馬券買うときにみんなが重要視しているもの

>>13
走破タイム、血統etcあるけど、
基本に立ち返ってみると、実際にレースやるときって
18頭なら18頭の競走馬の間での『相対的な』関係で決着してるわけですよね。
俺も競馬始めて2年くらいは一頭一頭の馬の走破タイムや馬場適正・血統を
分析していたけど、このような手法で的中しようと考えるときには
まず最初に過去に同じような馬場条件で同じような実力の相手で同じような
レース展開が過去のレースにあるのか調べてそこから今のメンバーに当てはめて決めてたけど、
もっとシンプルに原点に立ち返って今の18頭のメンバーの中で
今の状態でどの馬が勝つのかということに徹して考えた場合、
いくら過去に連勝していようとも速い時計を出していても『相対的に』劣る場合はあるわけだよね。
あと考慮している点が支持率だけど、良い例が去年の春天。
結局自分は三連単勝負で取り損ねたけど自分のデータの中でキズナは
馬券から外して勝負できたことで支持率は時として人間の市場心理として実力以上に
異常人気していたという点の予想は正しかったというのが最大の収穫で
競馬予想する上でのターニングポイントになったれーすでもあった。
結局、
ゴールドシップ一着固定の
→ラストインパクト→フェイムゲーム
→カレンミロティック→ラストインパクト
→デニムアンドルビー→ラストインパクト
→デニムアンドルビー→ネオブラックダイヤ
→デニムアンドルビー→カレンミロティック→デニムアンドルビー→ホッコーブレーヴ
→デニムアンドルビー→サウンズオブアース
→フーラブライド→デニムアンドルビー
で的中しなかったけど(ノ´∀｀*)
このように実力以上に人気した馬(キズナ)の場合には、事前に異常オッズに気付くか気付かないかでレース予想に大きく影響してくると思う。
だが、ラスト600mタイムにある補正を0.****かけて、その馬の最高のパフォーマンスを見せた時の馬体重から増減があったときは、1.****の補正をかけていくといった作業をやる。
あと去年の春天みたいに実力と支持率の乖離が著しい馬には支持率にも補正をかけてやると、あら不思議。
1番人気の馬は馬券購入から容赦なく外しても無問題。
って感じで予想してます。

>>43すごいですね！
相当競馬見てないとわからないものですよね。

やはり勝つひとのすごいところはなん番人気かなんて参考程度にしか思ってないところですよね

>>46
オッズは参考になりますよ。
全く参考にしないというか、
オッズよりたくさんの人間が予想しているのでギャンブルの参加人数が多ければ多いほど、試行回数を重ねる度に勝率が理論的にオッズ通りに収束するということであって、
例外的に去年の春天は一番人気の馬が市場心理(メディアでの取り上げ等で)で人間のバイアス的な面が異常に出てた良い例だと思う。

>>19
すげー自信あった大阪杯ラブリーディ、
桜花賞メジャーが
騎手のヘグリでパーになったりとかな

さすがに２週間連続これやられるとうんざりする

>>42
ペースや馬場差があるから普段気にしてなかったけど今年の高松宮記念は異常な馬場を見て持ちタイムナンバーワンのアーサー本命に直前で変えて取れたな

>>44
基本そんな感じで予想して数値化してますね。

>>51
パドックは横じゃなくて縦で見る

たとえばゴールドアクターはいつもチャカつくんだが、
それは「その馬にとってはいつものこと」なのでマイナス材料にはならない
むしろ妙に大人しくパドック周回してるときが危険信号

>>52
パドック見れる人が羨ましい。
俺はパドック見ても全然分からんもんなw

せいぜい、直近の調教タイムとか実際に走ってる馬が少しだけ見れる程度だぜw

>>54
JRA-VAN NEXTなら各レースのパドック動画見れるんで
各馬の「いつもの動作」を確認できるよ

>>61
データ自体はデータベース(RDBMS)に格納してる。
ただ、データを取ってきただけじゃ意味がない。
自分の予想基準やあらゆるファクターで、数値化する作業等々やってやる必要がある。
そうすることによって、ある法則やエントリーしている馬の取捨選択をする。
データマイニングってやつかな。
そこから、自分の手法をシステム化したプログラムで解析するか、人工知能のアルゴリズム使って予想するか、両者のハイブリッド型かで予想する。