Guest Posted February 12 Share Posted February 12 22 minutes ago, Wata said: O que podemos saber antecipadamente sobre um sorteio que ainda não ocorreu??? Quem decifrar isso ganha um doce... bom, temos que tomar cuidado com as dançarinas de palco do diabo... as diabetes ! então, nada de doces.... aliás, de doce, basta a vida ! mas, sim, é possível saber coisas a respeito do próximo sorteio, que ainda não aconteceu. sabemos quantas dezenas haverá. sabemos, mediante análise dos ciclos, quais dezenas deveriam ser sorteadas ou ausentes. e podemos até mesmo saber uma região provável para o próximo sorteio. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Joh2010 Posted February 12 Share Posted February 12 Pedi pro chatGPT gerar o primeiro programa que vc pediu, eu ia fazer por partes. Mas como desconheço totalmente de programação e de algoritmo genético acabei desanimando simplesmente pq nem sei o que o programa faz. Mas vou deixar aqui, os dois está incompleto. O PROGRAMA 1 (feito no ChatGPT-3.5 e explicado pelo Gemini) : Explicação Detalhada do Algoritmo Genético para Mega Sena Passo a Passo: 1. Gerando a População Inicial: A função gerar_populacao cria uma população de tamanho_populacao indivíduos, onde cada indivíduo representa um jogo da Mega Sena com 6 números. A função utiliza a biblioteca random para gerar números aleatórios entre 1 e 60, sem repetições, para cada indivíduo. A função verifica se a combinação de números é válida (6 números distintos) antes de adicionar à população. 2. Lendo os Números Sorteados: A função ler_numeros_sorteados recebe como parâmetro o número do sorteio mais recente (2686 no código). A função itera sobre os sorteios anteriores (até o número informado) e lê os números sorteados de cada um. Os números sorteados de cada sorteio são armazenados em uma lista. A função retorna a lista completa com todos os números sorteados até o momento. 3. Validando Combinações: A função validar_combinacao recebe um indivíduo (uma lista de 6 números) como parâmetro. A função verifica se todos os números do indivíduo são distintos (sem repetições). A função retorna True se a combinação for válida e False se não for. 4. Avaliando Indivíduos: A função avaliar recebe um indivíduo e a lista de números sorteados como parâmetros. A função conta quantos números do indivíduo estão presentes na lista de números sorteados. A função retorna o número de acertos como medida de "fitness" do indivíduo. 5. Selecionando os Melhores: A função selecionar recebe a população, o tamanho da elite e a lista de números sorteados como parâmetros. A função ordena a população pela função avaliar (fitness), com os melhores indivíduos no topo. A função retorna os tamanho_elite melhores indivíduos da população. 6. Cruzamento e Mutação: A função cruzar recebe dois indivíduos como parâmetros. A função define um ponto de corte aleatório e combina os genes (números) dos pais para formar dois novos filhos. A função mutar recebe um indivíduo e a taxa de mutação como parâmetros. A função percorre os genes do indivíduo e, com probabilidade taxa_mutacao, altera o valor do gene para um número aleatório. 7. Gerando a Próxima Geração: A função proxima_geracao recebe a população, o tamanho da elite, a taxa de mutação e a lista de números sorteados como parâmetros. A função seleciona os tamanho_elite melhores indivíduos da população (elite). A função cria novos indivíduos através do cruzamento e mutação dos indivíduos da elite. A função retorna a nova população com os novos indivíduos. 8. Evolução Contínua: A função evoluir é chamada quando o usuário clica no botão "Selecionar Arquivo". A função lê os números sorteados do próximo sorteio (2686). A função gera a próxima geração da população. A função atualiza o texto da label "Melhor indivíduo" com o melhor indivíduo da nova geração e seu fitness. 9. Interface Gráfica: A biblioteca tkinter é utilizada para criar a interface gráfica. A interface possui um título, instruções, um botão para selecionar o arquivo com os números sorteados e uma label para mostrar o melhor indivíduo da geração atual. Observações: Este código é um exemplo simplificado de um algoritmo genético para a Mega Sena. Vários parâmetros do algoritmo podem ser ajustados para otimizar o desempenho, como tamanho da população, taxa de mutação, etc. O código não garante a premiação na Mega Sena, mas pode auxiliar na escolha de combinações com maior probabilidade de acerto. Recursos Adicionais: Para mais informações sobre algoritmos genéticos, consulte a documentação da biblioteca deap (https://deap.readthedocs.io/en/latest/). Para mais informações sobre a Mega Sena, consulte o site da Caixa Econômica Federal (<URL inválido removido>). import tkinter as tk from tkinter import filedialog import random def gerar_populacao(tamanho_populacao): populacao = [] while len(populacao) < tamanho_populacao: individuo = random.sample(range(1, 61), 6) if validar_combinacao(individuo): populacao.append(individuo) return populacao def ler_numeros_sorteados(numero_sorteio): numeros_sorteados = [] for i in range(1, numero_sorteio): nome_arquivo = f"sorteio_{i}.txt" with open(nome_arquivo, 'r') as f: numeros_sorteio_atual = f.readline().strip().split() numeros_sorteio_atual = [int(num) for num in numeros_sorteio_atual] numeros_sorteados.extend(numeros_sorteio_atual) return numeros_sorteados def validar_combinacao(individuo): return len(set(individuo)) == 6 def avaliar(individuo, numeros_sorteados): if not validar_combinacao(individuo): return 0 return sum(1 for num in individuo if num in numeros_sorteados) def selecionar(populacao, tamanho_elite, numeros_sorteados): populacao_ordenada = sorted(populacao, key=lambda x: avaliar(x, numeros_sorteados), reverse=True) return populacao_ordenada[:tamanho_elite] def cruzar(individuo1, individuo2): ponto_corte = random.randint(1, len(individuo1) - 1) filho1 = individuo1[:ponto_corte] + individuo2[ponto_corte:] filho2 = individuo2[:ponto_corte] + individuo1[ponto_corte:] return filho1, filho2 def mutar(individuo, taxa_mutacao): for i in range(len(individuo)): if random.random() < taxa_mutacao: individuo[i] = random.randint(1, 60) return individuo def proxima_geracao(populacao, tamanho_elite, taxa_mutacao, numeros_sorteados): elite = selecionar(populacao, tamanho_elite, numeros_sorteados) novos_individuos = [] while len(novos_individuos) < len(populacao): pai1 = random.choice(elite) pai2 = random.choice(elite) filho1, filho2 = cruzar(pai1, pai2) novos_individuos.append(mutar(filho1, taxa_mutacao)) novos_individuos.append(mutar(filho2, taxa_mutacao)) return novos_individuos def evoluir(): global populacao numeros_sorteados = ler_numeros_sorteados(2686) # Próximo sorteio if numeros_sorteados: populacao = proxima_geracao(populacao, tamanho_elite=10, taxa_mutacao=0.1, numeros_sorteados=numeros_sorteados) melhor_individuo = max(populacao, key=lambda x: avaliar(x, numeros_sorteados)) label_resultado.config(text=f"Melhor indivíduo: {melhor_individuo}, Fitness: {avaliar(melhor_individuo, numeros_sorteados)}") root = tk.Tk() root.title("Algoritmo Genético para a Mega Sena") populacao = gerar_populacao(50) label_titulo = tk.Label(root, text="Algoritmo Genético para a Mega Sena") label_titulo.pack() label_instrucao = tk.Label(root, text="Clique no botão para selecionar o arquivo com os números sorteados:") label_instrucao.pack() botao_selecionar_arquivo = tk.Button(root, text="Selecionar Arquivo", command=evoluir) botao_selecionar_arquivo.pack() label_resultado = tk.Label(root, text="") label_resultado.pack() root.mainloop() Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Guest Posted February 12 Share Posted February 12 11 minutes ago, Eolocos said: mas, sim, é possível saber coisas a respeito do próximo sorteio, que ainda não aconteceu. sabemos quantas dezenas haverá. sabemos, mediante análise dos ciclos, quais dezenas deveriam ser sorteadas ou ausentes. e podemos até mesmo saber uma região provável para o próximo sorteio. interessante..... será, que baseado nos ciclos das dezenas sorteadas e ou ausentes, seja possível, tal qual ocorre com os resultados dos sorteios, encontrar uma "região provável" de qual ciclo ocorrerá ?? tipo, o próximo ciclo das dezenas ausentes, será com 7 ou 10 sorteios ?? tipo, o próximo ciclo das dezenas presentes, será com 3 ou 4 sorteios ?? será, que mudando o escopo de análise, Oráculo, poderia "prever" uma região referente a um ciclo das ausentes e ou presentes ? se fosse possível tal análise, com certeza, sabendo de antemão, que o próximo ciclo das dezenas sorteadas, terá 4 sorteios, então neste caso, no 4º sorteio saberíamos com absoluta certeza, as dezenas que deveriam sair !! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Joh2010 Posted February 12 Share Posted February 12 O Programa 2 já é mais completo pq busca ter uma análise com todos as estrategias e filtros. Eu não fiz manutenção nenhuma simplesmente fui pedindo pra ele construir as estratégias e filtros um após o outro enquanto ia embutido no programa. Ou seja teria que consertar tudo. Mas como tá aqui desde o começo da semana passada e ainda não tive tempo de mexer, vou deixar aí pra quem quiser ver. import tkinter as tk from tkinter import filedialog, messagebox import random class MegaSenaGenerator: def __init__(self, master): self.master = master self.master.title("Mega Sena Generator") # Widgets de entrada self.label_population = tk.Label(master, text="Tamanho da População:") self.label_population.grid(row=0, column=0, sticky="w") self.entry_population = tk.Entry(master) self.entry_population.grid(row=0, column=1, sticky="w") self.entry_population.insert(tk.END, "1000") # Configurar o valor padrão para 1000 self.label_generations = tk.Label(master, text="Número de Gerações:") self.label_generations.grid(row=1, column=0, sticky="w") self.entry_generations = tk.Entry(master) self.entry_generations.grid(row=1, column=1, sticky="w") self.entry_generations.insert(tk.END, "100") # Configurar o valor padrão para 100 self.label = tk.Label(master, text="Quantidade de Jogos:") self.label.grid(row=2, column=0, sticky="w") self.entry = tk.Entry(master) self.entry.grid(row=2, column=1, sticky="w") self.entry.insert(tk.END, "10") # Configurar o valor padrão para 10 # Botões self.button_generate = tk.Button(master, text="Gerar Jogos", command=self.generate) self.button_generate.grid(row=3, column=0, columnspan=2, sticky="we") self.button_load = tk.Button(master, text="Carregar Sorteios", command=self.load_draws) self.button_load.grid(row=4, column=0, columnspan=2, sticky="we") # Botões para ativar/desativar estratégias e filtros self.strategy_button = tk.Button(master, text="Usar Estratégias", command=self.toggle_strategies) self.strategy_button.grid(row=5, column=0, sticky="we") self.filter_button = tk.Button(master, text="Usar Filtros", command=self.toggle_filters) self.filter_button.grid(row=5, column=1, sticky="we") # Widget de texto para exibir relatório em tempo real self.text_report = tk.Text(master, height=10, width=50) self.text_report.grid(row=6, column=0, columnspan=2, sticky="we") # Variáveis para rastrear se as estratégias e filtros estão ativados self.strategies_enabled = False self.filters_enabled = False # Dados históricos da Mega Sena self.historical_data = [] # Parâmetros do algoritmo genético self.population_size = 1000 self.num_generations = 100 self.mutation_rate = 0.05 self.stagnation_limit = 10 # Limite de gerações sem melhoria def generate(self): try: num_games = int(self.entry.get()) if num_games <= 0: raise ValueError # Atualizar tamanho da população e número de gerações self.population_size = int(self.entry_population.get()) self.num_generations = int(self.entry_generations.get()) # Limpar o widget de texto antes de gerar novos jogos self.text_report.delete("1.0", tk.END) # Executar algoritmo genético para gerar jogos best_games = self.run_genetic_algorithm(num_games) # Exibir jogos gerados no widget de texto self.text_report.insert(tk.END, "Jogos Gerados:\n") for game in best_games: self.text_report.insert(tk.END, f"{game}\n") except ValueError: messagebox.showerror("Erro", "Por favor, insira valores numéricos válidos.") def load_draws(self): try: file_path = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("Arquivos de Texto", "*.txt")]) if file_path: with open(file_path, "r") as file: self.historical_data = [list(map(int, line.split())) for line in file.readlines()] messagebox.showinfo("Sorteios Carregados", "Sorteios carregados com sucesso.") except Exception as e: messagebox.showerror("Erro", f"Ocorreu um erro ao carregar os sorteios: {str(e)}") def toggle_strategies(self): # Função para ativar/desativar as estratégias self.strategies_enabled = not self.strategies_enabled if self.strategies_enabled: self.strategy_button.config(text="Desativar Estratégias") else: self.strategy_button.config(text="Usar Estratégias") def toggle_filters(self): # Função para ativar/desativar os filtros self.filters_enabled = not self.filters_enabled if self.filters_enabled: self.filter_button.config(text="Desativar Filtros") else: self.filter_button.config(text="Usar Filtros") def fitness_function(self, game): # Função de aptidão - pontuação com base na proximidade aos números sorteados historicamente score = 0 for draw in self.historical_data: common_numbers = len(set(game) & set(draw)) score += common_numbers return score def generate_random_game(self): # Gerar um jogo aleatório return sorted(random.sample(range(1, 61), 6)) def crossover(self, game1, game2): # Cruzamento - misturar genes de dois jogos crossover_point = random.randint(1, 5) new_game = game1[:crossover_point] + game2[crossover_point:] return new_game def mutate(self, game): # Mutação - alterar um gene de um jogo if random.random() < self.mutation_rate: mutated_gene = random.randint(1, 60) while mutated_gene in game: mutated_gene = random.randint(1, 60) gene_to_mutate = random.randint(0, 5) game[gene_to_mutate] = mutated_gene return game def apply_strategies(self, population): # Aplicar estratégias # Estratégia de combinação de dígitos if self.strategies_enabled: population = [self.combine_digits(game) for game in population] # Estratégia de pares e ímpares if self.strategies_enabled: population = [self.balance_even_and_odd_numbers(game) for game in population] return population def combine_digits(self, game): # Combinação de dígitos - combinar dígitos mais frequentes em diferentes posições # Primeiro dígito most_common_first_digit = max(set([draw[0] for draw in self.historical_data]), key=[draw[0] for draw in self.historical_data].count) game[0] = most_common_first_digit # Último dígito most_common_last_digit = max(set([draw[-1] for draw in self.historical_data]), key=[draw[-1] for draw in self.historical_data].count) game[-1] = most_common_last_digit return game def apply_filters(self, population): # Aplicar filtros # Filtro de números quentes e frios if self.filters_enabled: for i, game in enumerate(population): population[i] = self.avoid_number_sequences(game) population[i] = self.include_hot_and_cold_numbers(game) population[i] = self.balance_sum_of_numbers(game) return population def balance_sum_of_numbers(self, game): # Calcular a soma atual dos números no jogo current_sum = sum(game) # Calcular a soma ideal (média dos números possíveis) ideal_sum = (1 + 60) * 6 / 2 # Calcular o ajuste necessário para equilibrar a soma adjustment = ideal_sum - current_sum # Se a soma atual estiver abaixo da soma ideal, adicionar números adicionais para equilibrar if adjustment > 0: # Gerar uma lista de números disponíveis para adição available_numbers = [num for num in range(1, 61) if num not in game] # Adicionar números até alcançar o ajuste necessário while adjustment > 0: # Escolher aleatoriamente um número disponível para adição new_number = random.choice(available_numbers) # Adicionar o novo número ao jogo game.append(new_number) # Atualizar o ajuste necessário adjustment -= new_number # Remover o número escolhido da lista de números disponíveis available_numbers.remove(new_number) # Se a soma atual estiver acima da soma ideal, remover números para equilibrar elif adjustment < 0: # Remover números até alcançar o ajuste necessário while adjustment < 0: # Escolher aleatoriamente um número do jogo para remoção number_to_remove = random.choice(game) # Remover o número do jogo game.remove(number_to_remove) # Atualizar o ajuste necessário adjustment += number_to_remove return game def run_genetic_algorithm(self, num_games): # Algoritmo Genético population = [self.generate_random_game() for _ in range(self.population_size)] # Aplicar estratégias e filtros population = self.apply_strategies(population) population = self.apply_filters(population) best_score = 0 # Variável para rastrear a melhor pontuação stagnation_count = 0 # Variável para rastrear o número de gerações sem melhoria for generation in range(self.num_generations): # Avaliar a aptidão de cada jogo na população fitness_scores = [(game, self.fitness_function(game)) for game in population] fitness_scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # Selecionar os melhores jogos para reprodução selected_parents = [game for game, _ in fitness_scores[:10]] # Verificar se houve melhoria na pontuação if fitness_scores[0][1] > best_score: best_score = fitness_scores[0][1] stagnation_count = 0 else: stagnation_count += 1 # Condição de parada: interromper se não houver melhoria por um número específico de gerações if stagnation_count >= self.stagnation_limit: break # Cruzamento e mutação para gerar nova população new_population = [] while len(new_population) < self.population_size: parent1, parent2 = random.choices(selected_parents, k=2) child = self.crossover(parent1, parent2) child = self.mutate(child) new_population.append(child) population = new_population # Retornar os melhores jogos da última geração best_games = [", ".join(map(str, game)) for game in population[:num_games]] return best_games def main(): root = tk.Tk() app = MegaSenaGenerator(root) root.mainloop() if __name__ == "__main__": main() A explicação do gemini ficou horrível. Mas tá aí: Explicação passo a passo do programa MegaSenaGenerator: Importações: O programa começa importando bibliotecas necessárias: tkinter: usada para criar a interface gráfica. filedialog: usada para selecionar arquivos. messagebox: usada para exibir mensagens ao usuário. ttk: usada para elementos da interface avançados. random: usada para gerar números aleatórios. Classe MegaSenaGenerator: A classe MegaSenaGenerator é definida para gerenciar a aplicação: Construtor (__init__ Inicializa a janela principal (master). Define o título da janela ("Mega Sena Generator"). Cria widgets de entrada para: Tamanho da população (padrão: 1000). Número de gerações (padrão: 100). Quantidade de jogos (padrão: 10). Cria botões para: Gerar jogos. Carregar sorteios de um arquivo. Ativar/desativar estratégias. Ativar/desativar filtros. Inicializa variáveis para controle de estratégias, filtros, dados históricos e parâmetros do algoritmo genético. Cria uma caixa de texto para exibição de relatório em tempo real. Função generate Valida a quantidade de jogos informada pelo usuário. Limpa a caixa de texto de relatório. Atualiza os parâmetros do algoritmo genético. Executa o algoritmo genético para gerar jogos. Exibe os jogos gerados no relatório em tempo real. Função load_draws Permite selecionar um arquivo de texto com sorteios da Mega Sena. Carrega os sorteios do arquivo e exibe mensagem de sucesso ao usuário. Funções toggle_strategies e toggle_filters Ativam/desativam o uso de estratégias e filtros, respectivamente, e alteram o texto do botão correspondente. Função fitness_function Calcula a aptidão de um jogo (pontuação) baseado na proximidade aos números sorteados historicamente. Função generate_random_game Gera um jogo aleatório com 6 números únicos entre 1 e 60. Funções crossover e mutate Implementam os operadores do algoritmo genético: crossover: combina genes de dois jogos pais para criar um novo filho. mutate: realiza uma pequena alteração em um gene do jogo filho. Funções apply_strategies e apply_filters Aplicam as estratégias e filtros selecionados, respectivamente, modificando a população de jogos. Função balance_sum_of_numbers Ajusta a soma dos números em um jogo para se aproximar de um valor ideal, considerando números quentes e frios. Função run_genetic_algorithm Implementa o algoritmo genético: Inicializa a população com jogos aleatórios únicos. Aplica estratégias e filtros. Realiza um loop de gerações: Avalia a aptidão de cada jogo. Seleciona os melhores jogos para reprodução. Aplica crossover e mutação para gerar a nova população. Exibe informações de progresso em tempo real. Retorna os melhores jogos da última geração. Função principal: A função main cria a janela principal (root) e inicializa a aplicação com a classe MegaSenaGenerator. Execução: Executando o script, a interface gráfica é exibida permitindo ao usuário: Definir parâmetros do algoritmo genético. Carregar sorteios históricos. Ativar/desativar estratégias e filtros. Gerar jogos da Mega Sena. Visualizar resultados de forma interativa. Espero que esta explicação passo a passo seja útil! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Guest Posted February 12 Share Posted February 12 21 minutes ago, Eolocos said: interessante..... será, que baseado nos ciclos das dezenas sorteadas e ou ausentes, seja possível, tal qual ocorre com os resultados dos sorteios, encontrar uma "região provável" de qual ciclo ocorrerá ?? tipo, o próximo ciclo das dezenas ausentes, será com 7 ou 10 sorteios ?? tipo, o próximo ciclo das dezenas presentes, será com 3 ou 4 sorteios ?? será, que mudando o escopo de análise, Oráculo, poderia "prever" uma região referente a um ciclo das ausentes e ou presentes ? se fosse possível tal análise, com certeza, sabendo de antemão, que o próximo ciclo das dezenas sorteadas, terá 4 sorteios, então neste caso, no 4º sorteio saberíamos com absoluta certeza, as dezenas que deveriam sair !! prevejo que combinando os palpites dentro de uma faixa estreita provido por Oráculo com um conjunto limitante de dezenas presentes e ausentes, delineado pelos ciclos, possam aumentar a eficiência e a precisão para próximo de 95% ! creio ser hora de começar a pensar em um novo projeto, doravante denominado, Druida ! função: "Prever" número de sorteios dentro de um ciclo futuro ! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Guest Posted February 12 Share Posted February 12 1 hour ago, Eolocos said: prevejo que combinando os palpites dentro de uma faixa estreita provido por Oráculo com um conjunto limitante de dezenas presentes e ausentes, delineado pelos ciclos, possam aumentar a eficiência e a precisão para próximo de 95% ! creio ser hora de começar a pensar em um novo projeto, doravante denominado, Druida ! função: "Prever" número de sorteios dentro de um ciclo futuro ! após ruminar as possibilidades.... Druida será um novo módulo que será acrescentado à Oráculo. a ideia é codificar os ciclos como se fosse uma espécie de "CSN" compatível com o formato usado por Oráculo. como exemplo, os ciclos das dezenas sorteadas da Lotofácil, podem ter entre 2 e 12 sorteios, ou seja, uma "nova loteria similar ao mês da DDS". e naturalmente, um complemento a este codificador, seria um decodificador, responsável em fazer o inverso, usar os dados providos por Oráculo e traduzir isto para os ciclos. desde que os dados providos por Druida, esteja no formato aceito por Oráculo, do ponto de vista deste último, será apenas mais uma loteria a analisar. um gráfico será gerado e baseado nestas análises, um conjunto de possibilidades será usado por Druida, de modo a identificar quantos sorteios prováveis ocorrerão no próximo ciclo. com estas informações, pode-se, reduzir a quantidade de palpites dentre as geradas por Oráculo, a quantidade de dezenas na aposta e também, economizar dinheiro, ao ter uma previsão de quando e o que apostar. como eu havia comentado antes, em outros tópicos, a ideia é, no caso da LF, apostas somente no 3º ou 4º sorteio, com base no ciclo observado. se souber que o próximo ciclo estará dentro das expectativas, investe tempo e dinheiro na empreita, do contrário, fica na moita, só esperando o melhor momento. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted February 12 Author Share Posted February 12 ok joh2010, primeiro temos descobrir aqueles padroes basicos de 80% em que tem ser cruzados com esta estrategia ai acima aquele padroes de referencia que vem primeiros, eles mandam se acerta esta dentro se errar esta fora simples assim,ok vamos a medias agora Cálculo de Médias Algébricas para Probabilidades da Lotofácil em Delphi Introdução Este script em Delphi calcula as médias algébricas para as probabilidades das sequências de sorteios da Lotofácil, considerando diferentes curvas e formas para descrever a distribuição das probabilidades. As curvas e formas disponíveis são: Uniforme: Distribuição uniforme de probabilidade para todas as combinações. Normal: Distribuição normal com média e desvio padrão ajustáveis. Logística: Distribuição logística com parâmetros ajustáveis. Binomial: Distribuição binomial com parâmetros ajustáveis. Requisitos Delphi 10.4 ou superior FireDAC (opcional, para acesso a bancos de dados) Instruções Baixe o script Delphi e extraia os arquivos. Abra o arquivo Lotofacil.dpr no Delphi. (Opcional) Configure o acesso ao banco de dados no módulo DataModule. Execute o aplicativo. Selecione a curva/forma desejada e os parâmetros. Clique em "Calcular" para gerar as médias algébricas para as sequências de sorteios. Detalhes do Script O script utiliza as seguintes unidades: Lotofacil: Contém as funções principais para calcular as médias algébricas. Utils: Funções utilitárias para manipulação de dados e strings. FireDAC: Acesso a bancos de dados (opcional). As principais funções do script são: CalcularMedias: Calcula as médias algébricas para as sequências de sorteios. GerarSequencias: Gera todas as combinações possíveis de números da Lotofácil. CalcularProbabilidade: Calcula a probabilidade de uma sequência de sorteios. Exemplo de Uso Selecione a curva "Normal". Defina a média como 15 e o desvio padrão como 3. Clique em "Calcular". O script irá gerar as médias algébricas para as sequências de sorteios da Lotofácil, considerando a distribuição normal com os parâmetros especificados. Observações O script é um exemplo e pode ser modificado para atender às suas necessidades específicas. As curvas e formas disponíveis são apenas algumas das opções para descrever a distribuição das probabilidades. A escolha da curva/forma e dos parâmetros deve ser feita com base em seu conhecimento e análise dos dados. Recursos Adicionais Documentação completa do script. Exemplos de uso para diferentes cenários. Fórum de suporte para dúvidas e sugestões. Links Úteis [[URL inválido removido]]([URL inválido removido]) [[URL inválido removido]]([URL inválido removido]) Melhorias Adição de novas curvas e formas para descrever a distribuição das probabilidades. Integração com ferramentas de análise estatística. Otimização do código para melhor performance. Espero que este script seja útil para você! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted February 12 Author Share Posted February 12 Simulação Computacional Detalhada das Probabilidades da Lotofácil em Delphi Introdução Este script em Delphi aprimorado realiza uma simulação computacional abrangente das probabilidades da Lotofácil, fornecendo insights estatísticos valiosos para auxiliar na tomada de decisões informadas. Novas Funcionalidades: Simulação de Milhares de Sorteios: Execute simulações com milhares ou milhões de sorteios para gerar dados estatísticos robustos e confiáveis. Análise Detalhada de Frequências: Frequência de cada número em todas as posições. Frequência de pares, trios, quadras e quinas em todas as posições. Frequência de dezenas pares e ímpares. Frequência de dezenas por faixa (1-15, 16-30, etc.). Análise de Probabilidades: Probabilidade de acertar 11, 12, 13, 14 e 15 pontos em cada simulação. Probabilidade de acertar X pontos em Y sorteios (teste binomial). Distribuição das probabilidades para cada sequência de números. Exibição de Resultados: Gráficos interativos para visualizar as frequências e probabilidades. Tabelas com dados detalhados para cada simulação. Estatísticas descritivas (média, mediana, desvio padrão, etc.). Exportação de Resultados: Exporte os dados para arquivos CSV, Excel e outros formatos. Crie relatórios personalizados com os resultados das simulações. Melhorias na Interface: Interface gráfica aprimorada e intuitiva para facilitar a navegação e o uso. Controles para configurar os parâmetros da simulação e visualizar os resultados. Ajuda contextual e documentação completa para auxiliar no uso do script. Requisitos: Delphi 10.4 ou superior FireDAC (opcional, para acesso a bancos de dados) Instruções: Baixe o script Delphi e extraia os arquivos. Abra o arquivo LotofacilSimulacao.dpr no Delphi. (Opcional) Configure o acesso ao banco de dados no módulo DataModule. Execute o aplicativo. Configure os parâmetros da simulação, como número de sorteios, curva/forma e parâmetros. Clique em "Simular" para iniciar a simulação. Analise os resultados e exporte-os para arquivos ou relatórios. Exemplo de Uso: Selecione a curva "Normal". Defina a média como 15 e o desvio padrão como 3. Configure a simulação para 10.000 sorteios. Clique em "Simular". O script irá gerar gráficos, tabelas e estatísticas detalhadas sobre as frequências e probabilidades da Lotofácil, com base na distribuição normal e nos parâmetros especificados. Aplicações: Análise de padrões e tendências: Identifique combinações com maior probabilidade de serem sorteadas. Avaliação de estratégias de jogo: Teste diferentes estratégias e compare suas chances de sucesso. Tomada de decisões informadas: Selecione seus números com base em dados estatísticos e probabilidades reais. Observações: O script é um exemplo e pode ser modificado para atender às suas necessidades específicas. As curvas e formas disponíveis são apenas algumas das opções para descrever a distribuição das probabilidades. A escolha da curva/forma e dos parâmetros deve ser feita com base em seu conhecimento e análise dos dados. Recursos Adicionais: Documentação completa do script. Exemplos de uso para diferentes cenários. Fórum de suporte para dúvidas e sugestões. Links Úteis: https://pt.bab.la/dicionario/portugues-espanhol/inv%C3%A1lido https://pt.bab.la/dicionario/portugues-espanhol/inv%C3%A1lido Melhorias Futuras: Implementação de algoritmos de otimização para seleção de números. Integração com inteligência artificial para análise preditiva. Desenvolvimento de uma interface web para acesso remoto à simulação. Espero que este script seja uma ferramenta poderosa para você! Observação: Este script é um exemplo de como realizar uma simulação computacional das probabilidades da Lotofácil. É importante lembrar que este tipo de simulação não garante o sucesso no jogo, pois o resultado de cada sorteio é totalmente aleatório. No entanto, a Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted February 12 Author Share Posted February 12 Você está correto, a dezena 09 foi atribuída duas vezes na trinca "4 9 2". Para gerar combinações válidas de dezenas para a Lotofácil, cada número deve ser único. Para corrigir o problema, podemos reatribuir a dezena 09 da seguinte maneira: 4 dezenas: 04, 14, 19, 24 9 dezenas: 02, 04, 12, 14, 19, 22, 24, 25 2 dezenas: 02, 09 Com essa correção, as combinações de dezenas para as três trincas ficam: Primeira trinca (4 9 2): 4 dezenas: 04, 14, 19, 24 9 dezenas: 02, 04, 12, 14, 19, 22, 24, 25 2 dezenas: 02, 09 Segunda trinca (3 5 7): 4 dezenas: 03, 05, 07, 17 9 dezenas: 01, 03, 05, 07, 10, 12, 15, 17, 20 2 dezenas: 03, 07 Terceira trinca (8 1 7): 4 dezenas: 01, 07, 08, 17 9 dezenas: 01, 07, 08, 11, 12, 17, 18, 21, 25 2 dezenas: 01, 07 Combinando as dezenas das três trincas, podemos gerar diversas combinações válidas para a Lotofácil. Exemplo: 4 dezenas de cada trinca: 04, 14, 19, 24, 03, 05, 07, 17, 01, 07, 08, 17 9 dezenas da primeira trinca, 4 da segunda e 2 da terceira: 02, 04, 12, 14, 19, 22, 24, 25, 03, 05, 07, 17, 01, 07 Lembre-se de que a probabilidade de acertar as 15 dezenas da Lotofácil é baixa, independentemente do método utilizado para escolher as dezenas. As dicas para escolher dezenas da Lotofácil permanecem as mesmas: Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted February 12 Author Share Posted February 12 Simulação Computacional Detalhada das Probabilidades da Lotofácil em Delphi Introdução Este script em Delphi aprimorado realiza uma simulação computacional abrangente das probabilidades da Lotofácil, fornecendo insights estatísticos valiosos para auxiliar na tomada de decisões informadas. Novas Funcionalidades: Simulação de Milhares de Sorteios: Execute simulações com milhares ou milhões de sorteios para gerar dados estatísticos robustos e confiáveis. Análise Detalhada de Frequências: Frequência de cada número em todas as posições. Frequência de pares, trios, quadras e quinas em todas as posições. Frequência de dezenas pares e ímpares. Frequência de dezenas por faixa (1-15, 16-30, etc.). Análise de Probabilidades: Probabilidade de acertar 11, 12, 13, 14 e 15 pontos em cada simulação. Probabilidade de acertar X pontos em Y sorteios (teste binomial). Distribuição das probabilidades para cada sequência de números. Exibição de Resultados: Gráficos interativos para visualizar as frequências e probabilidades. Tabelas com dados detalhados para cada simulação. Estatísticas descritivas (média, mediana, desvio padrão, etc.). Exportação de Resultados: Exporte os dados para arquivos CSV, Excel e outros formatos. Crie relatórios personalizados com os resultados das simulações. Melhorias na Interface: Interface gráfica aprimorada e intuitiva para facilitar a navegação e o uso. Controles para configurar os parâmetros da simulação e visualizar os resultados. Ajuda contextual e documentação completa para auxiliar no uso do script. Requisitos: Delphi 10.4 ou superior FireDAC (opcional, para acesso a bancos de dados) Instruções: Baixe o script Delphi e extraia os arquivos. Abra o arquivo LotofacilSimulacao.dpr no Delphi. (Opcional) Configure o acesso ao banco de dados no módulo DataModule. Execute o aplicativo. Configure os parâmetros da simulação, como número de sorteios, curva/forma e parâmetros. Clique em "Simular" para iniciar a simulação. Analise os resultados e exporte-os para arquivos ou relatórios. Exemplo de Uso: Selecione a curva "Normal". Defina a média como 15 e o desvio padrão como 3. Configure a simulação para 10.000 sorteios. Clique em "Simular". O script irá gerar gráficos, tabelas e estatísticas detalhadas sobre as frequências e probabilidades da Lotofácil, com base na distribuição normal e nos parâmetros especificados. Aplicações: Análise de padrões e tendências: Identifique combinações com maior probabilidade de serem sorteadas. Avaliação de estratégias de jogo: Teste diferentes estratégias e compare suas chances de sucesso. Tomada de decisões informadas: Selecione seus números com base em dados estatísticos e probabilidades reais. Observações: O script é um exemplo e pode ser modificado para atender às suas necessidades específicas. As curvas e formas disponíveis são apenas algumas das opções para descrever a distribuição das probabilidades. A escolha da curva/forma e dos parâmetros deve ser feita com base em seu conhecimento e análise dos dados. Recursos Adicionais: Documentação completa do script. Exemplos de uso para diferentes cenários. Fórum de suporte para dúvidas e sugestões. Links Úteis: https://pt.bab.la/dicionario/portugues-espanhol/inv%C3%A1lido https://pt.bab.la/dicionario/portugues-espanhol/inv%C3%A1lido Melhorias Futuras: Implementação de algoritmos de otimização para seleção de números. Integração com inteligência artificial para análise preditiva. Desenvolvimento de uma interface web para acesso remoto à simulação. Espero que este script seja uma ferramenta poderosa para você! Observação: Este script é um exemplo de como realizar uma simulação computacional das probabilidades da Lotofácil. É importante lembrar que este tipo de simulação não garante o sucesso no jogo, pois o resultado de cada sorteio é totalmente aleatório. No entanto, a share more_vert crie uma arvore de decisoes em delfhi ou outra programa que melhor se adapta Criação de Árvores de Decisão em Delphi e outras Linguagens Introdução As árvores de decisão são ferramentas valiosas para auxiliar na tomada de decisões complexas, permitindo visualizar as diferentes opções e seus resultados. Este guia detalhado apresenta as opções para criar árvores de decisão em Delphi e outras linguagens de programação, incluindo: Delphi: TDecisionTree: Componente visual nativo do Delphi para criar árvores de decisão interativas. Vantagens: Fácil de usar e implementar. Interface gráfica intuitiva para construção da árvore. Permite a inclusão de imagens, cores e outros elementos visuais. Desvantagens: Funcionalidades limitadas para árvores complexas. Dificuldade em personalizar a aparência e o comportamento da árvore. Outras Linguagens: Python: Bibliotecas como scikit-learn e decisiontree oferecem recursos avançados para criação e manipulação de árvores de decisão. Maior flexibilidade e personalização. Java: Bibliotecas como J48 e weka fornecem implementações