3D原理指標與概率
發表于：2018/1/30 11:30:22
賠率越高，中獎機會一般就越小；
贏率越高，掙錢的可能性則越大；
而我們真正要關心的是游戲的收益率，只要收益率為正數，我們就一定可以實現久玩必贏.
在3D中，如果誰想一夜暴富，那我勸你離開，在任何時候，請一定記住：天天掙錢比一
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次掙500萬要現實得多！3D是可以掙錢的游戲，但3D不是天上掉餡餅的玩法！
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本章所講述的重點在于從最基本的理論來分析我們投資3D的可行性。
一、3D概率原理
所有的彩票游戲都是一種古典型概率事件，服從古典型概率的基本原則。
我們從最簡單的機會游戲開始：
當我們連續拋一枚硬幣50次，當連續九次出現正面時，讓您來猜第十次，您是猜正面還是反面呢?相信很多人都會選擇反面，理由很簡單也很充分：連續十次都是正面的機會不大！這是一種樸素的原始心理。其實就第十次事件本身而言，其正面與反面的出現概率還是50％。連續九次正面，與第十次是正面還是反面并不存在必然聯系，對于獨立的隨機事件，歷史結果與某一次事件并不具有相關性，只有當該游戲進行至無數次時，正面與反面的出現頻率才會接近。在有限次數里，正面與反面總會存在著客觀上的差異。
在50次拋投過程中，我們發現了如下的基本事實：
1、50％概率的拋硬幣游戲過程中，在某一個時段，正反兩面出現的次數并不完全一樣。
2、當游戲進行到一定的次數時，正反兩面出現的總次數會相當接近。
3、連續9次出現正面，第10次出現反面的概率依然是50%。
這就是概率論關于“50％概率”機會游戲的基本論述，也是所有機會游戲的概率原理。
其實我們并不想過多地關注概率原理，我們關心的是概率原理對我們參與機會游戲到底有沒有幫助？直接的問題是連續9次出現正面之后，下一個階段正反兩面出現的情況會如何？
概率的第二個基本事實是：
當游戲進行到一個的次數時，正反兩面出現的總次數會相當接近！不妨來放大一下我們看到的現象：假如在一個區間內，正面出現的總次數已經多出反面出現的次數900次，那么可以肯定在下一個時段內，總會有反面出現次數多于正面出現次數的情況，否則，正反兩面出現的次數就不可能接近。歸納這種狀況就是：當一個區間出現偏態之后，總會在另一個區間對這種偏態進行回補糾正。
這是隨機游戲的統計原理。
前面我們討論了獨立的隨機事件。現在我們換一個思路，來改一下游戲的規則，把單一的獨立事件合并：連續10次拋投，正面至少出現一次的概率是多少？也就是說，在這里，我們要把單一一次購買放寬到連續10次購買，將10次獨立事件，合并成一個新事件，然后再探尋這個新事件中正面出現的概率。
概率論有這樣一個典型命題：
一個袋中N個球，其中M個白球，在n次（每次取一個）取球過程中，至少有一次出現白球的概率是1-（N-M）/N的n次方。
對于彩票而言，很顯然我們可以把其當成古典概率事件，通過推算我們可以得到一個相當簡便的計算公式：對于單次出現概率為P的游戲選項，在連續n次搖獎過程中，該選項一次不出的概率是（1-P）的n次方，而出現的概率就是1減其不出的概率。
用公式表示一下上面的觀點：
DC=1-（1-p）n
由此可以推出一個非常有用的公式：
N=LOG（1-DC）/LOG（1-P）
這個公式的意義是在一個游戲中，如果某選項出現的概率是P，那么在N期連續購買事件中至少出現一次的可信度是DC。同理我們可以推算出在一定的可信度下，概率為P的游戲選項在多少期內可以出現。而這正是我們需要的。
