競馬データの基礎

京都競馬場のコース傾向を、開催時期や主な重賞、芝・ダートの特徴、内回り・外回り、得意な脚質や騎手まで整理します。淀の坂がレースへ与える影響や名勝負も紹介します。

競馬予想で「勝率90％」は本当に成立するのでしょうか。単勝・複勝・多点買いの違いやサンプル数、回収率、期待値から高勝率の正体を考えます。

競馬をしていると、ときどき説明しにくい感覚があります。「この1番人気、なんか飛びそう」「指数は高いけど、今日は買いたくない」「条件は悪くない。でも嫌な感じがする」数字を見れば強い。騎手もいい。近走成績も悪くない。オッズを見ても順当に売れてい...

競馬で「これはだまし討ちだ！」と感じるのはどんなレースでしょうか。逃げない逃げ馬、休み明けの圧勝、馬場バイアス崩壊など、想定外が起きる理由を考えます。

競馬AIの指数は上位5頭まで見れば十分なのでしょうか。出走頭数、累積p_win、指数差、5位と6位の差から、何頭まで見るべきかを考えます。

夏競馬と秋競馬では、馬券の組み立て方を変えるべきなのでしょうか。ローカル開催、2歳戦、休み明け、前哨戦など季節ごとの違いから考えます。

競馬で「買わなかった馬券ばかり当たる」と感じるのはなぜでしょうか。後悔や後知恵、記憶の偏り、見送り馬の検証から、その理由を考えます。

競馬予想の実績は何レースあれば信用できるのでしょうか。100・300・500・1000レースの見方や、的中率、回収率、高配当依存、事前公開の重要性から考えます。

競馬AIに陣営コメントを読ませると予測は賢くなるのでしょうか。強気・弱気、状態変化、距離適性、発言者の癖など、文章情報を特徴量として使う可能性を考えます。

競馬でメンタルが崩れるのは、負けた金額だけが原因なのでしょうか。連敗、惜しい外れ、取り返し、SNS比較、賭け金の変化から、判断が崩れる原因を観察します。