1. 期待値
推定勝率からフェアオッズを出し、市場オッズがそれを上回る馬だけを候補化します。
Auto race feed
レースを検索して選択
未取得
データ取得は `/api/races` 経由です。商用・公開運用では JRA-VAN Data Lab. など許諾済みデータソースを接続し、
画面スクレイピングに依存しない設計にしています。
Race sheet
東京11R 芝1600m サンプル
| 印 | 馬名 | 脚質 | 枠 | オッズ | 能力 | 近走 | 距離 | 馬場 | 展開 | 状態 | 騎手厩舎 | 枠順補正 | 勝率 | EV | 推奨 |
|---|
Decision
買い目候補
Research base
予想に使う主要要素
2. 能力と近走
走破時計、上がり、着差、相手関係、休養明けなどを指数化して地力と鮮度を分けます。
3. 適性
距離、芝/ダート、右左回り、馬場悪化、コース形状への適性を別スコアで扱います。
4. 展開
逃げ先行差し追込の分布からペースを想定し、脚質がレースの流れに合うかを補正します。
5. 枠順とバイアス
コース、距離、馬場状態で枠の有利不利が変わるため、馬場とセットで軽く補正します。
6. 資金管理
Kelly基準を参考にしつつ上限を置き、見送りを通常判断として組み込みます。
参考: オッズの暗黙確率、パリミュチュエル方式、Kelly基準、競馬予想の一般的ファクターを調査し、 アプリ内では透明な重み付きモデルとして実装しています。レース情報は許諾済みAPIを接続する設計です。 ギャンブルには損失リスクがあります。