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
以上で機械学習しています
単勝オッズは前日の21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。
有料の予想コンテンツですが、値下げしています。
新価格は1日100円 1ヶ月500円です。
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。
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調教評価について
当サイトでは調教のタイムを標準指数化し、その指数を以下の様にA~Eの5段階でクラスタリングして評価しています。(9/24までは10段階評価でしたが5段階に戻しました)
この散布図は、右に行くほど調教タイムが早く、上に行くほど最後の1ハロンの伸びが良い調教ということになっており、基本的に右上に行くほど良い調教である、と言えるかなと思っています。(タイムが早く、最後までバテていないということ)
機械学習1着予想馬についての各調教評価ごと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)
見ての通り、調教A評価が一番的中率、回収率ともに高くなっています。 (調教評価「‐」は調教のデータが取れなかったもの)
特に1週前調教評価Aの1着単勝的中率は30%、回収率は100%を超えている・・・これはかなり有効なのでは? と思う。
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
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調教評価指数について(追加説明)
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※ 函館、札幌開催は競走馬が現地滞在しているため調教データが取得できません。(美浦、栗東トレセンの坂路、WCコースのデータのみ取得可能)
京阪杯 予想
京都 芝1200m 過去5年種牡馬実績
予想は以下の通り
◎ ルガル
◯ ショウナンハクラク
▲ グレイトゲイナー
△ エクセトラ
△ トゥラヴェスーラ
ジャパンカップは2強の激突・・・な感じですが、こちらは超混戦。
調教評価を見ても、あまりレベルが高くないのかなぁと思います。
1番人気になっているルガルも戦績が良いとは言えないですし。京都コースの経験が豊富な点が買われているのかもしれません。
とまあ。こんな混戦レースは考えても分かりませんので、機械学習モデルに丸投げしちゃいたいと思います。
幸い上位予想馬は調教もそこそこいい感じですのでこれで行こうかなと。
ルガルのオッズがもうちょっと上がればいいんですけど。
ジャパンカップ 予想
東京 芝2400m 過去5年種牡馬実績
予想は以下の通り
◎ イクイノックス
◯ タイトルホルダー
▲ スターズオンアース
△ ディープボンド
△ リバティアイランド
機械学習モデルちゃんもさすがにイクイノックスは外せませんでしたか。
天皇賞秋のタイムは驚異的でしたからね。
しかし、2番手はリバティアイランドではなくタイトルホルダー。
オールカマーを見る限り本調子ではない・・・のかなと思ったんですけど、調教も走れているみたいですし、強い頃のタイトルホルダーに戻ってきたのかもしれません。・・というか復活した姿をもう一度みたいなという思いはありますけどね。
で、3番手はスターズオンアース。この馬大崩れしないので馬券県内に入る可能性は大いにあるかと。調教もグッドです。
4番手にディープボンド。
この馬、厳しい流れのレースになったら粘りこんで上位に残っちゃうイメージがある。勝ち切れるほどのキレはないんですけどね・・・。
で、最後にリバティアイランド。
一週前の追いきりは流しただけだったのかもしれませんが、当週の追切は切れ味抜群ですね。
今年の3歳牝馬はレベルが高いので、もしかしたらあっさりイクイノックスに勝ってしまうかも・・・。機械学習予想指数から5番手においていますが、指数がなければここまで予想順位を下げるのは難しかったかも。
本日の買いレース(しばらくお休みします)
これまで一年以上続けてきた「買いレース」ですが、今年に入って調子が思わしくなく。回収率もいよいよ100%を下回りそうなため。しばらくお休みします。
条件を洗い直して再度復活させようと考えていますが、ただいま分析中です。。。
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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。
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過去全レース予想データ
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※予想データの二次配布はご遠慮下さい。
また、7/29より全レース予想について、出走馬の種牡馬の競馬場、コース(芝orダート)、距離での実績データを追加しています。
この例で言うと、出走馬「バウンシーステップ」の父である「モーリス」の産駒の新潟競馬場、芝コース、1400メートルの条件における過去5年間の勝ち数が5回。
勝率は20%ある。 と見ることができます。
出走馬の種牡馬の実績、得意な距離競馬場コースが分かると思いますので、調教評価と合わせて予想の参考に役立てていただければと思います。
産駒数が少ない種牡馬の場合、出走数が極端に少なくなるためデータの信頼性は低くなりますのでご注意ください。(1戦1勝で勝率100%になる場合もあります)