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中山芝2000mの傾向と弥生賞登録馬の中山芝実績
今日は弥生賞の参考に中山芝2000mの傾向と
登録馬の中山芝実績を見ていきましょう!
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単48.6%,複87.5%!高確率で馬券になる馬【◎高確馬】2/24-25の結果
中山芝2000mの傾向〜枠・馬番・脚質データ
データは2013年以降
数値は(着別度数)勝率 連対率 複勝率
[枠]
1枠(25-29-28-294) 6.6% 14.4% 21.8%
2枠(24-33-30-307) 6.1% 14.5% 22.1%
3枠(27-28-32-323) 6.6% 13.4% 21.2%
4枠(30-24-36-339) 7.0% 12.6% 21.0%
5枠(38-24-29-354) 8.5% 13.9% 20.4%
6枠(24-29-31-371) 5.3% 11.6% 18.5%
7枠(35-39-31-412) 6.8% 14.3% 20.3%
8枠(41-38-29-434) 7.6% 14.6% 19.9%
[馬番]
1番(16-18-20-190) 6.6% 13.9% 22.1%
2番(21-22-22-178) 8.6% 17.7% 26.7%
3番(14-21-17-192) 5.7% 14.3% 21.3%
4番(18-17-18-191) 7.4% 14.3% 21.7%
5番(15-18-18-193) 6.1% 13.5% 20.9%
6番(22-15-21-186) 9.0% 15.2% 23.8%
7番(18-15-18-192) 7.4% 13.6% 21.0%
8番(19-21-14-187) 7.9% 16.6% 22.4%
9番(12-13-17-189) 5.2% 10.8% 18.2%
10番(18-9-16-181) 8.0% 12.1% 19.2%
11番(11-15-16-170) 5.2% 12.3% 19.8%
12番(13-15-13-160) 6.5% 13.9% 20.4%
13番(12-10-8-154) 6.5% 12.0% 16.3%
14番(7-11-3-145) 4.2% 10.8% 12.7%
15番(10-6-14-119) 6.7% 10.7% 20.1%
16番(11-11-4-107) 8.3% 16.5% 19.5%
17番(2-4-5-59) 2.9% 8.6% 15.7%
18番(5-3-2-41) 9.8% 15.7% 19.6%
[脚質]
逃げ(25-27-12-194) 9.7% 20.2% 24.8%
先行(101-114-79-585) 11.5% 24.5% 33.4%
差し(89-78-119-1076) 6.5% 12.3% 21.0%
追込(21-21-28-945) 2.1% 4.1% 9.6%
マクリ(8-4-8-33) 15.1% 22.6% 37.7%
[脚質別3着内シェア]
逃げ 8.7%
先行 40.1%
差し 39.0%
追込 9.5%
マクリ 2.7%
【枠・馬番・脚質】
正面スタンド前、4コーナー付近からスタート。
内回りを使用するコースです。
枠による有利不利はそれほどありません。
内回りで4つのコーナーを回ってくるため、ペースは
速くなりにくく、基本的には先行馬が有利なコース形態です。
後ろから行く馬でも、早めに上がっていける自在性のある馬が
良さそう。
直線一気は、展開が嵌らなければ厳しいですね。
コース図
http://www.jra.go.jp/facilities/race/nakayama/course.html
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なんであんな馬がくるんだ?
なんであの馬が走れないんだ?
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なんでこの馬をこのレースで使うんだ?
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第55回報知杯弥生賞登録馬の中山芝実績
アサクサスポット(未)
アラウン (未)
オブセッション (未)
サンリヴァル (1-0-0-1)
ジャンダルム (0-1-0-0) '17ホープフルS・2着
ダノンプレミアム(未)
トラストケンシン(0-0-2-0)
ニシノトランザム(0-0-0-1)
ヘヴィータンク (未)
リビーリング (未)
ワグネリアン (未)
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【◎先週の高確馬の主なレース結果】
土曜中山9R 水仙賞
1着◎ロサグラウカ 単640円
2着 ウラヌスチャーム
3着◎タニノフランケル
土曜阪神11R 仁川S
1着◎ナムラアラシ 単400円
2着◎サンライズソア
3着 メイプルブラザー
日曜中山4R 新馬
1着◎タイセイシュラーク 単610円
2着 エンゲージリング
3着 サトノユニゾン
日曜阪神12R 1000万下
1着◎ワンダーサジェス 単550円
2着 シゲルゴホウサイ
3着 メイショウタラチネ
日曜小倉12R 周防灘特別
1着◎ロイヤルメジャー 単490円
2着◎ブラッククローバー
3着 ティルナノーグ
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Posted by data-keiba at 09:24│
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