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中山ダ1200m/騎手・種牡馬データ(2022カペラS)
今回はカペラSが行なわれる中山ダ1200m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
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中山ダ1200mの騎手と種牡馬データ
[騎手]
戸崎圭太(47-37-22-188)16.0% 28.6% 36.1%
田辺裕信(45-34-38-208)13.8% 24.3% 36.0%
大野拓弥(37-30-36-293) 9.3% 16.9% 26.0%
石川裕紀(18-18-16-206) 7.0% 14.0% 20.2%
北村宏司(18-22-29-205) 6.6% 14.6% 25.2%
菅原明良(14-16-13-172) 6.5% 14.0% 20.0%
松岡正海(14-9-19-177) 6.4% 10.5% 19.2%
小林脩斗(12-10-1-121) 8.3% 15.3% 16.0%
田中勝春(10-8-13-179) 4.8% 8.6% 14.8%
柴田善臣(7-7-9-149) 4.1% 8.1% 13.4%
岩田康誠(5-6-9-46) 7.6% 16.7% 30.3%
藤岡佑介(1-1-1-14) 5.9% 11.8% 17.6%
川須栄彦(1-0-1-2) 25.0% 25.0% 50.0%
福永祐一(0-2-0-17) 0.0% 10.5% 10.5%
マーカン(0-0-1-2) 0.0% 0.0% 33.3%
富田暁 (0-0-0-4) 0.0% 0.0% 0.0%
[種牡馬]
サウスヴィグラス (34-42-46-386) 6.7% 15.0% 24.0%
アイルハヴアナザー(18-8-5-112) 12.6% 18.2% 21.7%
リオンディーズ (11-6-4-28) 22.4% 34.7% 42.9%
モーリス (9-2-3-40) 16.7% 20.4% 25.9%
オルフェーヴル (8-6-3-60) 10.4% 18.2% 22.1%
ドレフォン (4-1-2-26) 12.1% 15.2% 21.2%
ヴァーミリアン (2-12-10-55) 2.5% 17.7% 30.4%
Speightstown (2-7-0-18) 7.4% 33.3% 33.3%
フリオーソ (2-3-3-89) 2.1% 5.2% 8.2%
Violence (2-0-1-5) 25.0% 25.0% 37.5%
キズナ (1-1-4-31) 2.7% 5.4% 16.2%
フェノーメノ (0-0-0-27) 0.0% 0.0% 0.0%
ラニ (0-0-0-9) 0.0% 0.0% 0.0%
Majestic Warrior (0-0-0-0) 0.0% 0.0% 0.0%
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指数やオッズを使わず、出馬表だけで買い目が出せます
これまでコンピ指数やMRランク、DS指数、人気(オッズ)などを活用した様々なノウハウを
お届けしてきましたが、今回はこれらの
指数系やオッズはまったく使用せずに買い目が出せる
《複勝》ノウハウをお届けしたいと思います。
狙う馬は「前走2着馬」。
これは出馬表の前走の項目で簡単に確認することができますね。
前走着順といえば、出馬表を見るときに必ずと言っていいほどチェックする項目だと思います。
今回はこの
「前走2着馬」狙った《複勝1点》のノウハウマニュアルと
東京/中山/阪神/中京/小倉開催の買い目配信となっております。
レースによって「前走2着馬」が複数頭いる場合がありますが、そのようなときは
コース別の検証データから、
内か?外か?狙う馬を指定します。
「前走2着馬」はどのようなコースで良く来るのか?回収率の高い条件は何なのか?
狙えるのは「内」なのか「外」なのか?様々な角度から詳細に分析し、コース別で狙える条件を
東京競馬場10パターン、中山競馬場8パターン、阪神競馬場7パターン、
中京競馬場10パターン、小倉競馬場6パターン公開します。
狙える条件での「前走2着馬」《複勝1点》の検証結果は
的中率71.4%、回収率134.0%となっています。
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。
東京/中山/阪神/中京/小倉開催は入れ替わりながら数か月行われますので
今回は
2023年3月末まで買い目を配信致します!
検証結果と年別成績
検証結果
的中率71.4%
回収率134.0%
年別成績
2022 的中率73.3%、回収率130.9%
2021 的中率66.0%、回収率117.4%
2020 的中率71.6%、回収率132.8%
2019 的中率64.2%、回収率119.2%
2018 的中率74.2%、回収率137.1%
2017 的中率72.9%、回収率152.9%
2016 的中率80.3%、回収率155.9%
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Posted by data-keiba at 19:04│
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