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夏競馬は荒れるのか？データから見る競馬その1

Last updated at 2022-06-17Posted at 2022-06-17

熱く、暑かった日本ダービーも終わり、２歳新馬戦が始まり、夏競馬へと突入していきます。さて、私は競馬を始めてあまり長くありませんが、以前このようなことを聞きました。

「夏競馬は荒れる」

そういえば去年の夏競馬、ふと平場の払い戻し見たら6桁であったことが多かった気がする。というわけで今年も夏競馬が始まるその前に、本当に夏競馬は荒れるのかを検証してみました。

解析の準備

まずデータは、一般的にはスクレイピングで取ってくるパターンが多いですが、私はJRA-VAN会員なので、「TARGET frontier JV」という有料ソフトを使ってcsv出力を行いました。ありがたや～
ちなみに１か月無料体験があるので気になる方はお試しあれ↓

出力したデータは2010年から2021年で、以下の項目となります。

項目	補足
年	10～21年
月
日
開催場
レース番号
レース種別	レースの略称(OP,G1など)
レース名	未勝利や新馬戦の場合、レース種別のみでレース名は省略される
コース	該当なしの場合、0
コース種類	芝 or ダート
距離
天気
馬場
馬番
馬名
馬体重	kg
性別	牡 or 牝 or セ
年齢
騎手
斤量	ハンデ
着順	競争除外、競争中止の馬は0
人気	競争除外の馬は0
オッズ	競争除外の馬は0
父
母
母父

TARGET frontier JVはもっと多くの項目を出力できますが、非常に時間が掛かる上、競馬AIを作るわけでもないので今回はこれだけにしておきました。

それではデータを見ていきましょう。Jupyter Notebookを使って、まずは普通にデータを読み込んでみます。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("csv/horse.csv",encoding='CP932')

データが横に長いため省略しています。8月から始まっていますがCSV出力時のミスで、ちゃんと12か月分入っています。

とはいえ今後困るのでソートしておきましょう。

df.sort_values(["年","月","日"])

試しに競走馬の情報を出してみましょう。ドゥラメンテという馬です。

Duramente = df[df["馬名"] == "ドゥラメンテ"]
Duramente.loc[:,["馬名","レース種別","着順"]]

つよい。

ということでここからは夏競馬が荒れるのかを調べていきます。

夏競馬が荒れると言われる理由

まず夏競馬が荒れると考えられる要因は以下の通り

有力馬は秋のG1に向けて休養期間に入る
ハンデ戦の重賞が多い
２歳新馬戦が始まる
暑い

まず、夏はG1レースがないので、春の激闘を終えたクラシック馬や古馬の多くは、秋のG1に向けて休養期間に入り、G1クラスの馬がほとんど出走せず、実力差がそれほど出なくなります。また、仮に強い馬が夏の重賞に出てもハンデ戦が多いため、厳しい斤量を課され、人気薄に負けてしまうということが起きます。

それから、夏からは新たにデビューした馬が走る２歳新馬戦が始まります。新馬達は今までの戦績が無いので、血統や調教データ、騎手、厩舎からのコメント等で予想することになりますが、そう簡単に予想できるものではありません。まず、血統が良ければ走るとは限らず、高額な馬であれば走るということもありません。調教が良くても、競馬場の喧騒に慣れていない馬は調子を崩すこともありますし、掛かるし、発送直前でゲート難起こしたり、圧倒的な1番人気が沈むということも珍しくはありません。~~まあそれでも勝つ馬がいるんだけど~~

他にも夏のローカル競馬場(主に函館,福島)は直線距離が短いために人気薄が逃げ切ってしまうとか、色々な要因が考えられます。

解析

とりあえず10年から21年の月別1番人気の勝率から見てみましょう。データから一番人気の馬データを取り出し、その中から一着の馬のデータを取り出して勝率を算出します。

favorite = df[df["人気"] == 1]
winner = favorite[favorite["着順"] == 1]
winner_monthly = winner["月"].value_counts().reset_index()
favorite_monthly = favorite["月"].value_counts().reset_index()
winner_monthly = winner_monthly.rename(columns = {"index":"月","月":"1番人気勝利数"})
favorite_monthly = favorite_monthly.rename(columns = {"index":"月","月":"レース数"})
favorite_winner = pd.merge(winner_monthly,favorite_monthly,on="月")
favorite_winner = favorite_winner.sort_values("月")
win_per = favorite_winner["1番人気勝利数"]/favorite_winner["レース数"]
win_per = win_per.rename("勝率")
favorite_winner = pd.concat([favorite_winner,win_per],axis=1)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) #日本語表示を崩さない記述
print(favorite_winner)

出力すると以下のようになります。

月	1番人気勝利数	レース数	勝率
1	1181	3719	0.317558
2	1112	3548	0.313416
3	1231	3852	0.319574
4	1100	3504	0.313927
5	1112	3597	0.309147
6	1072	3264	0.328431
7	1211	3756	0.322417
8	1221	3732	0.327170
9	1017	3048	0.333661
10	1244	3672	0.338780
11	1105	3410	0.324047
12	1084	3305	0.327988