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3D原理指标与概率

赔率越高,中奖机会一般就越小;

赢率越高,挣钱的可能性则越大;

而我们真正要关心的是游戏的收益率,只要收益率为正数,我们就一定可以实现久玩必赢.

在3D中,如果谁想一夜暴富,那我劝你离开,在任何时候,请一定记住:天天挣钱比一

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次挣500万要现实得多!3D是可以挣钱的游戏,但3D不是天上掉馅饼的玩法!

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本章所讲述的重点在于从最基本的理论来分析我们投资3D的可行性。

一、3D概率原理

所有的彩票游戏都是一种古典型概率事件,服从古典型概率的基本原则。

我们从最简单的机会游戏开始:

当我们连续抛一枚硬币50次,当连续九次出现正面时,让您来猜第十次,您是猜正面还是反面呢?相信很多人都会选择反面,理由很简单也很充分:连续十次都是正面的机会不大!这是一种朴素的原始心理。其实就第十次事件本身而言,其正面与反面的出现概率还是50%。连续九次正面,与第十次是正面还是反面并不存在必然联系,对于独立的随机事件,历史结果与某一次事件并不具有相关性,只有当该游戏进行至无数次时,正面与反面的出现频率才会接近。在有限次数里,正面与反面总会存在着客观上的差异。

在50次抛投过程中,我们发现了如下的基本事实:

1、50%概率的抛硬币游戏过程中,在某一个时段,正反两面出现的次数并不完全一样。

2、当游戏进行到一定的次数时,正反两面出现的总次数会相当接近。

3、连续9次出现正面,第10次出现反面的概率依然是50%。

这就是概率论关于“50%概率”机会游戏的基本论述,也是所有机会游戏的概率原理。

其实我们并不想过多地关注概率原理,我们关心的是概率原理对我们参与机会游戏到底有没有帮助?直接的问题是连续9次出现正面之后,下一个阶段正反两面出现的情况会如何?

概率的第二个基本事实是:

当游戏进行到一个的次数时,正反两面出现的总次数会相当接近!不妨来放大一下我们看到的现象:假如在一个区间内,正面出现的总次数已经多出反面出现的次数900次,那么可以肯定在下一个时段内,总会有反面出现次数多于正面出现次数的情况,否则,正反两面出现的次数就不可能接近。归纳这种状况就是:当一个区间出现偏态之后,总会在另一个区间对这种偏态进行回补纠正。

这是随机游戏的统计原理。

前面我们讨论了独立的随机事件。现在我们换一个思路,来改一下游戏的规则,把单一的独立事件合并:连续10次抛投,正面至少出现一次的概率是多少?也就是说,在这里,我们要把单一一次购买放宽到连续10次购买,将10次独立事件,合并成一个新事件,然后再探寻这个新事件中正面出现的概率。

概率论有这样一个典型命题:

一个袋中N个球,其中M个白球,在n次(每次取一个)取球过程中,至少有一次出现白球的概率是1-(N-M)/N的n次方。

对于彩票而言,很显然我们可以把其当成古典概率事件,通过推算我们可以得到一个相当简便的计算公式:对于单次出现概率为P的游戏选项,在连续n次摇奖过程中,该选项一次不出的概率是(1-P)的n次方,而出现的概率就是1减其不出的概率。

用公式表示一下上面的观点:

DC=1-(1-p)n

由此可以推出一个非常有用的公式:

N=LOG(1-DC)/LOG(1-P)

这个公式的意义是在一个游戏中,如果某选项出现的概率是P,那么在N期连续购买事件中至少出现一次的可信度是DC。同理我们可以推算出在一定的可信度下,概率为P的游戏选项在多少期内可以出现。而这正是我们需要的。

所以现在我们得到的结论已经相当明确:

从统计上讲,在偏态出现之后,下一个区间会对这种偏态进行回补,虽然我们不能肯定这种回补会在哪一次具体游戏中体现,但从总体上,这种回补的可能性不仅是可以预期的,而且是可以计算的,甚至我们可以对这种回补的区段作出严格的数学计算。所以结论是统计原理虽不能对具体游戏作出预期,却可以对下一个统计区间的统计情况作出判定。

从概率论上讲,当我们采用连续多期购买之时,我们赢得其中一次的可能性随着我们购买期数的增加而不断增加!而且我们精确计算这个期数。

好!有这两点已经足够。

现在我们来将上述原理引入3D游戏。

先从实际的开奖结果来分析:我们随意截取100期开奖结果进行统计,单看百位,我们就会发现我们在前面已经论述过的结果:在一个期间内,开奖数据的统计结果总是体现出“非等量”,“非对称”“均衡趋势”三个明显地特点。也就是说:

