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イワンコフ式 WIN5必勝法則 ~単勝人気順から黄金パターンを見つけよう!~

全国1000万人の競馬ファンのみなさまこんにちは。イワンコフ(@iwanko_fu)です。

たった100円が、もしかしたら6億円に化けるかもしれない。そんな夢のカタマリのような馬券「WIN5」。

このnoteを読んでいただいている読者さまには釈迦に説法ですね。

その夢馬券を、あるデータを用いることによって効率的に的中させられるのではないか!? と思いついたことが、今回お話しする「イワンコフ式 WIN5必勝法則」の始まりでした。

そのデータとはズバリ、WIN5対象レース1着馬の単勝人気順

過去、WIN5対象5レースの1着馬が、それぞれ「何番人気」だったのか?
そこに着目することで、通常の買い方ではどうしても増えてしまう購入点数を極力減らすことができるのではないかというのが、この“イワンコフ式”のキモなのです。

オッズとは“競馬ファンの集合知”である

2017年、雨の天皇賞・秋。

前走の宝塚記念で不可解な大敗(11頭立て9着)を喫し、また道悪への対応力も未知数なキタサンブラックでしたが、それでも単勝オッズ3.1倍と1番人気に推されました。

レース後、期待に応え見事1着を飾った鞍上の武豊は「いやぁ、ファンの皆さん予想が上手ですね~」とコメントしました。

予想には、データ、血統、指数、ラップ分析、厩舎情報、オカルトなどなど、競馬ファンの数だけ方法論があるとも言えます。

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その方法論を駆使して考え抜き導き出した本命馬、自信度や期待値に応じて決まる賭け金…何十万人もの競馬ファンのさまざまな叡智が結集し、混ぜ合わされ、最終的に帰結するのがオッズ。

つまりオッズとは“競馬ファンの集合知”であるとイワンコフは考えます。

そしてWIN5は、1着だけが的中となる特殊な馬券。となれば参照するオッズは自ずと、1着を当てる馬券である「単勝」のオッズになるわけです。

1番人気だけ買えばいいの?

言うなれば単勝オッズの人気順は、すべての競馬ファンの総意で作る「1着になりそうな馬ランキング」だと言えます。

では、5レースすべて1番人気の馬を買えばWIN5的中するのか?

言うまでもなく答えはNOですよね。

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でもこの「言うまでもなくNO」。感覚としては間違いないと思うんですが、実際のところ1番人気だけが勝ったWIN5ってこれまでどのくらいあったんだろう?

もっと言えば、じゃあ1、2番人気に広げたら当たる? いやいや、フタケタ人気の馬はどのぐらいの勝率なの? そういえば1レースだけ荒れるパターン多くない? 配当的にオイシイのは何番人気?…etc.

単勝人気に注目しながら毎週のようにWIN5を買っていると、それを起点にしてさまざまな疑問が浮かんでくるんですよね。

特に感じたのが「また3レース目だけ人気薄来たよ」「2レースだけ荒れるパターン多いいなぁ」という、堅い/荒れたのパターンに、肌感覚ですがなんとなく一定の法則があるような…。

それなら、ホントのところはどうなのか調べてやろう。
これが“イワンコフ式”の出発点になりました。

WIN5の過去の結果はすべてWEB上で確認できる

WIN5という馬券、実は2011年4月の第一回からすべてのレース結果がJRAのサイトに載っています。

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こんな画面。

ちゃんと各レース勝ち馬の単勝人気も掲載されていますね。

となれば、やることはひとつ。
このサイトの情報を全部さかのぼって集計してみればいいんです。

…全部さかのぼってね。

…WIN5ってかれこれ…9年近くやってますけどね…。

年間50~60回ぐらい開催されてますけどね…。

…(›´ω`‹ )

……(›´ω`‹ )(›´ω`‹ )

………(›´ω`‹ )(›´ω`‹ )(›´ω`‹ )

はい、イワンコフがんばりました。
過去のWIN5対象各レースの勝ち馬の単勝人気順、的中票数、配当金額を入力し、堅/荒のパターンごとに的中率と配当金額を導き出せるexcelファイルを作成したのです。

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これによって、先ほど挙げたさまざまな疑問に、明確に数字で答えを示すことが可能になりました。

ちなみにすべて1番人気の馬が勝ったWIN5は、2011年4月のスタート以来、なんと2015年11月1日のたった1回だけ! 出現率は実に0.2%。そのときの配当は10,260円でした…。

「堅」と「荒」は何番人気まで?

