BigMax

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
 

**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

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.

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.

BigMaxRedutor como o próprio nome diz, é um redutor de matrizes ( chegou a bater record mundial por algumas horas 27,7,6,8=168)
O BigMaxRedutor é um solver/redutor combinatório voltado a problemas de cobertura parametrizados por V, K, T e M. A versão 15.4 foi consolidada como uma revisão paramétrica: ela não adiciona um novo operador de busca, mas melhora a gestão de orçamento, a diversidade de bacias, o KICK de escape e a expansão do domínio do FocusedDefectChain.
A filosofia do programa é genérica. O comportamento deve ser determinado pelos parâmetros da instância e pelo estado real da busca, e não por regras específicas para um único conjunto V,K,T,M. Uma redução pode ou não existir, e o solver pode ou não alcançá-la dentro do orçamento escolhido; o requisito principal é que a busca, a certificação e a preservação das elites sejam tecnicamente coerentes.
 
 Requisitos e compilação no Windows
·        Windows 64 bits.
·        Visual Studio 2026 ou Build Tools equivalentes com compilador MSVC C++ x64.
·        Suporte a C++20 e biblioteca padrão correspondente.
·        Pasta de trabalho com permissão de leitura e gravação.
 Compilação recomendada
Abra o prompt de desenvolvimento x64 do Visual Studio/Build Tools, navegue para a pasta extraída e execute o script:
execute o build.
build_vs2026
Ao final, o executável esperado é:
BigMaxRedutor_v15.4.2.exe

Referências
[1] Kirkpatrick, S.; Gelatt, C. D.; Vecchi, M. P.. Optimization by Simulated Annealing. Science, 220(4598), 671–680, 1983. https://doi.org/10.1126/science.220.4598.671
[2] Glover, F.. Tabu Search—Part I. ORSA Journal on Computing, 1(3), 190–206, 1989. https://doi.org/10.1287/ijoc.1.3.190
[3] Feo, T. A.; Resende, M. G. C.. Greedy Randomized Adaptive Search Procedures. Journal of Global Optimization, 6, 109–133, 1995. https://doi.org/10.1007/BF01096763
[4] Burke, E. K.; Bykov, Y.. The Late Acceptance Hill-Climbing Heuristic. European Journal of Operational Research, 258(1), 70–78, 2017. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.07.012
[5] Lourenço, H. R.; Martin, O. C.; Stützle, T.. Iterated Local Search. Handbook of Metaheuristics, pp. 320–353, 2003. https://doi.org/10.1007/0-306-48056-5_11
[6] Pisinger, D.; Røpke, S.. Large Neighborhood Search. Handbook of Metaheuristics, 3rd ed., pp. 99–127, 2018. https://doi.org/10.1007/978-3-319-91086-4_4
[7] Voudouris, C.; Tsang, E. P. K.. Guided Local Search and Its Application to the Traveling Salesman Problem. European Journal of Operational Research, 113(2), 469–499, 1999. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(98)00099-X
[8] Mladenović, N.; Hansen, P.. Variable Neighborhood Search. Computers & Operations Research, 24(11), 1097–1100, 1997. https://doi.org/10.1016/S0305-0548(97)00031-2
[9] Schönheim, J.. On Coverings. Pacific Journal of Mathematics, 14(4), 1405–1411, 1964. https://doi.org/10.2140/pjm.1964.14.1405

Estatística de deltas horizontais e verticais na Megasena.
O objetivo foi verificar se determinadas posições  (2 e 5) tinham melhores perspectivas em relação ao aleatório.
No arquivo tem dois relatórios de processamento específico da versões V1 e V3 , um Relatorio_Estudo_Deltas_MegaSena, esse geral além dos dois script.
Para ideia do comportamento:
 