100期中,并不是每一个数字都均匀地出现了10次,相反,冷、热状况确实是存在的。当我们连续固定购买某一位数字,比如8,我们同样可以发现,连续购买30期,其中赢得一次的机会还是相当大的,也是可以预期的。在某些特定的时期,某一个数字出现的次数会明显地多,在这个过程中,如果连续地购买,会在短期内得到多次收益的机会。

关于理论上的结果我们在前面已经讨论过,相信大家也还记得结论。所以,对于3D而言,不管是从理论上还是从对开奖数据的统计上,得到的结果完全一样:只要将独立的单次随机事件在一定的期间内合并,形成一个连续的购买整体,并把赢得其中一次作为一个新事件来看待,那样我们不仅在从统计上进行验证,而且可以在概率上可以找到计算的依据。

运用的前提其实也非常简单:那就是概率原理与统计原理。尽管每期开奖号码的摇出都是一次偶然事件的结果,在排列、组合形式上的相同与不同也只是一种偶然,与上期号码之间也并不存在着什么必然的联系,但是由于某种偏态的出现,另一个类型的号码在一个特定区间出现的总体趋势确是可以预期的。合并独立事件后,合并的期间越长,赢得其中一个选项的概率越高。

中奖,原本是小概率事件,3D游戏的中奖概率相对于乐透型的N选几游戏是要高出太多,但也不能简单认为就肯定是1‰。因为3D的中奖号码分为单选和组选号码两种形式,如果将0-9十个数字按固定位置、不重复排列,那么所得到的就是1000种不同的组合形式,那么单选的中奖概率当然就是1‰。但是如果我们选用不同的购买方式,概率出现的机会就完全不一样,比如组3,出现的概率是27%,比如13点,出现的机会是7.5%。

更为重要的是,由于我们已经揭示出:连续多次购买可以提高中奖概率的方法与原理,成功地将中奖这样一个小概率事件,转化成一个大概率事件,加之于3D奖金固定,所以赌场不败原理完全可以实施。

我们最后得到的结论是3D可以不要运气,只要资金、智慧再加上一丁点的计巧,我们就可以战胜运气,在3D中实现久玩必赢

奖号是随机产生的,在一定的数据积累之后,这些随机产生的号码就会形成一种模式。要想预期这种模式,既可以从统计上寻求,也需要从理论上找到突破口。

二、了解博弈

3D既是简单的机会性游戏,更是一场讲求技巧的智力竞赛。当我们对这场竞赛的基本规则有所了解之后,也许你早已耐不住寂寞,想要投身其中,大干一场了!且慢,在进入这场博弈之前,你还得仔细了解下面几个基本概念。

赔率

赔率是庄家赔付与下注本金的比值。不同的游戏,其赔率是不一样的。

在中,有赢的赔率,也有输的赔率,一般游戏下注者输的赔率就是本金,不需要额外进行其他赔付。有的一个游戏争对不同的下注方式有不同的赔率,而有的游戏赔率则是固定的,只有一种,我们应该选择的一定是赢率大的选项。

赔率=奖金/投注额

赢率

我们把下注者单位本金赢得的奖金(赔率)称为赢率,赢率首先与庄的赔率有关,同时又和赢的概率分布有关。赢率是判定一个游戏中某一种下注方式是否可行的依据,赢率越大的游戏,进入其中赢钱的可能性就越大。赢率的判定依据是大于50%,只有设法使游戏赢率大于50%,才可以真正做到赢钱,这样讲并不是说小赢率就不能赢钱,而是说在一定的统计期间内,如果赢率不大于50%,则表现为你可能在某一次或几次游戏中赢钱,你却会在总体游戏中输钱,除非你在赢钱后立即离开。

赢率=赔率*该赔率的概率分布

理论收益率

对一个具体的博弈游戏而言,赢率并不是唯一的判定指标,因为每一个游戏你有赢的机会,也有输的可能。不同的是你赢的时候得到赔率倍数的下注额,而输的时候你输的只是你的本金,所以更为直观的判定指标是收益率。只要收益率为正,就可以实现久玩必赢,而一旦收益率为负数,则据此下注的结果必然是久玩必输。

赌客输的输率=1-赔率的概率分布

赌客的收益率=赢益-输率=赔率*概率-1+概率

=(赔率+1)*概率-1

不妨来简单的测算一下3D的收益率,3D收益率=(500+1)*1/1000-1=-0.5,得到的结论说明了一个基本的事实,那就是如果你完全按机选的方式去玩3D,最后的结果是你总会损失你所有资金的一半。这是许多人无法接受的事实,可事实就是事实,容不得你不承认。本书所讲述的一切方式,都在试图把3D的收益率从-0.5转变为一个大于0的数字,哪怕是0.01,我们也可以实现在3D中的久玩必赢。不过,可以非常开心地是:当我们把一次购买改变成多次连续购买的时候,我们发现我们已经能够把收益率改变成正数,也就是说我们已经在3D中找到久玩必赢的出路。

