フローラステークス2021予想 - AIデータ分析で判明した買いポイント

  

フローラS2021競馬予想で稼ぐ方法! それは、AIデータ分析で判断量を減らし重要な判断だけを絞り込むこと。

投資競馬の理論を実践していくことで、利益を生み出す重要なポイントを理解できるようになります。

フローラSの過去データ傾向という闇を暴く

にうもん
にうもん
過去10年というデータのかけらを拾い集めて分析したぐらいで何が分かると言うの?分かった気になってるだけじゃない?

いくら過去を分析したところで未来を予測することはできない。だからこそ、馬券の買いポイントを明らかにしていく必要がある。

JRA発表のデータを鵜呑みにしている輩は、今後も安定して負け続けることになるだろう。

2勝馬が好走しやすいのか?

オークストライアルということで実績馬ほど本番直行するため、2勝馬に優位性があるのは自然な流れと言える。

さらに好走率の高いキャリア3~5戦に該当する馬であれば期待値が高いと考えても良さそうだ。

検証結果:〇

内枠が好走しやすいのか?

開幕週に行われるという点から、内枠のバイアスが強くでても不思議はなさそうだ。

エアレーションをしても、あまり十分な効果がでていないのかもしれない。とらえず土曜の競馬で判断しておきたい。

検証結果:〇

前走で1800m以上の距離を経験している馬が有利なのか?

マイルに適性のある馬が、そもそも出走しにくいという見方ができる。翌週にはG1レースNHKマイルCがあるからだ。

層の薄い所から出走してきても好走が見込めないのは当然と言えるだろう。必然的に中距離経験馬が好走を占めるはずだ。

検証結果:〇

上がり3ハロンタイムが速い馬が有利なのか?

あまりペースが上がるイメージの薄いレースだけに、ラスト3ハロンタイムは速いに越したことはない。

直線も長いコースという点から追い込みが決まり1着になることも珍しいことではなかった。

検証結果:〇

データとの適合率が高い馬

オヌール、パープルレディー、ウインアグライア、オメガロマンス、ジェニーアムレット、ルース

レースの質が分かるラップウェーブAI分析

フローラS2021



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メンター伊藤
メンター伊藤
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