【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・・・・・

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。

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。