COBERTURA DA UNIÃO DOS CANDIDATOS DIVERSIFICADOS
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Média dezenas oficiais cobertas pela união Top5  : 1.3275/6
Média dezenas oficiais cobertas pela união Top10 : 1.5712/6
Top10 união cobre 0 dezenas:    365 ( 14.280%)
Top10 união cobre 1 dezenas:    890 ( 34.820%)
Top10 união cobre 2 dezenas:    864 ( 33.803%)
Top10 união cobre 3 dezenas:    355 ( 13.889%)
Top10 união cobre 4 dezenas:     77 (  3.013%)
Top10 união cobre 5 dezenas:      5 (  0.196%)
Top10 união cobre 6 dezenas:      0 (  0.000%)
///////////////////////////////////////
DISTRIBUIÇÃO DE ACERTOS DO JOGO PRINCIPAL
----------------------------------------------------------------------------------------------------
0 acertos:   1319 ( 51.604%)
1 acertos:    967 ( 37.833%)
2 acertos:    243 (  9.507%)
3 acertos:     27 (  1.056%)
4 acertos:      0 (  0.000%)
5 acertos:      0 (  0.000%)
6 acertos:      0 (  0.000%)
////////////////////////////////////
Como foi específico para comparação de previsão/aleatório pode ser que se focado apenas em previsão possa ser ajustado para uma melhor acurácia.
hehehehe vamos que vamos recuperar o que o dono de Master tomou.

(Números Quentes/Frios) na Lotofácil
Base de dados: sorteios.txt — 3.767 sorteios históricos
Ferramenta: valida_streak_lotofacil.py
Critério de streak: 3 ou mais ocorrências (ou ausências) consecutivas
 
1. Hipótese testada
Duas afirmações foram avaliadas de forma independente:
●       Números "quentes" (saindo há 3+ sorteios seguidos) falhariam no sorteio seguinte com probabilidade próxima de 40%.
●       Números "frios" (ausentes há 3+ sorteios seguidos) voltariam a sair no sorteio seguinte com probabilidade próxima de 40%.
O ponto de partida da análise foi notar que essas duas afirmações não são simétricas sob a hipótese nula de sorteios independentes (Lotofácil: n=25, k=15 por sorteio):
●       P(sair) teórico = 15/25 = 60,00%
●       P(não sair) teórico = 10/25 = 40,00%
Ou seja, a afirmação sobre os "quentes" (40% de falha) já coincide com o próprio baseline de acaso — não representaria, por si só, evidência de efeito real. Já a afirmação sobre os "frios" (40% de retorno) contraria o baseline teórico (60%) e, se confirmada, indicaria um desvio na direção oposta à crença popular de "número atrasado está na hora de sair".

## Ideia central do paper (resumo)
Cobertura combinatória pura (garantir que todo t-subconjunto apareça em
algum bilhete) não é o objetivo certo sob orçamento fixo de bilhetes: o que
maximiza o retorno esperado e reduz a variância é **distribuir a
sobreposição (overlap) entre bilhetes de forma uniforme**, em vez de
simplesmente maximizar cobertura. O Algorithm 1 do paper implementa isso
via um greedy que, a cada bilhete novo, escolhe o candidato que:
1. Cobre o maior número possível de t-subconjuntos ainda não cobertos (`g(b)`);
2. Entre os empates, penaliza fortemente quem tem overlap concentrado com
   os bilhetes já escolhidos (`l(b)`), priorizando sempre reduzir o maior
   overlap par-a-par antes de olhar para os menores.

Postado conforme solicitação na postagem:
Da cobertura à sobreposição de pares: seleção de números de loteria sob restrições orçamentárias

Arquivos referentes a redução por matrizes na MegaSena ou Dupla Sena. 
Como utilizar:
1) prever em um concurso futuro a quantidade de linhas que pontuarão 4pt em cada uma das 6 matrizes. 
2) retirar das pastas correspondentes cada um dos arquivos correspondente a sua previsão. 
3) retirar somente as linhas comum a todos os arquivos separado conforme a  sua previsão. Serão pouquíssimas linhas e se vc acertar a sua previsão terá os 6pts na mão.
É um modelo, elaborado no padrão 01 a 20. Para jogar com 20 números de sua preferência terá que ser feito o mesmo processo com seus números. 
Aproveite, simule, aprenda.
Boa Sorte!
Colocado no tópico pertinente um script em Python que deixa tudo mais fácil:
https://www.comoganharnaloteria.com.br/forum/topico/38244-redução-por-matriz-na-megasena/
 
 
 

Método UFO's
Consiste no método de previsão, caso as três linhas utilizadas no método pontuem 11pt no concurso futuro. (Será?)
É mais do mesmo, é difícil etc... Sei disso, mas é mais uma opção de raciocínio para alçar voos mais altos tais como UFO's  que muitos veem, porém não acreditam que exista. 
Pode ser qualquer conjunto de linhas e sempre vai funcionar tanto passado quanto futuro, basta selecionar 3 linhas em que a pontuação futura for a mesma ( 11pt ou >) que as dezenas ausentes serão 100% certeiras como ausentes, SE até 3 dezenas. Veja a performance:
O cruzamento das ausentes de 3 linhas com 11pt pode prever ausentes futuro.
Dependendo das linhas selecionadas, podem trazer uma quantidade variável de dezenas certeiras ausentes. 
Podem navegar pelos concursos já realizados ou futuros que as ausentes apontadas serão com alto índice de precisão, certeiras como ausentes. 
Não é fácil não, se fosse fácil não estaria postado aqui. Mas o raciocínio, SE pegarem o jeito da coisa pode levar a voos mais altos, tal como os UFO's.
Afinal, vc acredita ou não em UFO?
Se acredita, use esse método, caso não acredite, deixe para apenas os que acreditarem usar...
Use por sua conta e risco.
Como diz um amigo do forum "Em Loteria tudo é possível e nada é 100%" 
( Revisado o texto devido erro de postagem anterior )
Observem também o cruzamento de 3 linhas de 15 dezenas com 11pt : suas dezenas em comum tem tendência forte de pontuar SE até 4 comuns, com 7 falha 1 dezena. ( outra planilha )
Vejam em: https://www.comoganharnaloteria.com.br/forum/topico/37663-previsão-de-4-ausentes-com-100-certeza-é-possível/
Um estudo complementar a esse. É possível ter certeza de algumas coisas.
Porém use por sua conta e risco e observe que loteria é aleatório.
A planilha tem algumas imprecisões, porém é útil para observação e estudo das possibilidades. Foi elaborada apenas para acompanhamento.
Acrescente o mesmo processo com as presentes e terá boas surpresas...
Veja no concurso 1960:
A planilha apontou apenas o 4 de ausente e o software apontou: 7 ausentes e 7 presentes certeiras.
Combo: L31, L34, L35 | acertos=11 | Ocorrências: 1 (0.0268%)
  Sorteios:
    ID 1960: 02 03 07 09 10 12 13 15 17 18 20 21 23 24 25
Combo: L31, L34, L35 | acertos=11 | Solucoes: 1
  Forcadas Ausentes (7): 01 04 05 08 11 19 22
  Forcadas Presentes (7): 03 12 15 17 23 24 25
 

A tarefa de identificar 10 dezenas ausentes em um sorteio futuro exige conhecimento, técnica e paciência.  
Desenvolvi um software específico para situações em que ocorre a repetição de 7 ou 8 ou 9 ou 10 dezenas do concurso anterior. 
O uso é muito simples: basta inserir o resultado do concurso anterior e clicar em **Executar Pipeline**. O sistema gera automaticamente uma lista de potenciais dezenas ausentes para o próximo sorteio.  
Você pode testar utilizando sorteios históricos. Copie ou digite os números no campo indicado e clique em **Executar** — será exibida a lista das possíveis ausentes.  
O software gera resultados no modo padrão, mas existem outros modos avançados que exigem conhecimento técnico específico ( vide manual e Roteiro). 
Observação: ´Não necessita instalação de nada. Roda apenas em Windows 10 e 11 - versão 64
É um arquivo executável, sem dependência externa. 
Se o antivírus acusar algo, é um falso positivo.
Leia atentamente os dois arquivos em pdf anexo na seção download.
Use por sua conta e risco.
Raramente falha a previsão das 10 ausentes, mas pode falhar.
Execute vários testes com concursos passados e verifique o desempenho.
Boa Sorte!

Trata-se de um estudo antigo, no qual comecei a vislumbrar novas possibilidades. A depender do concurso, define-se a quantidade de linhas com 10 ausentes certeiras para o concurso futuro.
Em resumo, basta esperar que os quatro trios tenham pelo menos uma dezena ausente simultaneamente e prever com precisão quantas irão se repetir em relação ao concurso anterior. Mais próximo dos 15 pontos só será possível se a previsão da moça das Astúrias — vestida de vermelho e coberta de joias — se concretizar.
Esse filtro não depende de sorte: é apenas questão de tempo, pois uma coisa é certa — acontece. O processo consiste em escolher quatro trios e aguardar que um número de cada trio se ausente no concurso futuro, o que ocorre com relativa constância.
Não importa se há 1, 2 ou 3 ausentes; o importante é que, ao final, se determinam quatro certeiras entre as ausentes. Considerando que os quatro trios tiveram ausentes no concurso futuro, e que você dispõe de 81 quartetos, é certo que pelo menos um deles apresentará quatro ausentes certeiras.
E daí? É simples: quando as quatro dezenas dos quartetos não se sobrepõem às que permanecerão ausentes, teremos 17.010 linhas com 8 dezenas. Em alguma delas, encontraremos 8 ausentes certeiras. (No ponto atual, as duas faltantes são completadas pelo script, gerando uma quantidade maior de linhas.)
É importante observar onde alterar o script para aceitar sobreposição de uma dezena — sabendo usar, funciona.
Arquivos relacionados:
quartetos.txt
Filtro_Arapuca.pdf (explicação detalhada do processo)
candidatas ausentes (anexado indevidamente, pois pertence a um sorteio hipotético e para cada sorteio é uma história)
filtro10_ausentes.py (script)
Observação: Use por sua conta e risco. Sou analfabeto em programação e a IA pode cometer erros.
Boa sorte!

RELATÓRIO ACADÊMICO
Análise de Sistema de Fechamento Combinatório
Matriz 100 / 50 / 11 / 20
Garantia de 11 pontos em 12 apostas sobre um universo de 100 dezenas
autor original ( Clélio – Kinski)
Elaborado pela IA Opus 4.7 Anthropic
 
Objeto de análise: matriz de redução proposta pelo autor
Método: revisão da lógica de partição e verificação computacional exaustiva
 

Análise da Estrutura de Formação de uma Matriz Combinatória de 43 Apostas sobre 25 Elementos
Propriedades de Cobertura, Balanceamento e Garantia Mínima de Acertos
 
author original: Kinski & Genivaldo Pereira
25,15,11,15=43
Relatório Técnico-Acadêmico Área: Combinatória Aplicada / Teoria dos Designs / Sistemas de Cobertura
Elaborado pela IA Opus 4.7 Anthropic
 
 

Elaborado um fechamento condicional que SE forem sorteados os números da Lotomania dentro de 15 bichos há garantia de 20pt em linhas de 60 números.
Como foi feito: Todas as combinações da Lotofacil da matriz 25,15,15,15=3268760 foi substituída pelos grupos do "jogo do barão",
Ou seja 3268760 linhas de 60 números.
Quantidade de sorteios por número de grupos distintos:
1 sorteios 10 grupos
11 sorteios 11 grupos
79 sorteios 12 grupos
325 sorteios 13 grupos
683 sorteios 14 grupos
856 sorteios 15 grupos <==== todos sorteios com menores ou igual a 15 grupos são contemplados.
609 sorteios 16 grupos
270 sorteios 17 grupos
72 sorteios 18 grupos
5 sorteios 19 grupos
Sempre é bom lembrar: Use por sua conta e risco.
Filtragem: Considere a repetição de X grupos do sorteio anterior etc...reduz e muitos as linhas.
Fixar o grupo 11 também é uma boa pedida. (Grupo 11: 1816 vezes) 
Se você for bom de palpite e escolher uma das linhas com 60 números, poderá desdobrar essa linha em:
60,50,20,20=1029 e mantém os 20 acertos
60,50,17,20=6 e terá no mínimo 17 acertos
Boa Sorte!

A matriz 100,50,15,20=68799 (100%)
vide informação de como foi feito: https://www.comoganharnaloteria.com.br/forum/topico/26703-como-criar-matrizes-na-lotomania/?&page=7#comments
Sei que pode haver muitas matrizes parciais com um número bem menor de linhas, porém considerando o retrospecto dessa matriz, resolvi disponibilizá-la.

Parece interessante separar algumas linhas para arriscar. (SMJ)
Boa sorte para aqueles que arriscarem um zóio…Cuidado para não virar pirata.
 

Planilha Estatística Lotomania
Pesquisa de 01 a 20 números com relação a:
Última saída
Quantidade de saída
Média de Saída
Atraso
Maior intervalo entre saídas 
Conforme descrito no tópico:
https://www.comoganharnaloteria.com.br/forum/topico/39834-contagem-retroativa-14-s-lotomania/
 

MegaSena R-17
Estatística com quantidade de presença nos últimos 17 sorteios da megasena, atualizável após cada concurso e visualização dos resultados, presença e repetição. Baseado na formula Fundamental Formula of Gambling (FFG) de Yon Saliu
Obs.: É alto o índice de acerto de sena e quina nas primeiras 40 dezenas que mais presença tiveram nos últimos 17 sorteios.
Use o botão "Executar Macro"  para atualizar a ordenação das dezenas por ordem de quantidade de presença.
 

