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2022年09月18日

秋華賞トライアル【ローズS】の危険な人気馬は?

本日9月18日(日)は秋華賞トライアル【ローズS】があります。

先週の紫苑Sは1番人気と2番人気の決着となり、固く収まりましたが
ローズSは例年と違い中京開催で1番人気でもオッズは3倍台になりそうで
荒れる余地はありそうです。


3歳牝馬の中京芝2000という条件では、
関東馬が非常に弱く54頭出走して勝ったのが1頭のみ。
国枝厩舎のサリエラは人気の1頭ですが、データとしては厳しいです。




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騎手では、川田騎手・福永騎手が騎乗数は少ないものの
複勝率50%越えで復唱回収率100%を超えていますので、
アートハウスとセントカメリアは抑えたい馬です。


ルメールは6戦中1勝のみ。
少ないので参考程度ですが、やはりサリエラは積極的に買いたい条件とはいえなくなります。



また意外と穴があきにくいところもあり、
勝ったことがあるのは6番人気までで、7番人気より人気薄は勝っていません。



2022年09月11日

競馬予想もいいけれど、競馬マニュアルや競馬予想も魅力がある

当ブログでは、重賞にフォーカスを当てて
レースデータを公開してきました。

データをもとに自分で予想を組み立てるのは競馬の面白さの一つ。
しかし、それで負け続けているのならそれはまた別の話。

勝ってなんぼ、当ててなんぼの世界。


評判の競馬予想や競馬マニュアルを使うのもまた一つの手段であります。

そして、そんな競馬予想や競馬マニュアルを自分で出してみたいと思っています。

今後はこちらでそれについても触れていきたいと思います。



2022年09月04日

ハンデ戦データから考える新潟記念の予想

久しぶりの更新になりました。
本日9月4日(日)は【新潟記念】があります。

結局春のG1レースでは1番人気は1勝もできずに終了。
G2・G3であっても、1番人気の勝利は低く今年は1番人気から買いにくいシーズンではあります。


今日の新潟記念はハンデ戦。
今年のハンデ重賞では、1番人気は1勝のみです。
ただし、複勝率は高く65%で復唱回収率104%と好結果。


ハンデ戦といえば、ポイントは斤量。
ちまたである噂として【0.5】の斤量の馬を狙えともいわれています。


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では、実際ハンデ戦で0.5キロの斤量の馬の成績を検証してみます。

2017〜

55.5キロ  単勝回収率 23% 複勝回収率 141%
56.5キロ  単勝回収率 68% 複勝回収率 99%
57.5キロ  単勝回収率 91% 複勝回収率 91%
58.5キロ  単勝回収率 150% 複勝回収率 86%

トータル  単勝回収率 80.6% 複勝回収率 97.6%

複勝率としては36.6%のため、軸馬にするにはやや寂しい数字ともいえる。

人気馬ならきって、人気薄なら軸にしてもいいというところか。


今日の新潟記念の0.5キロ馬は

3番 レッドジェネシス
4番 サンレイポケット
6番 カラテ

の3頭。
この中で人気がないのは レッドジェネシス。

この馬から流したら面白いのかも。
タグ:ハンデ戦

2022年06月05日

安田記念で2022年G1の連敗記録は止まるのか?

6月5日(日)はG1レース【安田記念】があります。

先週のダービーも1番人気は馬群に沈み、2022年未だ1番人気の勝利がないという現状。


フェブラリーS   1番人気 レッドルゼル  6着
高松宮記念    1番人気 レジステンシア 6着
大阪杯      1番人気 エフフォーリア 9着
桜花賞      1番人気 ナミュール   10着
皐月賞      1番人気 ドウデュース  3着
天皇賞春     1番人気 ディープボンド 2着
NHKマイル    1番人気 セリフォス   4着
ヴィクトリアマイル1番人気 レイパパレ   12着
オークス     1番人気 サークルオブライフ 12着
ダービー     1番人気 ダノンベルーガ  4着


正確に言うなら、1着はおろか2着も1回、3着も1回と
ほとんど馬券にすらなっていない状態と言えます。


本日安田記念の1番人気は現時点でシュネルマイスター。
コンピ指数も1位なので恐らくこのまま最終的に1番人気のままではないかと思われます。


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過去10年の安田記念で1番人気での勝利は


2013年 ロードカナロア
2014年 ジャスタウェイ
2015年 モーリス

の3頭のみで、種牡馬になる名馬ばかり。

アーモンドアイやグランアレグリアも1番人気で勝利ならずという
レース。

安田記念に限らず芝のマイルG1は1番人気の勝率が過去10年で

勝率 26.0%  連対率 46.6%  複勝率 57.5%

とあまり信頼しにくい数字が出ている。



逆に穴馬が高回収率を残す条件ともなっていて
単勝7番人気 単勝回収率 156%
単勝8番人気 単勝回収率 223%

そしてシンガリ18番人気は単勝未勝利ながら3着が2回あり
複勝回収率 271%


思い切って単勝4〜8番人気当たりの馬連ボックスと
単勝18番人気の複勝でも抑えておいたら面白いのではないか?



