ルメール騎手の回収率100%超え買いデータ集:長距離は騎手で買え⁈

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ルメール騎手の回収率100%超えデータ集 C. ルメール騎手

ルメール騎手の特徴を回収率から紐解いていきます。

1番信頼できる騎手といっても過言ではない、ルメール騎手。

今年も、数多くの人気馬に騎乗しそうです。

誰もが無条件に信頼しているからこそ、買い・消し条件を勉強し、ライバルに差をつけていきましょう!!

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回収率100%超えデータ:芝

芝2400m以上

鬼データ。

芝の2400m以上のレースは何も考えずルメール騎手を買うだけで儲かります。

2019-2022年の芝2400m以上の回収率(N = 153)

単:108%  複:99%

「長距離は騎手で買え」って、よく聞きますが、まさに騎手で買えるデータです。

いかなる条件で、買いです。

ただ、ほとんどが人気馬騎乗なので、人気馬を外さないという認識でいきましょう。

中山・阪神・札幌競馬場の芝1200m

長距離が得意なのか、、と、感心していたらこのデータ。

ルメール騎手は短距離も回収率が高いです。

2019-2022年の中山競馬場の芝1200mの回収率(N = 36)

単:117%  複:88%

2019-2022年の札幌競馬場の芝1200mの回収率(N = 39)

単:101%  複:86%

2019-2022年の阪神競馬場の芝1200mの回収率(N = 11)

単:115%  複:116%

直線短めな1200m戦は得意、ということなのでしょうか?

特に、オープン以上は成績が良いです。

9頭立て以下の芝未勝利戦

少数頭のレースだとより一層成績が上がります。

その中でも、

2019-2022年の9頭立て以下の芝未勝利戦の回収率(N = 42)

単:101%  複:97%

なかなかの成績です。

同様に9頭以下の1勝クラスの成績もよく、少頭数の下級レースは注目です。

ただ、9頭以下の新馬戦は普通くらいです。

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消しデータ:芝

中京競馬場の芝

強いてあげれば、ルメール騎手は中京競馬場が苦手そうです。

2019-2022年の中京競馬場の回収率(N =115)

単回:48% 複回:58%

来ないわけではないですが、良くはないです。

勝率・複勝率ベースで見ても、他の条件に比べ劣ります。

特に、2桁馬番になるとほぼ来ないです。

2019-2022年の中京競馬場の芝且つ2桁馬番回収率(N =41)

単回:8% 複回:35%

中京競馬場の特殊なコーナー形態等がパフォーマンスに影響しているのでしょうか?

わからないですが、いずれにせよ消しです。

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回収率100%超えデータ:ダート

ダートのルメール騎手は美味しくない。

人気馬に乗ってる宿命なのか、来ないわけではないですが基本美味しくないです。

人気馬に乗ってても、程よく来るし、程よく飛ばすというデータです。

「ルメール騎手だから買う!!!」

みたいなことはできなそうです。

そんな中で、頑張って買いデータ探してみました。

ダート牝馬限定戦の差し馬

2019-2022年のダート牝馬限定戦の差し馬の回収率(N = 22)

単:169%  複:136%

やっと見つけたって感じです。勝率も50%近くあります。

この傾向は、2013-2018年のデータを集計しても、同様の結果になります。

なので、得意条件といえそうです。

距離・競馬場問わずやってきます。

重・不良馬場で絞るとさらに良くなります。

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消しデータ:ダート

ダート2人気以下の逃げ馬

ルメール騎手のダートの逃げ馬は基本成績が悪いです。

1人気になるくらい抜けた馬じゃない限り、来ません。

2019-2022年のダート2人気以下の逃げ馬回収率(N =17)

単回:22% 複回:22%

サンプル数は多くないですが、全体的に逃げ馬が苦手という傾向があるので、偶然ではなさそうです。

1年で5頭くらいしかいないですが、その時はドヤ顔で消せるようにしておきましょう!

阪神ダ1200m

全体的な傾向として、ダートの短距離は期待値低そうです。

その中でも、

2019-2022年の阪神ダ1200m回収率(N =24)

単回:28% 複回:45%

阪神1200mは苦手そう。

また、

2019-2022年の阪神ダ1400mの回収率(N =35)

単回:33% 複回:67%

と、こちらも苦手そう。

阪神競馬場の短距離は信用しない、という方針でいいんじゃないでしょうか。

基本期待値低いです。

また、札幌・函館競馬場で行われる、1000m戦も苦手です。

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終わり

さすが、トップジョッキー、様々な買いデータがありました。

傾向としては、

ダート:全体的に期待値低め

芝:好走レンジが広い且つ期待値高め

というような感じでした。

特に、芝の買いデータは簡単に試行回数を稼げるし、有用なデータになったのではないでしょうか?

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