中山芝1600m/騎手・種牡馬データ(2010フェアリーS)


20220613154758_464e7841

■□データ配信サービス□■

高確馬データ配信
高確馬データ配信


データスコア出馬表
データスコア出馬表


データ競馬PREMIUM
データ競馬PREMIUM



■□データファイル配布サービス□■

【DS指数】TARGET用csvファイル配布
【DS指数】TARGET用csvファイル配布サービス



コンテンツ比較表はこちら


■□無料データ配信メルマガ□■
激走!データ競馬メルマガ
携帯メルマガ【高確!データ競馬】
高確!データ競馬(地方競馬Ver)


■□競馬情報・競馬ニュース□■
【データ競馬NEWS!】
高確率で馬券になる馬【高確馬】先週の結果new025_11
月刊「UMAJIN」で紹介されました〜『データ競馬MX』
競馬最強の法則で紹介されました〜『激走!データ競馬』

■□データ分析&予想・高確馬・注目馬□■
【重賞データ分析】
2022年阪神ジュベナイルフィリーズデータ分析new011_05
2022年カペラステークスデータ分析new011_05
2022年中日新聞杯データ分析new011_05
阪神芝1600m・外/騎手・種牡馬データ
中山ダ1200m/騎手・種牡馬データ
中京芝2000m/騎手・種牡馬データ

【予想&データ配信】
12月10日[騎手・調教師データ]
12月11日[騎手・調教師データ]
チェック馬(12月10日〜11日)
MRランク1位(12月10日〜11日)
中日新聞杯の予想
カペラSの予想
阪神JFの予想

【高確馬&注目馬】
12月10日[高確馬]
12月11日[高確馬]
今週の注目馬(12月10日〜11日)

【地方競馬データ配信】
12月5日[高確馬(地方Ver)大井競馬new011_02
12月6日[高確馬(地方Ver)大井競馬new011_02
12月7日[高確馬(地方Ver)大井競馬new011_02
12月8日[高確馬(地方Ver)大井競馬new011_02
12月9日[高確馬(地方Ver)大井競馬
2022年名古屋グランプリデータ分析new011_02
名古屋グランプリの予想new011_02

■□データ競馬攻略法・コース別傾向□■
阪神芝1600m・外の傾向と阪神JF登録馬の阪神芝実績new011_01


■□データスコア出馬表(重賞)□■
2022年中日新聞杯(G3)出馬表
2022年カペラステークス(G3)出馬表
2022年阪神ジュベナイルフィリーズ(G1)出馬表

トップページG1データG2データG3データ予想確定注目馬
高確馬高確馬(地方Ver)騎手調教師データ競馬場コースデータ
地方交流重賞データMRランク出馬表メールマガジンtwitter
20220613154758_464e7841
2010年01月07日

中山芝1600m/騎手・種牡馬データ(2010フェアリーS)

中山芝1600mデータ

フェアリーSが開催される、中山芝1600mの
騎手と種牡馬のデータを見てみましょう。

データは2005年以降参照
数値は(着別度数)勝率 連対率 複勝率


[騎手]
蛯名正義(26-25-18-136) 12.7% 24.9% 33.7%
横山典弘(26-17-19-108) 15.3% 25.3% 36.5%
柴田善臣(25-30-31-117) 12.3% 27.1% 42.4%
松岡正海(20-12-18-115) 12.1% 19.4% 30.3%
内田博幸(19-17-13-91) 13.6% 25.7% 35.0%

吉田隼人(16-12-10-138) 9.1% 15.9% 21.6%
吉田豊 (9-10-12-162)  4.7% 9.8% 16.1%
安藤勝己(4-5-3-20)   12.5% 28.1% 37.5%
三浦皇成(3-6-7-50)   4.5% 13.6% 24.2%
四位洋文(3-2-3-22)   10.0% 16.7% 26.7%

クラスト(2-0-0-8)   20.0% 20.0% 20.0%
石橋脩 (1-5-4-68)   1.3% 7.7% 12.8%
津村明秀(1-4-2-50)   1.8% 8.8% 12.3%
田辺裕信(0-0-0-13)   0.0% 0.0% 0.0%
藤岡佑介(0-0-0-11)   0.0% 0.0% 0.0%

嘉藤貴行(0-0-0-7)    0.0% 0.0% 0.0%



[種牡馬]
サクラバクシンオー(9-8-9-97) 7.3% 13.8% 21.1%
キングヘイロー  (7-7-4-71) 7.9% 15.7% 20.2%
クロフネ     (6-3-5-34) 12.5% 18.8% 29.2%
マンハッタンカフェ(5-6-11-46) 7.4% 16.2% 32.4%
シンボリクリスエス(5-5-6-32) 10.4% 20.8% 33.3%