ちなみにマイルG1で前走海外の馬の成績は

1-1-1-19


勝率4%


1番人気馬シュネルマイスターは外したい。
2022年G1単勝1番人気馬の連敗記録は伸びるとみた。







2022年05月29日

皐月賞馬ではない馬が1番人気の時のダービーは?

本日は競馬の祭典ダービーです。
遅延のアクシデントがありましたが、前回のブログで書いたサークルオブライフは敗れました。



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皐月賞馬ジオクリフはなんと現在4番人気。
コンピ指数だと4位です。

皐月賞4着のダノンベルーガが逆にコンピ1位。
指数も86とかなり高い値です。


現時点ではありますが、皐月賞馬が1番人気でもコンピ1位でもないというダービーになる確率が濃厚です。

皐月賞馬ではない馬が1番人気ではない年のダービーはどうだったのでしょうか?
(桜花賞馬が出走していない年も含みます)


2012年 1番人気 ワールドエース   (前走皐月賞2着)   ダービー4着
2013年 1番人気 キズナ       (前走京都新聞杯1着) ダービー1着
2017年 1番人気 アドミラブル    (前走青葉賞1着)   ダービー3着
2018年 1番人気 ダノンプレミアム  (前走弥生賞1着)   ダービー6着



となっており、2012年以降では、皐月賞馬が1番人気ではない馬が1番人気だった馬で
ダービーを制したのがキズナのみ。



ダノンベルーガは果たしてどうなるでしょうか?







2022年05月21日

桜花賞馬ではない馬が1番人気の時のオークスは?

明日はG1はオークスです。


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前日オッズではありますが、どうやら1番人気はサークルオブライフになりそうです。
コンピ指数も1位はサークルオブライフ。

ちなみにサークルオブライフは前回の記事の該当馬ですね。

前回記事



桜花賞馬スターズオンアースはどうやら3番人気。
コンピ指数も3位です。

つまり桜花賞馬が1番人気でもコンピ1位でもないという桜花賞になる確率が濃厚です。

桜花賞馬ではない馬が1番人気ではない年のオークスはどうだったのでしょうか?
(桜花賞馬が出走していない年も含みます)


2012年 1番人気 ミッドサマーフェア (前走フローラS1着) オークス13着
2013年 1番人気 デニムアンドルビー (前走フローラS1着) オークス3着
2015年 1番人気 ルージュバック   (前走桜花賞9着)   オークス2着
2016年 1番人気 シンハライト    (前走桜花賞2着)   オークス2着
2019年 1番人気 ラブズオンリーユー (前走忘れな草賞1着) オークス1着


となっており、2012年以降では、桜花賞馬が1番人気ではない馬が1番人気だった馬で
オークスを制したのがラブズオンリーユーのみ。


サークルオブライフはどうなるでしょうか?








2022年05月20日

オークス〜牝馬G1に強い産駒は?

今週はG1はオークスです。


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牝馬重賞に強い産駒のデータを過去掲載
牝馬重賞に強い産駒

前回書いた記事では、クリノプレミアム・シンシアウィッシュが馬券となりましたの
オークスのデータも期待したいですね。


オークスを迎えるにあたり、牝馬G1だけにデータを絞ってみると

1番人気  勝率 26.8%
2番人気  勝率 12.5%
3番人気  勝率 21.4%


となっています。
3番人気の勝率が高いというデータが出ていて、3番人気は単勝回収率137%と好結果。
無条件で軸馬にしたいレベルです。

またコンピ指数でみると

コンピ指数2位  勝率 21.4% 単勝回収率 146%
コンピ指数4位  勝率 14.3% 単勝回収率 127%


となっていますので、単勝3番人気でコンピ指数2位または4位であれば
最高条件ですね。


そして種牡馬別データを見てみると

エピファネイア産駒  複勝回収率 110%
キズナ産駒      単勝回収率 209%


データは少な目ですが、この2頭の産駒がいれば期待したいです。



◆オークス

エピファイネア産駒 

6番 サークルオブライフ
17番 ニシノラブウイング







2022年05月15日

コンピ指数1位が70台の時の成績は?

