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랜덤워크 시스템 구조와 이론

랜덤워크 시스템 4단계 구조

01 누적 통계 분석 시스템

과거 추첨 결과들을 수집하고 각 당첨 번호들이 가지고 있는 정보를 정리하는 단계입니다.
이는 영국의 신학자이자 논리학자였던 토머 스 베이즈의 이론에 근거합니다.
토머스 베이즈가 작성하고 베이즈 사후 리처드 프라이스가 출판한 <확률론의 한 문제에 대한 에세이 , 1763>에서
제시하는 기본적인 명제는 미래를 분석하기 위해 과거를 알아야 한다는 것입니다.
이러한 명제에 입각하여 누적 통계 분석 시스템 단계에서는 과거를 알기 위해 지금까지 있었던
모든 로또 추첨 결과들을 수집하고 각각의 패턴들에 대한 정보를 정리합니다.

누적 통계 분석 시스템

* 누적 통계 분석 시스템 단계에서는 각 패턴들의 출현 경향을 매 회차 파악하고 수집되는 패턴은 이후에도 꾸준히 추가될 예정입니다.

02 회귀 분석 모델링 시스템

회귀 분석 모델링 시스템은 유의미한 변수들을 토대로 통계적인 모형을 적합하여 거시적 패턴을 선택하는 복합적 단계이며 패턴적 성질을 활용하는 단계와 적합된 값을 선택적으로 활용하는 단계로 나누어 집니다.

패턴적 성질 활용 단계

패턴적 성질 활용 단계는 각 패턴들의 수리적 특징을 이용하여 선택 가능한 조합 세트를 형성하고 안정성을 확인하는 단계입니다.

특정번호 제거 시 상황별 3등 이하 성적 성과율

해당 패턴 활용 시 출현 가능한 모든 상황을 가정하고 특정 조값 하에서 전반적인 시스템의 안정성에 영향을 주는 요인이 있는지 확인합니다.

적합된 값의 선택적 활용 단계

유의미한 변수들의 값에 따라 결과값을 도출하고 결과값의 과거 출현 경향과 최근 패턴들의 출현 양태, 연속 출현 경향 및 평균회귀 여부 등을 종합적으로 고려하여 거시적인 조합 세트를 선택하는 단계입니다.

적합 모형의 장기적 추정 확률 변화

적합된 모형의 과거 적중 경향, 추정된 값들의 적중 경향, 최근 출현 경향 등을 종합적으로 고려하여 2개 이상의 조합 세트 중 한 세트를 선택하게 됩니다. 그리고 이를 1차 최적 조합으로 분류하여 다음 단계인 패턴 가중치 조절 시스템으로 넘어가게 됩니다.

03 패턴 가중치 조절 시스템

회차별로 관측되는 특이 패턴에 대한 가중치를 조절하여 미시적인 패턴을 선택하는 복합적 단계입니다.
패턴 가중치 조절 시스템은 시스템의 안정성을 고려하여 패턴을 분류하는 통계 패턴 위험 분석 단계와 패턴 제거 혹은 가중치 조절을 실행에 옮기는 랜덤워크 필터링 단계로 분류됩니다.

통계 패턴 위험 분석 단계

각 패턴을 제거했을 때 시스템의 안정성에 미치는 영향력을 확인하고 패턴을 분류하는 단계입니다. 시스템의 안정성에 영향을 주지 않는 패턴은 완전 제거 패턴으로, 그렇지 않은 패턴은 가중치 배분 패턴으로 분류합니다.

홀 3:3 짝 패턴 제거 시 상황별 3등 이하 성적 성과율 AC값 8 패턴 제거 시 상황별 3등 이하 성적 성과율
랜덤워크 필터링 단계

다소 특이한 출현 경향을 보이는 패턴을 선별하고 통계 패턴 위험 분석 단계에서 분류된 패턴의 특성에 따라 특정 패턴을 필터링하는 단계입니다. 이 단계는 필터링 대상 선정 및 필터링 실행 단계로 이루어져 있으며 최소 두 개 이상의 복합적 패턴 제거를 실시하게 됩니다.

합성수 전멸 이후 합성수 전명 여부(2회 연속 전멸)

위 사례는 합성수 패턴이 전멸한 이후 합성수 패턴의 출현 경향으로, 역대 추첨 결과에서 합성수 패턴은 전멸 이후 또 다시 연속 전멸하는 경우가 없었지만 737회에서 최초로 연속 전멸이 관측되었습니다.

04 패턴 재배열 시스템

앞선 단계에서 선택 받지 못한 패턴들 중 유의미하다고 판단된 패턴을 복구시키는 단계입니다.
1차 최적 조합에 포함되지 않은 조합을 대상으로 특정 패턴 및 필터를 강력 적용하여
2차 최적 조합을 생성하게 됩니다.

선택 받지 못한 패턴 중 일부를 복구하여 1차 최적 조합 생성 시 발생할 수 있는 오류를 보정하고
위험 또한 억제할 수 있습니다.

01 베이즈 이론

베이즈이론은 영국의 신학자이자 논리학자였던 토머스베이즈가 말년에 작성한 ‘확률론’에 대한 원고에서 출발합니다.
베이즈 사후 1763년에 발간된 원고 <확률론의 한 문제에 대한 에세이>는 미래의 사건에 대해 알기 위해서는
과거를 알아야 한다는 지극히 단순 한 명제를 이야기하고 있습니다.
그리고 이 명제는 현대 사회에서 각종 스포츠 경기의 승패와 기상 예보, 금융 등 다양한 방면에서 활용되고 있습니다.
랜덤워크 시스템은 이처럼 넓은 범위의 사회 과학에서 활용되고 있는 베이즈 이론의 기본 명제에 기반하여
미래 회차의 최적 조합을 과거 출현 경향에 맞게 생성하고 있습니다.

02 대수의 법칙

대수의 법칙은 '경험적인 관측자'와 '수학적 기대치'의 관계를 나타내는 정리입니다.
정확한 의미는 관찰 대상의 수가 늘어날수록 각각에 내재된 본질적인 경향이 관측된다는 것입니다.
그리고 이는 로또 추첨에 적용할 수 있습니다.
수학적 기대치는 전체 조합에서 차지하는 해당 패턴의 ‘이론적 출현 비율’, 즉 본질적인 경향으로 말할 수 있으며,
경험적인 관측치는 해당 패턴의 ‘실제 출현 비율’로 말할 수 있기 때문입니다.
이에 따라 랜덤워크 시스템은 각 패턴들의 이론적 출현 비율과 실제 출현 비율 사이의 차이를 비교하고
차이가 큰 패턴들이나 특이한 경향을 가지는 패턴을 파악 한 후
이를 선택적으로 활용하여 매 회차 최적의 조합을 생성하고 있습니다.

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