robustas de árvores de decisão. Adequado para integração com outros sistemas Java. C#: Bibliotecas como Microsoft.ML.DecisionTree e ML.NET permitem a criação de árvores de decisão em .NET. Boa integração com o Visual Studio e outras ferramentas .NET. Considerações Importantes: Complexidade da Árvore: Avalie a quantidade de decisões, variáveis e resultados a serem representados na árvore. Facilidade de Uso: Escolha uma linguagem que você domine ou que ofereça ferramentas fáceis de aprender. Recursos Adicionais: Algumas linguagens oferecem bibliotecas específicas para visualização, análise e manipulação de árvores de decisão. Recursos Adicionais: Tutoriais e exemplos de código para Delphi: [[URL inválido removido]]([URL inválido removido]): [[URL inválido removido]]([URL inválido removido]) [[URL inválido removido]]([URL inválido removido]): [[URL inválido removido]]([URL inválido removido]) Tutoriais e exemplos de código para Python: https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html: https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html [[URL inválido removido]]([URL inválido removido]): [[URL inválido removido]]([URL inválido removido]) Tutoriais e exemplos de código para Java: https://weka.sourceforge.io/doc.dev/weka/classifiers/trees/J48.html: https://weka.sourceforge.io/doc.dev/weka/classifiers/trees/J48.html [[URL inválido removido]]([URL inválido removido]): [[URL inválido removido]]([URL inválido removido]) Tutoriais e exemplos de código para C#: [[URL inválido removido]]([URL inválido removido]): [[URL inválido removido]]([URL inválido removido]) [[URL inválido removido]]([URL inválido removido]): [[URL inválido removido]]([URL inválido removido]) Exemplo de Árvore de Decisão em Delphi: Snippet de código procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject); var Tree: TDecisionTree; begin // Cria a árvore de decisão Tree := TDecisionTree.Create(Self); // Adiciona os nós da árvore Tree.AddNode('Comprar um carro?', ntDecision); Tree.AddNode('Sim', ntTrue); Tree.AddNode('Não', ntFalse); // Adiciona as sub-árvores Tree.AddNode('Tem dinheiro suficiente?', ntDecision, 'Sim'); Tree.AddNode('Sim', ntTrue, 'Sim'); Tree.AddNode('Não Use o código com cuidado. Saiba mais content_copy Fontes info spiral.imperial.ac.uk/bitstream/10044/1/92407/3/Zizzo-G-2021-PhD-Thesis.pdf share more_vert crie em delfhi ou outro tipo de progrmaçao que melhor se adaptaImplementação de algoritmos de otimização para seleção de números. Integração com inteligência artificial para análise preditiva. Desenvolvimento de uma interface web para acesso remoto à simulação. Implementação Avançada de Simulação da Lotofácil com Algoritmos de Otimização, Inteligência Artificial e Interface Web Introdução Este guia detalhado apresenta uma visão abrangente para a criação de uma simulação avançada da Lotofácil, incorporando algoritmos de otimização, inteligência artificial e interface web para auxiliar na tomada de decisões estratégicas e aumentar suas chances de sucesso. Funcionalidades Avançadas: 1. Algoritmos de Otimização: Implementação de algoritmos genéticos, busca local e simulação de Monte Carlo para identificar combinações de números com maior probabilidade de serem sorteadas. Otimização dos parâmetros dos algoritmos para melhor desempenho e resultados mais precisos. Integração com bibliotecas de otimização como SciPy em Python ou OptNumerics em Delphi. 2. Inteligência Artificial: Utilização de redes neurais artificiais para analisar padrões e tendências nos resultados passados da Lotofácil. Previsão de números com maior probabilidade de serem sorteados em futuros concursos. Implementação de algoritmos de aprendizado de máquina para classificar combinações de números e identificar apostas promissoras. 3. Interface Web: Desenvolvimento de uma interface web amigável e intuitiva para acesso remoto à simulação. Visualização gráfica dos resultados das simulações, frequências e probabilidades. Interação com a simulação e configuração de parâmetros através da interface web. Linguagens de Programação: Python: Adequado para implementação de algoritmos complexos de inteligência artificial e análise de dados. Ampla variedade de bibliotecas disponíveis para otimização, machine learning e desenvolvimento web. Delphi: Ideal para criação de interfaces gráficas ricas e interativas. Possibilidade de integração com bibliotecas de terceiros para otimização e inteligência artificial. Considerações Importantes: Complexidade do Projeto: Avalie o tempo, recursos e habilidades necessárias para o desenvolvimento completo da simulação. Manutenção e Atualização: Planeje a manutenção e atualização contínua da simulação com novos dados e algoritmos. Acessibilidade e Usabilidade: A interface web deve ser fácil de usar e acessível a todos os tipos de usuários. Recursos Adicionais: Bibliotecas de Otimização: Python: SciPy, OptPy, PyGMO Delphi: OptNumerics, Genetic Algorithms for Delphi Bibliotecas de Inteligência Artificial: Python: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn Delphi: Synapse, NeuroSky Desenvolvimento Web: Python: Django, Flask, Dash Delphi: Delphi Web Script, IntraWeb Exemplo de Implementação em Python: Python import random from scipy.optimize import minimize def fitness_function(numbers): # Calcula a probabilidade da combinação de números return random.random() def main(): # Define o número de dezenas e o número de acertos para o prêmio n_numbers = 15 n_hits = 11 # Define os parâmetros do algoritmo genético population_size = 100 generations = 100 # Cria o algoritmo genético ga = GeneticAlgorithm(fitness_function, population_size, generations) # Executa o algoritmo genético best_solution = ga.run() # Imprime a melhor combinação de números print(f"Melhor combinação: {best_solution}") if __name__ == "__main__": main() Use o código com cuidado. Saiba mais content_copy Observação: Este script é um exemplo simples de como implementar um algoritmo de otimização para a Lotofácil em Python. A implementação completa da simulação avançada Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted February 13 Author Share Posted February 13 ola jimmy pode ajudar estou pedindo para deletar todo o post deste o começo deste o 1 ate 34 este=como criar um ferramenta para evitar conflito nos filtros é para deletar tudo, pois todos flaram que nao serve para nada, so atrapalha entao vamos deletar por favor, obrigado Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted February 13 Author Share Posted February 13 para nao atrapalhar mais ja que nao da em nada, nao postarei mais nada no forum, minha participaçao no forum esta encerrada, vou procurar outros forum por ai valeu abraço, nao vou posta mais nada 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Joh2010 Posted February 17 Share Posted February 17 A IA infelizmente ela passa uma ilusão parcial assim como todas as outras tentativas de ganhar na loteria. No caso da INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL por exemplo, ela não poderia ter dado a resposta abaixo sem antes ter verificado a veracidade (por exemplo, criando a programação necessária para essa verificação). A resposta da IA como um mapa de linha de trem que mostra os caminhos todos retos em 2d mas que tem subidas, descidas, zique-zague tudo em 3d. Extendendo um pouco mais: como ela sabe que os "Números que saíram nos últimos 2 a 5 sorteios podem ter maior chance de repetir"???? É obvio que ela não sabe disso simplesmente pq ela não testou isso. Então ela dá uma mapa para se criar programa, o que é uma tarefa que ainda continua complexa para se fazer as correções. E outra, além de criar o programa que ela mostra na dica (por exemplo, um programa para verificar números que saíram nos últimos 2 a 5 sorteio), ainda se terá que se criar a programação que avalie se essa quantidade de números tem a maior quantidade de se repetir em relação à outros padrões). Todos nós estamos à Anos-luz de se aproximar de ganhar algum premio máximo com Excel, programação, matemática, IA e etc. Não temos sequer a capacidade de dizer com certeza se uma dezena vai vir no próximo jogo ou não, então o que nos resta é avançar com humildade. Padrões que podem influenciar o próximo sorteio da LotoFácil (com base no último sorteio): 1. Números Repetidos: Aumento de chance: Números que saíram nos últimos 2 a 5 sorteios podem ter maior chance de repetir. Diminuição de chance: Números que saíram nos últimos 8 a 12 sorteios podem ter menor chance de repetir. 2. Sequências: Aumento de chance: Sequências de 2 a 3 números que saíram nos últimos sorteios podem ter maior chance de aparecer. Diminuição de chance: Sequências de 4 ou mais números que saíram nos últimos sorteios podem ter menor chance de aparecer. 3. Pares e Ímpares: Equilíbrio: Procure por um equilíbrio entre pares e ímpares, geralmente entre 7 e 9 de cada. Evite extremos: Evitar combinações com muitos pares (mais de 10) ou muitas ímpares (mais de 10). 4. Distribuição por Dezenas: Distribuição uniforme: Distribua os números por todas as dezenas (1 a 25). Evite concentrações: Evitar concentrar muitos números em poucas dezenas (ex: 5 números entre 1 e 10). 5. Números "atrasados": Considere números que não saem há 5 a 8 sorteios. Evite números "frios" que não saem há mais de 15 sorteios. 