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【PR】西城つよしがお届けする簡単予想法&消去法!~パーフェクトコード~

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【西城つよしがお届けする簡単予想法&消去法!】

初めまして、競馬研究家の西城つよしと申します。

突然ですが、馬券の購入に迷いはありませんか?

顧客さんに聞くと、

98%の方が馬券購入直前まで迷うと答えています。

そこで今週からパーフェクトコードを使って、

そんな迷いともオサラバしましょう。

まずパーフェクトコードがどんなものなのか?

ということを簡単に説明すると、

初出走、障害戦以外の馬に、

下記のようなA~Eまでのコードが割り振られます。

Aコード→買い、中心馬

Bコード→買い、対抗

Cコード→基本は消し、何か策があれば

Dコード→消し

Eコード→消し

そのコードに従って買いか?消しか?を

簡単に判断できるものになっています。

指数や騎手、前走成績など、

ゴネゴネと混ぜて考えなくて良いので、

扱いやすいと思います。

さらにここから単体で

プラス回収になるのが神コードで、

勝率13% 連対率25% 複勝率34%

単勝回収率106% 複勝回収率89%

このような成績をマークしています。

これは3番人気と同程度の成績。

3番人気をずっと買い続けて、

プラスになると考えれば、いい感じではないでしょうか?

B,阪4,1,ペプチドバンブー,★
B,阪4,2,クイーンステッラ,
B,阪4,3,ミエノウインウイン,★
A,阪4,4,フロリダロス,
C,阪4,5,ヤマニンルリエ,
B,阪4,6,サウンドガバーナ,
C,阪4,7,メメント,
B,阪4,8,ソリロキー,
D,阪4,9,タガノライジン,

神コードに該当した馬は馬名の右側に★マークが付きます。

(※一番左のアルファベットが通常のコードです)

1日平均13頭出現するので、

神コードがいるレースにのみ参加するのもOKです。

1レースに2頭以上出現する場合もあるので、

レース単位にすると1日10レース程度でしょう。

馬券で勝ち負けするにはちょうど良い参加度合いかと思われます。

その神コードの性能ですが、

勝率13% 連対率24% 複勝率34%

単勝回収率105% 複勝回収率88%

このように回収率が100%を超えています。

神コードの馬を中心に馬券を買えば、プラス回収は夢ではない。

ということが、お分かりいただけたと思います。

さらに、

神コード+前走着差1.9秒以内

たったのこれだけで、

あなたは新しい武器をゲットすることになります。

勝率15% 連対率27% 複勝率37%

単勝回収率111% 複勝回収率93%

Aコードの上を行く、神コードがここに降臨です。

この新機能の追加により、

神コード → 買い・配当妙味のある信頼馬

Aコード → 買い・中心視

Bコード → 買い・相手馬

Cコード → 基本消しだが他に狙いがあるなら

Dコード → 消し

Eコード → 消し

パーフェクトコードの買い目ルールは上記のように変化します。

これで週末が楽しみになりましたね。

「宝塚記念のサトノダイヤモンドは状態が全盛期に戻ったらしい」

このようなニュース記事に振り回されて、

馬券を買うのは終わりにしましょう。

あっちの情報が当たるらしい!

いやいやこっちの情報が儲かるらしい!

と右往左往するのも終わりです。

買いなのか?

今回は消しなのか?

パーフェクトコードなら

買うべき馬を示して、馬券をきっちりナビゲートできます。

パーフェクトコード

【㏚】話題の人工知能が競馬を予想する!ニッカンAI予想(β版)

ニッカンAI予想とは?

日刊スポーツが持つ過去のデータを人工知能が学習し、印と馬連での買い目を公開する独自のAI予想です。

日刊スポーツがこれまで蓄積した数百にものぼるファクターをベースに、AIはひたすらレースデータの学習を続けており、馬連で購入するのに最適なフォーカスを追求し回収率100%を目指しています。

またこのAI予想には、複数のアルゴリズムを駆使するアンサンブル学習を使用しており、複数のアルゴリズムの中には、「着順を予想するAI」「馬連で購入するに最適なAI」「配当妙味を算出するAI」などが存在します。

それぞれのアルゴリズムにはメリットとデメリットがありますが、複数使用することでメリットを最大限に生かし、デメリットを最小限に抑えます。

AIの予想スタイルは?

AI予想の買い目は馬連で最大7点、中央競馬の全レースの予想と買い目を、前日の午後7時から公開する【前日予想】と、当日の馬場状態や馬体重などを組み込んで当該レースの発走約30分前に公開する【直前予想】の2回公開しています。

当日のレースを約30~40分前に公開する【直前予想】はレース当日の天気、馬体重なども組み込むことでさらに多層的な予想が可能となります。

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