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、
東京 芝:良 ダート:良
京都 芝:良 ダート:良
新潟 芝:良 ダート:良
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。
先月からお知らせしておりましたが、5月6日より全レースの予想を有償配信させていただきます。よろしくお願い致します。
重賞予想、買いレースはそのまま無料公開、全レース予想のエクセルファイルのみが有償提供となります。
配信コンテンツの有償化について
続きを見る
調教評価について
これまで調教評価はA~Eの5段階でクラスタリングして評価していましたが、それぞれの評価を更に2つに細分化して合計10個のクラスタにて評価するようにしました。
例えば、評価Aをラストの1Fの伸びが良いものをA+、悪いものをAとするという感じです。
当然ながらA+の方が成績が良いので、予想の参考にしてください。
機械学習1着予想馬の単勝回収率は以下のようになっています。(2022年9月~の結果)
クラスタ分けの性質上、AよりもB+の結果の方が良くなってますのでご注意を。
調教指数、調教評価の詳細は以下のページを参照ください。
調教ランク評価
続きを見る
調教評価指数について(追加説明)
続きを見る
オークス(優駿牝馬) 予想
リバティアイランドが圧倒的な支持を受けていますが、まああの桜花賞の走りを見たら当然ですよね。
距離の不安が囁かれていますが、ドゥラメンテ産駒は中長距離の実績は十分ありますし、母も中距離で実績ありますし、問題はなさそう。
なんですけど、自分の本命はミッキーゴージャス。
未勝利、1勝クラスしか勝っていなくて、実績は全くありませんが、この2レースが好位に付けて直線すっと抜け出す・・・というこのレースセンスの良さが気になりまして。。。まだ成長途上という感じがしますが、距離が伸びても良さそうだし、調教良いし、機械学習予想1位だし、もしかして一発あるのでは?と考えています。
んでもってリバティアイランドは◯。この馬はもう説明は不要かと思います。ただ、ドゥラメンテ産駒は左回りコースの勝率が悪いのが気になるといえば気になりますけど・・・。この馬唯一の負けが東京コースですし。
あと、気になるのがイングランドアイズ。この馬確実に伸びる脚は持っているんですけど、出負けが響いて届かず・・・というレースをしていて、まともなスタートが切れれば面白いかなと思う。負けた重賞2レースは実力を出し切っているようには見えず、距離延長も歓迎。一発の可能性はあると思う。
あとは、機械学習予想上位から、ライトクオンタム、コナコースト。
ライトクオンタムは武豊騎手がソーダズリングの方を選んだのが気になりますけど、その分オッズが高くなったのは良いと思う。田辺騎手は人気馬だとなんか不安ですし・・・去年の安田とか。
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、当週調教評価が上位に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。
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。
※これより先を閲覧するためにはcodocへの会員登録と1ヶ月分のサブスクリプションまたは1日分の記事購入が必要となります。すみませんが、よろしくお願い致します。
コンテンツ購入手順 & FAQ
続きを見る
過去の予想データについてはこちらからダウンロードできます。(1ヶ月ごとダウンロードできます)
過去全レース予想データ
続きを見る
※予想データの二次配布はご遠慮下さい。