 30
札幌:55 - 25 = 30
すべての競馬場で7日目と8日目の差が30となっています。

次に、異なる競馬場間での8日目の1Rの16進数の値の差を考察します。

新潟と小倉:96 - 64 = 32
新潟と札幌:55 - 64 = -15(これは256をベースとしたモジュロ計算を考慮すると、241となります。)
この情報から、以下の仮説を立てることができます:

同じ競馬場での連続する日の1Rの16進数の値の差は一定(この場合、30)である。
異なる競馬場間での差は一定ではないが、何らかの法則性やパターンが存在する可能性がある。
具体的なロジックや法則性を特定するためには、さらに多くのデータや、この16進数の値を生成するシステムの背景情報が必要となります。しかし、上記の仮説をもとに、さらなるデータの分析や推測を行うことができます。

同じ競馬場で土曜と日曜で一定の法則はある模様。

2週に広げてみた。

User: もう少し検証してみましょう。

2023年3回新潟3日目1R: BC
2023年3回新潟4日目1R: E4
2023年3回新潟5日目1R: C5
2023年3回新潟6日目1R: F5
2023年3回新潟7日目1R: 34
2023年3回新潟8日目1R: 64

AI: 提供していただいた2023年の新潟競馬場のデータをもとに、1レース目の16進数の値の差を計算してみます。

3日目から4日目:E4 - BC = 28
4日目から5日目:C5 - E4 = -1F(これは256をベースとしたモジュロ計算を考慮すると、237となります。)
5日目から6日目:F5 - C5 = 30
6日目から7日目:34 - F5 = -C1(これは256をベースとしたモジュロ計算を考慮すると、35となります。)
7日目から8日目:64 - 34 = 30
この結果から、以下の観察ができます:

ほとんどの日において、連続する日の1Rの16進数の値の差は30となっています。これは以前のデータと一致しています。
しかし、4日目から5日目、および6日目から7日目の差は30ではありません。これは、何らかの特別な事情や例外が存在する可能性を示唆しています。
特定の日や条件において、16進数の値の差が一定でない理由を特定するためには、さらに詳しい背景情報や、他の関連するデータが必要となるでしょう。しかし、大まかな法則性やパターンとして、連続する日の1Rの16進数の値の差が大体30であることは確認できます。

うーむ、週ごとに一定の法則はあるけれども、連続しているわけではなさそう。

現時点では、各週・各競馬場ごとの1R目の値さえ取ってくれば後はロジックで生成できそう。

plotlyで隊列の可視化をリッチにした

以前やったこれ

kun432-keiba.hatenablog.com

kun432-keiba.hatenablog.com

最近pandasやstreamlitなどを使って某競馬サイトのデータを可視化した自作ダッシュボードを作ろうといろいろやってて、その一環で、前回の隊列の可視化を更に進めてみた。

以前やったときはmatplotlibでやったけど表現力があまりない感じで、もうちょっとなんとかしたいということでplotlyを使ってみた次第。plotlyはほんとに表現力高いし、データのもたせ方によっては例えば1角から4角まで順に隊列をアニメーション表示、みたいなこともできるっぽいのでいろいろ遊べそうな感じです。

実はBIツールも色々触ってみたのだけど

  • データ入れてちまちま可視化していくならやっぱり楽
  • BIツールの中ではTableauが多分一番グラフとかの表現力はありそう、ただ個人的にあのインタフェースは苦手・・・・
  • ただそれでも微妙にかゆいところに手が届かない感

ってことでいろいろ調べてたらstreamlitやらplotlyなんかを見つけて、もうこれならpandasをベースにしつつPythonで書けばいいんじゃないかというのが最近の結論。別のところで機械学習とかもちょっとやってて(競馬とは関係ない)、Pythonの書き味にもだいぶ慣れてきたので、しばらくはPythonで色々やるつもりです。

Kindle Unlimitedで見つけたこの辺は最初の一歩としてはまあまあ良かったです。

20230114レース回顧(中山・中京・小倉)

