2024年度44重賞中25鞍的中!! '23年以前[129の76鞍ok][80,77,85鞍ok] 嘘の無い競馬データサイト 先週も万馬券多数的中!! この証拠はExcelデータをダウンロードすれば分かる♪

ラジオNIKKEI杯(京都2歳回顧 &my注目馬登録)

ラジオNIKKEI杯(京都2歳回顧 &my注目馬登録)

【ラジオNIKKEI杯】有馬記念を購入する前に、鉄板レースでお小遣い稼ぎをするのは当然。来年度に向けて重要な一戦。  ところで レース予想の際、新聞とニラめっこonlyなんて愚の骨頂。 まずはレースを見ることが基本。 登録馬・枠順が確定したら、あとは『出走馬の過去のレースを見続けること』 それを反復することによって、どんな時にどのような馬がくるのか、5年も継続すれば、自然と分かるようになる。
  競馬というものが、記憶の積み重ねであることは暗号Zや4160という記憶力の天才を知っていれば反論の余地は無いだろう。 競馬に強くなりたいならレースを見続けよう!!
にほんブログ村 競馬ブログへhttp://horserace.blogmura.com/

【京都2歳 回顧 (登録5頭のレース)】2.01.6

このレースは、最後の直線の各馬位置取りと、向正面での隊列映像の、把握・理解が重要だろう。

 勝ち馬のマーベラスカイザーは出遅れての勝利。700mくらいで、カカりながら6,4番手あたりに位置する。

10頭立てで9頭が先頭集団と表現するような団子状態の競馬。 子供の運動会というより、ガキの喧嘩というようなレース。ゴチャついた結果、決着は上がりの遅い競馬。 

レース状況として

【2着】の逃げ馬プレイの器用さは認めるも、ラジオNIKKEIは、ヤネ未定。勝負気配が薄い。例えば松岡などなら勝負気配は当然UPする騎乗バランスだが…。
【3着】のダノンバラードは、ソラを使う部分もあり、最後の武豊の追い方は、勝てない状況を把握しての追い方。 この競馬が内回りであったことも要因だろう。 まだまだ先があるような追い方。ラジオNIKKEI賞でも武豊騎乗であることはプラスに作用するだろう。 ただし人気先行になるのでオッズバランスにも注意を払いたい。
【5着】のレッドセインツは浜中がイン選択で狭かったのもあるが、後方4着馬に交わされており、ここは評価が1枚下げたいが、こちらは休み明け。4着馬は叩き2戦目。
【1着】のマーベラスカイザーについて、出遅れてのゴチャつき競馬で、あそこから3馬身ちぎるなら認めるがクビ差の辛勝。。。 最後は脚が上がっている競馬。ギリギリの勝利とヨム。 もちろん能力として最上級も、同じ展開を阪神2000mの坂があるとき、楽勝にはならないイメージ。 もう少し言うなら馬主の笹原は、馬主としても和田にしか騎乗依頼できないレベルといえば分かりやすいか。 評価はAランクも最低ラインに位置するのが、予想として当然だろう。

 ★豪脚を魅せたのは、むしろラジオNIKKEI賞には、出走しない【?着馬の?????????】→調べてみれば、すぐに分かる。 この馬に未勝利戦で勝利した馬が、朝日杯5着のリフトザウィングス(東スポ杯2着で人気になっていた2着馬)   レース回顧として、この【?着馬】を1番良い競馬をした馬という見識は、正解であることをリフトが物語ってくれている。   後方からで自分でレースは作れないのが弱点なものの、リフトの未勝利&京都2歳で、どちらも上がり最速の【?????????】はmy注目馬として登録しておいたwww 次走叩き3戦目で、500万下あたりで普通に馬券対象だろう。 ちなみにワカのmy注目馬というのは着付けであることは言うまでも無い。
登録するならクリックしてくれるよね→ にほんブログ村 競馬ブログへhttp://horserace.blogmura.com/
にほんブログ村

~三連馬券への脳改革~-デー確http://sns.prtls.jp/d-kaku_keibamtg/login.html

データ&確率統計必勝ギャンブル!!

PVアクセスランキング にほんブログ村

コメント

  • おー!


    ?着の馬探してみよう(^-^)

    ラジオNIKKEIが楽しみですねえ♪


  • 無題


    当然のレース回顧を、初心者向けに、エラそうに記載しているだけです。ご気分を害したら申し訳ございませんm(__)m

     競馬予想を「枠順が確定してから」という方も、その馬の実力など、過去レースで事前把握してみましょうね♪



認証コード9145

コメントは管理者の承認後に表示されます。

powered by HAIK 7.6.1
based on PukiWiki 1.4.7 License is GPL. HAIK

最新の更新 RSS  Valid XHTML 1.0 Transitional