先週の重賞レースの予想結果および、全レース機械学習予想結果のまとめです。
愛知杯 予想と結果
うーん。ルージュエヴァイユ・・・
スタートから後方に下げて、スローな展開の中４角で外に出して直線では最後方・・・
これって、もうちょっとなんとかならないもんですかねぇ。スローだからもうちょい前目で競馬するとか。無理なのかな。
京成杯 予想と結果
こちらもスローな流れで直線ソールオリエンスが素晴らしい瞬発力を発揮して突き抜け快勝。
強かったですね。
本命のシャンパンカラーですが、道中かかり気味で、直線でズルズル後退。
この馬のベストはマイルですかね。もうちょっと早い流れじゃないとダメみたいです。
日経新春杯 予想と結果
ヴェルトライゼンデがトップハンデを物ともせず直線真ん中の馬場の良いところを割って伸びて差し切り。
ヤマニンゼストも直線でぐいっと伸びて来たのですが、パタッと止まっちゃいましたね。内の馬場状態が良くなかったのかもです。
一瞬おっと思ったんですけどね。
全レースの予想結果
全レース予想
一応回収率１００％は確保・・・
的中率もまあまあ
2番手予想との指数差分を見た場合
私の予想モデルは各出走馬に予想指数を出しますが、まあ当然1着予想馬の指数と2着予想馬の指数に開きがあった方が、１着予想馬の信頼性が高いものと考えられます。
それで、２番手予想との指数の差分毎に１着予想馬の予想結果をに集計したのがこちら。（利益は100円ずつBETした場合）
先週の買いレース結果
私の機械学習モデルで出した予想指数とオッズの組み合わせで、過去の統計から回収率100％超えの期待があるレースをピックアップ。
その結果を検証してみます。
馬券種は単勝を想定しています。
３日間を通しての成績は
的中数 3
レース数 11
回収率 143.6%
的中率 27.3%
３レース的中でまずまずの回収率。
オッズ１０倍のジャスティンエース的中が効きました。
小倉１０レースのエニシノウタも惜しかったですけどね。
下のグラフはこれまでの買いレースで100円単勝を買っていた場合の収支の推移です。
ちょっと上向いてきたかなぁ
netkeiba 俺プロの成績
俺プロですが、1/7のレースより自動でデータ取得して投票する（レース発走３分前）スクリプトを作成、テスト運用しています。
その先週の結果はこちら
うーん。なんとか100％超えはできましたが、ギリギリですね。
1月トータルだとこんな感じです。
先週ぶち当てた馬連50倍がかなりのアドバンテージになっています。