スペシャルウィーク(4-10-12-81)3.7% 13.1% 24.3%
ゼンノロブロイ  (2-0-0-4) 33.3% 33.3% 33.3%
タニノギムレット (1-5-2-49) 1.8% 10.5% 14.0%
タヤスツヨシ   (1-3-2-27) 3.0% 12.1% 18.2%
ジャングルポケット(1-1-3-34) 2.6% 5.1% 12.8%

トーセンダンス  (0-0-0-2)  0.0% 0.0% 0.0%
Sky Mesa     (0-0-0-0)  0.0% 0.0% 0.0%



濃い競馬データをメルマガにてお届け!

【激走!データ競馬メルマガ】
◎まぐまぐオススメ無料メールマガジン
◎まぐまぐ殿堂入りメルマガ
◎まぐまぐ大賞2008ノミネートメルマガ
まぐまぐ大賞2008

登録はコチラ
PCから⇒「激走!データ競馬メルマガ」

携帯対応!
⇒携帯からご覧の方はコチラから登録できます。



開催当日は・・!!

携帯メルマガ『高確!データ競馬』で
高確率で馬券になる馬を配信しています。

携帯メルマガ
【高確!データ競馬】(読者数5500名)

メルマガ登録はこちら(PCからご覧の方)

メルマガ登録(携帯からご覧の方はこちら)












logo1
arrow016_04 【回収134%複勝】指数やオッズを使わず出馬表だけでOK!買い目配信は3月末までtext015_09
arrow016_04 【DS指数】TARGETに表示する方法と専用csvファイル販売についてnew025_11
arrow016_04 次走チェック馬と注目の7頭(シャンバラ,モーメントキャッチ他)new025_11
arrow016_04 単54.2%,複79.1%!【◎高確馬/ズバリ!高確穴ウマ】12/3-4の結果new025_11
arrow016_04 メルマガ読者様へ「データファイル」プレゼント!new025_11
arrow016_04 データ競馬コンテンツ比較表
arrow016_04 激走!データ競馬&高確!データ競馬 全コンテンツのご案内
お知らせ一覧


arrow020_01 トップページへ

Posted by data-keiba at 17:45│TrackBack(5)2010年G3データ 
■競馬ブログ更新情報■

この記事へのトラックバックURL

この記事へのトラックバック
【フェアリーS】血統傾向。昨年の1〜3着馬の血統・今年の登録馬の血統を掲載した色分け血統表は知識不要で超便利!!重要な血統要素が客観的にわかる血統馬券術「血統プライマル!」も掲載!
【フェアリーS(2010年)】血統傾向と登録馬の血統【【血統フェスティバル】blog】at 2010年01月08日 09:46
【フェアリーSの傾向】 トラコミュ第26回 フェアリーステークス見解 ★フェアリーS昨年の結果(表) ★フェアリーS登録馬(表1) ★フェアリーS登録馬(表2) ☆1600mで行われるようになった昨年はスローになりサンデーサイレンス系が1〜3着。 ☆コース的にも内が....
フェアリーSの傾向(携帯用)【【血統フェスティバル】blog】at 2010年01月08日 09:47
中山11R フェアリーステークス(G3) 穴馬をチェックしたけど能力の高い馬達がラインナップしていて、ひょっとすると堅いレースなのかもね?テイラーバートンやっぱり血統からも期待のかかるこの馬に注目の一戦!続くのはアプリコットフィズやディアアレトゥーサ辺りでしょう....
フェアリーステークス【展望】【今週のターゲット】at 2010年01月08日 15:17
1月11日に中山競馬場で行われる第26回フェアリーステークスの登録馬と 中山芝1600mの種牡馬成績です。 トラコミュ第26回 フェアリーステークス(GIII) 【第26回フェアリーステークスの登録馬と中山芝1600mの種牡馬成績】 現在のランキングはこちら では注目馬....
第26回フェアリーステークスの登録馬と種牡馬成績【競馬予想@競馬で儲けよう】at 2010年01月08日 21:54
フェアリーSが行われる中山芝1600mの12月開催と1月開催の上位血統を まとめてみました。 なお良馬場開催のみの集計としています。 トラコミュ第26回 フェアリーステークス(GIII) 【中山芝1600mの12月・1月開催の上位血統】 現在のランキングはこちら ※色分け ....
【フェアリーS】前開催の中山芝1600m血統傾向【競馬予想@競馬で儲けよう】at 2010年01月09日 00:17

Copyright(C)2004-2022 data-keiba All Rights Reserved.