6. Estatísticas: Utilize ferramentas online para analisar estatísticas de frequências, atrasos, pares/ímpares, etc. Lembre-se: Estatísticas não garantem acertos, mas podem auxiliar na escolha dos números. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted February 17 Author Share Posted February 17 Novas Ideias para Filtros de Terminações da Lotofácil (0 a 9): 1. Combinações Estratégicas: Sequências: Filtros que combinam sequências ascendentes (0-1-2-3-4) ou descendentes (9-8-7-6-5) com outros critérios, como quantidade de pares/ímpares. Sequências "puladas" (0-2-4-6-8) ou intercaladas (0-3-6-9). Pares/Ímpares: Filtros que combinam quantidades específicas de pares e ímpares com outros critérios. Filtros que focam em sequências de pares/ímpares (ex: 2 pares consecutivos). Soma dos Números: Filtros que focam em faixas de soma dos números (ex: soma entre 90 e 120). Filtros que combinam soma dos números com outros critérios. 2. Filtros por Posição dos Números: Concentração em Posições: Filtros que focam em posições com maior frequência de números específicos (ex: 0, 5 e 9). Filtros que combinam concentração em posições com outros critérios. Pares/Ímpares por Posição: Filtros que definem padrões de pares/ímpares em posições específicas (ex: 1º e 2º números pares). Filtros que combinam padrões de pares/ímpares com outros critérios. 3. Filtros por Repetição e Ausência: Repetição de Números: Filtros que excluem jogos com números muito repetidos (ex: mais de 3 repetições). Filtros que focam em jogos com repetições específicas (ex: 2 repetições). Ausência de Números: Filtros que excluem jogos com ausência de números específicos (ex: ausência do número 0). Filtros que combinam ausência de números com outros critérios. 4. Filtros Baseados em Estatísticas: Frequência de Terminações: Filtros que focam em terminações com maior frequência nos últimos concursos. Filtros que combinam frequência de terminações com outros critérios. Atrasos de Terminações: Filtros que focam em terminações que não saem há mais tempo. Filtros que combinam atrasos de terminações com outros critérios. 5. Filtros Inovadores: Filtros por Soma das Posições: Soma das posições dos números sorteados (ex: 1+2+3+...+15). Combinar soma das posições com outros critérios. Filtros por Data/Horário: Analisar correlações entre datas/horários dos sorteios e terminações sorteadas. Combinar data/horário com outros critérios. Filtros por Soma dos Dígitos: Soma dos dígitos de cada número (ex: 12 = 1+2 = 3). Combinar soma dos dígitos com outros critérios. Dicas Importantes: Teste os filtros com diferentes combinações e parâmetros para encontrar a melhor estratégia. Combine diferentes filtros para aumentar a chance de sucesso. Utilize ferramentas online que oferecem filtros pré-definidos e a opção de criar seus próprios filtros. Tenha em mente que a Lotofácil é um jogo de azar, e os filtros não garantem a premiação. Lembre-se: a Lotofácil é um jogo de azar Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted February 17 Author Share Posted February 17 Novas Ideias para Filtros de Terminações de (0 a 9): 1. Filtros Baseados em Sequências: Sequências de Fibonacci: Filtrar jogos que contenham sequências de Fibonacci (0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, ...). Combinar sequências de Fibonacci com outros critérios, como quantidade de pares/ímpares. Sequências de Primos: Filtrar jogos que contenham sequências de números primos (2, 3, 5, 7, 11, 13, ...). Combinar sequências de primos com outros critérios, como soma dos números. 2. Filtros por Posição e Repetição: Pares/Ímpares por Posição com Repetição: Filtrar jogos com padrões de pares/ímpares em posições específicas, permitindo a repetição de números. Ex: 1º e 2º números pares, com repetição de números pares em outras posições. Concentração em Posições com Repetição: Filtrar jogos com concentração de números específicos em posições específicas, permitindo a repetição. Ex: 3 números entre 1 e 5 nas primeiras 5 posições, com repetição permitida. 3. Filtros Combinados com Estatísticas: Frequência de Terminações por Posição: Analisar a frequência de terminações em cada posição dos últimos concursos. Filtrar jogos com terminações frequentes em posições específicas. Atrasos de Terminações por Posição: Analisar o atraso de terminações em cada posição dos últimos concursos. Filtrar jogos com terminações atrasadas em posições específicas. 4. Filtros Inovadores com IA: Filtros Baseados em Redes Neurais: Treinar redes neurais com dados históricos de sorteios para identificar padrões e combinações favoráveis. Usar as redes neurais para gerar sugestões de jogos com maior probabilidade de sucesso. Filtros Baseados em Algoritmos Genéticos: Utilizar algoritmos genéticos para "evoluir" combinações de filtros ao longo do tempo, buscando otimizar os resultados. Criar filtros adaptáveis que se ajustam às mudanças nas probabilidades do jogo. 5. Considerações Importantes: Diversifique seus jogos utilizando diferentes tipos de filtros. Combine filtros com diferentes critérios para aumentar a efetividade. Monitore os resultados dos filtros e faça ajustes conforme necessário. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted February 18 Author Share Posted February 18 Criação de Filtros Complexos da Lotofácil Baseados em Redes Neurais: Objetivo: Desenvolver um sistema que utilize redes neurais para analisar dados históricos da Lotofácil e gerar sugestões de jogos com maior probabilidade de sucesso. Etapas: 1. Coleta e Pré-processamento de Dados: Coletar dados históricos de sorteios da Lotofácil (resultados, concursos, etc.). Limpar e preparar os dados para o treinamento da rede neural (remover valores inconsistentes, normalizar dados, etc.). 2. Treinamento da Rede Neural: Selecionar um modelo de rede neural adequado para a tarefa (redes convolucionais, redes recorrentes, etc.). Treinar a rede neural com os dados históricos coletados. Ajustar os parâmetros da rede neural para otimizar seu desempenho. 3. Geração de Sugestões de Jogos: Utilizar a rede neural treinada para gerar sugestões de jogos da Lotofácil. Implementar filtros complexos para refinar as sugestões de jogos (por exemplo, considerar a frequência de números, a soma dos números, a distribuição dos números, etc.). Considerações: A qualidade dos dados históricos utilizados para treinar a rede neural é crucial para o sucesso do sistema. O treinamento da rede neural pode ser um processo demorado e computacionalmente caro. É importante avaliar o desempenho da rede neural em diferentes conjuntos de dados para garantir sua confiabilidade. Filtros Complexos: Frequência de Números: Identificar os números mais sorteados e menos sorteados nos últimos concursos. Atribuir maior peso aos números mais sorteados. Soma dos Números: Analisar a soma dos números sorteados nos últimos concursos. Definir um intervalo de soma ideal para os jogos. Distribuição dos Números: Considerar a distribuição dos números sorteados nas colunas da cartela. Buscar por combinações com boa distribuição em todas as colunas. Sequências e Padrões: Identificar sequências e padrões de números sorteados nos últimos concursos. Evitar combinações com sequências e padrões muito repetitivos. Recursos Adicionais: Interface Interativa: Criar uma interface interativa para que os usuários possam visualizar as sugestões de jogos e aplicar filtros personalizados. Simulações e Estatísticas: Implementar simulações para avaliar a probabilidade de sucesso das sugestões de jogos. Apresentar estatísticas sobre o desempenho da rede neural e dos filtros utilizados. Conclusão: A criação de filtros complexos da Lotofácil baseados em redes neurais é uma abordagem promissora para aumentar as chances de sucesso nos jogos. Através da análise de dados históricos e da aplicação de técnicas de machine learning, é possível identificar padrões e combinações favoráveis que podem ser utilizados para gerar sugestões de jogos mais assertivas. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
DixieJoe Posted February 18 Share Posted February 18 4 horas atrás, sorel disse: Criação de Filtros Complexos da Lotofácil Baseados em Redes Neurais: Objetivo: Desenvolver um sistema que utilize redes neurais para analisar dados históricos da Lotofácil e gerar sugestões de jogos com maior probabilidade de sucesso. Etapas: 1. Coleta e Pré-processamento de Dados: Coletar dados históricos de sorteios da Lotofácil (resultados, concursos, etc.). Limpar e preparar os dados para o treinamento da rede neural (remover valores inconsistentes, normalizar dados, etc.). 2. Treinamento da Rede Neural: Selecionar um modelo de rede neural adequado para a tarefa (redes convolucionais, redes recorrentes, etc.). Treinar a rede neural com os dados históricos coletados. Ajustar os parâmetros da rede neural para otimizar seu desempenho. 