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中京芝1200m/騎手・種牡馬データ(2023シルクロードS)
今回はシルクロードSが行なわれる中京芝1200mの
騎手と種牡馬のデータを見てみましょう。
データは2018年以降参照
数値は(着別度数)勝率 連対率 複勝率
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中京芝1200mの騎手と種牡馬データ
[騎手]
福永祐一(13-6-6-19)29.5% 43.2% 56.8%
松山弘平(6-6-4-40) 10.7% 21.4% 28.6%
岩田望来(4-3-4-26) 10.8% 18.9% 29.7%
和田竜二(3-1-3-45) 5.8% 7.7% 13.5%
吉田隼人(3-0-2-35) 7.5% 7.5% 12.5%
藤岡康太(2-5-7-44) 3.4% 12.1% 24.1%
浜中俊 (2-5-2-18) 7.4% 25.9% 33.3%
団野大成(2-4-1-17) 8.3% 25.0% 29.2%
鮫島克駿(1-7-6-45) 1.7% 13.6% 23.7%
岩田康誠(1-3-2-21) 3.7% 14.8% 22.2%
角田大河(1-2-1-7) 9.1% 27.3% 36.4%
荻野極 (1-0-1-24) 3.8% 3.8% 7.7%
古川吉洋(0-2-1-19) 0.0% 9.1% 13.6%
横山典弘(0-0-2-14) 0.0% 0.0% 12.5%
今村聖奈(0-0-0-8) 0.0% 0.0% 0.0%
[種牡馬]
ロードカナロア (19-8-11-97)14.1% 20.0% 28.1%
オルフェーヴル (3-2-1-16) 13.6% 22.7% 27.3%
モーリス (3-2-0-21) 11.5% 19.2% 19.2%
ビッグアーサー (3-0-2-13) 16.7% 16.7% 27.8%
ミッキーアイル (2-2-0-12) 12.5% 25.0% 25.0%
Dark Angel (2-0-0-5) 28.6% 28.6% 28.6%
アイルハヴアナザー(1-1-0-4) 16.7% 33.3% 33.3%
レッドスパーダ (1-0-0-5) 16.7% 16.7% 16.7%
ヨハネスブルグ (0-0-0-18) 0.0% 0.0% 0.0%
サクラオリオン (0-0-0-2) 0.0% 0.0% 0.0%
Shanghai Bobby (0-0-0-1) 0.0% 0.0% 0.0%
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コンピ指数6位・7位・8位とコース別データから導き出す《穴馬複勝》
今回は
日刊コンピ指数6位・7位・8位を活用した
「
中山/東京/阪神/中京/小倉開催の《複勝3点》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6位」の平均値 勝率5.6%,連対率12.8%,複勝率21.5%
「コンピ指数7位」の平均値 勝率4.2%,連対率10.2%,複勝率17.5%
「コンピ指数8位」の平均値 勝率3.2%,連対率7.7%,複勝率13.6%

コンピ指数6位は複勝率21.5%、コンピ指数7位の複勝率は17.5%、
コンピ指数7位の複勝率は13.6%となっており、
それぞれの買い目1点では的中率が低くなってしまいますので、
今回は6位・7位・8位の複勝3点を買い目とし検証をしています。
この複勝3点買いを各競馬場のコース別で詳細に分析し、的中率が高くプラス回収になっている
狙える条件を中山競馬場16パターン、東京競馬場8パターン、阪神競馬場12パターン、
中京競馬場11パターン、小倉競馬場4パターン公開します。
狙える条件での
複勝3点の検証結果は的中率68.3%、回収率144.0%となっています。
コンピ指数6位・7位・8位なので基本的には
穴馬で配当は高く、時には
複数的中して配当が跳ねることもあります。
例えば、先日のジャニュアリーSでは9番人気のサイクロトロン(コンピ指数8位)が2着に入り配当は730円。
年末のグッドラックHでは7番人気アケルナルスター(コンピ指数6位)が1着、
8番人気のジオフロント(コンピ指数8位)が3着に入りダブル的中、配当は合わせて1500円となりました。
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。
配信期間は今週末より
2023年3月末の開催分までとなります。
検証結果と年別成績
検証結果
的中率68.3%
回収率144.0%
年別成績
2023 的中率83.3%、回収率112.8%
2022 的中率71.0%、回収率157.9%
2021 的中率63.1%、回収率146.9%
2020 的中率70.3%、回収率165.3%
2019 的中率72.9%、回収率146.8%
2018 的中率69.0%、回収率124.4%
2017 的中率70.0%、回収率127.7%
2016 的中率56.3%、回収率134.6%
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Posted by data-keiba at 17:20│
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