5月15日(日)はG1レース【ヴィクトリアマイル】があります。

先週のNHKマイルでも1番人気馬は馬券外となり、2022年のG1は未だ勝利なし。

フェブラリーS   1番人気 レッドルゼル  6着
高松宮記念    1番人気 レジステンシア 6着
大阪杯      1番人気 エフフォーリア 9着
桜花賞      1番人気 ナミュール   10着
皐月賞      1番人気 ドウデュース  3着
天皇賞春     1番人気 ディープボンド 2着
NHKマイル    1番人気 セリフォス   4着


ヴィトリアマイルの1番人気馬はレイパパレになりそうで、
単勝は4.4倍とかなり混戦のG1レースであることが伺えます。

コンピ指数でいうと76となっており、あまり信頼度の高い数字とは言えません。



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■コンピ1位が指数70台の時の1番人気馬の成績

勝率 25.4%  連対率 39.4%  複勝率 53.5%

とやはり平均値よりは低いです。


■コンピ1位が指数70台の時の指数1位馬の成績

勝率 29.6%  連対率 46.5%  複勝率 52.1%

何と単勝回収率は113%とかなり良い数字。

データ上、レイパパレの単勝は買えるといえます。

ちなみに指数2位馬は

勝率 16.9%  連対率 43.7%  複勝率 57.7%

複勝回収率が107%と良い数字。


混戦であるがゆえに素直に指数1位2位馬のを軸にするというのも
面白いのかもしれません。


今日のヴィクトリアマイルはいかにー








タグ:G1レース

2022年05月07日

無料情報を取り入れて馬連75倍をとる

本日行われた京都新聞杯。
抜けた人気馬のブラックブロッサムは馬券外に沈み、
人気薄のアスクワイルドモアが勝利しました。

馬連は75倍の高配当。

こんな馬券が無料の情報を基にとれたらどうでしょうか?


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今日の京都新聞杯の出走馬の紹介で


3 アスクワイルドモア

2歳夏デビューで札幌2歳Sでは皐月賞馬ジオグリフの2着。暮れの大一番ホープ
フルSでは後方のまま10着に敗れるも、これはレース間隔と落鉄による影響が
大きかった。立て直された前走きさらぎ賞では0.2秒差4着と本来の実力を発揮
。ゴール手前で急浮上したようにエンジンの掛かりが遅めなので距離延長にも
対応可能。


11 ヴェローナシチー

京成杯3着の実績はここでは上位。続くすみれSと若葉Sでは3着、2着も、上が
り3ハロン最速タイをマークしている。佐々木師は「スタートダッシュは遅い
がラストは確実にいい脚を使ってくれる。距離延長はいい」と舞台替わりを
歓迎。これまで小倉や中山、阪神内回りを走ってきたので直線の長い中京なら
一変も。


1着馬と2着馬は上記のように紹介をされていました。
人気を考えれば、上記説明を見れば抑えなくなるというもの。
特にアスクワイルドモアは人気だけ見たらあまり買いたくはなかったけれど、
”札幌2歳Sは皐月賞馬のジオクリフの2着”という文面を見て、
買える材料と思い出すこともあるのではないでしょうか?


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posted by mystyle at 22:02 | Comment(0) | TrackBack(0) | 優良情報

2022年05月04日

G1レースにおける1番人気の成績

5月8日(日)はG1レース【NHKマイル】があります。

荒れるレースであることに加え、今年のG1は未だ勝利なし。

フェブラリーS   1番人気 レッドルゼル  6着
高松宮記念    1番人気 レジステンシア 6着
大阪杯      1番人気 エフフォーリア 9着
桜花賞      1番人気 ナミュール   10着
皐月賞      1番人気 ドウデュース  3着
天皇賞春     1番人気 ディープボンド 2着


となっており、先週の天皇賞でようやく連対というありさま。


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実際G1レースの年ごとの1番人気の成績がどうなっているのかは気になるところ。

過去10年のトータルは

勝率 34.7%

と平均値よりやや上なので、本来であれば安定して勝ってよいはず。

が実際は年によりムラはある。


2013年G1レース1番人気  勝率 40.9%
2014年G1レース1番人気  勝率 22.7%
2015年G1レース1番人気  勝率 31.8%
2016年G1レース1番人気  勝率 36.4%
2017年G1レース1番人気  勝率 37.5%
2018年G1レース1番人気  勝率 29.6%
2019年G1レース1番人気  勝率 29.2%
2020年G1レース1番人気  勝率 66.7%
2021年G1レース1番人気  勝率 29.2%



2020年がとびぬけた勝率だが、
3冠馬のコントレイル・デアリングタクト
そしてアーモンドアイの3頭がかなり勝ち星を稼いでいるのが要因です。

2021年もG1レースにおける1番人気の初勝利は、5月のヴィクトリアマイル。
今年は果たしてどうなるのか?






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