**************************************************************** 競馬力向上委員会 ~競馬に向き合い馬券構築に活かすメルマガ~ **************************************************************** いつもご愛読ありがとうございます。NATSUKIです。 当メルマガは「競馬力向上委員会」にご入会いただいた方へ発行しています。 本日の議題と目次は以下となります。 議題:競馬力を向上される議事録 目次 ごあいさつ ルメール騎手について **************************************************************** こんにちは。今日は目下絶好調のルメール騎手について取り上げてみたいと思います。最近のルメールは神ってるとネットであがっています。取り捨てに役立つものがあるのではないかと考え調べてみました。 まずは昨年に通年騎手免許を取ったあとのルメール騎手の騎乗成績を見てみます。 全体=勝率21.6%・連対率・36.3%・複勝率48.8% 芝=勝率22.4%・連対率38.0%・複勝率49.9% ダート=勝率20.4%・連対率33.7%・複勝率47.1% ちなみに全騎手での平均率を出してみると 全騎手=勝率6.9%・連対率13.9%・複勝率20.8%となります。 いかにルメールが乗れているかがわかります。人気馬が集まるってこともありますが。 ちなみに1番人気馬騎乗時に絞ってみると 勝率35.3%・連対率・52.0%・複勝率65.8%となります。 これは全体の率よりやや高め。人気馬を堅実に走らせているのがよくわかります。 パッと見はやはりダートを若干の不得手にしているようですね。 特にダート単距離で率を落としている傾向にあります。 これはルメールを通常は第一騎手としている(ムーアがいれば第一はムーアになる)ノーザンFがこの条件を重要視していないためでしょう。したがって有力馬がルメールにそこまで集まらないことから率を落としていると考えられます。 ダート中距離の1800~2100では高い率を残しているのはおそらく道中のペース読み・ポジション取りで着順を上げることが出来ているからにほかなりません。 ルメールはダート単距離で率を落とす。これは調べるまでもなく分かっていたことかもしれませんので芝で率を落とす条件がないのか見ていきます。 そうするとやはり芝も短距離で率を落とすようです。これも前述通りノーザンFがこの条件を重要視していないことが大きいでしょう。勝率10%台へ落とすのはこの条件だけです。(十分すごいですが)芝では1800~2400あたりの成績が抜群なので、嫌うなら短距離のルメールということになりますね。 次にルメールが乗るとどうしても過剰人気なるのですがその中でも3~5番人気に支持された馬への騎乗時の率はどうなるのか見てみました。 するとダート>芝で率が高いのですね。人気が下がると率の面ではダートが逆転します。 これは芝のルメール=高確率で持ってくる=過剰人気になる。この式が当てはまっているはずですが、その式に当てはめても3~5番人気にしか支持されない=実際の能力はかなり低いということでしょう。 逆にダートではそこまで持ってくるイメージが定着していません。したがって、ダートのルメールはそこまで信用できないイメージ=ダートでは人気を被らない=ルメールが乗っていてこの人気(3~5人気)はダメだと考える=過少に評価されるということがあるのではないかと考えます。 競馬は控除率を差し引いた金額を他の参加者と取り合うゲームであると言えます。その中で馬券を買っている他の方々の深層心理を考えることでより高い回収率へ繋げる事が出来るはずです。こういった目線で考えてみるとまた違った面が見えてきますよね。 いかがでしたでしょうか?これからもこういった内容で毎週とまではいきませんが随時競馬力を向上するためのメルマガを配信していこうと思います。 ご意見やこういった内容はどうだろう?というものがあればサポートメールまでよろしくお願いします。ツイッターでも大丈夫です。 ∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽ 発行者情報 発行者:NATSUKI(Natsuki Web ライティング) ブログ:競馬とネットビジネスを楽しむためのブログ http://natsukistudy.com Twitter:@natsuki550729(登録名:なっちゃん) https://twitter.com/natsuki550729 ご質問・ご意見・ご感想はこちらからメールをお願いします。 info@natsukistudy.com ∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽∽