Leaderboard

Dando continuidade a ilusão de que as IAs nos ajudarão a ganhar na loteria, segue uma rede neural em py Quando acertou bem, acertou 2 números, porém o que é certo é: perdeu - game over. Serve para estudo e confirmação do que não dá certo. O arquivo tem o script e o manual com informações técnicas para "os universitários" corrigirem. Boa Sorte! 1. Finalidade O motor_v28_1_topk_stability_audit_CONSOLIDADA.py é um motor experimental de previsão para a Mega-Sena. O programa utiliza o histórico dos sorteios para treinar um modelo neural que atribui uma pontuação às 60 dezenas e produz uma única previsão final com 6 dezenas. O objetivo é construir e avaliar um ranking estatisticamente controlado a partir das informações históricas disponíveis. O programa não afirma que sorteios aleatórios possam ser previstos com certeza; toda melhoria observada deve ser analisada fora da amostra e comparada a referências simples e controles nulos. 2. O que foi consolidado nesta revisão · Preservação da lógica preditiva da V28/V28.1: MLP puro + Differentiable Top-K. · Auditoria walk-forward concurso a concurso mantida como parte da versão de referência. · Saídas principais convertidas de CSV para TXT. · Inclusão de paired moving-block bootstrap na comparação V28.1 versus baseline Bayes. · Correção de identificadores e mensagens internas antigas de versões anteriores. · Sem introdução de nova arquitetura neural, novas features ou blend operacional com Bayes.

**Lotofácil V5.1 — Rede Neural LSTM** Script desenvolvido para análise e previsão da Lotofácil utilizando rede neural do tipo LSTM. O programa analisa o histórico dos concursos, extrai padrões temporais e estatísticos e gera probabilidades para as 25 dezenas. Além da rede neural, utiliza ensemble de modelos, comparação com métodos simples como frequência histórica e aleatoriedade, validação fora da amostra e filtros estruturais para selecionar os jogos finais. O objetivo é experimental: avaliar se técnicas de aprendizado de máquina conseguem obter algum ganho estatisticamente consistente em relação aos métodos tradicionais. Desenvolvido com auxílio de IA — ChatGPT. Comando: python lotofacil_IA_v5_1.py --data dados_lotofacil.txt --predict-only

Projeto experimental para Mega-Sena combinando ranking neural de dezenas com um portfólio estrutural robusto, acompanhado por auditoria OOS e validação prospectiva Forward. Elaborado com auxílio de IA — ChatGPT/OpenAI. 1. OBJETIVO ----------- O objetivo do MegaHybrid não é "prever" matematicamente a Mega-Sena nem alterar a probabilidade física do sorteio. A proposta é testar se um ranking neural das 60 dezenas pode ajudar a fazer pequenas substituições em um banco estrutural de 100 jogos, mantendo a diversidade e os critérios de robustez do MegaStructure. A arquitetura final da V1.1 ficou: V28.1.1 ranking neural das 60 dezenas | v MegaStructure V4.2 banco estrutural CVROBUST de 100 jogos | v MegaHybrid V1.1 reparos neurais controlados 1->1 / 2->2 | v Forward Auditor validação prospectiva sem backfill 2. COMPONENTES -------------- V28.1.1 - Ensemble MLP para ranking Top-K. - MC Dropout. - Seleção de perfil somente na validação. - Auditoria walk-forward/OOS. MegaStructure V4.2 - Portfólio estrutural multi-topologia. - Famílias: BALANCE, OCCUPANCY, MODULAR e GEOMETRY. - Banco de referência: CVROBUST. MegaHybrid V1.1 - Parte do CVROBUST original. - O neural não reconstrói o banco inteiro. - Propõe apenas reparos controlados. - Cada troca deve melhorar o score neural, respeitar overlap máximo, respeitar cap de exposição por dezena e preservar pisos estruturais. Forward Auditor - Congela o banco antes do sorteio. - Registra hash do histórico e dos bancos. - Confere somente contra concursos posteriores. - Não reconstrói previsões perdidas. - Não faz backfill. 3. PARAMETROS PRINCIPAIS DA V1.1 -------------------------------- Banco: 100 jogos Baseline estrutural: CVROBUST Perfil V28 selecionado: SMOOTH_STABLE Overlap máximo: 3 Exposure cap: 18 Repair rounds 1->1: 6 Pair repair 2->2: habilitado, 1 rodada Uncertainty lambda: 0.35 Peso std-between: 0.30 Pisos estruturais: MIN >= 1.000 TAIL >= TAIL original W.MEAN >= W.MEAN original - 0.015 GLOBAL >= 1.000 No banco estrutural de referência: MIN = 1.025 TAIL = 1.030 W.MEAN = 1.073 GLOBAL = 1.035

