分析と馬券作戦
お金持ち大作戦 ③ ＋最低人気の法則 不思議な世界を感じてください。
| 最低人気の法則「ＳｔａｇｅＯｎｅ」バージョンの解説を予定しておりましたが、「お金持ち大作戦」について、少し解説を加えます。 「最低人気の法則」については、前回その一端をを紹介しましたが、次回以降さらに深めていきたいと思います。 「お金持ち大作戦」は、馬連得票率がある範囲の馬で、指数が＋２以上で最大の馬を軸にとのことで解説してきましたが、解説に使用したサンプルは、 対象馬が１頭だけでした。確認してください。 対象馬が１頭だけの場合は単純なので良いのですが、実際には、＋２以上が複数あるケースもあり、その場合必ずしも指数最大馬が来る訳ではないことが分かると思います。 その事を実感して頂きたく、あえてその様な言葉（指数＋２以上ＭＡＸの馬）を選択いたしました。 実際は「そこまで単純ではないな」と実感して頂けたことでしょう。 もちろん、指数＋２以上ＭＡＸの馬が１頭だけの場合に限り勝負してくださいと言えば良いのですが、それでは詰りません。 ●作戦に該当する馬が複数の場合、人気薄（得票率が低い馬）を選択する。 総合的に判断し、ここではこの様に決定致します。 早速、サンプルを見てみましょう。 ２０１５年１０月１１日（日）４回２日目京都７Ｒです。 下が３連単１着指数のスキャン表と得票率グラフです。   馬連得票率７．５％～１５％の馬で指数＋２以上は、４番と１番です。 決めてしまえば、簡単な法則ですから、誰でも直ぐに判断が可能でしょう。 得票率が低い１番が狙い馬となります。このレースは１番から勝負です。 相手ですが、いつものように馬連得票率５％程度までは流します。 濃淡については、考えてみてください。 結果は、以下の通りです。  次は、同じ日の東京８Ｒです。 ２０１５年１０月１１日（日）４回２日目東京８Ｒ。 下が３連単１着指数のスキャン表と得票率グラフです。   馬連得票率７．５％～１５％の馬で指数＋２以上は、９番と１２番です。 ここも法則に従い１２番から勝負です。確認してください。 それにしても、９番の指数は大きいですね。 この様に大きな数値だと９番を選ぶこともありでしょう。研究してください。 相手ですが、いつものように馬連得票率５％程度までは流します。 比重については、考えてみてください。 結果は、以下の通りです。  前回「最低人気の法則」の一端をを紹介しましたが、何となく肌で感じて頂けたことでしょう。 ここでは、また別のケースを紹介します。 上の解説と同じ日の東京６Ｒです。 ２０１５年１０月１１日（日）４回２日目東京６Ｒ。 下が３連単１着指数のスキャン表です。  人気薄の指数に、 「お金持ち大作戦 ②」で紹介したような異常はあるでしょうか？ 異常は感じられませんね。 それでは、下の３連複指数のスキャン表を見てください。  人気薄で大きな指数の馬はありませんか？ 「Ｂ－Ｅｌｅｍｅｎｔ」ユーザーページで解説の「最低人気の法則」では、馬連得票率５％程度よりも低い馬を検討の対象にしています。 ○％程度としているのは、厳密に考えなくても良いですよと言う意味です。 ここでは、７．５％のところに線を引いているので、それを利用しましょう。 この線より明らかに下であれば、検討の対象なるとアバウトに捕らえておきましょう。 下のグラフから、１４番は該当せず、４・８・６・１番は、対象になると感覚で掴んでください。 上の３連複指数のスキャン表に線を入れてみました。 人気薄で大きな指数の馬はありませんか？ ６番の２．４７が、目立って大きな数値であることが分かります。  この目立って大きな数値の６番を狙う。 これも、「最低人気の法則」なのです。 「Ｂ－Ｅｌｅｍｅｎｔ」のデータを見てみましょう。 下が、３連複の過剰投票金額データです。  ６番ブルーボサノヴァの「３連複」の過剰投票金額を見てください。 発走３分前のデータで、１４４万の突出した過剰投票があることが分かります。 人気を考えると、明らかに異常な投票です。 この金額が、指数では２．４７となって現れているのです。 過剰投票金額の方が圧倒的分かり易いですが、指数でもこの様に判断できるのです。 さて、馬券はどうしましょうか？ 「３連単１着指数のスキャン表」と「得票率グラフ」を元に判断してみてください。 結果は、以下の通りです。  最後に、上の解説と同じ日の東京１２Ｒのデータのみを提示しておきます。 解説は致しません。不思議な世界を感じ取ってください。 ２０１５年１０月１１日（日）４回２日目東京１２Ｒ。 「Ｂ－Ｅｌｅｍｅｎｔ」の３連複の過剰投票金額データ。  ２０１５年１０月１１日（日）４回２日目東京１２Ｒ。 ３連複指数のスキャン表と得票率グラフ。   ２０１５年１０月１１日（日）４回２日目東京１２Ｒ。 レース結果。  それでは、次回まで失礼します。 |
| パブリック担当：森川 |
