【競馬】ヴィクトリアマイル2021 予想振りかえり

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投稿動画:ヴィクトリアマイル データ予想

出典:それにつけても金の欲しさよ【競馬】ヴィクトリアマイル2021 過去10年データ予想【穴馬】

動画解説と補足

いつか億万長者になることを夢見て!

我々は過去の経験から常に学んでいかなければなりません。
今回もほぼリアルタイムで振り返り記事を書いています。

2021年5月15日に行われたヴィクトリアマイルを振り返っていきましょう。

ヴィクトリアマイルは東京競馬場で行われる1,600mの左回りのレースです。
体力勝負になりがちなコースと言われており、瞬発力がある馬が勝つとされています。

ヴィクトリアマイルは4歳以上の牝馬に出場権があり、負担重量=斤量は55kgで固定です。
過去には3連単で2,000万円がでるなど荒れる傾向もある一方、斤量は一律で、枠の有利不利もあまり見受けられない、予想がかなり難しいレースに思います。

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でも、当てたい! 億万長者になってみたいなぁ!

そう思うので、競馬には真面目に取り組んでいます。
真面目とは? そうデータ分析です!

今回、特に名のある馬と言えば、以下のとおりです。

  • グランアレグリア:G1 4勝、今回出走の中では段違いの実績
  • レシステンシア :G1 1勝、ただ2着が3回と安定した成績

何も考えず、この2頭を買っておけばいいのでしょうか?

いいえ、それは違います
きちんとデータを分析していけば、他者の熱狂に惑わされない賭け方ができるようになります。

それでは、競馬ラボさんのところで過去10を見ていきましょう。

細かい理屈は動画を見て頂くとして、今回はなかなか絞り込みがかけられませんでした。

ゆえに中2週×関西馬といった複合的な要素から消しをかけています。

単純な中2週だけなら実績もあるのですが、関西馬となると10年で1頭しか3着以内に来ていないんですよね。
これは輸送により体力を削られた結果とみて、消しとした次第です。

そして、今回はここが山場となりました。

JRAが発表した調教後体重で、グランアレグリア、ディアンドル、アフランシール、レシステンシアが500kg台となりました。

ヴィクトリアマイルの過去10年で当日に500kgを超えて出走した馬が3着以内に入ったのは、わずか1例だけです

当日までに若干落ちるものとしても、520kgを超えたアフランシール、レシステンシアは、当日計量も500kg台となる可能性が高いと見ました。

このデータを覆すほど、果たしてこの2頭にポテンシャルはあるのでしょうか。

特にレシステンシアは2番人気、グランアレグリアを下す可能性がある馬として報道されています。
しかし、候補から除外するのが、私のデータ分析でのやり方です。

また、斤量についても面白いデータがとれました。

前走53kgから、ヴィクトリアマイルに来た馬も、過去10年で1頭しか3着以内に入っていません。
このため、4連勝中のテルツェットも候補から外れます

サウンドキアラについては、体重を理由に除外しましたが……。

過去同じサンデーサイレンスの血統であるストレートガールが、同じローテーションで、前年3位→当年1位(そして翌年も1位)という結果がありましたので、恐ろしすぎて馬券を買ってしまいました。

さあ、ここまで不利なデータがある馬は除外した上で、気分が挙がるデータを付与してみました。

そうすると、以下の馬が残った次第です。

  • マジックキャッスル :勝利の多い血統、騎手、ローテーション
  • デゼル       :勝利の多い血統、ローテーション
  • グランアレグリア  :勝利の多い血統、騎手
  • マルターズディオサ
  • ランブリングアレー :勝利の多い血統
  • ダノンファンタジー :勝利の多い血統
  • プールヴィル    :勝利の多いローテーション
  • リアアメリア    :勝利の多い血統、ローテーション
  • スマイルカナ    :勝利の多い血統

なかなか絞り込みが難しいところですが、上記色付けのとおり、複数の良い要素がある馬を買おうと決めました。
その最終予想が以下のとおりでした。

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それでは結果を見てみましょう!
ヴィクトリアマイル2021の結果は以下のとおりでした。

  1. グランアレグリア (1番人気/3枠)
  2. ランブリングアレー(10番人気/8枠)
  3. マジックキャッスル(5番人気/1枠)

ぬあー! またもや惜しい!!

方向性としては間違っていなかったという自信と、とはいえどうすればランブリングアレーを買えたかという悩ましさが残るレースでした。

不良馬場での中山牝馬1着というデータをちゃんと評価できていれば……。
ランブリングアレーの今後にも期待ですね。

さあ、今後も続けていきましょうデータ分析。
皆さんもお楽しみに!

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