ঘোড়দৌড়ের ঘোড়দৌড়ের জন্য প্রগতিশীলতা তৈরি করার সময়, এক্ষেত্রে সর্বোত্তম তাত্ত্বিক সম্ভাবনাগুলি এবং এই অর্থে তালিকাগুলি হ'ল ঘোড়ায় ফিরতে পারে। কিন্তু যেহেতু প্রত্যেকেই একই জ্ঞানের সাথে একই প্যাটার্ন অনুসরণ করে, তাই অদ্ভুতভাবে কম অনুপাতের আশঙ্কা থাকে।
তবে এই পোস্টে বাস্তবতাটি প্রায়শই ভিন্ন, এবং একজন এই বাহিরে 17/1 দিয়ে এই আঙ্গুলের সন্ধানে সক্ষম নয় এমন আঙ্গুলের কামড় দেয়, অন্যটি 32/1 বা এই "টককার্ড" 55 / 1 যে বিট মান সব পার্থক্য করা।
এই কারণে কুইন্টার স্টার্ট টিম সম্ভাব্য এবং বাস্তব বৈপরীত্যগুলির বিভিন্ন স্তরের মধ্যে সর্বোত্তম তাত্ত্বিক সম্ভাবনাগুলি নির্দেশ করে একটি মৌলিকভাবে ভিন্ন পদ্ধতি বেছে নিয়েছে। সুতরাং, একটি পরিসংখ্যানগত অ্যালগরিদম থেকে, তার কুইন্টে + প্রগনিসিস বিভিন্ন ধরণের ঘোড়া মিশ্রিত করা সম্ভব করে যা পাঞ্চরের স্তরে একই আকর্ষণ থাকে না। সংক্ষিপ্ত করার জন্য, এটি জিজ্ঞেস করার মতো হবে: "পছন্দসই ছাড়াও, ঘোড়াগুলির মধ্যে কোন ঘোড়াগুলির মধ্যে সেরা সুযোগ আছে এবং অবহেলিতদের মধ্যে অন্য কোনটি?"
তারপর, যখন সুযোগটি সর্বোত্তম তাত্ত্বিক সম্ভাবনাগুলির সঙ্গে যুক্ত হয়, তখন আমরা ক্ষেত্রের বাস্তবতাটির কাছাকাছি যেতে আশা করতে পারি।
কুইন্টে স্টার্ট প্রোগোনিসিস বিবর্তনমূলক এবং ধারাবাহিকতার ভিত্তিতে জাতিটির শুরু না হওয়া পর্যন্ত সংশোধন করা যেতে পারে।