高配当1件が回収率に与える影響

本成績は全件の購入額と払戻金で計算する

この記事の回収率は、払戻金合計÷購入額合計×100で計算します。収支は払戻金合計−購入額合計です。回収率150％であれば、購入額の1.5倍が払戻として戻ったという意味で、利益が購入額の150％あるという意味ではありません。まず全件の成績を主表に残すことが、高配当への依存を調べる出発点になります。

ここでいう全件は、あらかじめ決めた期間と購入ルールに該当する全件です。自分が買ったすべての券なのか、検証対象の特定手法だけなのかを明記します。返還があれば、返還額と有効な購入額を別に管理し、返還を高配当の的中に数えません。以下の計算例はすべて架空で、返還のない購入を扱い、税やその他費用を差し引く前の馬券収支を示します。

JRAのレース結果の案内では、払戻金は100円あたりとして示されています。公式に表示された額と、自分がその組み合わせに購入した金額を混同しないでください。100円表示の払戻が高いことと、自分の口座に入った額が大きいことは同じではありません。購入額の違いを反映した自分の払戻を合算しないと、回収率の分子から誤ってしまいます。

単発の大きな払戻は、狙った戦略の重要な結果かもしれません。一方、その一件がなければ説明が変わる程度も知りたいところです。この二つの問いは両立します。正しい成績を残したうえで、結果がどの購入に集中しているかを調べれば、良い結果を隠さずに脆さも確認できます。高配当を礼賛するか否定するかという二択にする必要はありません。

架空例1：一レースの払戻2万円で全体235％になった場合

購入額が違う10レースを金額で合算する

架空の10レースを検証します。通常の9レースでは各800円、計7,200円を購入し、その9レースの払戻金は合わせて3,500円だったとします。残る一レースでは2,800円を購入し、うち100円の一つの組み合わせが的中して20,000円を払い戻し、同レースの他の2,700円分はすべて外れた設定です。実在の配当やサービス成績を表すものではありません。

表は左右にスクロールできます。

返還なしの架空例。回収率は各行の払戻金÷購入額×100、表示は小数2桁まで。

全件の235％は、この期間に起きた正しい金額集計です。同時に、払戻金23,500円のうち20,000円が一レースから来ており、払戻の集中割合は約85.1％です。これは利益の85.1％という意味ではありません。利益は13,500円ですが、払戻金には元の購入資金が戻る部分も含まれるため、何を分母にした割合かを省かずに表示します。

この例で高配当の一レースを実際より小さく評価する必要はありません。しかし10レースだけで同じ的中頻度や配当規模が今後も続くとは分かりません。高配当を待つ間にどれだけ購入し続けるかという情報も不足しています。『全件で利益が出た』と『再現性が確認できた』を同じ文章で結び付けず、後者には未観測の期間での確認が残ると考えます。

一件を除くなら、レースか的中券かを区別する

分子だけ消した計算を、購入を除いた成績と呼ばない

前節の高配当の影響を調べるには、何を一件と数えるかを決めます。除外する単位と購入額をそろえることが必要です。一レースを丸ごと除けば、そのレースの購入2,800円と払戻20,000円を除きます。的中した100円券だけを除けば、他の外れ2,700円は残ります。どちらも計算できますが、異なる問いへの答えです。

表は左右にスクロールできます。

最後の行は購入の除外ではなく、支払いだけがなかったとする仮定変更。現実の本成績と置き換えません。

一レース除外は、その機会が集計に入らなかった場合の感度を見ています。一枚だけの除外は、同じレースに使った外れ分を残して、特定の的中にどれだけ支えられているかを見ます。後者の方が数字が低くなるから厳密だ、という関係ではありません。除外によってどの購入機会を消したかが違うため、目的に沿ってラベルを付ける必要があります。

また、結果を見たあとで当たり券だけを買わなかったと仮定できても、現実の事前ルールがその券を除けたとは限りません。この感度分析は『その券を外せば予測できた』という反実的な売買手法の実績ではありません。結果への寄与を点検するための計算として扱い、実際に実行できる選別ルールの検証とは分けてください。

外れ値は自動削除せず、まず金額と単位を点検する

大きく離れた値が見つかったときは、その値が間違いかどうかを先に調べます。NISTの外れ値の説明は、誤った入力などが確定した場合の修正と、誤りか分からない観測を単純に消さない扱いを区別しています。馬券集計へ応用すると、高配当だから削るのではなく、公式結果、券種、購入金額、払戻の重複が一致するかを確認する、という作業になります。

