3/12-3/13の予想と結果のまとめです
3/12 予想結果
全レース予想
機械学習モデルによる3/12の全レース予想結果を開示します。（障害、新馬戦除く）
１着予想の的中率はそこそこ、回収率も85％でまずまず・・・といったところでしょうか。
平均オッズが低めなので、当たっても回収率がそんなに上がらなかった様です。
あとは、チラホラと下位の着順予想で回収率が100％超えているものがあるのですが・・・
これは、土曜日は荒れたレースが多かった印象がありますのでその影響かなぁと。
中山牝馬Sのクリノプレミアムとか予想するのムリですよね。狙って取れるものじゃありません。
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）
うーん、ダメだ。
2着予想馬との差が大きいほど的中率は上がる傾向にありますが、回収率は逆に下がっています。
オッズが低いので、予想モデルが人気馬を予想しちゃってたんだなぁと推測。これでは的中しても利益は出ません。
やはり、予想指数とオッズのバランスを見る必要があるんだなと思います。
中山牝馬S 予想と結果
中山牝馬Sの予想と結果はこちらです。
なんか、大荒れでしたね・・・
これは予想ムリですわ。うん、これは事故、これは事故。
クリノプレミアム・・・ヴィクトリアマイル出てきたら取捨が難しくなりそう。
3/13 予想結果
全レース予想
機械学習モデルによる3/13の全レース予想結果です。（障害、新馬戦除く）
1着予想の回収率１４０％(≧∇≦)/
的中率は土曜日と変わらないのですが、大きいところを当てる事ができたため回収率が高くなりました。
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）
元々高かった回収率がさらにアップ( ´∀｀)bｸﾞｯ!
というか、先週もそうでしたが日曜日の方が圧倒的に良いのはなぜなのか・・・
フィリーズレビュー 予想と結果
サブライムアンセム１着で予想的中( ´∀｀)bｸﾞｯ!
まあ、２着以下がダメダメですけど・・・
あと、レースを見て、地力ではナムラクレアが上かなぁと思われます。
金鯱賞 予想と結果
こちらは１着、２着の予想バッチリ。
まあ、１，２番人気の組み合わせではあるものの、人気通りに決まらないのが競馬ですので。
しかし、ジャックドールは強かったですね。
逃げたくせに上がり３ハロンタイムは出走馬中３位（２着のレイパパレと同じ）とか(^_^;)
大阪杯でも人気になるかもですね。
先週の買いレース
事前に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。
※先週の予想はこちらです
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中山牝馬S 機械学習予想
続きを見る
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フィリーズレビュー 金鯱賞 機械学習予想
続きを見る
馬券種は単勝を想定しています。
3/12 買いレース
対象は４レースありましたが、全く当たらず。(´・ω・`)
3/13 買いレース
13日は対象となるレースが13レースもありました。
的中レースは5レース。オッズ10倍超えが２レースもあります。
これは結構良いのではないでしょうか？
結果
土日を通しての成績は
17戦5勝 の 的中率29％
一定額を購入していた場合の回収率はなんと232％となりました！
先週に引き続きプラス収支です。
今週も買いレースを公開しようと思いますのでよろしくです。
netkeiba 俺プロの成績
私はnetkeibaのサービスの一つである俺プロをやっているわけなのですが、先週は機械学習モデルの予想を参考に何レースか馬券を購入していました。
まだ、実際に多額の馬券を購入するのは怖いので、俺プロでシミュレーションを・・・と考えております。
で、先週の成績はというと・・・
土日通しての回収率は１８０％
なんか、色気を出していろいろ買いを入れていたためちょっと低めに・・・
変な欲を出さずに買いレースだけ買っていれば良かったですね。
私の俺プロの成績は以下のリンクから参照できますので、よろしくお願いします。
ちなみに３段に昇格しました(๑•̀ㅂ•́)و✧
今週のレース
今週は月曜日を入れての３日開催ですね。
重賞はファルコンS、スプリングS、阪神大賞典、フラワーカップの４レース
はたして予想モデルちゃんはディープボンドをどう料理してくれるのか・・・
