天皇賞春2018予想データで穴馬的中!

      2018/04/26

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投資競馬を実現するにあたりデータマイニング技術は必須になります。

今でもデータマイニングと言えばJRA-VANのみですが、あまり効果的とは言えず、どう活用すべきか見えてきません。これは、機械的に一括でデータ処理していることが結果におけるギャップを生み出していると思われます。

競馬はデータを一括で処理することはリスクになり得ます。それは、競馬が0.1秒差を争う精微さを持つゆえに、馬場状態や展開など構成ファクターの影響が大きくなるからです。

たとえば、同じ良馬場でも水分量には違いがあるのに、そこを無視して一括処理してしまえば結果とのギャップが大きくなることは否めない。これを是正するためには、確かな論理で組まれた技術と経験が必要になります。

今、そしてこれからも重要でありながら高コストであるため、一般レベルでのDM技術革新は期待できません。私は10年以上、この土台に投資してきましたが、採算が取れるようになるまで効率化するのは大変なことでした。

確かなDM技術と挑戦者の才能で収益を加速させていく、それが投資競馬の理想です。今ある一般的な予想では才能を生かすことができません。その要素を確実に排除できるノウハウを持つ投資競馬のメリットがそこにあります。

馬券の買い方に正解はありません。ある人は単勝で結果だし、またある人は3連単で結果をだす。これが入れ替わったら結果はでてこない。なぜなら、今までの生き方で培われた自動思考が関係しているからです。

単勝と3連単それぞれ形成されるシナプスは違うからこそ、収益が最大化するために特化する必要があるのです。

天皇賞春データ傾向

天皇賞春は、京都競馬場の芝3200mで行われるレースになります。3歳クラシックである菊花賞より200m長くなるだけでレース条件はほぼ変わらないため菊花賞馬は活躍しやすい傾向があります。

天皇賞春ぐらいのステイヤーレースになると前半ラップの意味は希薄になりがちですが、2017年のレースラップのように序盤から緩みなく進んでも後半ラップは劇的に落ち込んではいません。

今の馬場では前半スローペースなら、かなりの余力があることを意味しています。2017年はフルポテンシャルの決着になったため、その後でもダメージが残した馬が多かったのが印象的です。

特に息を抜く1800~2200mの緩み方で直線の末脚くらべの形が決まってくるため、どの程度の緩みを見せるのか推測することが予想精度のカギを握っていると言えるでしょう。

基本的にゴールに向かってジリジリと加速していくレースになるため末脚自慢でも脚を余すことは少なめ。それでも前が止まることはないため4コーナーまでに前を捕えられる位置にいる必要があります。

天皇賞春2018予想見解

2018年のレースラップを人工知能(青線)で予測してみました。その点から考察していくと、どちからと言えば瞬発力レースに向いたラップになるのではないかと見ています。

決着時計3分14秒ラインで見ていくと、現時点の予想オッズだとアルバートトーセンバジルあたりが穴馬として浮上してきました。

これから更にデータ分析をしていき1頭レベルで穴馬を特定できないか検証を続けていくことにします。

ほかに天皇賞春の有力な穴馬が分かればトップページかツイッター上で公開するかもしれないのでチェックしてね!

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システムアナリストとして独自のデータ分析手法【ゴールドマイニング】を開発し能力の高い馬をリスト化。そこに競走馬エージェントの馬体適性理論を組み合わせることで回収率の向上に成功しました。

独自理論から生まれたアナログとデジタル手法の双方向から競馬の利益につながる情報を提供します。

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