NISTの同節に載る外れ値検定には、概ね正規分布を想定するものがあります。外れが多く、ときに大きな払戻がある馬券記録を、何の確認もなくそのモデルへ当てはめるのは適切ではありません。平均から何倍離れたから誤り、という自動判定はせず、データの単位と発生過程を確認します。この記事では外れ値の検定を実施したとは主張していません。

正しい高配当と転記ミスは別問題です。正しい極端な結果を消すと、実際に起きた馬券収支を変えてしまいます。反対に誤記を実績として残せば、全件集計でも信用できません。修正する場合は修正前の入力、照合した元資料、訂正理由を残し、感度分析のための一時的な除外と同じ変更履歴に混ぜないようにします。

架空例2：100円表示と購入300円の取り違えを直す

別の架空台帳を考えます。50レースで各500円、計25,000円を購入しました。ある一枚を除く払戻合計は18,000円です。その一枚は300円購入し、公式の100円あたり払戻が1,200円だったと仮定します。正しい受取額は1,200円×3口で3,600円となり、合計払戻は21,600円、回収率86.4％、収支は−3,400円です。

ところが100円あたり払戻を12,000円と一桁多く入力すると、その一枚の受取額は36,000円として扱われます。他の18,000円を足した払戻合計は54,000円、回収率216％、収支＋29,000円に変わります。この場合、突然の高回収率を見て『一件の高配当へ依存している』と論じる前に、入力誤りを直す必要があります。実際にはその高配当を受け取っていないからです。

訂正後は該当券を消すのではなく、300円の購入と3,600円の払戻を残します。これは購入機会がなかったという仮定ではなく、あった購入を正しく記録し直す処理です。資料へ戻るときは、券種や組み合わせを取り違えていないか、100円表示に購入口数を二度掛けていないか、同じ払戻が二つの取り込み元から重複していないかも併せて調べます。

集計の確認は最も大きい行だけで終えません。小さな払戻にも同じ口数計算の誤りがあれば、合計で大きく変わります。元の購入履歴と結果を対応させるキーを用意し、同じレース・券種・組み合わせの複数購入は金額を集約するのか行を分けるのかを決めます。そのルールをそろえてから、一件の寄与や購入手法の比較へ進みます。

除外前後の表には、期間・順位・件数・元の金額を添える

感度分析を読み比べるには、全件から何を除いたかを一意に追える必要があります。高配当上位一レースを除くなら、払戻額の順位なのか、そのレースの利益の順位なのかを決めます。購入額が違えば、この二つの順は一致しない場合があります。同額の行が複数あるときの扱いも先に決めれば、好ましい数字になる行だけ選ぶ余地を減らせます。

1. 集計期間と対象ルールを固定し、全件の購入額・払戻金・収支・回収率を計算する。
2. 元資料と照合し、誤りは修正履歴を残して訂正する。正しい高配当は本成績に残す。
3. 除外単位をレース、購入組み合わせなどから定義し、順位の付け方と同額時の扱いを記す。
4. 除外した対象の購入額・払戻金を明示し、残った件数と金額から回収率を再計算する。
5. 表には本成績と感度分析を並置し、分析用の除外が実際の購入手法だったかのような表示を避ける。

上位一件を除く検査だけで不十分なら、同じ単位で上位二件、三件と除いた結果も補助的に並べられます。ただし少ない記録から的中を消し続ければ、ほとんどの戦略は悪く見えて当然です。都合の良い除外数だけ発表せず、なぜその検査を行ったか、どれほど標本が残るかを示します。除外後の最低値を自動的に将来の予想値とはしません。

最終回収率に加えて、高配当へ到達するまでの経過を読む

最初の架空例で通常の9レースが先に行われ、高配当の一レースが最後だったとします。途中の収支は9レース合計で−3,700円、最後のレース単体の収支が＋17,200円で、最終的に＋13,500円です。同じ最終値でも、高配当が最初に出た場合と途中の資金の動きは変わります。実際の日付順の累積収支を出せば、最後の率だけでは見えない経過を確認できます。

推移図の横軸は実際の購入順や日付とし、的中だけを並べたり、都合の悪い期間を飛ばしたりしません。購入がなかった日と、記録が欠けている日は区別します。レースごとの回収率の平均と、払戻総額÷購入総額で求める全体回収率も混ぜません。前者は各レースを同じ重みで扱い、後者は投入した金額が分母に入るので、購入額が違うと結果が異なるからです。

高配当の集中を確認しても、次の高配当がいつ来るかは分かりません。前回と同じ利益まで戻すために購入額を増やす行動は、この分析から導けません。検証を続けるなら、ルールと予算の上限を先に固定し、新しい期間を後から追加します。大きな的中を含む過去を正確に記録しながら、その結果に頼り過ぎた見通しを避けることが、分析の使い道です。