[弥生賞2018]出走予定馬、予想オッズとデータ予想!人気馬が強い!言葉はいらないのか!!

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弥生賞2018〜データ予想〜

こんばんは。田宮歩です。今回は弥生賞2018データ予想を行います。

いや、その前に、、阪急杯のダイアナヘイローの勝利、なんだか嬉しかったですねー。引退される福島調教師の最後の重賞で勝利。前走のシルクロードSで1番人気で大敗しましたが、見事復活しましたね。そしてやはり武豊騎手は華がありますね。というか大事な時にちゃんと馬を持ってきますね。

そして私はシュウジを重視していましたが、4コーナーまで超抜群な手応え!!これ絶対馬券圏内間違いない!!と息を荒げた途端、福永騎手の殿下の宝刀、ドン詰まり。。ちょっと田宮腹が立ってるので動画もあげたくないです(笑)

直線向いて明らか、前にスペース少し空いたのですが、福永騎手の意識が外に出したいというのが見え見えで、外あかない、前が少しスペース空いている、んーって悩んでいるうちにドンつまり。斜行じゃないんだからスペースに割って入れよ!!と怒ったのは言うまでもありません。

シュウジの次走は高松宮記念かわかりませんが、もし次も調子が良さそうで、多分人気を再び落とすでしょうから、かなり狙い目。とメモりました(笑)

愚痴と次走メモはこの辺にして弥生賞2018の予想に入ります。

まずは出走登録馬はこちら

弥生賞2018出走予定馬

朝日杯フューチュリティステークスを圧倒的な強さで勝利したダノンプレミアム、新馬戦から東京スポーツ杯2歳ステークスまで3連勝したワグネリアン。この2頭が早くも激突します。

ジャンダルムがホープフルSで2着なのでこの馬が良い物差しになりそうですね^^

単勝人気別データ

弥生賞2018単勝人気別データ

1番人気の複勝率が70%、そして1、2番人気の勝率が80%と1、2番人気の強さが際立っています。

枠順別データ

弥生賞2018枠順別データ

過去10年で3枠の複勝率が50%と高いです。全体を見渡すと枠順に有利不利はないかなと思いますが、複勝率を見ると2、3、4枠が高いので、やはりどちらかというと内枠有利のように感じますね。迷ったら2、3、4枠の馬を優先的に買いましょう!

前走別データ

弥生賞2018前走別データ

ラジオNIKKEI杯は番組表が変わった関係でホープフルSに置き換わってしまいましたが、それでも若駒S組、朝日杯FS組が強そうです。

前走若駒S組・・・該当馬なし

前走朝日杯FS組・・・ダノンプレミアム

勝率8割データ

芝OPで4番人気以内で1着のある馬は過去10年毎年馬券圏内に入っていて、10年中8年で勝っています。

今回このデータに該当する馬は、

サンリヴァル、ダノンプレミアム、ワグネリアン

展望

あまり・・・語るまでもなく・・・・朝日杯FSを見ていればダノンプレミアムがこのレース大敗することはないでしょう。それにレース的には1、2番人気の馬が強いレースになるので、1、2番人気を軸に馬券を組み立てるのが吉でしょう!

PR【重賞3レース予想】3連単を狙いやすいのは弥生賞


的中に特化した予想。
2月24日(土)三連単・三連複41.7%、単勝88.9%という高水準の的中率を叩き出しました。
このデータを使って、3月最初の重賞「オーシャンS」「チューリップ賞」「弥生賞」をひも解いて行きたいと思います。
無料会員になれば誰でも今週から見れるデータなので、チェックしてみてください。
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それでは、各レースをこのデータ予想の過去結果から分析していきます。

弥生賞

今週末の的中率に期待できるレースです。
過去4年1着から3着までのほとんどに指数上位4頭が馬券に絡んでいます。
最も取りたいのは3連単。
週末までにじっくり研究したいと思いますが、現時点でわかっていることは過去4年1着から3着まで【すべて指数値30以下で馬券決着】しています。ここに注目です。

また、弥生賞の予想は、サイト運営者「北条氏のブログ」にて日曜日お昼頃に無料公開されますので楽しみにしてみてください。
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collabo_yayoi.png

チューリップ賞

弥生賞同様、今週末の的中率に期待できるレースです。
同じように指数1位〜3位の馬がほぼ来ています。
指数1位から3位で馬券を組み立てるだけで安定的に勝てますね。

collabo_tulip.png

オーシャンS

オーシャンSの予想は難しいですね。
弥生賞の予想で言った通り注目は【指数値30以下】ですが、様々な指数の良い所を合わせて弾き出された数値をオーシャンSでは逆に裏切ってくる馬が来るのではないかと予想します。その法則を週末までに見つけたいですね。

データを見ているだけで楽しいのでぜひ隅々までチェックしてみてください。

今週末は重賞3鞍。
3月一発目もぜひこの指数を参考にして「最少点」で獲りに行きましょう。
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