期待値理論最大のキモ「揺り戻し現象発生スパン」とは?

馬券攻略講座

ギャンブルには「期待値」という概念があり、ギャンブルを攻略する上においては絶対に避けては通れない(無視できない)ものです。

期待値というのは一般的に「賭けたお金に対して戻ってくる見込み金額のこと」を指します。

また「還元率」(払戻率)という言葉もあり、これは「賭けたお金に対して戻ってくる見込み金額の割合のこと」で、これは期待値を%で示したものです。

厳密に言えば期待値と還元率は同意語ではないですが、ここでは便宜上「期待値」=「還元率」と思っていただいて差し支えありません。

たとえば1000円賭けて手元に800円戻ってきた場合、期待値(還元率)の計算式は、(800円÷1000円)×100=期待値80(還元率80%)ということになります。

損益分岐点は期待値100(還元率100%)ですので、当然のことながらギャンブルで儲けるためには期待値100(還元率100%)以上を目指して戦略を組んでいく必要があります。

代表的なギャンブルの還元率(おおよその理論値)は以下のとおりです。

競馬をはじめとする公営ギャンブルの場合、主催者(胴元)は、投票額の20%~30%を控除し(つまりテラ銭として自らの取り分とし)、残りの70%~80%を的中者全員に分配しています。

以下は、中央競馬における各馬券式に応じた還元率(払戻率)です。

出典引用元:JRA日本中央競馬会WEBサイト

この期待値(還元率)というのは、長期的に賭けた場合に収束していく値のことであり、1回、2回程度の少ない回数で収束するものではなく、賭ける回数の母数が増えていくに伴い、その値に近づいていく(収束していく)ということです。

ギャンブルの世界ではこのことを「大数の法則」と呼んでおり、「同じことを繰り返し続けていくことで、次第に平均的な理論値に近づいていく」という法則です。

ギャンブルにおける最大の敵(壁)「大数の法則」とは?

大数の法則を説明する際によくサンプルとして挙げられる「コイントス(コイン投げ)」を例に解説します。

コイントスを行って、表と裏、どちらかが出る確率は、理論上1/2(50%)ですが、実際にやってみると、表が3回連続出たり、裏が5回連続出たりするので、確率は50%ではないように感じるかもしれません。

しかし、以下の図のように、これを100回、1000回、1万回・・・と繰り返すに伴い、大数の法則の影響を強く受け、トータル的な出現確率は平均値(コイントスの場合は50%)に収束していくのです。

施行回数が少ない最初のうちは、出現率にバラツキや偏りが生じ、データの振れ幅が大きくなりがちですが、回数を重ねれば重ねるほど振れ幅は小さくなっていき、最終的には理論上の平均値(50%)に収束していきます。

この大数の法則というのは、前述した「出現率」の他、ギャンブルにおける「回収率」にも同じような影響を及ぼしています。

たとえば競馬であれば、馬券購入の回数を繰り返していくことで、トータル的な回収率は次第に胴元(JRA)が設定している還元率(払戻率)70%~80%と同等程度に収束していくのです。

以下の表は中央競馬における単勝1番人気の年度別統計データですが、この表に記載している回収率を見ても分かるとおり、毎年のように胴元(JRA)が設定している還元率(払戻率)70%~80%前後で収束しているのがよく分かると思います。

この集計期間(10年間)において開催全場全レースで1番人気の馬券を買い続けていたとすると、単勝馬券であれば77%、複勝馬券であれば83%という回収率だったということです。

これは1番人気だけではなく全ての人気にも当てはまることで、下記の参考データを見ても分かるように、どの人気を見ても単複馬券ともに全てマイナス回収に収束しており、ひとつとしてプラス回収になっているものはありません。

《 参考:人気別データ 》

つまり、賭け続ければ賭け続けるほど、大数の法則の影響を受け、胴元が設定した還元率に収束していくということは、すなわち、賭け続ければ賭け続けるほどマイナス回収(赤字拡大)に陥っていくということなのです。

