LotoPolo Stats — Pattern Analysis

Source: datasn · 16,751 draws (max inner_id=16754) · Last: 2026-04-30 23:00:00 · Reference: 16754 (procesate) · 🎯 Live Prospective Validation →
⚠️ 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
24,303,695 combos · 35.8% of 16,754
Sistem: 1/1 2/2 3/3 4/4 5/5 ⓘ Mod auto-selectat: drifting
Mod: 🚀 Imediat: 🚀 Iminent ⚠️ Sortări (experimentale, nu robust): 🏆 HOT 🧠 Smart ⚖️ Mean Rev 📍 Recent Doar sys 2: 🗓️ DOW 🔗 Anti-Corr
📊 Descriptive (informativ): ⏰ Overdue ❄️ Cold 💥 Bursty 📈 Drifting 📐 Periodic 🔄 Ciclic 🧪 Non-random
⚠️ Vechi (sub random): 🚫 Predict (vechi)

Top combinații — sistem 2/2 · mod drifting

Min hits filter: 5 · afișate: 30
💡 Sortate după drift relativ |Δ|/mean. Combinații care și-au schimbat comportamentul în timp (s-au răcit/încălzit).
# Combinație Hits Mean±std CV P95 Gap Overdue σ chi² p BT acc Conf Type Pred
1 {15, 33} 1006 16.7±16.6 1 49 3 -0.8 0.563 15%
38 		random [16755..16784]
2 {2, 20} 986 17±17.3 1.02 47 43 1.5 0.008 30%
50 		random ⚠️ OVERDUE → next: 16755
3 {23, 33} 1048 16±15.4 0.96 45 21 0.3 0.099 20%
43 		random [16755..16764]
4 {14, 15} 1035 16.2±15.9 0.98 48 4 -0.8 0.915 13%
36 		random [16755..16782]
5 {15, 65} 1036 16.2±16.3 1.01 47.3 10 -0.4 0.097 15%
42 		random [16755..16776]
6 {6, 69} 939 17.8±18.2 1.02 54 42 1.3 0.718 30%
40 		random ⚠️ OVERDUE → next: 16755
7 {26, 47} 1020 16.4±15.6 0.95 48 32 1 0.526 19%
39 		random ⚠️ OVERDUE → next: 16755
8 {12, 50} 904 18.5±17.4 0.94 51.9 6 -0.7 0.645 36%
42 		random [16755..16784]
9 {44, 74} 1076 15.5±15.4 0.99 46 24 0.6 0.675 29%
40 		random [16755..16761]
10 {15, 48} 981 17.1±16.7 0.98 50 40 1.4 0.764 15%
37 		random ⚠️ OVERDUE → next: 16755
11 {63, 78} 1043 16.1±17.2 1.07 48 2 -0.8 0.228 34%
43 		random [16755..16785]
12 {46, 80} 977 17.1±16.6 0.97 48.5 14 -0.2 0.198 34%
44 		random [16755..16774]
13 {13, 35} 1072 15.6±15.1 0.97 46.5 9 -0.4 0.008 38%
52 		random [16755..16776]
14 {57, 66} 997 16.8±16.9 1.01 49 22 0.3 0.044 12%
43 		random [16755..16766]
15 {54, 78} 965 17.4±16.6 0.96 51.9 0 -1 0.24 31%
44 		random [16755..16788]
16 {13, 50} 1004 16.7±16.8 1 50.9 2 -0.9 0.665 33%
41 		random [16755..16785]
17 {57, 58} 975 17.2±17.6 1.03 51.4 30 0.7 0.01 23%
48 		random [16755..16759]
18 {33, 65} 1011 16.6±15.7 0.95 49 20 0.2 0.905 20%
38 		random [16755..16766]
19 {32, 33} 962 17.4±16.9 0.97 51 1 -1 0.147 19%
42 		random [16755..16787]
20 {24, 33} 986 17±16.9 1 51 1 -0.9 0.314 27%
42 		random [16755..16787]
21 {39, 52} 982 17±16.3 0.95 51 25 0.5 0.874 28%
40 		random [16755..16762]
22 {33, 57} 988 16.9±15.9 0.94 46 20 0.2 0.098 18%
43 		random [16755..16767]
23 {24, 47} 994 16.9±15.9 0.95 49.4 1 -1 0.068 25%
45 		random [16755..16786]
24 {33, 51} 976 17.1±17.4 1.02 54 35 1 0.104 23%
43 		random ⚠️ OVERDUE → next: 16755
25 {21, 54} 950 17.6±16.2 0.92 49 12 -0.3 0.075 29%
46 		random [16755..16776]
26 {8, 66} 993 16.8±15.8 0.94 48.5 5 -0.7 0.026 22%
47 		random [16755..16782]
27 {9, 15} 934 17.9±17.6 0.98 52 10 -0.5 0.148 24%
43 		random [16755..16780]
28 {31, 52} 1013 16.5±16.1 0.97 48.9 59 2.7 0.287 30%
43 		random ⚠️ OVERDUE → next: 16755
29 {19, 40} 1013 16.5±17.5 1.06 50.5 4 -0.7 0.456 12%
37 		random [16755..16784]
30 {13, 18} 1007 16.6±16.4 0.98 49.8 2 -0.9 0.979 37%
40 		random [16755..16785]
Click pe combinație pentru detalii complete: percentile, streaks, chi², backtest, predicție și timeline grafic.
Reference draw_id pentru calculul current_gap: 16754.