競馬関係 重賞、メインレース分析

4/15 アーリントンC + 全レース 機械学習予想

 自作の機械学習モデルにて予想した重賞レース+全レースの予想を掲載します。

 馬場状態ですが、

 中山 芝:重 ダート:重

 阪神 芝:重 ダート:重

 福島 芝:稍重 ダート:稍重

 以上で機械学習しています

 単勝オッズは午前6時時点のものです

 データ数が少ないため、当サイトは新馬戦、障害戦の予想はしておりません。

アーリントンカップ 予想

抜けた馬がいません。混戦です。しかも雨で馬場状態が悪くなりそうなので大荒れ必死? なのかなと思われ。

本命はユリーシャで。重馬場への適性は未知数だけど、スタートが決まったらそのままいけそう。

対抗は13番人気と低評価のランスオブサウンド。まだキャリア2戦で底が見えてないんですけど、兄弟がダートで活躍しており、血統的にも重馬場への適性が高そうなのがいい。

シュネルマイスターの弟のナヴォーナもキャリア1戦で実力まだ分からないんですけど、その新馬戦の内容が良い感じ&血統がゴリゴリの欧州血統で重馬場適性も高そうよね、ということで▲

あとはティニア。父フランケル、母父ジャイアンツコーズウェイで馬場は合うと思う。調教もまずまず。

 

オオバンブルマイは、うーん、機械学習の評価も低いし、レース安定してなさそうだしで軸にするのはちょっと・・・。重馬場への適性は血統的にはありそうな感じではありますが(ストームキャット系)

 

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調教ランク評価

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調教評価指数について(追加説明)

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本日の買いレース

 2番手との予想指数の差とオッズの関係から統計をとって、回収率が100%を超えるものをピックアップしてみました。

 自分的にはこれを買いレースだと見ています。※オッズは今朝の6時時点のものです

 また、こちらのリストは1週前調教、当週調教評価のどちらかにAかB以上の評価がある馬のみを抽出してます。これで精度が上がれば良いんですけどね。

 見方としては、買いオッズで示されているオッズよりも高ければ買い。(単勝)

 で、期待回収率で示される回収率が期待される・・・というものです。あくまで過去の統計と私の予想モデルから導き出した数字なので、保証はもちろんできません(^_^;)

参照しやすいように買いレースについてもエクセルで提供します。

単勝買いレース_20230415

 

エクセルファイルの中で買いレースフラグを立てているのですが、これは現時点のオッズが「買いオッズ」の90%を超えている場合に立てているだけで、今後のオッズの変動によって条件を満たさなくなる可能性があります。現時点で買い条件が確定しているわけではありませんのでご注意ください。

あくまで目安です。

※90%以上にしているのは今後オッズが上がる可能性を考慮して幅を取っているだけです。

 

 今までの月別の結果を集計してみたところ、こうなりました。(払い戻し、収支は1レース100円買ったとした場合の数字) ※数字、グラフは自動更新されていきます

 競馬場別の結果はこちらです

全レースの予想結果公開

全レースの予想+調教指数を公開します。※オッズは6時時点のものです

また、新馬戦、障害戦はデータが少ないため機械学習予想をしていません。

単勝買いレース_20230415

 

エクセル形式でダウンロードできますので、参考までに。

調教指数の見方についてはこちらを参照してください

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調教指数の見方について

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上でも触れていますが、新たに調教評価ランクを追加してます

これは当週、1週前の調教のパターン(調教指数、過去比較、ラスト1F指数)をクラスタリングで5つのクラスタに分類。

そのクラスタの過去の成績(単勝回収率)を評価してA~Eのランク付けをしたものです。

ランクはAが一番良くて、Eが悪い。「-」は調教データがないものになります。

参考までに当週調教評価と、1週前調教評価の単勝的中率、単勝回収率の一覧を掲載します。

ただし、この回収率は私の機械学習モデルで着順予想1着と予想した馬のみのものですので、ご注意を。(予想2着以下では回収率プラスになりません

機械学習予想1着+調教評価A だとかなり期待が持てる・・・と思います。

一方でEはかなり成績が悪いため、予想から外した方が良いですね。

まあ、一応上の表は機械学習予想1着の馬を対象に集計したものですが、予想2着以下の馬にも調教内容の優劣はそのまま当てはまると思います。

予想2着以下については単勝回収率は保証できませんが、対抗、ヒモを探すのには参考になるかもです。

これでかなり予想馬の絞り込みが捗る様になるのでは? と思います。

詳細はこちらを参照ください

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調教ランク評価

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あ、でも。馬券の結果は自己責任にてお願いします。

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