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基本的なルールは同じで未勝利から1000万下条件までは過去3年の同開催+現開催の該当分を検索範囲にして、TARGETの基準タイムを参考にしながら次のレースの勝ちタイムを予測します。
1600万下以上からはタイム予測はせずに検索範囲は同じで距離だけをフィルターにかけて検索します。
ただし、馬場状態がはっきりしていて、なおかつサンプル数が多いときは馬場状態もフィルターにかけます。
短距離のレースが終わった後の中距離のレースのタイムも予想できるように係数を使います。（日本の元祖SP指数といってもよい西田式の距離指数の係数をそのまま採用。今はかなり変化しているのでしょうけど。SP指数を使った予想はやりませんがこの概念は説得力があるので使っています。詳しくはいろいろと検索してみてください。）
ちょうど距離1600が1.0の係数でキリがいいので他の距離も仮想的に1600の馬場差に変換します。

例として阪神良馬場で1Rに3歳未勝利ダート1200（過去3年の基準タイム1.14.1）、2Rに3歳未勝利ダート1800（1.56.2）があったとします。
1Rは基準タイムから1秒ひいたものから基準タイムの範囲をレース検索で指定してデータを取り予想します。
1Rが終わりました。
1Rの勝ちタイムが1.15.0で決まったなら基準タイムとの差は+0.9。1200の係数はマイルが1.0に対して1.4なので+1.26。2Rは1800なので0.9で割ると+1.4。
2Rは過去の基準タイムに1.4秒を足したもの（1.57.6）から1秒引いた（1.56.6）の2つを検索範囲にしてデータを作ります。
2Rの勝ちタイムは1着馬が高レベルになるかもしれないので1.56.6から1.57.6に設定します。
2Rが終わりました。同じく勝ちタイムと係数を使って仮想的にマイルでの馬場差を計算します。
3R以降は1Rと2Rで出した仮想的に出したマイルでの馬場差の平均と距離係数を使います。
もし3Rがダート1400ならマイル換算の馬場差と距離係数の1.2で割った馬場差を使います。
以降これが続きます。

これはあくまでも基本でレースが牝馬限定だとか、補正タイムが100以下だらけ、逆に100以上が何頭もいる場合は、適当に調整します。
はじめのレースが極端に高レベル、低レベルだと次のレースの予想にも当然影響するのでこのあたりはメンバー構成をみて決めるしかありません。

距離係数は1000＝1.6、1200=1.4、1400=1.2、1600=1.0、1700と1800が0.9、2000と2100が0.8、2200と2300が0.7、2400から2600が0.6、3000以上が0.5。

計算した勝ちタイムから検索範囲を決めてデータを出してしまえば、父、母父系統を複勝タブをクリックで高い順にソートして20%以下の系統をどんどん消していきます。
最低でも4回以上出走している系統が対象で、3回以下はそのままにしておきます。
系統で消していくよりももっと素早くするには系統の前に前走脚質の複勝率が20%以下の脚質の馬を消していくほうが早いです。
馬印の「消」マークをつけると薄い文字になるので、系統で消していく際に見やすくなります。
この作業で残った馬から、補正タイムや枠や馬体重も参考にしながら◎を1頭決めます。

3週間ほど様子を見てこんな感じで変更しましたが、大きいのは1600万下以上は午後の結果に関係なくデータが出せるところです。

買い目を決めるときはオッズは見ない方針でしたが、馬券シュミレーションをした結果、◎のに決めた馬から複、1人気への馬連とワイドでプラスになっていたので、今週から1人気になるべき馬へ複、馬連、ワイドを1点買ってみたいと思います。◎を決めるまではオッズを見ないで決めて、◎が1人気だったら単のみ買ってみます（◎が1人気のときの単回収率が99.2％）。
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