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2011年12月11日

次走チェック馬と注目の5頭(12/10-12/11)、セイルラージ,グレートチャールズ他

『次走チェック馬』12月10日〜12月11日出走分です。
これは、あるデータを基準に条件別で次走期待のできる馬を配信しています。


次走、高確率で馬券になる注目馬は・・・

◎グレートチャールズ(未勝利)
◎ナムラアピア   (未勝利)
◎ゴーゲッター   (500万下)
◎セイルラージ   (1000万下)
◎アドマイヤサガス (1600万下)



・グレートチャールズ(2着 土曜阪神1R 2歳未勝利)
大きく出遅れて最後方からの競馬。
4コーナー押し上げて5番手まで進出し、最後まで伸びてきましたが、
逃げたダークナイサーは捕まえきれず2着。
次も上位争い。

・セイルラージ(2着 日曜阪神7R 3歳以上1000万下)
昇級戦でも、もともと1000万下で勝ち負けできる実力の持ち主。
今回は、セイクリッドセブンにアタマ差敗れましたが、いつも
僅差で上位争いをしており、安定しています。


12月10日分

◎中山
[新馬・未勝利クラス]
ワイルドアイザック
マイネベルヴィ  
スパークオンアイス
ダイワネクサス  
ゴールデンクラウン
ボンジュールエール
イーサンレオ   

[500万下クラス]
クレヨンロケット 

[1000万下クラス]
パクサ      
サトノタイガー  

[1600万下クラス]
タナトス  


◎阪神
[新馬・未勝利クラス]
グレートチャールズ
マンノプロジェクト
ナムラアピア   
アドマイヤレイ  
ジプシーマイラブ 

[500万下クラス]
ナイスヘイロー  
トイボックス   

[1000万下クラス]
アドマイヤラクティ
ロードラテアート 
アンヴァルト   

[1600万下クラス]
シルクウェッジ  


◎小倉
[新馬・未勝利クラス]
ゴットゴーゴー  
デンコウアクティブ
ウォーターカリブ 
アシュケナージ  

[500万下クラス]
ネイヴルトウショウ
オンワードセジール
エアワンピース  
ゲットハッピー  
ライトグローリー 
エイトプリンス  
ゴーゲッター   

[1000万下クラス]
リーサムハーツ  

[1600万下クラス]
なし




12月11日分

◎中山
[新馬・未勝利クラス]
ダイワズーム   
コスモトゥルーラヴ

[500万下クラス]
ヴィンテージイヤー
ダノンゴールド  
ドロ       
オリオンザポラリス

[1000万下クラス]
タンジブルアセット
アオゾラペダル  
ヒラボクビジン  
セイウンジャガーズ
ハングリージャック

[1600万下クラス]
シルクアーネスト 
アカンサス    

◎阪神
[新馬・未勝利クラス]
アンビータブル  
アポロパレス   
ワイドクロス   
プリュム     
シゲルパッション 
ナムラダンサー  
メイショウボラーレ

[500万下クラス]
マーリンシチー  
アドマイヤアゲイン
ヒストリカル   
ダノンムーン   

[1000万下クラス]
セイルラージ   
ナリタスプリング 
ローマンレジェンド

[1600万下クラス]
ゴールドブライアン
アドマイヤサガス 


◎小倉
[新馬・未勝利クラス]
エーシンフルハウス
ハナズルナピエナ 
ディジェスティフ 
ビッグビート   

[500万下クラス]
ギガワット    
シナル      
アソルータ  
トーセントレジャー
ケイアイプログレス
マルブツマスター 
キンショーダンデー
アドマイヤコリン 
ウィルパワー   
キルシュバウム  

[1000万下クラス]
エーシンミズーリ 

[1600万下クラス]
なし


以上です。


チェック馬は、人気や着順などのデータを参考に次走期待できる馬を
抽出しています。

考え方としては・・・
ある程度人気を背負って負ける⇒次走人気落ちで狙い目…
人気が落ちない馬もいますが、基本的に前走負けた馬が該当しています。



例えば、こんなチェック馬が狙い目

「1番人気で負けた馬⇒間隔10週〜半年⇒次走休み明けで出走」

☆忘れた頃に出走、しかも休み明けで人気も落ちやすい!?


3〜5歳馬の成績
(97-52-42-167)勝率27.1% 連対率41.6% 複勝率53.4%
単勝回収率130% 複勝回収率105%

11月26日
東京8R500万下 1着ウォンビーロング
前走1番人気⇒間隔22週⇒今回8番人気

11月12日
新潟12R500万下 2着デーヴァローカ
前走1番人気⇒間隔14週⇒今回13番人気

11月6日
新潟12R500万下 1着サクラゴスペル
前走1番人気⇒間隔20週⇒今回6番人気


※チェック馬は、高確馬データ配信のコンテンツのひとつです。



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Posted by data-keiba at 17:30│TrackBack(0)
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