大数の法則を攻略する唯一無二の方法

何の戦略も持たずに賭け続けても大数の法則の影響を受け、トータルで見ればマイナスに陥ってしまうのがギャンブルです。

胴元が還元率を100%未満に設定している以上、我々プレーヤーは、常に期待値100未満の不利な賭け事をしているという自覚を持つ必要があります。

それを自覚した上で、大数の法則の影響から逃れてトータルプラス回収を実現するためには「大数の法則」と「期待値」という2つの概念をしっかりと理解した上で、戦略的にベットする手法を取り入れていく必要があります。

先ほども説明したとおり、大数の法則というのは回数が増えれば増えるほど法則の影響を強く受け、平均値に収束していくわけですが、裏を返すと、回数がそれほど多くない、ある一定期間のスパンで切り取って調べてみると、そこには確率の偏りが生じているということなのです。

例えば、先ほど紹介した中央競馬の単勝1番人気の平均勝率は「32%」です。

これは、おおむね3レースに1回は1着になる計算ですが、必ずしもそのペースでコンスタントに1着になるわけではありません。

1番人気が5レース連続1着になる場合もあれば、時には10レース連続1着に来ないという場合もあります。

このように、ある一定期間のスパンで切り取ってデータ分析してみると、出現に偏りが生じていることも多いのです。これはきっと、ギャンブル好きの方なら肌感覚として気づいた経験があると思います。

「そういえば、最近1番人気はしばらく馬券に絡んでいないよな」とか「最近5番人気が連続して馬券に絡んでいるな」みたいな、そのような偏りです。

実は、今回このページで主要テーマとして挙げている「期待値理論」というのは、そういった「出現の偏り」を利用した、KEIBARSの馬券戦略でも中心的な役割を担っている「大数の法則を攻略するための唯一無二の方法」なのです。

期待値理論の鍵となる「収束への揺り戻し現象」

賭ける回数が増えれば増えるほど、大数の法則により、期待値(還元率)は胴元が設定したものに収束していくという話をしましたが、これはコイントスの例でも解説したとおり「出現率」に関しても同じことが言えます。(出現率と回収率は表裏一体の関係で相互作用し合っています)

先ほど紹介した中央競馬における単勝1番人気の年度別統計データを再度ご覧になってみてください。

ご覧のように、出現率(勝率・連対率・複勝率)や回収率は、実に見事なほど、毎年ほぼ同じくらいの数値に収束しています。

中央競馬のレースは年間を通じて約3450レースほど(昨年の2019年は3452レース)開催されていますが、これは平均値へ収束するのに十分な母数と言えるため、このように毎年同じような数値に落ち着く(収束する)のです。

ここに数字の大きなブレや偏りが生じることはほとんどありません。

しかし、この母数が300レース、100レース、あるいは、50レースや30レースくらいだったらどうでしょう?

そうです、先ほどの「コイントス」の例でも話したとおり、母数がそれほど多くない段階においては、大数の法則の影響をそれほど受けないため、数値のブレや偏りが生じやすいのです。

図にすると先ほどのコイントスの例と同じように以下のような感じになります。

たとえば、ある期間、単勝1番人気が全く馬券に絡んでいないケースがあったとした場合、その反動で、別の期間では連続して1着になっているケースがあったりすることもよくあります。

これをKEIBARSでは「収束への揺り戻し現象」と呼んでいます。
要は、平均値へ収束していく現象(大数の法則)のことです。

これはデータをとっているとよく目にすることですが、ある期間で平均よりも出現数が少なかった場合、別の期間では平均よりも出現率が多くなる傾向にあるという「収束への揺り戻し現象」が頻繁に起こっているのです。

以下の図をご覧ください。

これは今回の解説用に適当に作ったサンプルですが、平均勝率32%の単勝1番人気でも、3レースおきに1着になるというような規則正しいコンスタントな感じで出現するのではなく、このサンプルのように、連続して1着になることもあれば、連続して1着を外すなど、ランダムな感じで出現するケースのほうが多いのです。

