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東京芝2400m/騎手・種牡馬データ(2022日本ダービー)
今回は日本ダービーが行なわれる東京芝2400mの
騎手と種牡馬のデータを見てみましょう。
データは2017年以降参照
数値は(着別度数)勝率 連対率 複勝率
先週は8戦5勝回収141.3%!!
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的中率72.8%,回収率131.1%!!
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東京/中京/新潟/阪神/函館・買い目配信(6月末まで)
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東京芝2400mの騎手と種牡馬データ
[騎手]
ルメール(33-22-8-34)34.0% 56.7% 64.9%
M.デム(13-6-9-33) 21.3% 31.1% 45.9%
田辺裕信(9-13-6-63) 9.9% 24.2% 30.8%
福永祐一(9-2-5-33) 18.4% 22.4% 32.7%
レーン (7-3-5-16) 22.6% 32.3% 48.4%
川田将雅(5-7-4-18) 14.7% 35.3% 47.1%
横山典弘(5-2-2-32) 12.2% 17.1% 22.0%
岩田康誠(4-2-2-22) 13.3% 20.0% 26.7%
横山武史(3-2-2-28) 8.6% 14.3% 20.0%
武豊 (2-2-2-27) 6.1% 12.1% 18.2%
和田竜二(2-2-1-16) 9.5% 19.0% 23.8%
池添謙一(2-0-1-15) 11.1% 11.1% 16.7%
松山弘平(1-0-1-14) 6.3% 6.3% 12.5%
菅原明良(0-2-2-18) 0.0% 9.1% 18.2%
横山和生(0-2-0-9) 0.0% 18.2% 18.2%
藤岡佑介(0-1-1-9) 0.0% 9.1% 18.2%
岩田望来(0-0-1-5) 0.0% 0.0% 16.7%
幸英明 (0-0-0-3) 0.0% 0.0% 0.0%
[種牡馬]
ディープインパクト(41-29-30-190)14.1% 24.1% 34.5%
ハーツクライ (17-12-10-122)10.6% 18.0% 24.2%
キズナ (2-1-2-17) 9.1% 13.6% 22.7%
エイシンフラッシュ(1-0-4-19) 4.2% 4.2% 20.8%
ドレフォン (1-0-0-1) 50.0% 50.0% 50.0%
スクリーンヒーロー(0-4-2-26) 0.0% 22.5% 18.8%
ダイワメジャー (0-1-2-17) 0.0% 5.0% 15.0%
シルバーステート (0-0-0-2) 0.0% 0.0% 0.0%
リオンディーズ (0-0-0-2) 0.0% 0.0% 0.0%
キタサンブラック (0-0-0-2) 0.0% 0.0% 0.0%
アメリカンペイトリオット(0-0-0-0)0.0% 0.0% 0.0%
【日本ダービー】データ消去法から残る4頭

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着順:3-11-9
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先週は8戦5勝回収141.3%!!【コンピ指数2位】《複勝1点》馬券法&買い目配信
的中率72.8%,回収率131.1%!!
『【コンピ指数2位】競馬場コース別《複勝》馬券法』
東京/中京/新潟/阪神/函館・買い目配信(6月末まで)
【コンピ指数2位】とコース別データから導き出す《複勝》馬券法
今回は日刊コンピ
指数2位を活用した「
東京/中京/新潟/阪神/函館開催の《複勝》買い目配信」と
その買い目の出し方をまとめた
ノウハウマニュアルをお届けしたいと思います。

「コンピ指数2位」の平均値
勝率18.4%,連対率36.3%,複勝率50.0%
この
「コンピ指数」の2位の複勝1点が買い目となります。
その検証結果を各競馬場のコース別で詳細に分析し、高的中率でプラス回収になっている法則を
東京競馬場は11パターン、中京競馬場は4パターン、新潟競馬場9パターン、
阪神競馬場9パターン、函館競馬場5パターン公開します。
例えば…
◎東京芝1800mの◆◆クラスでは的中率83.3%、回収率122.8%!
◎中京ダ●●mでの4歳以上2勝クラスは的中率62.5%、回収率130.0%!
◎新潟芝★★mの1勝クラス(牝馬限定)では的中率81.8%、回収率143.6%!
などなど。。
買い目配信はこのような狙いのパターンに該当したレースをお届け致します。
配信期間は今週末から2022年6月末(6/25-26)までの開催となります。
検証結果と年別成績
検証結果
的中率72.8%
回収率131.1%
年別成績
2022 的中率76.9%、回収率139.7%
2021 的中率75.0%、回収率137.9%
2020 的中率66.3%、回収率113.4%
2019 的中率64.2%、回収率109.1%
2018 的中率80.0%、回収率147.5%
2017 的中率74.5%、回収率134.6%
2016 的中率74.1%、回収率139.3%
⇒内容詳細・お申込方法はこちらから
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Posted by data-keiba at 19:59│
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