内房Sの2017年の予想と過去の傾向

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内房Sの2017年の予想と過去の傾向

 

2017年10月1日(日)中山12Rの内房Sの予想をしていきます。

 

まずは内房Sの過去の傾向について考察していきます。

 

ダート1800mで行われるようになった過去2年についてみていきます。

 

過去のレース結果

着順 勝ち馬の脚質 3連単の金額
2016 2-6-4 差し馬 4万4160円
2015 3-10-5 逃げ馬 23万2820円

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過去の勝ち馬の特徴

 

2016年の1着馬は2番人気のロンドンタウンでした。

 

前走は1000万条件で圧勝して1着になっていました。

 

2着馬は、前走は重賞で16着になっていましたが、2走前は同じ中山1800mで1着になっていました。

 

3着馬は、前走は1600万条件で10着になっていましたが、3走前に同じ中山1800mで1着になっていました。

 

 

 

 

 

2015年の1着馬は3番人気のモンドクラッセでした。

 

前走は1000万条件を圧勝して1着になっていました。

 

2着馬の前走は芝で8着になっていましたが、2走前はダートの1600万条件で3着になっていました。

 

3着馬の前走は1600万条件で2着になっていました。

 

 

 

 

今年の出走馬の中には前走で1着になっている馬が1頭しかおらず、圧勝もしていませんでした。

 

なので、2着馬、3着馬の特徴に合う馬を狙っていこうと思います。

 

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今年の予想

 

まず、前走が1着だった馬はパルトネルラーフです。

 

そして前走が1600万条件以上で3着以内だった馬がクラシックメタルです。

 

そして、前走が芝で2走前がダート1600万条件で2着になっていた馬がウインフェニックスです。

 

そして、前走は1600万条件で敗れていますが、3走前に中山1800mで1着になっていた馬がエネスクとマイネルバサラです。

 

こちらの5頭には特に注目が必要だと思います。

【天皇賞秋予想と馬場荒れ対策済みデータ】 [PR]

先週の競馬は台風21号の影響でものすごい荒れました。
ですが、ひとつ良い結果・データを手に入れる事が出来ました。

それは、馬場がいくら荒れようと、
コラボ指数のデータは対応しきれていたということ。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
<10月21日(土)指数上位6頭購入での的中率>

単勝77.8% 複勝100% 馬連55.6% ワイド86.7%
馬連55.6% 3連複41.7% 3連単41.7%
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
万馬券は7本的中 内2万馬券以上が6本
・東京9R アイビーS 90,800円馬券
(指数順位 6位→3位→5位で的中)
(単勝人気 6-4-2人気)
・京都8R 101,320円馬券
(指数順位 4位→4位→1位で的中)
(単勝人気 3-8-5人気)

このデータは、今後の競馬予想に革命を起こしてくれると思う。
コラボ指数はコチラ

さて、このコラボ指数の利点ですが、
馬券内にはいる馬を少点数に絞り込むことが可能です。
天皇賞秋ですがコラボ指数の過去実績を見ると、
1点だけ読み切れない部分もありましたがある共通点を見つけました。

【天皇賞秋】2016年〜2014年の3年間データ
共通点:晴 良馬場
※コラボ指数は数字が小さい方が馬券に絡む確率が高い馬です。

2016年 3連単32,400円
コラボ指数30以下で的中


2015年 3連単109,310円
コラボ指数30以下+コラボ指数30以上単勝オッズ20倍以下で
2着を外す1着〜5着まで読み切れる。


2016年 3連単23,290円
コラボ指数30以下+コラボ指数30以上単勝オッズ20倍以下で的中


■コラボ指数30以下
■コラボ指数30以上単勝オッズ20倍以下
この2つのデータを見るだけで、馬券に絡む馬を絞りだせます。

秋華賞だけのデータを見ると、ただ単にオッズの低い馬を選んだだけだろ。
と思われるかもしれませんが、そうではないということは
長年コラボ指数を使って収支を上げてきた僕が保証します。

このデータで1点だけ読み切れなかったのは、
2015年の2着 10番人気 戸崎圭太騎手のステファノス
コラボ指数39 単勝オッズ34.3倍
これだけはわかりません。富士Sのクルーガー3着と同じくらいわかりません。

調教、上がり、厩舎コメントなどの最新情報で1度、自分なりに馬を選ぶ。
コラボ指数で馬券内確率の高い馬を確認。さらに馬を絞り込む。

この流れが馬券高確率的中への最短ルートだと僕は思います。

天皇賞秋指数は、土曜レース後公開。
コラボ指数はコチラ


 

最後まで読んでいただいて、ありがとうございました。


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