このサンプルでは、期間ABCの全36レーストータルで見た場合、1着数は合計12回なのでトータル勝率は33%となっており、単勝1番人気の平均勝率(32%)付近で、ほぼ収束しています。

<期間A>のスパンにおいては1着4回とで平均的な数値(勝率33%)になっていますが、<期間C>のスパンを見てみると、1回しか1着になっておらず、この期間は平均を大幅に下回る数値(勝率8%)になっています。

逆に<期間B>のスパンを見てみると、1着7回と、この期間は平均を大幅に上回る数値(勝率58%)になっています。

これは<期間C>で出現率が低下した反動からくる「収束への揺り戻し現象」が<期間B>で起こったものだというふうに私たちは解釈しています。

もちろんこれはあくまでも適当に考えて作ったサンプルですし、この現象自体も単なるこじつけのように思われるかもしれないですが、実際にこのような「収束への揺り戻し現象」は、本当に不思議なもので、見えざる「予定調和」の力が働き、帳尻を合わせるかのごとく、実際に高い確率で頻繁に起こっていることなのです。

期待値理論最大のキモ「揺り戻し現象発生スパン」

先ほど紹介した図を再度ご覧ください。

施工回数(母数)が少ない初期の段階では、出現率にバラツキや偏りが生じ、データの振れ幅が大きく、回数が増えていくに伴い、データの振れ幅は小さくなっていきます。

収束への揺り戻し現象というのは、出現率が平均値に収束していく入り口(データの振れ幅が小さくなっていく一歩手前)までの間で起こります。

つまり、出現の偏りが多く見られる「データの振れ幅が大きい期間内」で起こるということです。

KEIBARSでは、このデータの振れ幅が大きい期間(上の図の赤の点線枠で囲った範囲)を「揺り戻し現象発生スパン」と呼んでいるのですが、実は、このスパン設定(回数設定)こそが期待値理論最大のキモなのです。

ここであなたに質問です。

単勝1番人気(勝率32%)の揺り戻し現象発生スパン(回数)はどれくらいだと思いますか?

もしかすると全く想像もつかないかもしれないですが、答えを見る前に少し考えてみてください。














それでは答えを発表します。

平均勝率32%の単勝1番人気の揺り戻し現象発生スパンは「32回」(直近32レース)です。

つまり、単勝1番人気の直近32レース分の出現傾向(1着になった回数)を調べ、この期間内の出現率を導き出せばいいということです。

では、その理論を前提に、あなたにもうひとつ質問です。

平均勝率32%の単勝1番人気の揺り戻し現象発生スパンにおいて、以下に掲載しているサンプル図のような結果だった場合、揺り戻し現象発生スパンの期間内における勝率は何%になるでしょうか?

これはたぶん少し考えれば分かるかと思いますので、答えを見る前にお手元に電卓を用意し、少し考えて計算してみてください。














それでは答えを発表します。

上記サンプル図の揺り戻し現象発生スパンの期間内(直近32レース)における勝率は「25%」です。

計算式は以下のとおりです。
( 期間内1着数 ÷ 揺り戻し現象発生スパン )× 100 = 期間内勝率

この計算式にサンプルの数字を当てはめれば、
( 8 ÷ 32 )× 100 = 25%

32レース中、1着が8回でしたので期間内勝率は「25%」となります。

単勝1番人気の平均勝率は32%ですので、この期間においては平均と比べて出現率が低いということが分かると思います。

これを「出現期待値」という数値で示すための計算式は以下のとおりです。
( 平均勝率 ÷ 期間内勝率 )× 100 = 出現期待値

この計算式にサンプルの数字を当てはめれば、
( 32 ÷ 25 )×100 = 128

平均勝率32%に対して期間内勝率は25%でしたので、単勝1番人気の次回の出現期待値は「128」となります。

出現期待値というのは「100」を平均値として、数値が高ければ高くなるほど、次に出現する見込み(出現確率)が高まっているということで、逆に100未満で数値が低ければ低くなるほど、次に出現する見込み(出現確率)が低くなっているということです。

