LotoPolo Stats — Pattern Analysis
⚠️ Niciun model nu bate statistic random pe acest dataset
Walk-forward validation pe 1000 extrageri + paired bootstrap (n=2000) confirmă că
nicio strategie (HOT, DOW Aware, Anti-Corr, Smart, Mean Rev) NU are advantaj robust
peste hazard — toate p-values > 0.14, CI 95% conține zero. Diferențele observate (+0.1 — +0.3 pp)
sunt în limita de fluctuație random.
Ce înseamnă pentru tine:
Folosește acest sistem ca instrument descriptiv (vezi cele mai frecvente, overdue,
bursty, pattern-uri DOW), NU ca instrument de predicție garantată. Loto polonez Multi
este matematic indistingabil de un proces aleator când evaluăm capacitatea de a prezice top-30 combinații.
Ce e adevărat:
Anti-corelațiile la nivel de pereche (ex: {1,9} cu chi²=30) există ca fenomen statistic,
dar nu se traduc în advantaj predictiv exploatabil la nivel de selecție top-N.
🧪 Detalii rezultate riguros statistice (walk-forward + paired bootstrap)
(click pentru tabel complet)
Test SYSTEM 2 (perechi) — walk-forward pe 1000 extrageri, baseline random=5.92%:
| Strategie |
Δ vs rand |
CI 95% (pp) |
p-boot |
Robust? |
| dow_aware | +0.31 pp | [-0.12, +0.72] | 0.144 | ✗ nu robust |
| hot | +0.25 pp | [-0.13, +0.62] | 0.239 | ✗ nu robust |
| smart | +0.16 pp | [-0.19, +0.53] | 0.376 | ✗ nu robust |
| anti_corr | +0.11 pp | [-0.31, +0.55] | 0.581 | ✗ nu robust |
Interpretare statistică:
Pentru ✓ ROBUST trebuie: CI 95% inferior > 0 ȘI p_bootstrap < 0.05. Niciun rezultat nu trece.
De ce a părut anterior că HOT bate random cu +0.95 pp?
Multiple testing bias (am testat 8+ strategii — era inevitabil ca una să "câștige" prin hazard) +
single split bias (un seed nefavorabil pentru random) + selection bias (am ales strategiile
post-hoc). Walk-forward + paired bootstrap eliminat aceste bias-uri.
📊 Backtest inițial (cu bias-uri) — pentru transparență
(click)
⚠️ Aceste rezultate au fost contaminat de bias-uri statistice — paired walk-forward
de mai sus arată că
nu se reproduc. Păstrate pentru transparență istorică.
| Strategie |
Sys 1 |
Sys 2 |
Sys 3 |
Câștigător la |
| 🏆 HOT |
+0.21 pp |
+0.95 pp |
-0.15 pp |
Sys 2 |
| 🧠 Smart (pure confidence) |
+0.57 pp |
+0.76 pp |
-0.01 pp |
Sys 1 |
| ⚖️ Mean Reversion |
-0.07 pp |
+0.72 pp |
+0.11 pp |
Sys 3 |
| 📍 Recent Active |
+0.56 pp |
+0.31 pp |
-0.17 pp |
top 2 Sys 1 |
| ⭐ FEATURES NOI (doar sys 1): |
|
| 🔗 Anti-Corr (corelații chi²) |
+0.47 pp |
+0.76 pp |
N/A |
sys 1+2 (nou) |
| 🗓️ DOW Aware (zi × ora) |
+0.41 pp |
+0.83 pp |
N/A |
sys 1+2 (nou) |
| Random baseline |
24.73% |
5.45% |
1.45% |
|
| 🚫 Predict (vechi) |
+0.01 pp |
+0.23 pp |
-0.13 pp |
— nu folosi |
| Anti-predict |
+0.07 pp |
-0.07 pp |
-0.49 pp |
— sub random |
📌 Recomandare per sistem:
Sys 1 →
🧠 Smart | Sys 2 →
🏆 HOT | Sys 3 →
⚖️ Mean Rev
(modurile se selectează automat când schimbi sistemul)
⚠️ Disclaimer onest:
Improvement-urile sunt
mici în absolut (sub 1 pp). Nu garantează câștig — ridică doar probabilitatea cu ~17% relativ peste hazard pe sys 2. Loto rămâne fundamental aleator. Sistemul ajută la informare, nu la siguranță.
SYS 1/1
16,754
80 combos · 100% of 16,754
SYS 2/2
16,754
3,160 combos · 100% of 16,754
SYS 3/3
16,754
82,173 combos · 100% of 16,754
SYS 4/4
16,754
1,470,317 combos · 100% of 16,754
SYS 5/5
5,990
24,303,712 combos · 35.8% of 16,754
Top combinații — sistem 2/2 · mod cycle
Min hits filter: 5 · afișate: 30
💡 Sortate după entropy score pentru cea mai bună perioadă T detectată. Atenție: la istoric mare, scorurile sunt mici — nu există ciclicități reale într-un loto random. Aici vezi pe cele cu scor relativ mai mare.
