勝つ理論
統計重視の確率論の競馬です。目標は回収率１３０％！！
【確率論とは】
例えば，サイコロを１回振って、１が出る確率は１／６である。
それなら、６００回振って、１が出る回数は１００回である。
もっと、１が出る回数を増やせないか！
１が続けで出る確率は低いので、１が出たら次は休むとか。
これが、確率を１／６より高める方法である。
競馬も同じ、ＪＲＡの取り分を考えると、回収率７５％で元返し。
これを回収率１００％以上にする確率を考え出すこと。
コンビ指数８６以上を軸にして、２着以内に入る確率は７０％程度である。
３着以内なら８０％以上の確率がある。
これは、コンビ指数からの確率論。
これを別な角度から確率論を取る。
１つはデータマイニングによる統計。
あと１つは過去のレース傾向による統計。
３つの統計から導き出した確率論に競馬新聞・調教状況等を加味し、一番当る可能性の
ある確率を導き出す。
これが、小生の考え出した統計重視の確率論である。
統計をとり続けることで、より高い確率論に進化中でもある。
【購入方法】
（１）１日合計３００点（１点１００円）
（２）１勝で元返し程度の点数を購入。
（３）レース毎の傾向によって馬券の種類は多種。
【私の理論】
（１）確率論を重視します。
コンビ指数・ＪＲＡ提供データマイニング・過去のレース傾向を重視してます。
＊コンビ指数が８６以上の1番人気の連対率は７０％程度あります。
【予想選定方法】
（１）１日３００点購入の選定方法。
・コンビ指数８６以上からの選定。
・混戦レースを意識しての選定。
全体のバランスを考えて５レースを選定する。
（２）１レース毎に予想馬選定
・コンビ指数からの選定（コンビ指数４９以上が主な対象）
・データマイニング（上位６頭～１０頭迄が対象、併せてコンビ指数との絡みが重要）
・展開予想、スロー、平均、ハイペース（例えば、スローなら追い込み馬は消す）
・展開予想後、上がりタイムの予想。（予想上がりタイムも持ってない馬は外す）
・レース傾向をパターン化（過去のレース傾向も加味し）
Ａパターン：本命中心の上位人気馬決着パターン
Ｂパターン：本命中心の伏兵注意パターン
Ｃパターン：本命不在の混戦パターン
・調教タイム、騎手、厩舎、コメント、枠順を考慮
・馬券の種類、点数を検討。（絞りきれなかったら予想レースの変更）
【データマイニング】
データマイニングは、ＪＲＡが有料で情報提供している指数を使用する。
通常の競馬専門新聞とは異なるデータが取れ、以外な馬が指数が高くなる時がある。
また、本命レース、混戦レースの選択にも役にたつ指数が取れるため、馬券購入数を
絞り込む上で重要な情報となる。
【クロス集計理論】
小生独自の集計方法から生み出した理論法則。
コンビ指数から集計した順位指数と、データマイニングから集計した順位指数を集計する。
（単なる集計ではなく、ある規則に沿って集計。一方では加算する）
これも確率論になるのだが、１例として
コンビ指数８６以上が３着以内に入る確率８０％。
データマイニングで４馬身以上離して１位を予想した馬が３着以内に入る確率８０％以上。
この２つが一致した場合の３着以内の確率９０％以上。
２、３着候補も同時にシュミレーションする、同上パターンの場合、２，３着候補に入る可能性の高い
コンビ指数、データマイニング予想順位を算出。（実際は、かなり複雑な集計理論）
候補に上がった馬を、再検証して予想成立。
【１勝元返し馬券戦術】
１日１勝で元返し＋α程度の回収ができる馬券の買い方。
①基本はＭＡＸ点数を決める（３００点）。
②１レースに投資する馬券点数は６０点で勝負。
③どのパターンで当たっても、元返し程度になるように点数を購入。
④本命サイドと中穴予想をレース毎に組み立てる。
⑤思いつき馬券でなく、上記確率理論に沿って購入する。
