情報分析による相馬の実績まとめ

前述の結果を、簡単にまとめてみましょう。

成功例の購買総額：8500万円
成功例の平均購買価格：708万円
成功例の獲得賞金総額：3億6224万円
成功例の平均獲得賞金額：3020万円
成功例の中央勝ち馬率：83%

失敗例の購買総額：2億9600万円
失敗例の平均購買価格：2473万円
失敗例の獲得賞金総額：1億1942万円
失敗例の平均獲得賞金額：995万円
失敗例の中央勝ち馬率：17%

総合では、

平均購買価格：1590万円
平均獲得賞金額：2008万円
購買総額：3億8100万円
獲得賞金総額：4億8166万円
回収率：126%
中央勝ち馬率：50%

こうなります。なかなか面白いデータだと思いませんか？

高額な馬、すなわち他の選定者からも高評価を受けた馬達だと、むしろそんなに結果は出せず、オリジナルのメソッドを活かして、安価での一本釣りに成功した場合は、結果もついてきている。そんな感じでしょうか。

私は本職が情報技術者という事もあり、心ない競馬関係者から「この素人が」とよく馬鹿にされます。白井師や森師など、真の実力者からはお褒めの言葉を貰う事があるのとは対象的に、あまり大したことのない競馬関係者ほどそういった傾向があります。とりあえず相手をするのが面倒くさいので、そういった輩には「俺様は確かにただの素人だが、お前はただの馬鹿だろう」というスタンスで臨む事にしています。

馬券の生涯回収率も余裕のプラス、相馬においてもプラスという人間は正直あまりいないと思います。本音としては、「現在の情報工学をなめんなよ、そんな石器時代のやり方で走る馬がどれかなんてわかるか！」という思いも少なからずあります。

ただ、私の総合的な実力はまだまだ第一線の調教師や牧場主の域まで達していません。これからも勉強というのが現実です。

走る馬を仔馬の段階で見分ける方法はたくさんあります。その中の一つとして、情報工学を駆使した相馬というメソッドもある。

「Shining Blade III」では、そんなお話を中心にしていきたいと思います。