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コース別 本当に儲かる血統大全 (競馬王馬券攻略本シリーズ) 単行本(ソフトカバー) – 2016/4/13

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商品の説明

内容紹介

2013年~2015年の3年間、ディープインパクト産駒全体の複勝率は32.7%、複勝回収率は77%です。
この数字を馬券に生かすのは容易ではありません。
しかし、「コース」というフィルターをかけると実用性がアップ。たちまち得意・不得意がハッキリしてきます。
例えば、同じ距離でも中山芝1800mでは複勝率24.5%、複勝回収率43%と狙えませんが、福島芝1800mでは複勝率45.2%、複勝回収率132%とドル箱種牡馬へと一変します。
このように、とっつきにくいと思われがちな血統というファクターは、コース別で分析すると大きな威力を発揮するのです。
著者は、JRA公式サイトでの重賞データ分析や、データマンとしてグリーンチャンネルへの出演など、競馬データ分析の第一人者として活躍中の伊吹雅也氏。
コース別の狙うべき種牡馬、狙いを下げるべき種牡馬、買えば儲かる「全買いデータ」に加え、独自の分析で割り出した「2016年推定リーディング」も掲載。もちろん全コースに解説付きです。

内容(「BOOK」データベースより)

コース別なので儲かる血統データが一目瞭然。80パターンの「必殺!全買いデータ」収録!伊吹式2016推定リーディングを掲載!

商品の説明をすべて表示する

登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 235ページ
  • 出版社: ガイドワークス (2016/4/13)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4865353771
  • ISBN-13: 978-4865353778
  • 発売日: 2016/4/13
  • 商品パッケージの寸法: 19 x 13 x 1.5 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 1.8 4件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 429,531位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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トップカスタマーレビュー

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ちょっとデータが古すぎるかも?データって常に変わっていくもんだし、新しい種牡馬(種類)に全く対応できてない感じがしました。データが嵌まる時はズバリ当たるけど、当たらない時は全く嵌らないって感じ。競馬ってそんな簡単に当たるもんじゃないですからw
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投稿者 kuma 投稿日 2016/6/25
形式: 単行本(ソフトカバー)
コース別の血統のことなら、やはり田端さんの本の方が勉強になると思う。
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形式: 単行本(ソフトカバー)
これ、面白い(〃^∇^)o彡☆あははははっ

青い鳥の頭にもわかりやすいコース血統データが満載。

読んだ感じは同じ著者の「騎手大全」と一緒で、著者の本を読んでいる人には入りやすいと思う。

騎手大全よりいいのは「袋とじ」がないこと。

あったら読むのに邪魔だし。

目新しいところでは「推定リーディング」

データ分析を出発点とした未来の予測がテーマだとか。

データの見方・推定リーディングの算出方法の詳細が書かれてて、活用法に至っては6ページに渡って詳細に説明している。

本文は右に「このコースの買いと消し」「全買いデータ」「著者の分析」、左にこの本の目玉である「推定リーディング」を掲載。

まさに至れり尽くせり。

どうしてそうなるのかという説明がないから、単なるデータブックに終わってるけども。

複数の同産駒がこのコースで好走するのは、その適性が高いからだという見立ては正解だと思う。

要はそのデータを使いこなせるかどうか?が問題で。

青い鳥の頭では心許ないが(;,;'_ゝ`;□ヾ(・ω・`。) フキフキ
<
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
面白い切り口だとは思うのだが、一言で言うと使えない。
ここまで三週間ほど参考にパラパラッと見てきたけど、問題点として
1、そもそも取り上げている馬が出て来ないレースの方が多い。
2、必殺とあげている組み合わせでも全然必殺じゃない。
3、この組み合わせは即切りという組み合わせから勝ち馬が出る。
4、なにより、二場開催だろうと三場開催だろうと、出馬表と睨み合いをしてケースに該当する馬を探す時間がかなりかかる。結局パドックが見られないし、事前にチェックするほどの価値がある情報とも思えない。
5、専門誌(競馬エイトみたいな)とデータが食い違う。この本では切りと言っているが専門誌では狙い目と言っていて、実際専門誌の方から好成績馬が出てくる。これは決定的。一例として、先日行われた東京ダート2100mではディープスカイ産駒が狙い目とエイトではなっていて実際出走した二頭とも2着5着(7,14番人気)と好走したがこの本では全く取り上げてない。
6、これはこういった類いの本の宿命というかこの本だけに限った問題点ではないが、データは刻一刻と変わるので、仮に今使えていたデータがいつ通用しなくなるか分からない。少なくとも一年が寿命だろう。

4に関連して例えばJRAVANみたいなソフトを使っている人ならばこの本に書いて
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