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利益につながる確実性の高い判断プロセスを残すことでのみ予想精度は向上する

利益につながる確実性の高い判断プロセスを残すことでのみ予想精度は向上する

なぜ競馬予想では利益につながるようなアドバンテージを発揮することができないのか。

それが分からない人もいるかと思います。その理由は「予想プロセス工程の多さ」に起因しています。

競馬予想は実にシビアなゲームで1つ判断を間違えるだけで利益減少が起き最悪なら馬券がハズレてしまう。

一般的な競馬新聞を見ての予想だと、その工程があまりに多いため結果がブレやすくなり自信喪失につながっている。

それでもレースを選ばず結論がでてしまうため「競馬新聞は優秀なツール」だと錯覚しやすいんですよね。

そして、馬券がハズレるたびにこうしておけばと自分に非があるものだと思いこんでしまう。

でも、実際は精度を高めようと過剰にデータを見直し判断を重ねていくほど結果が悪くなることがほとんどです。

人間は記憶のクセから直近の情報を重視することが多く、前日と当日では予想がガラリと変わる人も少なくありません。

そのようなフワフワとした中で100の判断プロセスを踏んでいたとしたら安定する方がおかしいのではないでしょうか。

データ価値を引き出すことでシンプルにする

競馬で利益を出すためには、まず予想工程に必要なデータをなるべく正確かつシンプル化していくことが必須になります。

その部分の代替となるものが【指数】であり、これは人の数だけ種類があると言っても過言ではない。

私は、あらゆる展開に対応できる【激走ビーム】を開発しました。興味ある方は一度お試しください。

そういった中で自分に合うものを見つけることが競馬人生を大きく左右することは間違いありません。

その時に大事しなければいけないことがあります。

それは、よく的中するかではなく、普通なら取れない配当に近づけるかを重視すること。

ほどほどの配当力があり重視目を作れるような馬券が理想でしょう。本命過ぎても穴過ぎてもバランスは悪いですから。

ただ、これは狙いとしては一番難度の高い馬券になります。馬柱にあるデータだけで構築するのはまず無理。

そういう馬券は、少し変化が起きていてズレた所にある配当だからです。

そこを狙うには情報を補完してやる必要があります。それができるのは競走馬のことを熟知しているエージェントだけでしょう。

私は、競走馬を見て適性を見抜く【博労】の見識やノウハウを学んだこともあって、その価値を身をもって体験してきました。

馬券よりリスクがある一口馬主で出資優先を使わずに走る馬を選び5年に渡りプラス収支を叩きだせる人なんて奇跡でしかない。

そのエージェント力と人工知能AIを融合させたパドック診断は、ツイッターで公開している通り人気を問わず激走していることを証明しています。

そして、その力を一般の馬券購入者が利用できる日がやってきました。

これはゲームで言うなら反則的な【チート】であり、あなたはゲームチェンジャーとして活躍できてしまう。

これからの時代あらゆる分野でAIを土台にしたゲームチェンジが頻繁に起きるようになります。

その流れを軽視する人は必ず後悔するようになります。あの時もっと早くに仮想通貨(暗号資産)を買えたのにと泣いた人は数知れません。

これから起こる時代転換の波に後乗りする。これを安全策と思い込む人はヤバイです。それは、とてつもないハイリスクだからです。

手に入れられたはずの利益を受け取れず見過ごしたのにリスクが低いと見るのは、ただの無知が引き起こす錯覚でしかない。

株取引にしろ馬券にしろ市場変化の大きいものほど、その利益も大きくなることをだけは覚えておいてください。

すでにセオリー以外やりようのない人と機械が織りなす公営競技にノビシロはありません。

いつだって自分だけの利益を受け取るには「自分の強み」が原資になります。

競争ある社会では強みなき者が大きな恩恵にあずかれることはない。これが市場における真理であり、これを理解した人から成功し始めます。

1000万馬券はデータ変化量で見つかった

CTA-IMAGE 予想力を重視する限り好配当に巡り合う可能性は低いままです。なぜなら、馬柱やJRA-VANにあるデータは強い馬を見つけるためにあるからです。予想力に頼るほど堅い配当しか当たらず利回りが低くなってしまう。この悪循環を断ち切る、たった1つの方法があります。それは、リアルタイムにデータ分析すること。レース発走直前までデータ変化を見ていくことで過去データからの予想が、いまこの瞬間にフォーカスした予想に変えることができます。競馬新聞にある情報はすでに古いことは分かってる。でも、他に方法がないんだ!そういう方のためにデータ分析ライブを始めました。必ずや好配当の当て感の違いに気づかれるはずです!
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