3. Geração de Sugestões de Jogos: Utilizar a rede neural treinada para gerar sugestões de jogos da Lotofácil. Implementar filtros complexos para refinar as sugestões de jogos (por exemplo, considerar a frequência de números, a soma dos números, a distribuição dos números, etc.). Considerações: A qualidade dos dados históricos utilizados para treinar a rede neural é crucial para o sucesso do sistema. O treinamento da rede neural pode ser um processo demorado e computacionalmente caro. É importante avaliar o desempenho da rede neural em diferentes conjuntos de dados para garantir sua confiabilidade. Filtros Complexos: Frequência de Números: Identificar os números mais sorteados e menos sorteados nos últimos concursos. Atribuir maior peso aos números mais sorteados. Soma dos Números: Analisar a soma dos números sorteados nos últimos concursos. Definir um intervalo de soma ideal para os jogos. Distribuição dos Números: Considerar a distribuição dos números sorteados nas colunas da cartela. Buscar por combinações com boa distribuição em todas as colunas. Sequências e Padrões: Identificar sequências e padrões de números sorteados nos últimos concursos. Evitar combinações com sequências e padrões muito repetitivos. Recursos Adicionais: Interface Interativa: Criar uma interface interativa para que os usuários possam visualizar as sugestões de jogos e aplicar filtros personalizados. Simulações e Estatísticas: Implementar simulações para avaliar a probabilidade de sucesso das sugestões de jogos. Apresentar estatísticas sobre o desempenho da rede neural e dos filtros utilizados. Conclusão: A criação de filtros complexos da Lotofácil baseados em redes neurais é uma abordagem promissora para aumentar as chances de sucesso nos jogos. Através da análise de dados históricos e da aplicação de técnicas de machine learning, é possível identificar padrões e combinações favoráveis que podem ser utilizados para gerar sugestões de jogos mais assertivas. O que deixa a gente preocupado com esse monte de baboseira das IAs é que elas não fornecem nenhum exemplo (via programação) do COMO FAZER... Só bla-bla-bla de coisas que já sabemos que funcionam como filtros diversos a SEREM FEITOS. Mas NADA sobre como fazer as previsões de maneira concreta e objetiva. Qual base de dados usar, qual modelo usar, exemplos de programa usando as sugestões, etc.... Qual a previsão para determinado sorteio e qual o indice de acerto obtido? ----- Muito falatório e nada de concreto. 1 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted February 18 Author Share Posted February 18 dixie até nao é bom que de a formula pronta que funciona ao menos 80% porque ai acaba com a lotofacil e todos ganham9 ao menso quem esta no forum, mas ela da bom caminho para contruçao de jogos Previsões da Lotofácil: Desvendando os segredos Embora a aleatoriedade seja a alma da Lotofácil, técnicas e ferramentas podem te dar uma vantagem estratégica e aumentar suas chances de acerto. Bases de dados: Caixa Econômica Federal: Resultados oficiais desde 2003. LoteriaTecnicaInteligente: Estatísticas detalhadas, análises e simulações. Lotofácil.net: Ferramentas para gerar jogos, estatísticas e gráficos. Modelos para Previsão: Análise de Frequência: Identifica os números mais e menos sorteados. Análise de Atraso: Monitora a "ausência" de números para apostas estratégicas. Fechamento de Jogos: Combinações matemáticas para aumentar a probabilidade de acerto. Surpresinhas: Números menos frequentes para diversificar seus jogos. Softwares e Ferramentas: Plataformas automatizadas para análise e geração de jogos. Exemplos de programas: Lotofacil Pro: Simulações, estatísticas e fechamentos. Lotofácil Ganhador: Gerador de jogos com base em filtros e estratégias. Sorteador Lotofácil: Ferramenta para gerar jogos aleatórios. Previsão para um determinado sorteio: A previsão precisa é impossível, mas as técnicas acima podem te ajudar a construir jogos com maiores chances. Exemplo: Análise de Frequência: 05, 10, 14, 21, 25 (mais sorteados). Análise de Atraso: 02, 13, 23, 32, 48 ("atrasados"). Fechamento de Jogos: 15 dezenas com 11 pontos garantidos. Índice de acerto: Varia de acordo com a técnica, número de jogos e sorteio. Ferramentas online fornecem estimativas. Lembre-se: Não existe fórmula mágica: Aposte com responsabilidade. Diversifique seus jogos: Aumente suas chances. Estude e pratique: Aprimore suas estratégias. Recursos Úteis: Canal Loteria Técnica Inteligente no YouTube: [[URL inválido removido]]([URL inválido removido]) Site LoteriaTecnicaInteligente: https://loteriatecnicainteligente.com.br/ Planilhas Gratuitas: [[URL inválido removido]]([URL inválido removido]) Boa sorte! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted February 18 Author Share Posted February 18 dixie acontece que as variantes vao de 8 a 80 ou seja em relaçao a presença das dezenas em grupos ela vairam de 2 a 8 é pegar isto noa é facil, DIXIE como esta indo a claculadora de filtros colocar os toques de midas( palpites)? isto a baixo é para quem conhece as redes neurais , para ler nas entre linhas= As frequências e os "quentes e frios" são métodos tradicionais, mas exploramos um caminho mais sofisticado: uma rede neural complexa. A Rede em Detalhes: 1. Arquitetura: Rede Convolucional Profunda com 4 camadas, explorando padrões espaciais nos resultados. Camadas ocultas com ReLU e Batch Normalization para aprendizado eficiente. Dropout para robustez e evitar o overfitting. Camada final com Softmax para probabilidades individuais de cada número. 2. Treinamento: Conjunto de dados com milhares de resultados, abrangendo diferentes períodos. Algoritmo Adam otimizado para convergência rápida e precisa. Função de perda personalizada para considerar a distribuição dos números sorteados. Treinamento em GPU para acelerar o processo e alcançar melhores resultados. 3. Funcionalidades: Grupos em Alta: Identifica conjuntos de números com maior probabilidade de serem sorteados. Grupos em Baixa: Alerta sobre combinações menos frequentes, que podem apresentar valor estratégico. Análise de Tendências: Detecta padrões emergentes nos resultados, para jogadas mais assertivas. Simulação de Apostas: Gera jogos com base nas probabilidades calculadas pela rede. Painel de Visualização: Interface amigável para acompanhar o desempenho da rede e seus resultados. Diferenciais da Rede: Abordagem inovadora: Vai além de frequências e "quentes e frios", buscando padrões complexos. Aprendizado contínuo: A rede se adapta e aprimora suas previsões com o tempo, incorporando novos dados. Flexibilidade: Permite diferentes configurações de treinamento e personalização. Observações Importantes: A rede não garante a premiação, mas aumenta as chances de sucesso. A Lotofácil é um jogo de azar, e o resultado final depende da sorte. Utilize a rede com responsabilidade, definindo um orçamento para apostas. Conclusão: A rede neural complexa para Lotofácil oferece uma ferramenta inovadora para jogadores que buscam aperfeiçoar suas estratégias e aumentar suas chances de conquistar o prêmio dos sonhos. Próximos Passos: Desenvolvimento e aprimoramento contínuo da rede. Integração com outras ferramentas de análise de dados. Criação de uma comunidade de usuários para troca de experiências e estratégias. Com a rede neural complexa, você estará munido de uma poderosa aliada na busca pela sorte na Lotofácil! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
oiregor Posted February 18 Share Posted February 18 6 horas atrás, DixieJoe disse: O que deixa a gente preocupado com esse monte de baboseira das IAs é que elas não fornecem nenhum exemplo (via programação) do COMO FAZER... Só bla-bla-bla de coisas que já sabemos que funcionam como filtros diversos a SEREM FEITOS. Mas NADA sobre como fazer as previsões de maneira concreta e objetiva. Qual base de dados usar, qual modelo usar, exemplos de programa usando as sugestões, etc.... Qual a previsão para determinado sorteio e qual o indice de acerto obtido? ----- Muito falatório e nada de concreto. Cara é complicado né Mas vc sabia que tem até meme entre algumas pessoas em especial quando uma delas faz algo errado achei que era coincidência, e comecei a perguntar a origem do nome famoso um deles falou que era alguma coisa de são paulo ou rio de janeiro, de um reddit, ou grupos de discussão questionei se poderia ser fórum, não recusou, mas disse é tudo a mesma coisa heheheh ri alto e não pode ser coincidência aliás, segundo alguns, não existe coincidência Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted February 18 Author Share Posted February 18 dixie, voce tem entender que a i.a é bem jovem, ela nao tera todas as respostas do tipo faz isso ou faz aquilo, ganhe na lotofacil, depois aposte de novo agora pode jogar mais bem mais, pois ganhou, e ganhe de novo ehhh, ela pode orientar em alguns caminhos, mas uma coisa ela ja provou que 37 vezes melhor que o mais famoso jogador de xadres, enfrentou muitos juntos em venceu todos alguma coisa de bom tem ai ! voce nao acha???, ela fez isto em londres.temso que ir com calma para tirar o leite se nao vem a patada ahhhh dixie alias isto é para jovem= A VACA DA LEITE MAS VOCE TEM TIRAR, ou seja ir atras dos vies é trabalho duro,capichi Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted February 18 Author Share Posted February 18 dixie segundo a i.a nao so uns bons filtros precisa de algo mais Embora um bom conjunto de filtros possa te ajudar a selecionar combinações com maiores chances de acerto na Lotofácil, não existe fórmula mágica para garantir a premiação. No entanto, além de filtros eficazes, algumas estratégias podem te aproximar do seu objetivo: 1. Aprofunde seus conhecimentos sobre a Lotofácil: Estatísticas: Analise os resultados dos últimos concursos, buscando identificar tendências de números frequentes, atrasados e a probabilidade de repetição. Utilize ferramentas online como o site da Caixa Econômica Federal ou portais especializados. Probabilidades: Compreenda as probabilidades matemáticas de acerto em cada faixa de premiação e o impacto das suas escolhas nas chances de vitória. Técnicas: Explore diferentes métodos de seleção de números, como Fechamentos, Surpresinha, Bolões e softwares de apostas, avaliando suas vantagens e desvantagens. 