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競馬新聞やJRA-VANにはない第三の情報を提供するサイトを目指して起業しました。

既存媒体は勝つための情報を提供していないと確信。自らのコネクションやSNSを利用した独自ルートを構築してきました。
伊藤 雄二
伊藤 雄二

その結果、AIとエージェントのメリットをかけあわせた「AIエージェント」が誕生しています。

予想力に利益を生みだす力はない。重要なのは【情報】【データ分析】【判断】の質でした。今では関係者に求められてアドバイスをすることも増えています。
伊藤 雄二
伊藤 雄二

データ分析は365日リアルタイム

激走馬を効率良く絞り込むためにAIデータ処理した競馬新聞はデータを視覚化します。

>> 基本無料AI競馬新聞&パドック診断

AI(人工知能)によるデータ監視と分析

AIの良い所は休まないこと、人間が見逃した情報をカバーしてくれることです。

近年日本は世界に比べ160%も温暖化の影響を受けていることが分かりました。

残念ながら競走馬にとっては過ごしにくい環境変化がレースに影響している。

環境への適応力をリアルタイムに監視することで激走馬の出現を察知します。

エージェントによる競走馬の監視と分析

競走馬は出走直前の返し馬で能力を発揮できなくなることが珍しくない。

そんな繊細な動物だからこそ、できる限り見守る必要があります。

そのために業界最高エージェントと早くに独占契約を交わしてきました。

表にはでない競走馬の変化を調教師よりも的確に配信しています。

投資も競馬も9割は負ける世界だった

どちらも9割であることを不思議に思わないでしょうか。

株式投資は確実性が高いはずなのに、最終的には馬券と同じ負け方をしている。

その理由として、人間が本能として持つ性質が影響していることが分かってきました。

スキル以前の問題で負けていた

あなたが投資や馬券で負けるのは、それが本能によるものだからです。

だから、その影響を受けない性質を持つ一部の人たちが圧倒的に稼いできました。

このことから、ほとんどの人は自滅して資産を減らしてきたと言えるわけです。

これに気づいて行動を修正する方法を学ばなければ勝ちは見えてきません。

投資の行動原則を応用した実践理論

投資競馬理論は、実際に経験した人たちのノウハウで構築された実践理論です。

日本は圧倒的な投資後進国であり、外国人投資家が7割を占めてきました。

つまり、日本人に適した投資理論がないのも当然のことと言えます。

そのため、あらゆる投資理論を試し効果のある部分を再構築してきました。

AI活用でリスクヘッジする時代

日本の投資アドバイザーの質が低いですが、今後はAIやロボがカバーするようになります。

これらに頼ることはアメリカでは当たり前になっており9割負けの状態は確実に改善されている。

つまり、これから一般人ほど大きな恩恵を受け取ることができる時代がやってくるわけです。

そんな中で何も行動しない人たちは「相対的に大損すること」になるでしょう。

この激走の時代に投資理論を知っていたら、どれだけのアドバンテージになるでしょうか。

投資競馬理論は、株取引のスタートアップに最適であり、今後投資する人には欠かせない必須要素です。

過去最高の配当リスト

投資で9兆円を稼いだバフェットが愛したバリュー投資を実現!回収率10000%も夢ではありません。

68,990,600円【有馬記念2008】

7,543,200円【宝塚記念2014】

7,002,920円【桜花賞2008】

6,136,800円【京都2010】

利用者の声

賢明な利用者さまが多いことが自慢です!

人生で最も良い投資でした - ヤマノさま

人生で知っておくべきことに巡り合えました。1年前の自分と比べて大きく成長できた実感があったんです。どんどん新しい技術が導入されて良い時代になったと感動しています。

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週末の楽しみで人生も豊かに - サーヤさま

もっと早く投資競馬を知っていたら、あの時の大損はなかったんだなと思うようになりました。競馬で投資なんてと半信半疑でしたが、今その意味と重さを肌で実感しています。

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これなら自分の力でやれる - ルリガキさま

資産10万円から始められます。このくらい小さい投資であれば投資競馬の方が良いと感じました。1レース500円で十分なリターンを狙えるな感じたのは初めて。このレベルの技術を考えると全然安いしこれからも使い続けますよ。

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早く知りたかった - サルさま

投資理論を学ぶとケチ過ぎるとのも良くないと反省するようになりました。自分から分け与えることで、それ以上の利益となって返ってくる。そのことがようやく理解できるようになりました。価値あるリスクを取らないとチャンスもやってこないんだね。

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note | 競馬動画

公開日:
最終更新日:2022/11/17

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