この日はまだ良かったんだけどね。。。

目次

中山

雨の影響もあり、芝は圧倒的先行有利。枠はやや外枠ぐらい。 ダートも雨で外枠先行有利だけど、こちらはマクリがチラホラ。いずれにせよ外差しは全く来ていない。

中山01R 未勝利・牝 (ダート1200m)
  • 1着シュヴァルツリーベ、ハイペースを番手で押し切る。タイムも優秀。
  • 2着レアジーニアス、同じく。着差はついたけど3着には0.7差つけてる。こちらで標準タイムぐらい。
  • 13着パルフュメ、ハイペースだと最後必ず甘くなる。テンに速くないメンバーで狙うのが良さそう。
中山02R 未勝利 (ダート1800m)
  • 1着ホウオウカブキ、平均ペースで番手追走押し切る。タイム優秀。
  • 2着レイズカイザー、最後1着馬にはかわされたけど3着には1.2差つけてて、タイム的にも十分優秀。
中山03R 未勝利 (ダート1200m)
  • 1着タリエシン、前回回顧でピックアップしててここは順当。タイム的には標準で上のクラスではどうか。
  • 2着スーパーリベロ、追走力はある。未勝利は抜けれそう。
  • 3着ザングウィル、ゴールすぎても伸びている。ある程度流れるペースを先行するほうが良さそう。
中山04R 新馬・牝 (ダート1800m)
  • タイムは標準以下。
  • 1着エントラップメント、マクリが複数入る展開を好位でじっと控えて4角〜直線ですっと抜け出す。4角の手応えからはやや直線案外な感じだけど、レース運びが上手。上のクラスでどうなるか。
  • 2着イリュージョン、道中徐々に押し上げて直線外回して、上り1位でタイム差なし。長く脚使っているし、上がりの脚も1頭だけ違う。
中山05R 新馬 (芝1600m)
  • 特になし
中山06R 未勝利 (芝2000m)
  • タイムは標準以下。
  • 内先行有利で上位は先行馬ばかりのところを直線差してきた4着スターグロウ、5着アサクサアダムはそれぞれ上り1位、2位で強い競馬。アサクサアダムは特に大外回してる。
中山07R 1勝クラス (ダート1200m)
  • 1着アジアノジュンシン、前回回顧ピックアップでここは順当。
  • 13着モネ、タイム的には妥当といえば妥当なのかもだけど、1C2着が強かっただけに物足りない。福島は好走歴あるので変わり身期待したいところだが、ちょっと使い詰め。
中山08R 1勝クラス (ダート1800m)
  • タイム的には標準以下。
  • 4着ピナ、マクリが入って差し馬が来る展開を、逃げて4着0.3差は強い競馬。
中山09R 菜の花賞・1勝 (芝1600m)
  • スローで前に行った馬が上位を占める中、6着ルージュクレセント、7着キガン、共にスタートよくなく後方から、4角大外ぶん回して上り1位、2位も届かなくて当然。キガンはかかってるし、ルージュクレセントの直線の入りはなんだかな。0.4、0.5差なので巻き返しある。
中山10R アレキH・3勝 (ダート1800m)
  • 特になし
中山11R カーバンH (芝1200m)
  • 平均ペースで前残り。差しは全部展開不利だけど、5着チェアリングソング、6着ルッジェーロ、7着スマートリアン、8着ショックアクションあたりは届きようがない。特に、スマートリアンは馬群の中で動けず直線も前なかなか開かずで最後ちょっと追っただけ。ショックアクションは大外ぶん回し。
中山12R 2勝クラス (芝2200m)
  • スローをマクッていって差し切った1着サクセスシュートは強い競馬
  • 同じくスローを大外回して直線だけで4着に来たシャドウマッドネスも強い競馬
  • 8枠2頭、10着キントリヒ、11着キャルレイ、直線3着馬に斜行されて追えず。これはノーカンで。

中京

芝はちょっと馬場のどこがいいのか悪いのかもうよくわかんないですが、とりあえず短縮ローテが有利なのでタフ馬場であることは間違いないです。 ダートは湿った馬場で内枠先行有利が顕著でした。延長ローテも来てました。