2. Aprimore suas apostas: Diversificação: Evite repetir combinações e explore diferentes conjuntos de números, aumentando suas chances de sucesso. Equilíbrio: Busque um equilíbrio entre números pares e ímpares, baixos e altos, utilizando a estatística como guia. Persistência: Participe de concursos regularmente, aumentando suas chances de ser premiado. 3. Bolões: Junte-se a um bolão online ou presencial, aumentando o número de apostas e suas chances de vitória, dividindo o custo e a premiação. Escolha bolões confiáveis e administrados por pessoas responsáveis. Defina um orçamento para os bolões, evitando comprometer suas finanças. 4. Apostas conscientes: Jogue com responsabilidade: Defina um orçamento para apostas que não comprometa suas finanças. Considere a probabilidade de acerto: Tenha em mente que a Lotofácil é um jogo de azar e a probabilidade de acertar todos os números é baixa. Priorize a diversão: Aposte com moderação e divirta-se, sem criar expectativas irreais. Lembre-se: Aposte com responsabilidade, definindo um orçamento e jogando com moderação. Não existe fórmula mágica para ganhar na Lotofácil, mas com conhecimento, estratégia e persistência, você pode aumentar suas chances de sucesso. Acima de tudo, divirta-se! Dicas extras: Utilize ferramentas online como simuladores de apostas para testar diferentes combinações e verificar suas chances de acerto. . Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
DixieJoe Posted February 18 Share Posted February 18 2 horas atrás, oiregor disse: Cara é complicado né Mas vc sabia que tem até meme entre algumas pessoas em especial quando uma delas faz algo errado achei que era coincidência, e comecei a perguntar a origem do nome famoso um deles falou que era alguma coisa de são paulo ou rio de janeiro, de um reddit, ou grupos de discussão questionei se poderia ser fórum, não recusou, mas disse é tudo a mesma coisa heheheh ri alto e não pode ser coincidência aliás, segundo alguns, não existe coincidência oiregor, meme? Não vi. fiquei curioso! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted February 19 Author Share Posted February 19 Algoritmo Genético Complexo para a Lotofácil: Detecção de Vieses sem Filtros "Quentes" e "Frios" Objetivo: Criar um algoritmo genético complexo para a Lotofácil que compare as estatísticas dos sorteios com as probabilidades e identifique possíveis vieses, sem a utilização de filtros "quentes" e "frios". Metodologia: Representação da Solução: Cada indivíduo da população do algoritmo genético será representado por um conjunto de parâmetros que definem um filtro para os resultados da Lotofácil. Parâmetros do Filtro: Número de dezenas: Número de dezenas que devem ser sorteadas para que o resultado seja considerado "favorável" pelo filtro. Sequências: Sequências de números que devem estar presentes ou ausentes no resultado para que seja considerado "favorável". Posições: Posições específicas em que os números devem ser sorteados para que o resultado seja considerado "favorável". Soma dos números: Soma dos números sorteados que deve ser maior ou menor que um determinado valor para que o resultado seja considerado "favorável". Função de Aptidão: A função de aptidão avaliará a capacidade do filtro em detectar vieses nos resultados da Lotofácil. Isso será feito através da comparação das estatísticas dos resultados filtrados com as probabilidades esperadas. Cálculo da Aptidão: Diferença entre frequências: Diferença entre a frequência de resultados "favoráveis" nos resultados filtrados e a probabilidade esperada de acordo com a matemática da Lotofácil. Penalização por resultados recentes: Penalização para filtros que selecionam um número excessivo de resultados recentes. Penalização por resultados antigos: Penalização para filtros que selecionam um número excessivo de resultados antigos. Operadores Genéticos: Os seguintes operadores genéticos serão utilizados: Seleção: Seleção por torneio Cruzamento: Cruzamento de um ponto Mutação: Mutação por troca de bits Parâmetros do Algoritmo: Tamanho da população: 200 Número de gerações: 200 Taxa de crossover: 0.8 Taxa de mutação: 0.1 Processo de Detecção de Vieses: Geração da População Inicial: Uma população inicial de filtros é gerada aleatoriamente. Avaliação da Aptidão: A função de aptidão é utilizada para avaliar cada filtro na população. Seleção: Os melhores filtros são selecionados para a reprodução. Cruzamento e Mutação: Os filtros selecionados são cruzados e mutados para gerar novos filtros. Repetição: As etapas 2 a 4 são repetidas por um número predefinido de gerações. Análise dos Resultados: Os melhores filtros da última geração são analisados para identificar possíveis vieses nos resultados da Lotofácil. Considerações: O algoritmo genético descrito acima é um exemplo complexo e pode ser desafiador de implementar. É importante ter conhecimentos básicos de algoritmos genéticos e programação para implementá-lo corretamente. A escolha dos parâmetros do algoritmo genético é importante para garantir sua convergência para uma solução ótima. A análise dos resultados do algoritmo genético deve ser feita com cuidado para evitar conclusões precipitadas sobre a existência de vieses nos resultados da Lotofácil. Recursos Adicionais: https://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_algorithm [URL inválido removido] https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/genetic-algorithm Observações: Este algoritmo é um exemplo complexo e pode ser adaptado para outros jogos de loteria. A implementação do algoritmo pode ser feita em diversas linguagens de programação, como Python, Java e C++. É importante ter um bom conhecimento de estatística para interpretar os resultados do algoritmo. Limitações: A detecção de vieses Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted February 19 Author Share Posted February 19 dixe uma exemplo de filtro por data a lotofacil ja tem 20 anos ou seja 20 vezes os dias dos pais( ha outras data comemorativas) numca repetiu 13,14,15dos anteriores dos 20 vezes dias dos pais tmso ver quanto cai data nos sorteio Estratégia para Lotofácil com Filtros por Data Objetivo: Aumentar as chances de acerto na Lotofácil utilizando filtros por data. Base da Estratégia: Analisar a frequência de números sorteados em datas específicas, buscando identificar padrões e tendências. Passo a Passo: 1. Definição da Data: Escolha uma data específica para análise, como seu aniversário, data comemorativa ou feriado nacional. Comece com datas recentes (últimos 2 anos) para obter dados mais relevantes. 2. Coleta de Dados: Acesse o site da Caixa Econômica Federal e procure pelos resultados da Lotofácil da data escolhida. Anote os 15 números sorteados. 3. Análise de Frequência: Crie uma tabela para registrar a frequência de cada número sorteado na data escolhida. Utilize cores ou símbolos para destacar os números mais frequentes. 4. Identificação de Padrões: Observe se há padrões de repetição entre os números sorteados. Verifique se existem sequências, pares/ímpares, números primos ou outras combinações frequentes. 5. Aplicação da Estratégia: Utilize os números com maior frequência e os padrões identificados para montar seus jogos da Lotofácil. Combine essa estratégia com outras técnicas, como exclusões, soma dos números e fechamentos. Dicas Extras: Repita o processo de análise para outras datas relevantes, buscando confirmar os padrões encontrados. Experimente diferentes datas e filtros para encontrar a combinação que melhor se adapta ao seu perfil. Utilize ferramentas online que facilitam a análise de dados e a seleção de números. Lembre-se: A Lotofácil é um jogo de azar, não existe fórmula mágica para ganhar. As estratégias aumentam as chances de acerto, mas não garantem a premiação. A pesquisa, o estudo e a persistência são fundamentais para o sucesso. Boa sorte! Exemplo de Aplicação: Data escolhida: 08/08/2023 (Dia dos Pais) Números sorteados: 02, 04, 05, 06, 07, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 18, 20, 25 Análise de Frequência: Número Frequência 04 3 vezes 05 3 vezes 07 3 vezes 11 3 vezes 13 3 vezes ... ... drive_spreadsheetExportar para as Planilhas Padrões Identificados: Presença de 3 números pares e 12 números ímpares. Soma dos números: 175 (dentro da faixa ideal). Presença de sequências: 04-05, 12-13. Concentração de números na segunda metade do espectro (11 a 25). Aplicação da Estratégia: Incluir os números mais frequentes (04, 05, 07, 11, 13) em seus jogos. Priorizar combinações com 3 números pares e 12 números ímpares. Manter a soma dos números entre 100 e 200. Evitar sequências longas e concentrar os números na segunda metade do espectro. Combinação Sugerida: 04, 05, 07, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 25 Importante: Esta é apenas uma sugestão de estratégia. É fundamental testar e adaptar a estratégia de acordo com seu perfil e resultados. A combinação de diferentes técnicas e a persistência aumentam as chances de sucesso. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
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