前走とのフィールド距離の変化

競馬における「前走とフィールドの変化」を特徴量に活用する方法

前走と次走で「芝」と「ダート」が変わることは、馬にとって大きな変化となり、そのパフォーマンスに大きな影響を与えます。芝とダートは馬場の性質が大きく異なり、それぞれに適した馬の特性や戦法が求められるため、競馬における「フィールド変化」は予想を立てる上で非常に重要な要素となります。。

芝とダートの性質の違い

芝（Grass）: 芝コースは柔らかく、馬の脚に優しいとされます。芝の上を走る際、馬はバウンスして走る感覚が強く、踏ん張りが効きやすいです。また、芝コースは比較的スピードが出やすく、先行馬が有利になる傾向があります。芝では馬のパワーや持久力が重視され、特に持ち味を発揮できるスピードタイプや差し馬が多いです。

ダート（Dirt）: ダートコースは比較的固く、摩擦が強い特徴があります。ダートは芝に比べて馬の体への負担が大きく、特に速いペースで走ることが難しい場合が多いです。ダートコースでは、スタミナやパワーを活かすことができる馬が有利で、脚質も「逃げ」「先行」よりも「差し」「追い込み」が有利な場合が多いです。

馬の適性とパフォーマンス

芝適性:

  • 芝で好走する馬は、柔らかいコースに適した筋肉や関節を持っている場合が多いです。
  • 速いペースでレースが進んでも対応できるスピードや俊敏性が求められます。
  • 芝では、比較的外枠に入ることが多い差し・追い込み馬が活躍する傾向もあります。

ダート適性:

  • ダートで好走する馬は、硬い地面で走るためにより強い筋力やパワーを必要とします。
  • ダートコースでは速いペースでレースが進むことが少なく、スピードよりもスタミナやパワーを活かせる馬が有利です。
  • ダートは摩擦が大きいため、脚元が強くないと力を発揮しづらい傾向があります。

芝→ダートに代わる場合

フィールド変化について

  • 芝からダートへの変更では、まず最初に考慮すべき点は、馬の脚質と体力の違いです。芝コースは比較的柔らかく、バウンスして走る感覚が強いのに対し、ダートは硬くて摩擦が強いため、馬の足にかかる負担が大きくなります。そのため、芝で優れたパフォーマンスを発揮してきた馬でも、ダートに変わるとパフォーマンスが落ちることがあります。

レースでの影響

  • スピードタイプや差し馬が多い: 芝コースで活躍していた馬は、速いペースでレースを進めることが得意なタイプが多いです。また、差しや追い込みが得意な馬が多く、レースの展開によって強みを発揮します。これらの馬は、ダートに変わると、その適性を活かすのが難しくなることがあります。
  • 柔らかい芝と硬いダートの違い: 芝では比較的足元の負担が少ないですが、ダートではコースが硬く、馬にとってはより高い摩擦力とストレスを感じることになります。そのため、脚元の強さや耐久性が求められるダートで好走するためには、筋力やパワーが重要です。芝で軽快に走れていた馬が、ダートでは足元が取られることがあるため、ペースに適応しにくいことがあります。

ダートから芝の変更

フィールド変化について

  • ダートから芝に代わる馬は、ダートの硬い地面と摩擦が強い環境から、芝の柔らかいコースに変わることで、歩様や走り方に大きな変化が必要になります。ダートで活躍していた馬でも、芝に変わることで苦労することがよくあります。

レースでの影響

  • 芝での速さとスピード: 芝のコースでは、レースが比較的速いペースで進行することが多く、特にスピードが重視されます。ダートで好走していた馬が芝に変わると、速いペースに対応できるかどうかが大きな課題になります。ダートでパワーを活かしていた馬が、芝での速いペースに対応できなければ、上位に食い込むことは難しいでしょう。
  • 脚質の変化: ダートではスタミナを活かすために後方からの差しが効くことが多いですが、芝ではレース展開が速くなるため、より前目での競馬が要求されることが多いです。ダートで後ろから追い込む競馬を得意とする馬は、芝のレースで前に出る競馬ができないこともあります。

フィールド変化を特徴量として組み込む方法

ここでは、前走からのフィール度変化を芝→芝やダ→芝といった表現で、特徴量を作成するpythonの
コードを紹介します。

#フィールド変化
from tqdm import tqdm
import pandas as pd

#競馬データ読み込み
keiba_data=pd.read_csv(r"〇〇") #〇〇には競馬データ.csvのファイルパスを入力

#日付をdatetime型のする。
keiba_data['日付'] = pd.to_datetime(keiba_data['日付'], format='%Y年%m月%d日')

#フィールド変化を算出する関数を作成
def field_change(group):
    #日付でソートする
    group = group.sort_values("日付")
    #データフレームの行が2行以上ある場合、シフト関数でフィール変化を(〇→〇)の形で作成する。
    if group.shape[0] >= 2:
        group["フィールド変化"] = group.shift(1)["フィールド"]  + "→" + group["フィールド"]
    return group

#tqdmを使用して進捗表示
tqdm.pandas(desc="Processing groups")
#関数を競馬データに出力する。
keiba_data = keiba_data.groupby('馬ID').progress_apply(field_change).reset_index(drop=True)

出力結果は以下のようになりま。

投稿者プロフィール

ひよこい
ひよこい
独学でpythonを学び競馬予測しています。これまでの競馬成績は以下の通り。回収率150％を目指します。
2021年回収率：119%
2022年回収率：104％
2023年回収率：121％
2024年回収率：88％
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