中京01R 未勝利 (ダート1200m)
  • タイムは標準以下。
  • 先行馬3頭でそのまま決まる展開を、道中外目・4角も大外回して上り2位の6着レッドカフラー、湿った馬場がいいのかな?3戦目でいいところが出てきた。
中京02R 未勝利・牝 (ダート1400m)
  • 1着シャープソーン、6馬身離してる。うまく平均ペースで逃げた感じで、タイム的には標準以下。
中京03R 未勝利 (ダート1800m)
  • タイムは標準以下。
  • 2着ラモラック、スロー&湿った馬場で前有利を後方から差してきたのは強い競馬。イン突いた鮫克らしい騎乗。
  • 13着リーチザアマゾネス、ダ替わりで人気しすぎたのかもしれないけど、ちょっと負け過ぎかな。芝のほうがいいのかもしれない。
中京04R 新馬 (ダート1400m)
  • 3着グレーターホープ、促しながら後方追走、直線外に出していい脚で伸びて上り1位。前週の芝1600抽選除外でこっちに回ったみたいで、湿ったダートが良かったのかも。芝でも見てみたい。グレーターロンドン何気に勝ち上がり率すごいし。
中京05R 未勝利 (芝1400m)
  • 1着アスクビートルズ、完勝もタイムは標準以下。ただPOG馬なので嬉しい。
中京06R 1勝クラス (芝2200m)
  • 特になし
中京07R 1勝クラス (ダート1800m)
  • 1着デルマグレムリン、1頭だけ違う脚。湿った馬場も良かったけど、レベルは高くない。芝で距離延長してみてもいいのでは。
中京08R 1勝クラス (ダート1200m)
  • 特になし
中京09R 渥美特別・2勝 (芝2000m)
  • 特になし
中京10R 遠江S・3勝 (ダート1400m)
  • 1着ドンフランキー、ハイペースで逃げて押し切る、強い。OPでどうか。
  • 2着レオノーレも。3C勝てる。
  • 3着テーオーステルス、中団から内ついて長くいい脚。4着は離してるし、ゴールすぎても伸びてる。
中京11R 愛知杯HG3 (芝2000m)
  • 超スローで先行馬有利。1着アートハウスはまあしょうがない感じ。ただ次はどこいくのかな。
  • 3着マリアエレーナはやはり良馬場向き。トップハンデ&重で3着はやっぱり強い。
  • 4着アブレイズ、2着のアイコンテーラーと共に軸でした。渋った馬場のスローならこの2頭で、と思ったのだけど惜しかった。なにはともあれおつかれさま。
  • 6着ラブユーライブ、先行馬が上位占める中、追い込んできて差し馬の中では最上位。
  • 7着ルビーカサブランカ、スローで後方かつ4角外回しててノーチャンス。これ自体はノーカン。ただアートハウスと同じとこ走ってて伸びてない。過剰評価してるのかも。今後は良で内枠入ったときだけ押さえとけばいいかなという気がしてきた。
中京12R 1勝クラス (芝1600m)
  • 特になし

