賽馬評分制度的起源
賽馬評分（Handicap Rating）是香港賽馬的重要制度，由香港賽馬會（HKJC）制定，用來衡量每匹馬的實力。這套制度最早源自英國，隨著殖民時期賽馬文化引入香港，也被完整沿用並持續優化。就像遊戲中角色的等級，數字越高代表實力越強。舉例來說，一匹評分80分的馬，一般會比60分的馬更有能力在高水平賽事中發揮。
公平競爭的核心價值
這個制度的最大價值，在於「公平競爭」。如果所有馬匹都不加限制地比賽，強馬往往一面倒勝出，弱馬難有表現。為了避免這種單一化的結果，賽馬會會根據馬匹的評分來分配重量（Handicap Weight），強馬要負更重的負磅，而弱馬則較輕。這樣一來，實力差距被拉近，每場比賽才會變得更加刺激、難以預測，也讓觀眾有更多期待。
新手馬迷的理解方式
對新手馬迷來說，理解賽馬評分就像掌握比賽的「成績表」。它能幫助你初步判斷馬匹的實力層次。當你打開賽馬日的馬匹資料表時，評分就是其中最關鍵的指標之一。舉例來說，如果一匹馬的評分長期維持在高位，表示牠在多場比賽中都能保持穩定的表現。而一匹評分逐漸上升的馬，則可能正處於「成長期」，狀態大勇，值得特別留意。
數據時代的應用
隨著人工智能與大數據時代的到來，賽馬評分的價值更進一步被放大。數據愛好者可以透過評分，結合過往成績、場地表現、騎師搭配等多重因素，建立更全面的分析模型。對比遊戲而言，這就像玩家不單只看角色等級，還要研究裝備、技能與環境的配合。誰能更好地運用這些數據，誰就能在賽事預測中掌握更多優勢。
香港賽馬會的評分制度
根據香港賽馬會（HKJC）的資料，香港的馬匹 Handicap Rating（賽馬評分）制度是基於馬匹的賽績和能力進行評定，從而決定馬匹應該參加的賽事等級及攜帶的負磅重量。這個評分制度為香港賽馬帶來高度競爭和平衡的比賽環境。
香港賽馬會每匹馬都有一個評分，通常分數範圍從較低到較高，數字越高代表馬匹能力越強。初次進入香港賽場的賽駒，會由賽會根據它們海外的比賽表現作出評分，其中未跑過賽事的雄馬初始評分為52分，雌馬為48分。評分後，馬匹將被分配參加相應的賽事級別，評分較高者參加更高級別的比賽。
賽馬評分的調整
評分的調整是根據馬匹每場比賽的成績決定。例如，成績優異的馬匹評分會上升，而表現不佳者評分可能會下降。若馬匹多次未能進入前三名，評分會相應下調。每匹馬的評分直接影響它在競賽中所負擔的重量，即所謂的「負磅」。評分越高的馬，所負的重量越多，這樣設計是為了讓能力較弱的馬匹能在比賽中有更多勝出的機會。
分級制度與比賽安排
香港的賽事依評分高低分為五個主要等級（Class 1至Class 5），評分一般分別介乎40分至100分以上。高等級的馬匹（如評分在100分及以上）會參加甲組或屬於分級賽（Group races），而較低評分的馬匹則參加較低等級賽事。此外，新手馬匹（稱為“Griffin”）也有特別的初期評分規則。
此評分與負磅制度使得比賽平衡而刺激，每場賽事中馬匹依據評分負擔適當重量，競爭更公平。馬主及練馬師可透過策略性地安排馬匹參加不同等級賽事，達到最佳競賽狀態及勝算。
評分制度的局限
馬會的Handicap Rating雖然嚴謹和專業，但並非完全能準確反映馬匹的實際表現，存在一定局限。原因包括評分主要依靠賽後觀察和過往賽績，難以全面捕捉馬匹當下狀態的波動；此外，評分更新存在時間延遲，馬匹近期成績劇烈變動時，評分調整不及時。評分體系也無法完全考慮外部因素如賽道狀況、配搭騎師策略和臨場臨變的變數，可能導致評分與實際實力不符。並且，HKJC的評分由人工整合，主觀判斷成分難免，偶爾會出現評分受偏見或誤判影響的情況，導致某些馬匹被高估或低估。
在馬匹面對「等級組別」（Class）變動時會變得較難準確使用。這是因為馬匹在不同等級組別競賽時，所面對的競爭對手、賽事強度與賽道條件可能差異很大。例如，馬匹從低組別提升至高組別時，該馬所要應付的競爭壓力和賽事要求明顯提高，而馬會的評分系統雖然會調整評分，但調整多數是基於過去賽事成績累積，不能完全快速反映馬匹在全新更高難度環境下的真實競爭力。此外，當馬匹跌級參賽時，評分可能不能有效反映其實力的下降或狀態回落，導致實際競賽狀態和評分不匹配。
自建專屬評分系統
針對這些不足，自行建立專屬的評分系統可以是個選擇。首先，需收集大量細緻的數據，包括馬匹歷史成績、賽事條件、騎師與練馬師資料、賽道和天氣狀況等，構建更全面的數據庫。然後，可採用統計模型與機器學習技術，將多個因素量化並綜合考量，減少主觀成分，提升評分的客觀性和即時性。比如利用速度指標、加速能力、比賽排名及賽事競爭強度做動態調整。這樣的系統能夠實時更新評分，更靈活地反映馬匹實際競技狀態。
此外，建立獨立評分系統的優勢還在於可針對具體需求調整，比如設定適用於不同賽事類型的評分規則，或引入特定專家經驗進行微調。使用者還可根據自身策略測試不同權重分配，改進下注決策。總結來說，透過數據驅動及算法優化，自行建立的專屬評分系統能夠彌補HKJC評分在主觀性與時效性上的不足，提供更準確和個性化的馬匹表現評估工具，助力更精確的賽馬分析和投注策略。
競馬賠率研究所的自家系統
針對這些不足，競馬賠率研究所建立自家的評分系統，以去除不準確的因素。首先，需收集豐富的數據，包括馬匹賽績、騎師和練馬師資料、賽道及天氣條件等，打造全面資料庫。然後利用統計或機器學習方法，量化多種變數，實現動態和客觀的評分更新。例如，透過速度指標、比賽強度、加速表現來調整評分，使評分更即時且貼合實際。這減少了單靠人工評分的主觀誤差，提升評分的精準度。