■ 本紙予想の7つのファクターとは? ■

各ファクターは有力馬算定の基礎だけではなく、単独使用でも充分穴馬を発見できるように、設計されています。

■FACTOR_1.「確率」 トントンと駆け上がってきた2・3才馬や急に強くなった馬の発見に役立ちます。
◆アルゴリズム
前5走の連対率と複勝率を上位クラスの実績を高く評価して修正計算。本走より上位クラスの1,2,3着は1.5,同クラスの1,2着は1.0、1クラス下の1着を1.0ポイントとして、合計ポイントを算出し、出走数で割る。未勝利戦の場合は1,2,3着が同じポイント。
FACTOR_2.「着実績」 GIを始め高額条件のレースに絶大な威力を発揮します。
◆アルゴリズム
前5走中、本走と同クラス以上の1,2,3,4着の着順を1着から順に評価。但し、上位クラスの着順をあくまでも優先。例えば、GIの4着はGIIの1着より上。平場は着順を1つ下げる。牝馬戦はクラスを1つ下げる。2,3才限定戦は3つクラスを下げる。
FACTOR_3.「着差」 好調な馬や、2・3才戦の素質馬の発見に役立ちます。
着差A・・・特に芝の2・3才限定戦での該当馬は、上のクラスに行く素質馬です。毎年必ず、大穴をあける馬がいます。
◆アルゴリズム
休養をはさまない前走で、2着に芝0.5秒、ダート1.0秒以上の時間差をつけて勝った馬。
着差B・・・近況好調な馬です。
◆アルゴリズム
休養をはさまない前2走中、同クラス以上の同走路(芝・ダート別)、本走の距離範囲(±300m、3000m以上は同一)のレースで記録した最小着差(1.0秒以内)。
着差C・・・安定した成績の馬です。
◆アルゴリズム
前5走中、本走と同クラス以上の同走路(芝・ダート別)のレースで記録した着差ベスト2走の合計。
FACTOR_4.「得票力」 過去の人気も着順同様に再現性があります。
◆アルゴリズム
前5走中の人気を着実績と同じ基準で評価。
FACTOR_5.「脚力」 直線の長い新潟や府中、又荒れた馬場や最終週の穴馬発見に役立ちます
◆アルゴリズム
休養を挟まない本走と同走路(芝・ダート別)且つ、本走±300m以内の前2走の内、3コーナーまでの周回順の1番遅い位置から6頭以上抜いた馬。
FACTOR_6.「先行力」 小回りのローカルや京都の穴馬発見に役立ちます。
◆アルゴリズム
脚力と同じ条件のレースで、3コーナーまでの周回順が1〜3位の馬。抜かれた頭数が少ない順に評価。
FACTOR_7.「騎手」 レ−スでは、騎手の能力も大きな影響力があります。又、騎手穴の計算の基礎になります。
◆アルゴリズム
各騎手の前年の連対率。

#お断り#
新馬戦とデーターの提供される障害戦については、騎手のファクターのみを使用して予想しています。参考程度にとどめておいてください。

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