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。
函館スプリントステークス 予想と結果
スタート直後にキミワクイーンが後ろに下げる。この馬これまで前目で競馬をしていたので、あれ？なんかトラブル？って思ったのですが、直線で外に持ち出して鋭く伸びてゴボウ抜き。
６００ｍの通過タイムが33秒ジャストとちょっと前が早かった模様。それで後ろに下げた、騎手の好判断だったと思う。
一方でこのハイペースに翻弄されてしまったテイエムトッキュウは4コーナー迎える前に力尽きてました・・・。
開幕週で前が有利だと思ったんですが、このペースではどうしようもなかったか。
いくら前が早いとはいえ、開幕週で先行脚質の馬を思い切って後ろに下げた横山武史騎手は肝が座ってるなと思いました。
エプソムカップ 予想と結果
うーん。レインフロムヘヴンはまったくいいところなかったですね・・・。
距離か馬場が合わなかったですかね。距離は２０００以上かなぁ。
全レースの予想結果
全レース予想
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）
１着率は高いんですけど（２５％）回収率は64％、低い・・・
調教評価を考慮した予想結果
下の表は1週前、当週の調教評価ランクを見て、C、D、E、D+、E＋と評価なし「-」がある馬を除外して上の予想結果を再集計しています。
つまり、調教評価の高い馬に絞って見たわけですが
調教評価を考慮した予想指数差分集計結果
上で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ものについて、更に調教評価E、D、「-」の馬を除外した結果がこれ。（利益は100円ずつBETした場合）
調教評価を加えた場合、回収率が94％と大幅に改善していますので、一応は成功と言えるのだろうか。
調教評価ランク結果集計
先週から調教評価ランクを新たに予想に組み込んでみたのですが、その調教評価（1週前と当週）×機械学習1着予想の馬の単勝的中率、回収率を集計しています。
ちなみに調教評価については以下を参照ください
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調教ランク評価
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2022年9月～先週の累積結果
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。
先週の成績は
的中数 ０
レース数 ２
回収率 0%
的中率 0%
惜しい。超惜しい。２つとも２着は悔しい・・・
2月からずっとマイナス・・・これはまずいですね
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
俺プロの方は調教評価のプラス分をうまいこと活かせませんでした・・・