狙うべきタイミングと狙うべきではないタイミング

狙う対象の「出現期待値」を割り出すことができれば、どのタイミングで狙うべきか、あるいは、狙うべきではないかが、明確にハッキリと分かるようになります。

その線引きを単純に示すとすれば、、、

出現期待値100以上 → 狙うべきタイミング
出現期待値100未満 → 狙うべきではないタイミング

ということになるわけですが、特に狙うべきタイミングに関しては、個々でルールを決めればいいと思います。

たとえば、出現期待値が150以上になったタイミングで狙う、あるいは、出現期待値が200以上になったタイミングで狙う、など、そのようなルールです。

ただし、出現期待値のハードルをあまりにも上げすぎると狙えるタイミングが訪れる機会自体が少なくなるので注意が必要です。

私たちの経験上、出現期待値150以上のタイミングから狙っていくのが、機会損失が少なく、かつ、利益も取れる範囲だと言えます。

たとえば、先ほど例に挙げた単勝1番人気を狙っていく場合、出現期待値100未満のタイミングでは狙わず、出現期待値が100以上になったタイミングの時のみ狙うというのがセオリーです。(できれば出現期待値150以上になるタイミングまで待ってから狙うのがベストです)

何のルールも持たずに全レース買い続けると、馬券の的中率は単勝1番人気の平均勝率でもある32%くらいに収束していきますが、出現期待値100以上のタイミングになった時のみ狙っていくというルールで馬券購入した場合、狙う基準にもよりますが、的中率は5%~10%(37%~42%)くらい簡単にアップします。

この戦略で買い時のタイミングを見極めることにより、出現期待値が100未満の場合は買わなくなるので、無駄な出費が減る分、的中率アップと同時に、必然的にトータル的な回収率もアップするのです。

相場チャートのような形で示すと、以下の図にある「底」のタイミングが訪れた時に反発を狙って「逆張り」するようなイメージです。

逆に平均より上から天井までのゾーンを示している時は狙わない(順張りしない)ということです。

このような狙い方を徹底していくことで、的中率も回収率も大幅にアップするわけです。

軸馬も相手馬も「期待値」で選ぶ

ここで解説している「期待値理論」は単複馬券を買う場合以外に、連勝馬券を買う際の軸馬や相手馬を決定する際にも使える理論です。

ここでは私たちがよく活用している「日刊コンピ指数」を例にあげて解説します。

まずは簡単に日刊コンピ指数の紹介をすると、、、

日刊スポーツ社が極ウマプレミアムというサイトで提供されている、競走馬の能力を数値化した有料コンテンツです。

以下の表は、単勝人気別の出現率と、日刊コンピ指数の順位別出現率を対比したものです。
※いずれも同じ期間で集計したデータです。

この表を見ても分かるように、単勝人気別の出現率と同じような数値で推移しており、かつ、単勝人気別の数値と非常に似通っているのが分かるかと思います。

これを見ても分かるとおり、日刊コンピ指数というのは単勝人気の代用と言えるべき安定したデータで、単勝人気順やオッズと違い、順位と指数が動かない(固定されている)ため、非常に扱いやすいツールです。

ただし、日刊コンピ指数にしても、単勝人気と同様、単純に上位指数順に馬券を組んでもプラス回収することはできません。

「どのコンピ順位を軸馬にすればいいのか?」
「どのコンピ順位を紐馬にすればいいのか?」

ここがプラスにできるかマイナスに陥るかの大きな分かれ目となるのですが、プラス回収にもっていくための秘訣は「出現期待値が高まっている順位を中心に馬券を組む」ということです。