所以現在我們得到的結論已經相當明確：
從統計上講，在偏態出現之后，下一個區間會對這種偏態進行回補，雖然我們不能肯定這種回補會在哪一次具體游戲中體現，但從總體上，這種回補的可能性不僅是可以預期的，而且是可以計算的，甚至我們可以對這種回補的區段作出嚴格的數學計算。所以結論是統計原理雖不能對具體游戲作出預期，卻可以對下一個統計區間的統計情況作出判定。
從概率論上講，當我們采用連續多期購買之時，我們贏得其中一次的可能性隨著我們購買期數的增加而不斷增加！而且我們精確計算這個期數。
好！有這兩點已經足夠。
現在我們來將上述原理引入3D游戲。
先從實際的開獎結果來分析：我們隨意截取100期開獎結果進行統計，單看百位，我們就會發現我們在前面已經論述過的結果：在一個期間內，開獎數據的統計結果總是體現出“非等量”，“非對稱”“均衡趨勢”三個明顯地特點。也就是說：
100期中，并不是每一個數字都均勻地出現了10次，相反，冷、熱狀況確實是存在的。當我們連續固定購買某一位數字，比如8，我們同樣可以發現，連續購買30期，其中贏得一次的機會還是相當大的，也是可以預期的。在某些特定的時期，某一個數字出現的次數會明顯地多，在這個過程中，如果連續地購買，會在短期內得到多次收益的機會。
關于理論上的結果我們在前面已經討論過，相信大家也還記得結論。所以，對于3D而言，不管是從理論上還是從對開獎數據的統計上，得到的結果完全一樣：只要將獨立的單次隨機事件在一定的期間內合并，形成一個連續的購買整體，并把贏得其中一次作為一個新事件來看待，那樣我們不僅在從統計上進行驗證，而且可以在概率上可以找到計算的依據。
運用的前提其實也非常簡單：那就是概率原理與統計原理。盡管每期開獎號碼的搖出都是一次偶然事件的結果，在排列、組合形式上的相同與不同也只是一種偶然，與上期號碼之間也并不存在著什么必然的聯系，但是由于某種偏態的出現，另一個類型的號碼在一個特定區間出現的總體趨勢確是可以預期的。合并獨立事件后，合并的期間越長，贏得其中一個選項的概率越高。
中獎，原本是小概率事件，3D游戲的中獎概率相對于樂透型的N選幾游戲是要高出太多，但也不能簡單認為就肯定是1‰。因為3D的中獎號碼分為單選和組選號碼兩種形式，如果將0-9十個數字按固定位置、不重復排列，那么所得到的就是1000種不同的組合形式，那么單選的中獎概率當然就是1‰。但是如果我們選用不同的購買方式，概率出現的機會就完全不一樣，比如組3，出現的概率是27%，比如13點，出現的機會是7.5%。
更為重要的是，由于我們已經揭示出：連續多次購買可以提高中獎概率的方法與原理，成功地將中獎這樣一個小概率事件，轉化成一個大概率事件，加之于3D獎金固定，所以賭場不敗原理完全可以實施。
我們最后得到的結論是3D可以不要運氣，只要資金、智慧再加上一丁點的計巧，我們就可以戰勝運氣，在3D中實現久玩必贏
獎號是隨機產生的，在一定的數據積累之后，這些隨機產生的號碼就會形成一種模式。要想預期這種模式，既可以從統計上尋求，也需要從理論上找到突破口。
二、了解博弈
3D既是簡單的機會性游戲，更是一場講求技巧的智力競賽。當我們對這場競賽的基本規則有所了解之后，也許你早已耐不住寂寞，想要投身其中，大干一場了！且慢，在進入這場博弈之前，你還得仔細了解下面幾個基本概念。
賠率
賠率是莊家賠付與下注本金的比值。不同的游戲，其賠率是不一樣的。
在中，有贏的賠率，也有輸的賠率，一般游戲下注者輸的賠率就是本金，不需要額外進行其他賠付。有的一個游戲爭對不同的下注方式有不同的賠率，而有的游戲賠率則是固定的，只有一種，我們應該選擇的一定是贏率大的選項。
賠率=獎金/投注額
