【データパック】先週から始まった福島の「推定3ハロン」的な傾向
■先週から始まった福島の「推定3ハロン」的な傾向■
いよいよ夏競馬が始まり、中京・福島が開幕しました。今回は、先週から始まった福島の「推定3ハロン」的な傾向を見ていきたいと思います。
今回も「TARGET frontier JV(ターゲット フロンティア ジェーブイ)」に、ハイブリッド競馬新聞の「データパック」を取り込んで、「推定3ハロン」上位馬の成績を分析します。
メインメニューの「レース検索」を開きます。
「場所」を福島、「コース」を芝に限定して、最下部の「次」をクリック。
次の画面では、対象範囲の設定をします。全馬について調べたいので、「確定着順」の範囲は「全」をクリック。完了したら、最下部の「次へ」。
次の画面は集計期間を指定します。古すぎては使えないので、とりあえず過去5年を集計すべく、「検索終了日指定」を2013年に変更しました。
以上の内容で「検索実行」します。
まずは「推定前半3ハロン」の順位で並べます。外部指数順位で表示し、メインメニュー横の「ファイル」から「外部指数の読み込み」を選択し、「推定前半3ハロン」の指数を読み込みます。
「推定前半3ハロン」の1位データのみを展開してみます。
「推定前半3ハロン」の1位では、単勝回収率は107%、複勝回収率でも91%と優秀な数値です。小回りのコースらしい成績ですね。
コース別に詳しく中身を見てみましょう。コースで並べ替えます。
芝1200mコースの成績が断トツかと思いましたが、勝率トップは芝1800mという結果に。連対率と複勝率については、現在使用されていない芝1000mを除くと芝1200mがトップです。
単勝回収率は単勝万馬券が引き上げ過ぎている面もありますが、単勝四桁もちらほらあります。
福島芝1800mの「推定前半3ハロン」1位は常に注目すべきと言えます。逆に芝2600mの結果はあまり奮いません。
もちろん芝1200mは番組数が多い中で安定しています。実際に、「推定前半3ハロン」1~3位までは注目に値する成績なので、枠順やジョッキー次第で2~3位の逆転も考慮して検討するのが良いでしょう。
さらにコースごとのデータについてクラス別での成績を見てみましょう。先ほどの「推定前半3ハロン」1位のコース別から芝1200mコースのデータを展開し、クラスで並び替えます。
安定感が見て取れるのは新馬戦ですが、人気なので買い方の工夫が必要になります。勝率が目を引くのはオープン特別ですね。回収面で注目すべきは500万下・1000万下です。
続いて芝1800mのクラス別を見てみましょう。
どのクラスもそこそこの好走・そこそこの回収といったところです。番組数が少ない中で結果が出ている1000万下よりも上のクラスは注目でしょうか。
続いて芝2000mのクラス別です。
新馬戦を除いたレース結果での勝率の低さが気になります。今週の七夕賞でも押さえまでとすべきでしょうか。
最後に芝2600mのクラス別です。
未勝利戦では勝てないという結果が見えました。
今度は「推定後半3ハロン」1位について調べてみましょう。
最初の検索結果まで戻り、外部指数順位で並べて「推定前半3ハロン」の指数を読み込みます。
「推定後半3ハロン」1位のデータを展開します。
勝率・連対率・複勝率は悪くないですが、回収率はイマイチの様子です。
全成績の複勝回収率よりも1番人気の複勝回収率が高く出ていることから、穴馬の激走例が少ないということなのでしょう。
コース別で並べ替えて見てみましょう。
芝1800mと芝2600mの成績が目を引きます。芝1200mのコースでは突き抜けるまではいかないものの、2~3着までは来ることも多いので注意が必要ですね。芝2000mと芝1800mで成績差があることも忘れないようにしたいです。
コース芝1800mのデータを展開して、クラス別で並べ替えてみましょう。
未勝利戦と500万下のレースでは信頼度がやや低くなりますが、新馬戦と1000万下より上のクラスでは信頼度が上がります。
戻ってコース芝1200mについてもクラス別で見てみます。こちらは芝1800mとは逆に、上のクラスほど好走率・回収率が下がっています。
次にコース芝2000mのクラス別です。
こちらは未勝利戦での成績が良さそうです。
福島芝2000mは意外とタフなコースなので、走り切る体力のない馬が脱落していくことで出番が回ってくるという展開に期待ができるということでしょうか。
最後にコース芝2600mのクラス別を見てみましょう。
このコースは未勝利戦・500万下・1000万下でしか使用されていませんが、未勝利戦での安定感が抜群です。オジュウチョウサンの参戦が話題となっている開成山特別は500万下のレースですから、「推定後半3ハロン」に注目ですね。
今回は以上です。
ダートもクラス別を含めて傾向を探ってみると面白い発見があることと思います。是非、データパックを導入してチェックしてみてください。
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