【競馬データ分析】CG判定表に、コラボ指数の波乱判定を合体

事前のレース判定、つまり、荒れるか、荒れないか、の判定ができれば面白くなります。
的中率も上がるのではないかと考えています。
CG判定に、もう1つのスパイスを加えてみました。

CG判定表に、コラボ指数の波乱判定を合体

こんにちは。伊川(@IkawaNaosuke)です。
最近は、CG判定に磨きをかけようと思い、頑張っています。
もちろん、新しい必勝法も考えています。
しかし、どんな必勝法でも、事前にレース傾向がわかれば、良いなと思いました。
CG判定にコラボ指数の判定を加えてみました。
コラボ指数を購入されている方は、いつでも見ることが出来ます。
購入されていない方は、7R までなら見ることができたと思います。
過去の指数は基本公開されていますので、興味のある方は、暇つぶしみ、確認をしてみてはいかがでしょうか？
また、別件で、各アナライザーの集計も公開しようと思います。

このブログは、こんな人にお勧め・・・・・

オッズに左右されないで、馬券を購入したい人
レースの傾向を事前に知りたい人
データ競馬に興味のある人

このブログを読み終わるころには

データ競馬は、面白いと思うはずです。
騎手、好きな馬に左右されていると、競馬の勝ち組には入れません。
しかし、データを取り始めて、間もないので、まだまだ、データを蓄積させることが重要です。

CG判定とコラボ指数の判定を合体

結論から言うと、上記の表になりました。

CG表と、コラボ指数のレース反映をグループ化して、集計すると、上記のようになります。
平均なので、何とも言えませんが、傾向が見えてきました。

CG判定とコラボ指数の判定を合体　作業手順　その1　頭数を確認する

この頭数とは、出走馬ではありません。
各指数の評価です。
つまり、コンピ指数、レイティング指数、コラボ指数、HIT指数、ZI指数の偏差値、単勝オッズ、複勝オッズ、KOL予想オッズ、8個のフィルターをかけています。
各指数の1位～5位までを抽出します。
その各指数で、同じ馬が抽出された場合は、カウントはしません。
異なる馬のみをカウントします。
各指数が、全て同じ評価であるなら、5頭です。
各指数が、全て異なる判定をした場合は、40頭になります。
つまり、頭数が多ければ多いほど、各指数の評価が割れていることを表します。

CG判定とコラボ指数の判定を合体　作業手順　その2　馬連の断層を確認する

馬連の断層を確認します。
荒れているレースに限っては、断層がありません。
つまり混成模様が、必至になります。
馬連断層が、空白の場合、単勝の平均配当は、1,000円、馬連配当は、7,900円です。
結構低配当のレースもあります。
しかし、コラボ指数の判定で、波乱と記載がありますので、狙えるのではないかと思っています。
余談ですが、馬連断層が、1つの場合は、その断層前までの馬で決まる確率が高いです。
先週からデータを蓄積させています。
もっと、蓄積させないと、なんとも言えません。

コンピアナライザーとCG表の判定

レイティング指数とCG表の判定

コラボ指数とCG表の判定

オマケ

調教師が、1頭出しの場合で、CG判定の結果です。
この辺は、狙えそうですね。

調教師1頭出し理論は、下記の動画を参照してください。

ここがポイント

サンプルが少ないので、まだ何とも言えません。
各アナライザーの抽出条件は、単勝的中率が40%以上で抽出しました。
今回紹介したのは、一部です。
データベースがはじき出す馬を、沈着冷静で、購入することですね。
そして、最近思うのは、一定金額で回収率をプラスにもっていくのは、厳しいかなと。
ある程度のコロガシ的な要素も必要だと思います。

まとめ

今回は、CG判定の各指数の結果です。
後は、レース傾向の判定に磨きをかける事ですね。
コロガシは、モンテカルロ方式で行きたいと思います。
ものツールの作成もしたいと思っています。
必勝法のネタ的には、もう結構、限界なので、皆様からのアイディアもお待ちしています。
今回も最後まで、読んでいただきありがとうございました。