贏率
我們把下注者單位本金贏得的獎金（賠率）稱為贏率，贏率首先與莊的賠率有關，同時又和贏的概率分布有關。贏率是判定一個游戲中某一種下注方式是否可行的依據，贏率越大的游戲，進入其中贏錢的可能性就越大。贏率的判定依據是大于50%，只有設法使游戲贏率大于50%，才可以真正做到贏錢，這樣講并不是說小贏率就不能贏錢，而是說在一定的統計期間內，如果贏率不大于50%，則表現為你可能在某一次或幾次游戲中贏錢，你卻會在總體游戲中輸錢，除非你在贏錢后立即離開。
贏率=賠率*該賠率的概率分布
理論收益率
對一個具體的博弈游戲而言，贏率并不是唯一的判定指標，因為每一個游戲你有贏的機會，也有輸的可能。不同的是你贏的時候得到賠率倍數的下注額，而輸的時候你輸的只是你的本金，所以更為直觀的判定指標是收益率。只要收益率為正，就可以實現久玩必贏，而一旦收益率為負數，則據此下注的結果必然是久玩必輸。
賭客輸的輸率=1-賠率的概率分布
賭客的收益率=贏益-輸率=賠率*概率-1+概率
=（賠率+1）*概率-1
不妨來簡單的測算一下3D的收益率，3D收益率=（500+1）*1/1000-1=-0.5，得到的結論說明了一個基本的事實，那就是如果你完全按機選的方式去玩3D，最后的結果是你總會損失你所有資金的一半。這是許多人無法接受的事實，可事實就是事實，容不得你不承認。本書所講述的一切方式，都在試圖把3D的收益率從-0.5轉變為一個大于0的數字，哪怕是0.01，我們也可以實現在3D中的久玩必贏。不過，可以非常開心地是：當我們把一次購買改變成多次連續購買的時候，我們發現我們已經能夠把收益率改變成正數，也就是說我們已經在3D中找到久玩必贏的出路。
賭場不敗理論
在完全隨機游戲中，如果你每次下注額為你前面所輸金額的總和，只要你的資金足夠，你就可以立于不敗之地。賭場不敗原理是以賠率為1進行的一種簡單推算：第一把輸多少，第二把就押多少，再下注時，就把前面兩把輸的總和作為下注的依據，只到贏的那一把止。
將賭場不敗原理引入3D，就形成了守號加倍的基本思路。守號加倍是我們在3D游戲中最有效的投注手段，如果沒有這個手段，我們就會依然停留在碰運氣的機會游戲中，那我們也就無法把一次機會游戲變成一個投資的手段。
但是賭場不敗原理在3D中并不能采用簡單加倍的做法，如果實施一種幾何級數的加倍，那我們將沒有那么多的資金來參與這個游戲。根據我們所選擇的游戲選項的賠率不一，預期收益的要求不同，我們在何時進行加倍的需求當然也不一樣，這是我們在制作投資損益表時需要解決的問題。
偏差
在我們前面所了解的基本事實中，有這樣一個論述：在一定的區間內，對于50%概率的拋硬幣游戲，正反兩面出現的次數總是會有一定的不同。為了定量測算這種不均衡情況，我們引入偏差這個指標。
冷偏差=遺漏值*概率*100
（1）
（遺漏值是同一個選項出現時之間所間隔的期數）
熱偏差=100/（概率*遺漏值）
（2）
平均遺漏值=1/P，如果實際遺漏值大于平均遺漏值，則用公式1，反之則用公式2
一個游戲選項的偏差值可以比較全面地反映一個時段中，該選項的出現狀況是不是均衡，如果按概率均勻出現，則該選項的偏差值為100，實際統計中我們發現偏差總是圍繞均值100上下波動。
顯然，偏差值是我們判定一個游戲選項冷熱的重要參數。對于一個具體的游戲而言，如何建立一個偏差跟蹤系統至關重要，我們曾在雙色球中成功地建立過這種系統，現在我們需要的是在3D中也建立起這樣一個系統。
我們先從偏差的概念上來分析。
很顯然，偏差越大，表明某一個游戲選項偏離正常的概率指標越遠。發現偏態，在下一個區段內預期這種偏態的回補并追蹤這種回補的過程是我們在3D中經常采用的下注手段，冷熱都是一種對正常概率的偏離性反映，所以我們需要對偏態指標進行進一步的分析。