Gambling Formula, de Ion Saliu, determina que são necessários 14 cursos anteriores para repetir 19 dezenas.
Essa planilha faz a contagem das dezenas dos últimos 14 concursos colocando automaticamente em ordem decrescente de presença, com pontuação em grupos de 25 dezenas.
É possível adapta-la para grupos de dezenas de seu interesse.
Acredito que possa ser útil para a escolha de dezenas para montagem de seu jogo.
Já havia postado anteriormente essa planilha, mas só percebi hoje que o link estava inoperante.
Boa Sorte! 

 
 
Após incluir novos resultados use o botão "Executar macro" para atualizar a contagem

Quando ocorrem 3 duques zerados, temos 6 ausentes certeiras em 165 linhas de 6, no concurso em questão.  
Portanto, temos 165 linhas de 19 números — e em uma delas estão os 15 pontos. Qual? Essa é a questão.  
Mas podemos observar outros fatores, como a quantidade de 2 pontos nos duques. Se ocorrerem pelo menos 5 duques, teremos no mínimo 10 números certeiros para o mesmo concurso, em apenas 462 linhas de 10 números.  
Quando isso acontece os 15pt estão mais próximo.
No arquivo estão planilha, linhas zerada, linhas certeiras, linhas processadas e depuradas etc...
Observação: A rapadura é doce, mas não é mole não. 

É mais do mesmo que já tem por aí.
Tem a finalidade de evidenciar o método de maneira ilustrada facilitando o entendimento.
Espero que seja útil.
 

Achando duas linhas com 11pt
Essa planilha está usando 30 linhas da matriz 25,15,11,15=43 e a combinação de duas linhas com base nas mais comuns para pontuarem 11pt no mesmo concurso.
Isso com relação ao passado e vamos usar para o futuro, portanto pode sofrer alterações no futuro.
Na prática é relativo a soma de duas linhas resultando 22.
Há 8 formulação de potencias duas linhas em concurso futuro pontuando 11pt.

Planilha para acompanhamento do tópico:
https://www.comoganharnaloteria.com.br/forum/topico/39699-fabrica-de-ausentes/
Método para determinação de ausentes de um concurso futuro.
A Fábrica de Ausentes parte da observação de que duas linhas com 8 números em comum dificilmente pontuam a quantidade de pontos para que as três ausentes em comum estejam presentes no concurso "futuro". Sendo assim podemos afirmar que em praticamente 99% dos concurso há pelo menos um número ausente entre as três ausentes comum a essas duas linhas.
Podemos usar até 8 conjuntos de duas linhas, porém na planilha está com apenas 4 conjuntos de duas linhas e até 7 ausentes na aba 4 cjto.
Observo que é de "espera" que pode se realizar ou não, porém é baseado em observação e acontecimentos que se repetem.
Boa Sorte!

Matriz 70,50,20,20 e arquivos usados na elaboração e como foi construída.

Foi feito um pouco de "mágica" para manter o controle. Dividido a matriz original em dois grupos que necessariamente devem ter pontuação com diferença mínima de 3pt para garantir a pontuação mínima de 16pt.
Exemplo de pontuações:
Grupo A: 12 
Grupo B: 8
OU
Grupo A: 7 
Grupo B: 13
e variações
 
100,50,16,20=165883 (red)   (100%)
Condicional: Dividido em dois grupos e a pontuação dos grupos obrigatóriamente deve ter diferença de 3pt para manter a garantia.
Grupo A: de 27 a 50 + 51 a 74
Grupo B: de 01 a 26 + 75 a 00
Como fazer:
Fazer em três etapas: 50,31,16,20 => 31,25,16,16 => 50,25,16,20
Etapa 1:
50,31,16,20 =inv.50,19,15,30
50,19,15,30 = ( 24,19,15,15 + 26,19,15,16 )
24,19,15,15 = inv. 24,5,4,8  (114 L) forçado, usado 24,19,15,16 como se fosse 24,19,15,15
26,19,15,16 = inv. 26,7,5,9 (156 L) forçado, usado 26,19,15,17 como se fosse 24,19,15,16
Etapa 2:
31,25,16,16 = inv.31,6,6,15  (715 L)
Etapa 3:
50,31,16,20 => 31,25,16,16 => 50,25,16,20 
50,25,16,20 (multiplicação x2)=100,50,16,20

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