読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

ありんとこ

最高の物語を作ろうと思うんだ

結局のところ競馬は儲かるのか?正しい馬券の買い方を教えよう!

見ないと損する情報

日本には500万人もの競馬ファンがいると言われています。

(ほんとかな?)

 

では果たして馬券で儲けることはできるのか?

そのあたりのことを今日はつらつらと書いてみようと思うよ。

還元率75%で控除率25%

売り上げの25%がJRAに入って、残りの75%が馬券的中者に配分される。

つまり胴元が儲かる仕組みになっているのだ。

パチンコなどは控除率が7~10%で競馬よりも儲かりやすいと言える。

逆に宝くじは控除率50~55%なので競馬よりも儲かりにくい。

個人的には年末ジャンボよりも有馬記念を買う方が楽しめるし当たる確立も高いのでおすすめしたい。

 

競馬で儲かってる人の割合

場外馬券売り場ウインズに行ってみるとわかるだろう。

儲かってそうな人はいない。

とゆーより生気を感じない。

なぜかみんな同じような格好をしているおっちゃんばかりだ。

 

僕の感覚からすれば、年間で収支がプラスの人は5~10%じゃないかな。

 例え専門家の予想でも年間でプラスの人は限られる。

予想のうまい専門家でも年間回収率は良くてせいぜい130%ほどだ。

本命にすればその馬が来ないという「逆神」と呼ばれる予想家も存在するくらいだ。

 

儲からなくても楽しい

競馬はギャンブルとしてよりもスポーツとしても魅力がとても高い。

つまり馬券が外れてもそのぶんレースを楽しめれば損したとは言えないのだ。

観戦料を払ったと考えてもいい。

年間収支がプラマイゼロならば楽しめた分だけ得なのだ。

僕は賭ける額も少ないので年間でマイナスになったとしても気持ち的には100万円ほど得した気分でいる。

 

馬券の必勝法

世の中にはいろんな馬券必勝法があると思うけど間違いなく言えることは「自信のあるレースだけ買う」ということだ。

僕も自信のあるレースだけなら儲けることはできるかもしれない。

でもG1だとつい賭けたくなっちゃうのだ。

有馬記念なんかだとさらに調子にのっていつもより多くの金額を賭けちゃうもんさ。

 

オススメの馬券必勝法は、適正のわかりやすい馬をずっと追いかけることだ。

そして「ここは向く!」と思った時こそ勝負の時だ。

マリアライトなんかはタフなレースに強く瞬発力勝負に弱いという特徴がある。

こういう特徴がわかりやすい馬ははまったときにG1を勝てる馬でもある。

瞬発力のジェンティルドンナ、持久力のゴールドシップがG1を勝ちまくったのは記憶に新しい。

そうやって特徴のある馬を追っかけるんだ。

自分の追っかけホースを10頭、20頭と増やしていくのが馬券で勝つ近道だろう。

 

そしてもうひとつ人気の馬はやっぱり来る。ということだ。

中途半端に穴人気してる馬のほうが来ない。

1番人気から3番人気のどれかが勝つ確立はとても高い。

無理して穴を探すのはよそう。

穴を探すのではなく、「あれ?この馬思ったよか人気なくない?」と感じたときに勝負するんだ。

 

馬券の買い方

馬を選ぶよりも難しいのは実は買い方である。

オッズは非常に絶妙なバランスに設定されている。

確実な馬券はオッズが低く当たってもたかがしれている。

馬券のセンスがない人は素直に単勝と馬連でいいと思う。

本命が穴馬なら複勝やワイドにすれば良い。

でも欲を出せば絶対に当たらないということを肝に銘じておこう。

 

馬券の買い方でも大事になるのがさっきと同様に同じ馬を追いかけることだ。

ある馬で馬券を外したならば、次の買い時にはその負け分を取り返すような馬券を買うといい。

負ける人は「次のレースで取り返すぞ!」という思考になる。

それじゃ負のスパイラルに陥るだろう。

 

とにかく自信のあるレースだけを買おう。

そうすることで僕は最近勝てるようになってきた。

 

まとめ

「競馬が趣味」というとすぐにギャンブル好きみたいに思われるけど、僕はスポーツとして楽しんでいる。ロマン派というやつだ。

小学校5年生から見てるから、競馬暦は早20年にもなる。

netkeibaという競馬のSNSに頻繁にコメントを書いているし、POGにも参加している。

ぜひみんなにもスポーツとしての競馬の楽しさを伝えていけたらいいなぁ、とかちょびっと思ってるんだよ。

 

もし競馬をギャンブルとしてしか見れない人はこの本を読んでほしい。

映画も話題になったけど、圧倒的に本のほうが面白い。

「読み終わりたくない」と思ってページをめくるのがいやになる。

シービスケット―あるアメリカ競走馬の伝説

シービスケット―あるアメリカ競走馬の伝説

 

 この記事を読んだ人は次の記事も読んでいます