某一個游戲選項在間隔多少期后會出現？這種出現的可能性是多大？這些數據我們既可以通過分析歷史數據，找出固有的統計規律，也可以從理論上進行計算。但是從理論上計算得到的結果，在某一個確定的期間內，卻不能得到實際結果來證明，有時候甚至完全相反：
在隨機游戲中，我們一般把出現可能性大于95%的事件稱之為大概率事件，而把小于5%的事件歸結為小概率事件不予考慮。只要是大概率事件，就是可以預期的，而小概率事件，盡管會在一次具體的游戲中發生，從統計上卻沒有關注的必要。我們在前文已經從理論上得到了計算一下某一個隨機事件出現的可能性與實驗次數的關系，計算公式如下：
N=log(1-DC)/log(1-P)
其中N為間隔期數，DC為發生可能性，P為該游戲選項的分布概率。
計算結果是3D單選一注，出現可能性達到95%的間隔期數從理論上是2995期；可能性達到99%時的間隔期數是4603期，而達到99.9%的間隔期數為6904期。
此時我們可以把偏差的公式用另一種形式表述：
偏差=[LOG0.05/LOG(1-P)]*P*100
遺漏值=LOG0.05/LOG（1-P）
由此我們可以發現，連續購買并使該種購買方式的贏的概率達到95%，與我們選擇的游戲選項的概率分布直接相關。同時也表明，對于不同的概率分布，相同的偏差值其意義大體一樣，也就是說偏差值與游戲選項的概率分布相關性不強，從而我們認為偏差已經成為一個判定號碼偏離均值的技術指標。
對于3D游戲的各種選項，通過計算我們可以發現，單選一注，可能性達到95%時，偏差值為299；而組3出現概率27%，可能性達到95%，偏差值257，反推出來的遺漏值為10；進一步計算，當可能性達到99%，遺漏值15，而這正好和實際開獎過程中出現的情況近乎雷同。以99%信度計算,和值13不出的期限是60期，而當我們以達到99.9%的信度計算時,和值13最長不出期限應該是89期。而到目前為止，我們還沒有發現哪一個選項出現的間隔期數超過了我們預計的結果。
請記牢上面幾個公式，我們在實戰中經常使用，而且這從根本上解決了我們的疑問。從理論上計算出來的數據，和我們通過統計得來的數據基本吻合，更說明這個指標的參考價值：在追冷時，我們在概率達到95%時觀察，根據自己的資金狀況確定切入時間，在99.9%不出時止損。我們可以得到理論上的守冷期數 ：
N=LOG0.001/LOG(1-P)-LOG0.05/LOG(1-P)
計算結果對于10%概率的游戲選項，守冷的極限期間在37期左右。知道這樣一個結果，對于我們確定投資所需要的資金至關重要，如果我們的資金不足于支撐這樣的守冷期限，我們就需要對我們切入的時機作相應的調整，同時我們發現對應的游戲選項如果出現概率越高，我們守冷的期限就越短。
不妨繼續計算這種投資的風險。
按此方式下注，當我們由于資金不夠強行止損時，事件發生的可能性已經達到了99.9%，也就是說按此方式下注，1000次中可能有1次會輸，所以判定一個投資計劃是否科學，就要看999次投資中產生的收益是否足夠抵消一次失敗的損失，并要以此為標準可以對我們的投資計劃進行充分的調節。
這樣我們就以概率為基礎，建立了改單次購買為連續多次購買的基本模型。可以說這種模型的建立從根本上改變了我們以前對隨機游戲的認識，由于當可信度達到95%時，遺漏值所對應的偏差值一般在400左右，因而這種模式又可以簡化成一句話：4倍偏差理論。
很顯然，4倍偏差理論對于守冷具有極高的實戰指導意義，不管是從理論還是從實戰的統計上來看，4倍偏差理論完全值得信賴。
當然，除此之外，我們還想對追熱模式進行進一步確認。
