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《水沢競馬場2024/9/16(月祝)スピード指数40走競馬新聞 1R無料》馬柱出走表【予想家からの卒業へ!!数日前配信】競馬AI予想ソフト データ 岩手競馬指数 馬券 note 楽天競馬 netkeiba オッズパーク【中央競馬ウマ娘勢地方初心者の地方競馬予想にもおすすめ】

割引あり

40走前(1年以上前)までのデータ満載の超横長馬柱です。全地方競馬統一の能力指数で、転入馬でも能力比較が簡単にできるので、ウマ娘や中央競馬から入った初心者、地方競馬が初めての方やコツを知りたい方にもおすすめです。出走表内に予想印のようなものがありますが予想ではなく指数上位馬です。自力予想の精度を上げるための予想材料としてご利用ください

南関東競馬大井、船橋、川崎、浦和などの人気競馬場から北は門別、南は佐賀まで全地方競馬ダートコース対応(ばんえい競馬、中央競馬、海外競馬、盛岡競馬場芝コースは未対応。エクセルのソフトで膨大な量の数式を表計算した競馬AI指数入り競馬新聞をPDF化しています。

無料サンプルと説明書で動作確認をお願いします。見開き表示可能なPDFリーダーをご用意ください(AdobeかFoxit推奨。Chromeブラウザでも見開きできますが拡大に限界があって見づらいです)。見開きできないと20走前のところでページ分割されてしまいやや不便です。

スマートフォンに不慣れな方はファイル保存場所にご注意ください。AdobeのPDFリーダーをインストール後に、保存場所のファイルを直接選択して「このアプリで開く」のような項目からAdobeをえらんでみてください。見開き表示はできないようですが、閲覧できるレベルまで拡大表示できると思いますので、無料サンプルでの動作確認をお願いします。

中央競馬版説明書はこちら

300円で各競馬場ごとに最終レースまでの一日分をまとめた競馬新聞ファイルへのリンクをご利用できます。記事を購入後に本文中のダウンロードリンクからダウンロードしてご利用ください。枠順発表後なるべく早めの配信を心がけています。

スピード指数とは本来は比べにくい競馬場も距離も異なる走破時計を、共通のモノサシに変換することによって簡単に比較できるようにするためのものです。作り方は膨大な量のデータ情報をプログラムやアプリなどで数式計算させます。私の指数はエクセルの性能をギリギリまで使っています。出走表内に予想印のようなものがありますが、過去三走内いいとこどり二走の平均指数、過去六走内最高指数、前走指数のそれぞれを出走馬内で順位付けしたものです。

スピード指数、先行指数、上がり指数、馬場差、先行馬のペース、南関競馬(大井 船橋 川崎 浦和)のラップタイム、レース開催日の内枠や外枠の着順の出目などの情報が出走表内に収められているので地方競馬予想の際にデータ収集の手間も省けます。自分で事前予想用に使っている自作指数なので手抜き指数ではありません。

大手の有名サイトやブログなどのクラスごとの固定の基準タイム(クラス内のレベルが、特に中央競馬からの馬の流入や、地元3歳馬の格付け戦編入、勝ち上がりによるクラス内頭数の変化の影響を受けやすく基準として不適切)ではなく、個別の馬ごとの走破タイムの変動から馬場差を割り出しています(競馬場間のトラックバイアスも同様)。降雨日や降雪日は時間帯ごとに数種類の馬場指数を計測することで、一日の中で変動する馬場状態をとらえています。

指数については斤量や不利などの余計な補正を入ない計算式なので純粋に走破タイムだけを評価できます(補正値入りの能力指数は主観が入ってしまいます。自分は指数は走破時計を比べやすくするだけの予想材料のファクターで、予想の楽しみを奪ってはいけないものと考えています。パドックやレース中の有利不利などは自分でチェックしたほうが外れても勉強になります)

激走馬で大穴万馬券狙いや本命馬の信頼度チェックなど使い方はさまざまです。競馬予想屋の予想配信の買い目に乗ったり厩舎情報を鵜呑みにして馬券を買うよりも自分で予想して楽しみたい方に最適です。指数を使った競馬予想をマスターして的中率回収率アップを目指しましょう。

私の予想の仕方は、極端な指数(好指数、凡指数)には理由がある前提でレース映像をチェックして原因を探る感じです。たとえば地方競馬だと他の馬を怖がったり砂を被るのを嫌がる馬がわりと多いです。他のレースの指数は悪くないのに前走で極端な凡走をいた馬がいた場合、馬群の中で揉まれて能力を発揮できていないのをレース映像で確認できれば、今回人気が落ちて外枠なら狙える、みたいな感じです。高知競馬一発逆転ファイナルレース記者選抜はこれで結構穴馬券が当たります。スピード指数とは指数上位を盲目的に買うためのものではなく、予想材料として使うものなのです。血統やパドックたコース適性、ラップタイム理論などご自身の得意分野のファクターと組み合わせて使っていただければと思います。

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