先ほど、単勝人気もコンピ順位も年間出現率は毎年安定して推移しているということをお話しましたが、決してコンスタントなリズムで出現するわけではありません。

たとえば、ある一定期間の出現率を分析していると・・・

・コンピ1位が平均以上に出現している
・コンピ3位が全く出現していない
・コンピ5位が平均よりも出現していない

このような偏りが見られるのです。

しかし、1年間を通して見た出現率というのは最終的には平均値に収束していくので、ある期間で出現率が平均よりも高かったコンピ順位は、帳尻を合わせるかの如く、別の期間での出現率が平均よりも低くなり、逆に、ある期間で出現率が平均よりも低かったコンピ順位は、別の期間での出現率が平均よりも高くなる傾向にあるのです。

要するにこれが前述した「収束への揺り戻し現象」のことなのですが、この現象を利用し、各コンピ順位の期待値をはじき出し、今回のレースでどのコンピ順位の期待値が高まっているのかを分析し、それを基に馬券を組むということです。

ここでイメージしやすいようにサンプルをひとつご紹介します。

以下の表は、とある日に開催された京都最終レース(第12R)における日刊コンピ指数各順位の出現期待値です。

言うまでもなく「出現期待値100以上あるコンピ順位」が狙い目になるわけですが、この出現期待値データを見て、あなたならどういった馬券の組み方をされるでしょうか?

このサンプルに挙げたレースは超波乱判定のレースでしたので、私たちが組んだ馬券は以下のような多点買いの3連複フォーメーションでした。

3連複フォーメーション(100点)
馬1:2位・5位・6位
馬2:2位・5位・6位・1位・3位・4位・8位・9位
馬3:2位・5位・6位・1位・3位・4位・8位・9位・7位・10位・12位

このレースの結果は・・・
1着:コンピ8位
2着:コンピ5位
3着:コンピ10位
3連複払戻金:141,460円

この組み合わせは上記の買い目にしっかりと入っていたため、このレースは的中でした。1万円の投資でリターンが14万円なら、多点買いではありましたが悪くはない投資だったと思います。

このように、期待値理論というのは、連勝馬券を買う際の軸馬や相手馬を決定する際にも使えるのです。

揺り戻し現象発生スパンは「平均出現率」により異なる

先ほど、平均勝率32%の単勝1番人気の揺り戻し現象発生スパンは「32回」(直近32レース)だということをお話しました。

この話を聞くと「2番人気や3番人気など、1番人気以外の人気における揺り戻し現象発生スパンは何回(何レース)なんだろう?」という疑問が頭をよぎったかと思います。

既に説明したとおり、1番人気の勝率は平均32%ですが、2番人気の勝率は平均19%、3番人気の勝率は平均13%ということで、当然のことながら人気により平均勝率は全て異なります。

<ここで少し補足:豆知識>
2番人気の勝率(19%)+3番人気の勝率(13%)=1番人気の勝率(32%)
上記の計算式を見ても分かるとおり、1番人気というのは、数値的な観点から見ると、2番人気と3番人気の二頭が束になって勝負して、やっとイーブン(同等)になるくらいのパワーバランスがあるということです。

このように各人気で平均出現確率が異なるので、それらを同じ揺り戻し現象発生スパンのモノサシで測ってはいけません。

つまり、2番人気は2番人気の、3番人気は3番人気の平均出現率をもとに揺り戻し現象発生スパンを決定する必要があるということです。

参考に2番人気と3番人気の過去10年間における年度別統計データをご紹介します。


ここで結論をお伝えします。

2番人気の揺り戻し現象発生スパンは「58回」(直近58レース)
3番人気の揺り戻し現象発生スパンは「88回」(直近88レース)

