毛色・馬名・出目 — 延べ18万頭で確かめた「効かない」データ

数えたけれど、何も出なかったもの

毛色。芦毛の3着内率は21.1%で、全体平均の21.9%とほぼ同じでした。「芦毛は走らない」は、数字の上では迷信です。

馬名。名前に「ア」を含む馬の3着内率22.3%に対し、含まない馬は21.8%。誤差です。ついでに言うと「強そうな名前」の馬はむしろ複勝率が低めに出ました。強い名前を付けたくなる期待と、実際の走りは別ものという、少し切ない結果です。

出目や末尾の類。馬番のゾロ目、馬体重の下一桁、オッズの末尾——この手の項目は全部フラットでした。偶然しか働かないはずの対照群がきれいにフラットに出たことは、集計のやり方が健全だった証拠でもあります。

±2%のずれは偶然でも出る

ひとつ注意点を。18万件を毛色や馬名のような細かい項目に切り分けて何十通りも比べれば、±1〜2%程度のずれは偶然でもどこかに出ます。その範囲に収まる差を「傾向がある」と言わないのが、この種の検証の作法です。

対照的に、はっきり効いていたもの

同じデータで大きな差が出た軸を並べます（3着内率、全体平均は約22%）。

効いたのは全部「中身」だった

並べてみると共通点がはっきりします。誰が乗るか、誰が管理するか、どの陣営か、乗り替わりに本気度が見えるか。見た目の記号は効かず、実体のある変数だけが効く。身も蓋もありませんが、納得のいく結果です。

ただし「効く」と「増える」はまた別

ここに並んだ効く軸は「よく走るか」の話です。オッズには市場がすでに織り込んでいるので、そのまま買えば増えるという話にはなりません。

実際、同じ集計で「見かけの成績が人気より上」の馬を狙う逆張りは回収率59.5%と最低クラスで、逆に「人気が成績より上」の馬が84.2%と最高でした。市場は素朴な逆張りより賢い、という結果まで含めて検証です。

このあたりの理屈は、控除率と的中率の記事に書きました。

迷信を数えて斬る意味

ジンクスを否定して回るのは意地悪のためではなく、限られた検討時間を効く変数に回すためです。毛色を眺める時間があったら、騎手と陣営を見る。データはそう言っています。