新年明けましておめでとうございます。
今年もよろしくお願いします。
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: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。
配信コンテンツの有償化について
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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)
中山金杯 予想
中山 芝2000m 過去5年種牡馬実績
当サイトでは基本的に機械学習予想指数と調教指数上位の馬から重い印を打っています。
過去の統計的に的中率と回収率が高くなっていますので、予想の参考にしていただければ幸いです。
中山金杯の予想は以下の通り
◎ エピファニー
前走はベラジオオペラに敗れたけど差のない競馬。大外を回った分のロスが大きかった。調教もいいので勝機は十分。
◯ ボーンディスウェイ
一週前の調教が抜群。ちょっと人気になりすぎている気がするのがアレですが・・・。
▲ リカンカブール
前走チャレンジカップは7着でしたが、スローで後方からの競馬だったので展開が合わなかった。今回もスローが予想されるけど、内枠を利して最短コース進めれば・・・
△ マイネルクリソーラ
この馬もっと人気になってもいいんじゃないかなと思うんですけど、調教もいいし十分上位を狙えるかと
△ サクラトゥジュール
調教もいいしオッズもそこそこ、中穴としては面白い
京都金杯 予想
京都 芝1600m 過去5年種牡馬実績
京都金杯の予想は以下の通り
◎ ドーブネ
リステッド2連勝中のドーブネを本命に。調教もいいし、外枠なのが気になるが実力は上位。
◯ アルナシーム
人気馬ではあるけど、前走リステッド勝ちの実力は確かだと思う。調教も悪くない。
▲ トゥードジボン
一週前の調教が抜群。この馬も人気馬ではありますけど。
△ ビューティフルデイ
上位予想馬が1~3番人気なのでここで穴馬を。この馬実績は無いのですが、調教が良いんですよね。一発を期待。
△ アヴェラーレ
4番人気の馬だけど、関屋記念勝ち馬ですし、調教良いので。
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。。。
全レース予想(有償)
全レースの予想+調教指数を有償配信します。※オッズは前日21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。
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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)