なぜ出現確率によって揺り戻し現象発生スパンが異なるのかというと、理解しやすいよう少し極端な例で説明すると、、、

勝率32%の1番人気が直近32レースで1着が1回もないというのは異常であり、統計上ほとんどあり得ないといっていいレベルなのですが、たとえば平均勝率2%未満の二桁人気の馬(10番人気以下の馬)が直近32レースで1着が1回もないというのは、ごくごく当たり前に起こる現象であるからです。

平均勝率2%というと、50レース消化してやっと1着が1回あるかないかくらいのレベルであるため、1番人気の揺り戻し現象発生スパンと同じモノサシで測っても無意味なわけです。

ここで、32%の確率と2%の確率の違いがどれくらいあるかをイメージしやすいよう、カジノゲームで人気のルーレットを例に挙げてみましょう。

ルーレットには、全部で37通りの目(緑の0含む)が存在するヨーロピアンルーレットと、全部で38通りの目(緑の0と00含む)が存在するアメリカンルーレットがありますが、ここではヨーロピアンルーレットをサンプルに挙げて説明します。

ルーレットでは、0~36まである数字のいずれかにピンポイントでベットするか、赤か黒にベットするか、ローナンバー(1~18)か、ハイナンバー(19~36)にベットするか、偶数(EVEN)か、奇数(ODD)にベットするか、縦横に設けられている各ゾーン(1st12・2nd12・3rd12・2to1)にベットするかなど、いろいろな賭け方があります。

ルーレットで例えると、32%の出現率と同じくらいの確率は、縦横に設けられている各ゾーン(1st12・2nd12・3rd12・2to1)となります。

上記のサンプル図でいうと、アウトサイドエリアという箇所に設置されている紫色の枠で囲った縦横の箇所のことで、各ゾーンの出現確率は12/37(32.4%)になっています。

一方、2%の出現率と同じくらいの確率は、数字(0~36)の各箇所となります。上記のサンプル図でいうと、インサイドエリアという箇所に設置されている紫色の枠で囲った箇所の中にある1つ1つの数字のことで、各数字の出現確率はそれぞれ、1/37(2.7%)です。

つまり、ルーレットにたとえれば、いずれかの数字に1点賭けするか、各エリアに設けられた1つのゾーン(1ゾーンにつきカバーしている数字は12点)に賭けるかの違いがあるということです。

先ほども言いましたが、これを同じ「揺り戻し現象発生スパン」で測り、出現期待値を求めても、全く無意味であることが理解いただけるはずです。

ちなみに、この「揺り戻し現象発生スパン」とは、あらゆる統計学、確率論、計算式で求めたKEIBARS独自の理論で、大数の法則、期待値理論を研究し尽くし、コンピューターシミュレーションを幾度となく何回も繰り返した結果、導き出せた数値です。

これ以上でも、これ以下でもダメという、絶妙な数値で最適化された「秘密の数値」(シークレットナンバー)といっても過言ではないものです。

この秘密の数値の算出方法は、あまりにも専門的過ぎて、このページで伝えたいことの趣旨とは少しかけ離れてしまいますので、ここでは説明しませんが、関心がある方は「大数の法則・期待値・信頼係数・標準誤差・標準偏差・サンプルサイズ・サンプル数・母集団・カーブフィッティング」など、統計学関連のキーワードで検索してみていただくと、何らかのヒントにたどり着けるかもしれません。

出現期待値を導き出す3つのステップ

狙う対象の出現期待値を導き出すためのステップは以下の3つです。

<ステップ1>
狙う対象の「平均出現率」を調べる

<ステップ2>
平均出現率を基に「揺り戻し現象発生スパン」(回数)を調べる

<ステップ3>
揺り戻し現象発生スパン内の出現率を計算し「出現期待値」を導き出す

補足:出現期待値の計算式
( 平均出現率 ÷ 揺り戻し現象発生スパン内の出現率 )× 100

出現期待値は上記の3ステップのみで、難解で複雑な数式など一切なく、電卓ひとつあれば誰でもカンタンに導き出せます。

KEIBARSでは現在、KBS馬券ロジック伝授コースのほうで、期待値理論最大のキモである「揺り戻し現象発生スパン一覧表」を提供中ですので、もし興味があればご利用ください。