小倉

開幕週で芝は内枠有利・前有利でした。ダートも不良で先行有利でした。

小倉01R 未勝利 (ダート1700m)
  • 1着ウェザーコック、楽勝。タイムは標準。タリスマニック産駒はこの世代4頭目の勝ち上がりでうち3頭がダート1700-1800。
  • 2着カルンウェナン、1角で不利あり外へ。その後も道中〜4角と外回し続けて2着。これなら未勝利は勝てそう。
小倉02R 未勝利 (芝1200m)
  • 1着ジューンオレンジ、2着イースターエッグ、3着トーセンエスクードまでは、タイムも優秀
  • 1、2着は内前有利を生かした形。トーセンエスクードは、やや立ち上がり気味もスタート五分、が外から被せられて後方、道中・4角外回して上り1位で差してきた強い内容。
  • イースターエッグはダート替わりに期待してるんだけど、芝でもそこそこやれてるのだよね。未勝利は芝でもそのうち勝てそうな気がするので、1Cで芝で大敗してダート替わりとか狙いたい。
小倉03R 未勝利 (ダート1000m)
  • 特になし
小倉04R 障害未勝利 (障害2860m)
  • 障害は回顧しません
小倉05R 障害未勝利 (障害2860m)
  • 障害は回顧しません
小倉06R 未勝利 (芝2000m)
小倉07R 1勝クラス・牝 (ダート1700m)
  • タイムは標準
  • 3着クリノニキータ、隊列に恵まれたところはありそう。ただ改めて成績見るとこの人気は舐められてた感ある。人気なければ買っても。
  • 4着ラニカイ、大外枠で道中後方〜4角と外回しつづけて上り1位で差してくるも届かず。良でも重でも末脚安定、このクラスでは能力は上。
小倉08R 1勝クラス (芝1800m)
  • 3着クラシックステップ、大外枠でテン遅く後方から。道中〜4角と大外回して直線のびて上り1位。内前有利の中で強い競馬。
小倉09R 帆柱山特・1勝 (芝2600m)
  • 特になし
小倉10R 響灘特別・2勝 (ダート1700m)
  • タイムは標準以下。
  • 4〜6着の差し馬は馬場・展開不利だけど、4着メイショウハナモモ、最内突いて上り35秒台、6着スマートムーランは大外回しは評価しても。
小倉11R 壇之浦H・3勝 (芝1800m)
  • 特になし
小倉12R 1勝クラス (芝1200m)
  • 1着ブランデーロック、ここでは力が違った。ややスローぐらいの流れで内前有利を後方から外回して差し切る強い競馬。タイムは標準以下も、末脚は確かなので2Cでも。
  • 外枠の差し馬は評価してもよさそう。

1/15分はもうちょっと簡易にしたい。。。

レース回顧の課題

そういえばレース回顧始めたときにこう書いていたのだけど、

時間置くとやる気が無くなるので、サクッと回顧することにする。といっても長々とはやらない。なるべく時短で終わらせて、見逃したものはしょうがないと割り切ることにする。続けることが一番大事なので。

全然サクッとできなくて、かなりの時間がかかる。

今やってるのはこんな感じ。

  1. コース質とトラックバイアスをまずチェック。内外/前後でどこが有利なのか。
  2. 着順上位からレース質を判定。内枠先行有利とか外枠差し有利とか。
  3. Victory Roadでタイムやメンバーレベルを見る。好タイムやメンバーレベル高い場合とか。
  4. JRA公式でパトロールビデオを見て、気になるところをチェックする。道中や直線どのあたり(内外)を通っているのか、とか不利がなかったかとか。

上記から、負けた馬のうち、コース質・トラックバイアス・レース質に反しているのに見るべきところがあった馬をピックアップするって感じなのだけど、1〜3まではまあ機械的にできる。ただそれが本当かどうか?を確認するのにパトロールビデオ見るステップが必要になる感じで、ここがネックなんだよなー。

あと上で上げたようなやつはわかりやすかったりするのでその分オッズも下がる。わかりにくいやつをピックアップしたほうが妙味は高い。 例えば、ハイペース過ぎてタレた逃げ馬、スローペースでノーチャンスだった差し馬、とか。当然ながら信頼性は前者のほうが上なので、必ずしもくるとは限らないし、この辺は結構難しい。

とりあえずもう少し簡易にしようと思います。理想は3場開催でも数時間ぐらい。馬場想定が途中で変わるような場合はあまりやらないかもです。

pyparsingで競馬のコーナー通過順位をパース+内外位置&可視化(pandas>=1.4.0)

以下の記事で、

pandas-1.4.0以上でdataframeのappend()が廃止されて動かなくなるということで、concat()を使う形に書き換えてみた。

gist.github.com

pandasさっぱりわかってないので見様見真似ですが、結果はあってるので多分大丈夫なはず。

参考)