軸馬メーカー

AIの予想から、条件を決めて軸馬を絞り込みます。

予想データ:- / 自分のAI予想JSONに差し替える

JSONファイルを読み込む

またはJSONを貼り付ける

Pythonからの書き出し例

import json

horses = []
for r in df.itertuples():            # df: AI予想の結果
    horses.append({
        "no": int(r.umaban),          # 馬番
        "name": r.name,               # 馬名
        "jockey": r.jockey,           # 騎手
        "style": r.style,             # 逃げ/先行/差し/追込
        "score": float(r.ai_score),   # AIスコア(0〜100)
        "odds": float(r.win_odds),    # 単勝オッズ
        "aptitude": int(r.apt),       # 距離適性(1〜5)
        "recent": [int(x) for x in r.last3],  # 直近3走の着順
    })

out = {"race": {"name": "東京11R", "course": "東京",
                "surface": "芝", "distance": 2000},
       "horses": horses}
with open("race.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(out, f, ensure_ascii=False, indent=2)

必須項目は no と score です。odds は省けます(省くとスコアを勝率とみなした参考オッズで動きます)。枠番(waku)を省くと出走頭数から自動で決まります。印は mark に ◎〇▲☆△ を入れると表に出ます。

脚質(style)、距離適性(aptitude 1〜5)、近3走(recent)、騎手(jockey)は、同梱の add_axis_extras.py でDBから足せます。

1日分をまとめるときは、{"races": [ {"race": {...}, "horses": [...]}, ... ]} の形にします。race には course(東京・京都など)と no(レース番号)を入れると、会場とレース番号で切り替えられます。

1軸馬の条件を決める

かんたん設定
70
単勝オッズ
〜
脚質
枠
妙味

2軸馬の候補

番馬名脚質適性 AI単勝人気 妙味 近3走

妙味=人気順位−AI順位。プラスが大きいほど、AIの評価が人気を上回ります。