今回このページでは、単勝1番人気の平均出現率(勝率)である「32%」、単勝2番人気の平均出現率(勝率)である「19%」、3番人気の平均出現率(勝率)である「13%」の揺り戻し現象発生スパンをサンプルとして公開しましたが、この「揺り戻し現象発生スパンの一覧表」では、その他、出現率5%~99%まですべて公開しています。

狙う対象の平均出現率を割り出し、この一覧表と照らし合わせれば、該当する出現率の揺り戻し現象発生スパンが一目で瞬時に分かるようになっています。

あとは「揺り戻し現象発生スパン内の出現数」を確認したのち、以下に記載の計算式にあてはめれば、狙う対象の「出現期待値」を導き出すことができます。

<補足:出現期待値の計算式>
( 平均出現率 ÷ 揺り戻し現象発生スパン内の出現率 )× 100

<単勝・複勝馬券の場合の参考例>
出現期待値100以上なら「買い」(できれば150以上がベスト)
出現期待値100未満なら「購入見送り」

<連勝馬券の場合の参考例>
候補馬の中から出現期待値の最も高い馬を軸に選び、残った候補馬の中から出現期待値100以上の馬のみに流す etc

対象となる狙い目の出現期待値を導き出すことができれば、上記参考例のように戦略はいろいろと広がりますので、ぜひ「揺り戻し現象発生スパンの一覧表」をフルに有効活用していただければと思います。

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追伸

前提として、ジャンボ宝くじのように数字を自分で選べない「運」だけが頼りのものや「当選確率が低すぎる対象」のものに期待値理論は使えません。

たとえば、当選金額7億円のジャンボ宝くじ1等の当選確率は約2,000万分の1で、パーセントにすると0.000005%。これは東京ドーム(収容人数約55,000人)約364個分に収容された全員(約2000万人)の中から、たった1人しか当選しないのと同じくらい絶望的に低い確率です。

また、数字を自分で選択することができる、ロト7・ロト6・ナンバーズや、勝ち・負け・ドローなどを自分で予想できるtotoなどでも、そもそもの当選確率が低すぎる対象には期待値理論は使えません。

参考に各宝くじの当選確率を以下に掲載しておきます。

私たちがこれまで研究・検証を続けてきて分かっていることは、期待値理論が有効に機能するのは「出現率5%以上」の対象で「出現率5%未満」(4%以下)の対象においては期待値理論は使えない(有効に機能しないので使うべきではない)ということです。

出現率5%未満(4%以下)というのは中央競馬のデータを例にあげて見てみると単勝12番人気以降(12番人気~18番人気まで)です。

上のデータを見ても分かるとおり、ちょうど複勝率5%未満である12番人気(複勝率4.9%)を起点として、それ以下の人気まで、軒並み、単勝と複勝の回収率が平均と比べて大幅に低くなっています。

つまり、競馬において出現率5%未満の対象は、回収期待値が軒並み低く、かつ、出現リズムも安定していないため、ターゲットにしないほうがいいということです。

KBS馬券ロジック伝授コースで提供する「揺り戻し現象発生スパン」の一覧表に4%以下が表示されていないのも、そのような理由があるからです。

宝くじの高額当選の類には、そもそも的中当選確率5%以上のものはありませんので、残念ながら宝くじにおいては期待値理論は使えません。

宝くじで当選確率5%以上あるのは、下一桁のみで当たる当選金額300円(当選確率10%)か、スクラッチの5等、6等あたり(当選金額100~500円)くらいのものです。(ちなみにジャンボ宝くじの場合、300円の次に当たりやすい当選金額3,000円でも当選確率はわずか1%です)

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追々伸
当ページで解説した内容と同じものを以下の動画の中でもお話していますので、あわせてご視聴ください。

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  1. 2021年 7月 08日

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