Программа-«угадайка» для лотереи 5 из 36

Версия: 1 (21.07.2017)

Скачать архив программы (готовое к использованию приложение, 3,5 Мб)

Программа скампилирована для OS Windows. Не требует инсталляции и может быть запущена с любого каталога жесткого диска или со съемного носителя информации.

Это небольшая программа-игрушка, которая позволяет слегка прогнозировать результаты Гослото 5/36 или его «зеркала» на @golos.loto (сайт golos.io).

Программа не способна спрогнозировать четыре или пять «попаданий». В среднем «угадывается» от одного до трех чисел. Общее количество «угадываний» за сто розыгрышей колеблется в диапазоне от 70 до 90 «попаданий»:

В качестве подтверждения вышесказанного, привожу скрин сайта golos.io, на странице которого проводились ходовые испытания алгоритма:

Как это работает. Для ста последних розыгрышей выполняется расчет вероятного результата и его сравнение с фактом, после чего программа выдает на-гора три варианта прогноза для предстоящего розыгрыша (просто сдвиг значений слева направо по оси вероятностного ранжирования на одно, три и пять значений).

Расчет выполняется на основе статистических данных розыгрышей лотереи. Информация должна быть предварительно подготовлена в файле Excel (*.xls или *.xlsx). Загрузка файла осуществляется одновременно с выполнением расчета при нажатии на главную кнопку программы.

В каталоге программы размещен Excel’евский файл с данными от первого розыгрыша до момента, соответствующего времени формирования этого архива с программой. «Свежие» данные Вам придется добавлять в файл самостоятельно.

Структура файла Excel представлена на картинке:

Заполнение таблицы Excel идет «снизу вверх», то есть, последний состоявшийся розыгрыш должен находится в самом верху таблицы. Значимым для программы является только столбец A. Столбец B – чисто информативный.

Порядок ввода чисел внутри розыгрыша значения не имеет.

Внимание, очень важно! Результат розыгрыша вводится в столбец A таблицы с одним пустым интервалом между числами!

Фортуна имеет переменчивый характер, поэтому для нивелирования ее ветрености в программе предусмотрено две настройки:

Минимальная (первая) зона – самая ближняя к предстоящему розыгрышу часть таблицы с данными. Имеет самый высокий «весовой» коэффициент при ранжировании событий (то есть, чисел). Всего имеется восемь зон различного размера и с различным значением «веса».

Кратность зон – это число, определяющее, насколько каждая последующая зона будет больше предыдущей. Таким образом, при максимальном размере первой зоны (6 записей) и максимальному коэффициенту кратности (2,75), количество используемых при расчете записей не превышает 7000, что вполне соответствует состоянию дел на «сегодня» (количество состоявшихся розыгрышей пока не превысило эту величину. Но уже близко).

Хочу обратить внимание на важность корректного подбора коэффициента, определяющего кратность зон:

На картинке изображены таблицы с большим разбросом величины кратности зон. В реале изменения даже в третьем знаке после запятой очень сильно влияют на формирование «поля вероятности». Максимум, что мне удавалось подобрать, варьируя третьим знаком – 104 «попадания» на 100 розыгрышей. Иногда бывает до шести «троек». Изредка – по чистой случайности – с какого-то перепуга выскакивает одна «четверка», но это явно из области фантастики, а не прогнозирования.

Добавление в таблицу с данными новой записи, как правило, приводит к необходимости заново подбирать коэффициент кратности зон.

Напомню, что вероятность «угадывания» одного числа составляет:

1/36+1/35+1/34+1/33+1/32=0,147

То есть, за сто розыгрышей – чуть менее 15 «шаров». Это если не вмешиваться в естественный ход событий.

Отбросив шуточки в сторону, можно предположить, что примененные в программе методики после соответствующей адаптации могут быть использованы в моделях, ориентированных на снижение рисков в бизнесе и на производстве.

По поводу результата. Используя для прогнозирования «первичку» (собственно числовые значения), достичь лучшего результата вряд ли получится. Методика требует дальнейшего развития. Наиболее перспективным направлением видится построение частотного массива, первичной информацией для которого будет описанное в этой заметке ранжирование событий.

Удачи!