| # |
Combinație |
Hits |
Mean±std |
CV |
P95 |
Gap |
Overdue σ |
chi² p |
BT acc |
Conf |
Type |
Pred |
| 1 |
{22, 71} |
1027 |
16.3±15.1 |
0.93 |
47 |
42 |
1.7 |
0.394 |
27% |
42
|
random |
⚠️ OVERDUE
→ next: 16755
|
| 2 |
{43, 47} |
1033 |
16.2±15.3 |
0.95 |
48 |
25 |
0.6 |
0.705 |
31% |
41
|
random |
[16755..16760]
|
| 3 |
{5, 54} |
964 |
17.3±17.8 |
1.03 |
53.9 |
6 |
-0.6 |
0.287 |
25% |
41
|
random |
[16755..16783]
|
| 4 |
{22, 51} |
980 |
17±16.4 |
0.96 |
50 |
15 |
-0.1 |
0.002 |
29% |
54
|
random |
[16755..16772]
|
| 5 |
{48, 76} |
982 |
17±16.7 |
0.98 |
50 |
41 |
1.4 |
0.54 |
28% |
41
|
random |
⚠️ OVERDUE
→ next: 16755
|
| 6 |
{21, 22} |
973 |
17.2±16.1 |
0.93 |
50 |
8 |
-0.6 |
0.082 |
28% |
46
|
random |
[16755..16779]
|
| 7 |
{40, 71} |
987 |
17±16.6 |
0.98 |
48 |
18 |
0.1 |
0.176 |
24% |
43
|
random |
[16755..16770]
|
| 8 |
{28, 75} |
988 |
16.9±16.5 |
0.97 |
49 |
38 |
1.3 |
0.095 |
28% |
45
|
random |
⚠️ OVERDUE
→ next: 16755
|
| 9 |
{23, 78} |
992 |
16.9±16.3 |
0.96 |
49 |
0 |
-1 |
0.413 |
30% |
42
|
random |
[16755..16787]
|
| 10 |
{49, 55} |
992 |
16.8±15.3 |
0.91 |
46 |
17 |
0 |
0.002 |
32% |
55
|
random |
[16755..16769]
|
| 11 |
{41, 55} |
978 |
17.1±17.1 |
1 |
49 |
12 |
-0.3 |
0.24 |
26% |
42
|
random |
[16755..16776]
|
| 12 |
{1, 40} |
962 |
17.4±17.6 |
1.01 |
51 |
4 |
-0.8 |
0.031 |
20% |
45
|
random |
[16755..16785]
|
| 13 |
{4, 40} |
998 |
16.8±16.8 |
1 |
49.2 |
18 |
0.1 |
0.486 |
18% |
39
|
random |
[16755..16770]
|
| 14 |
{27, 55} |
1028 |
16.3±15.9 |
0.97 |
48 |
17 |
0 |
0.785 |
31% |
40
|
random |
[16755..16769]
|
| 15 |
{6, 9} |
1007 |
16.6±15.6 |
0.94 |
48 |
16 |
-0 |
0.168 |
30% |
44
|
random |
[16755..16770]
|
| 16 |
{15, 79} |
1009 |
16.6±15.7 |
0.95 |
48 |
14 |
-0.2 |
0.085 |
28% |
46
|
random |
[16755..16772]
|
| 17 |
{39, 61} |
930 |
18±17.4 |
0.96 |
54.6 |
2 |
-0.9 |
0.498 |
32% |
42
|
random |
[16755..16787]
|
| 18 |
{17, 69} |
995 |
16.8±16.6 |
0.99 |
49 |
5 |
-0.7 |
0.039 |
27% |
47
|
random |
[16755..16782]
|
| 19 |
{51, 57} |
978 |
17.1±16.4 |
0.96 |
49 |
15 |
-0.1 |
0.584 |
28% |
41
|
random |
[16755..16772]
|
| 20 |
{34, 57} |
1004 |
16.7±15.7 |
0.94 |
47 |
17 |
0 |
0.796 |
23% |
39
|
random |
[16755..16769]
|
| 21 |
{39, 69} |
984 |
17±16.2 |
0.95 |
52 |
3 |
-0.9 |
0.204 |
31% |
44
|
random |
[16755..16784]
|
| 22 |
{24, 80} |
924 |
18.1±17.5 |
0.97 |
54 |
6 |
-0.7 |
0.651 |
30% |
41
|
random |
[16755..16784]
|
| 23 |
{49, 53} |
1005 |
16.7±16 |
0.96 |
49 |
11 |
-0.4 |
0.644 |
36% |
42
|
random |
[16755..16776]
|
| 24 |
{4, 7} |
1004 |
16.7±16.5 |
0.99 |
49.9 |
7 |
-0.6 |
0.072 |
20% |
44
|
random |
[16755..16780]
|
| 25 |
{45, 80} |
963 |
17.4±17 |
0.98 |
54 |
6 |
-0.7 |
0.208 |
30% |
43
|
random |
[16755..16782]
|
| 26 |
{54, 69} |
993 |
16.9±16.7 |
0.99 |
50 |
6 |
-0.7 |
0.579 |
32% |
41
|
random |
[16755..16782]
|
| 27 |
{8, 34} |
958 |
17.5±16.4 |
0.94 |
50 |
2 |
-0.9 |
0.002 |
29% |
54
|
random |
[16755..16786]
|
| 28 |
{9, 55} |
1043 |
16±15.5 |
0.96 |
48 |
10 |
-0.4 |
0.822 |
32% |
40
|
random |
[16755..16775]
|
| 29 |
{11, 18} |
1022 |
16.4±16.8 |
1.02 |
49 |
2 |
-0.9 |
0.016 |
29% |
48
|
random |
[16755..16785]
|
| 30 |
{3, 73} |
1015 |
16.5±15.5 |
0.94 |
49 |
10 |
-0.4 |
0.9 |
30% |
40
|
random |
[16755..16776]
|
Click pe combinație pentru detalii complete: percentile, streaks, chi², backtest, predicție și timeline grafic.
Reference draw_id pentru calculul current_gap: 16754.