Apresento duas versões do projeto Orbit voltadas à construção de sistemas de cobertura combinatória por órbitas. A ideia atual foi separar o trabalho em duas etapas distintas: 1. Orbit V35.4 DISCOVERY CLEAN Esta versão é destinada principalmente à descoberta automática de boas configurações de: cycle-type; seed; combinação TYPE × SEED. No modo automático, o programa executa várias etapas de avaliação estrutural e seleção, incluindo SCOUT, LP, FULL ORBITAL e rodadas sucessivas R1, R2 e R3. Ao final, o objetivo não é produzir diretamente o fechamento definitivo, mas identificar um cycle-type promissor e selecionar as melhores seeds encontradas. A versão também pode gerar um arquivo BAT de handoff para entregar essas informações ao construtor principal. 2. Orbit V34.2.1 FINAL CLEAN v4 Esta é a versão destinada à construção profunda do sistema. Depois de receber o cycle-type e a seed escolhidos, o programa trabalha com a estrutura orbital completa e utiliza diferentes fases de redução e busca, incluindo: construção por órbitas; greedy orbital; LNS; ejection/repair; busca dirigida; V30 Orbital; V32 com tentativa de redução em número fixo de blocos; Tabu Search; ILP/MILP quando aplicável; auditoria completa da cobertura. O resultado final é verificado diretamente sobre todos os sorteios do universo correspondente, permitindo confirmar a garantia do sistema produzido. Durante o desenvolvimento, o código passou também por uma grande limpeza estrutural. Muitas funções, parâmetros e caminhos históricos que já não participavam da execução foram removidos, procurando preservar o comportamento do núcleo que vinha apresentando os melhores resultados. A organização atual ficou, portanto: V35.4 DISCOVERY CLEAN → descobre TYPE e SEEDS V34.2.1 FINAL CLEAN v4 → realiza a construção profunda e a certificação final Um dos principais objetivos dessa separação foi evitar que o módulo de descoberta ficasse misturado com o motor de construção, facilitando os testes em diferentes configurações V, K, T e M. Os programas foram desenvolvidos e revisados com auxílio de Inteligência Artificial, especialmente ChatGPT, em conjunto com testes práticos, análise de logs e validação dos resultados. A intenção da publicação é compartilhar o método e permitir que outras pessoas possam testar o comportamento do Orbit em diferentes matrizes e parâmetros.

Acertando sempre 14 e ou 15 Pontos em uma e ou outra e ou nas duas Matrizes!!! Lembrando que sempre as dzs devem ser mudadas a cada concurso, basta apenas seguir o mesmo modelo das Matrizes nas imagens!!!

conforme discussões deste tópico

Fiz esta planilha ao longo dos anos, usando várias metodologias encontradas aqui neste forum. Basta alimentar a planilha Resultados e fazer analises nas várias abas. A primeira aba dá um resumo do último jogo e permite selecionar alguns números. Boa sorte

Esta planilha gera automaticamente Linhas/Combinações para o próximo Concurso. Na aba LF_CruzCplx_6 gera uma Matriz de 6 Linhas/Combinações (Cruzamento 15x10) Na aba LF_CruzCplx_6 gera uma Matriz de 2 a 6 Linhas/Combinações com as DUPLAS da Matriz de 6 Linhas/Combinações do ítem 1 Na aba LF_CruzCplx_2e3 gera uma Matriz de 2 Linhas/Combinações (Cruzamento 15x10) Na aba LF_CruzCplx_2e3 há uma Matriz FIXA (serve para todos os Concursos) de 3 Linhas/Combinações (Cruzamento 15x10) Caso encontre algum erro, por favor me avise. Para Comentários e Suporte, por favor acesse: Um abraço!

Faz o cálculo, informada uma determinada matriz, da matriz inversa da mesma. Pode ser utilizado para qualquer loteria. Parametros baseados nas informações do site Naivo Loterias (Manuel) - Ininuga - Matriz Invertida Atenção: Só é fornecida qual é a configuração da matriz invertida, e não a matriz desdobrada.