為了建立追熱的模型，我們先要明白一個基本事實：當一個指標處于熱偏之時，相對應的必然是其他指標處于冷偏，所以從這個基本事實中我們得到的結論是我們可以從守冷模式的反面來尋找追熱的模式。
為了簡化，我們先從最簡單的開始，對于1/2概率的游戲，一個指標的熱，必然是另一個指標的冷。也就是說冷偏多少，另一個指標必然熱偏多少！比如正面連出，必然是反面連缺，假如正面冷偏400，相信必然的結果是反面熱偏400。也就是：
熱偏=冷偏
從概率論上我們還可以找到一個結論：在一個總體期間內，一個游戲選項會經歷從冷到溫轉熱的循環，而在總體期間內，該選項出現的概率應該基本符合其理論概率。
我們下面就借用這個結論來分析熱的情況：
在我們的概念中，熱必然是對冷的一種均衡化回補，所以關健的一點我們是要尋找一個循環的期間到底是多少？這個期間是有絕對意義的，因為只要找到這個期間，我們就能在減除冷偏之后，比較準確地測算出熱偏的期間，從而找到熱偏的次數。
N=LOG（1-DC）/LOG（1-P）
這里計算出來的N是冷偏的期數，但是冷偏后一般不會立即轉入熱偏，這中間有一個溫的過程，統計表明這個過程一般在2倍偏差左右，如果緊接著進入熱，我們認為熱應該在一個基本期數內完成，于是我們根據統計結果，對這樣一個循環的過程作如下估計：
（N+3/P）*P-3=N*P=T
T表示在平均遺漏期中該游戲選項應該出現的次數
估算的結果特別有趣：一個選項冷偏的時間越長，在下一個熱偏過程中出現的次數會越多，也就是說會越熱。利用這個結論，我們就可以在一個游戲選項開始變熱的時候，推算其在后期的表現情況，一旦出現次數接近平均數時，我們就要立即放棄追熱。
舉例說明：比如百位8在冷偏45期后進入熱偏，那么我們在熱偏中可以預期的次數是4至5次，也就是說平均3期出現一次。一旦百位8在一個間隔期內出現了4次，我們必須立即放棄追熱。
我們用另一個方法來推測一下：
熱偏差=100/（概率*遺漏值）
冷偏差=LOG（1-DC）/LOG（1-P）
如果我們按4倍偏差來測算，對于一個熱選項，其遺漏值會如何？
N=100/（P*400）
對于概率為10%的游戲，N=2.5
于是我們是不是可以得到這樣一個結論：對于概率為10%的游戲，如果一個指標在一個平均遺漏值內出現3次以上時，我們判定該選項已經進入熱偏。也就是說：假如在第一位上追熱，概率10%，按4倍偏差計算，此時的遺漏值是2.5期，我們把這個值作為我們判定第一位進入熱頻的一個重要參數，只要一位某個數間隔期數接近3期，我們可以開始追熱。
記住：判定一個指標進入熱偏并不是單看一次遺漏值，而是要看一個平均遺漏值內，該選項出現的次數是不是達到了我們上面所說的指標，同時，對4倍偏差只是一個基本的判定，在特殊情況下，4倍偏差可能會擴展到8倍甚至10倍以上的。
同樣的方法，我們計算出組3追熱的遺漏是1，也就是說在組3的一個平均遺漏周期3期時，如果組3出現2次，則我們可以開始對組3實施追熱計劃。
我們還計算出和值13追熱的期限是4期。同樣的說法是在13期內，13點出現3次，可以將13點列為熱偏對象。
在這里有一點必須說明：我們建立的模型是從有理論依據的守冷中反推出來的，而反推出來的東西盡管在統計上和實際開獎結果是相似的，但是有一點必須說明：
概率論提示我們，在連續購買的過程中，追熱和守冷正好相反，連續購買將守冷變成了一個大概率事件，而追熱恰恰是一個小概率事件。但是在追熱過程中，如果按上述理論就會形成一個怪圈：越追越熱，大有一追而不停的結果，所以我們必須提醒：在追熱的時候，越熱越是小概率事件，最終是會轉向另一個過程，由熱轉溫轉冷！所以在一個期間里，追熱一般不要超過2次。