さあ“イワンコフ式”はここからが本番(前置き長い…)。

5レースのうち、何レースが堅く収まって、何レースが荒れたのか。

しかし当然ながら、その組み合わせを出す前に「堅い」とは何番人気までなのか? 「荒れた」とは何番人気以上なのか? を決める必要があります。

“イワンコフ式”のテーマは「WIN5を効率よく当てる」ですので、「堅い」はなるべく絞りたいですし、「荒れ」を絞りすぎてトリガミになってしまっては全く意味がありません。

つまりこの「堅/荒」の設定こそが、“イワンコフ式”の命とも言えるわけですよ。

てなわけで先のexcelファイルを、あーでもないこーでもないとこねくり回し、回収率を計算。

もとより統計の知識など皆無のドの付く文系のイワンコフですから、すべて手作業です。

そうしてより高い配当を、より高い確率で当てられる組み合わせを探すこと数日、ようやく一つの結論に達しました。

結論:堅=1~3人気、荒=4~7人気の「3堅2荒」

もうね、いきなり結論から言っちゃいます。

人気の設定は「堅=1~3人気、荒=4~7人気」、組み合わせは「堅い:3レース/荒れ:2レース」のパターンがいちばん高コスパ。

これです。

順を追って、具体的に数字で見てみましょう。
(分かりやすいように、2019年2月から直近100回分のデータを使用)

■堅い=1~3番人気/荒れ=4番人気以下と設定

5堅/0荒:10回出現(出現率10%)
平均配当:111,830円/配当合計:1,118,300円

4堅/1荒:22回出現(出現率22%)
平均配当:762,745円/配当合計:16,780,390円

3堅/2荒:45回出現(出現率45%)
平均配当:4,146,787円/配当合計:186,605,400円

2堅/3荒:20回出現(出現率20%)
平均配当:41,460,855円/配当合計:829,217,100円

1堅/4荒:4回出現(出現率4%)
平均配当:70,979,300円/配当合計:283,917,200円

※0堅/5荒はナシ

このデータだけを見ると、出現率は低くても2堅/3荒パターンを狙うのが、もっとも配当金額を稼ぎ出すように見えます。

しかし忘れてはならないのは、「荒れ」の場合は4番人気以下の馬すべてが購入対象になっていること。

WIN5すべてのレースが14頭立てだったと仮定すると、「荒れ」のレースで購入対象になるのは11頭。

それが3レースあるわけですから、残り2レースを1~3人気で買ったとしても11×11×11×3×3=11,979点、5レース中3レース荒れるパターン数は10なので、1開催あたり約1200万円もの購入になってしまいます。

これを100回繰り返した場合、購入金額12億円。対して配当が8億3千万円弱ですから、3億7千万円もの大赤字になってしまいます。

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そこで、「荒れ」に上限を加えます。

■堅い=1~3番人気/荒れ=4~7番人気と設定

5堅/0荒:10回出現(出現率10%)
平均配当:111,830円/配当合計:1,118,300円
(全パターン購入時回収率:46.0%)

4堅/1荒:18回出現(出現率18%)
平均配当:579,778円/配当合計:10,436,010円
(全パターン購入時回収率:64.4%)

3堅/2荒:29回出現(出現率29%)
平均配当:2,201,662円/配当合計:63,848,210円
(全パターン購入時回収率:147.7%

2堅/3荒:9回出現(出現率9%)
平均配当:6,461,747円/配当合計:58,155,720円
(全パターン購入時回収率:100.9%

1堅/4荒:1回出現(出現率1%)
平均配当:8,800,260円/配当合計:8,800,260円
(全パターン購入時回収率:28.6%)

「荒れ」を4~7番人気の4頭に限定することで、2堅/3荒で回収率100.9%、3堅/2荒では回収率なんと147.7%となります。

さらに3堅/2荒の場合、出現率も29%と優秀ですので、購入資金の回転もスムーズになりそうです。

有料部分の特典は?

さて当ノート、この先は有料となります。

無料部分で“イワンコフ式”の神髄は語ってしまいましたが、有料エリアではどんな情報が手に入るのか?

まずは先ほどからさまざまな数値を導き出しております、データをまとめたexcelファイルをプレゼント。

これを活用して、独自の必勝パターン“○○○○式”を新たに編み出すことも可能なはず。

次に、今後不定期に有料で出そうと思っている買い目予想を、有料版にて無料で公開します(ややこしいw)。

先ほどベタ買いでも回収率147.7%だった「3堅/2荒」パターンですが、さらなる高回収と高コスパを目指して絞り込んだ買い目を公開。

そこに至るまでの考え方も併せて記載しますので、“イワンコフ式”をさらに活用していただけると思います。

ということで、有料部分の特典をまとめますと、以下の通り。

①努力の結晶!マル秘excelファイル
②絞り込み買い目の無料閲覧
③イワンコフ式のさらなる活用のヒント

こちら、ワンコイン500円にて公開します。

データをまとめた手間賃だと思って、どしどしお買い求めください♪

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