赌场不败理论

在完全随机游戏中,如果你每次下注额为你前面所输金额的总和,只要你的资金足够,你就可以立于不败之地。赌场不败原理是以赔率为1进行的一种简单推算:第一把输多少,第二把就押多少,再下注时,就把前面两把输的总和作为下注的依据,只到赢的那一把止。

将赌场不败原理引入3D,就形成了守号加倍的基本思路。守号加倍是我们在3D游戏中最有效的投注手段,如果没有这个手段,我们就会依然停留在碰运气的机会游戏中,那我们也就无法把一次机会游戏变成一个投资的手段。

但是赌场不败原理在3D中并不能采用简单加倍的做法,如果实施一种几何级数的加倍,那我们将没有那么多的资金来参与这个游戏。根据我们所选择的游戏选项的赔率不一,预期收益的要求不同,我们在何时进行加倍的需求当然也不一样,这是我们在制作投资损益表时需要解决的问题。

偏差

在我们前面所了解的基本事实中,有这样一个论述:在一定的区间内,对于50%概率的抛硬币游戏,正反两面出现的次数总是会有一定的不同。为了定量测算这种不均衡情况,我们引入偏差这个指标。

冷偏差=遗漏值*概率*100

(1)

(遗漏值是同一个选项出现时之间所间隔的期数)

热偏差=100/(概率*遗漏值)

(2)

平均遗漏值=1/P,如果实际遗漏值大于平均遗漏值,则用公式1,反之则用公式2

一个游戏选项的偏差值可以比较全面地反映一个时段中,该选项的出现状况是不是均衡,如果按概率均匀出现,则该选项的偏差值为100,实际统计中我们发现偏差总是围绕均值100上下波动。

显然,偏差值是我们判定一个游戏选项冷热的重要参数。对于一个具体的游戏而言,如何建立一个偏差跟踪系统至关重要,我们曾在双色球中成功地建立过这种系统,现在我们需要的是在3D中也建立起这样一个系统。

我们先从偏差的概念上来分析。

很显然,偏差越大,表明某一个游戏选项偏离正常的概率指标越远。发现偏态,在下一个区段内预期这种偏态的回补并追踪这种回补的过程是我们在3D中经常采用的下注手段,冷热都是一种对正常概率的偏离性反映,所以我们需要对偏态指标进行进一步的分析。

某一个游戏选项在间隔多少期后会出现?这种出现的可能性是多大?这些数据我们既可以通过分析历史数据,找出固有的统计规律,也可以从理论上进行计算。但是从理论上计算得到的结果,在某一个确定的期间内,却不能得到实际结果来证明,有时候甚至完全相反:

在随机游戏中,我们一般把出现可能性大于95%的事件称之为大概率事件,而把小于5%的事件归结为小概率事件不予考虑。只要是大概率事件,就是可以预期的,而小概率事件,尽管会在一次具体的游戏中发生,从统计上却没有关注的必要。我们在前文已经从理论上得到了计算一下某一个随机事件出现的可能性与实验次数的关系,计算公式如下:

N=log(1-DC)/log(1-P)

其中N为间隔期数,DC为发生可能性,P为该游戏选项的分布概率。

计算结果是3D单选一注,出现可能性达到95%的间隔期数从理论上是2995期;可能性达到99%时的间隔期数是4603期,而达到99.9%的间隔期数为6904期。

此时我们可以把偏差的公式用另一种形式表述:

偏差=[LOG0.05/LOG(1-P)]*P*100

遗漏值=LOG0.05/LOG(1-P)

由此我们可以发现,连续购买并使该种购买方式的赢的概率达到95%,与我们选择的游戏选项的概率分布直接相关。同时也表明,对于不同的概率分布,相同的偏差值其意义大体一样,也就是说偏差值与游戏选项的概率分布相关性不强,从而我们认为偏差已经成为一个判定号码偏离均值的技术指标。

对于3D游戏的各种选项,通过计算我们可以发现,单选一注,可能性达到95%时,偏差值为299;而组3出现概率27%,可能性达到95%,偏差值257,反推出来的遗漏值为10;进一步计算,当可能性达到99%,遗漏值15,而这正好和实际开奖过程中出现的情况近乎雷同。以99%信度计算,和值13不出的期限是60期,而当我们以达到99.9%的信度计算时,和值13最长不出期限应该是89期。而到目前为止,我们还没有发现哪一个选项出现的间隔期数超过了我们预计的结果。

请记牢上面几个公式,我们在实战中经常使用,而且这从根本上解决了我们的疑问。从理论上计算出来的数据,和我们通过统计得来的数据基本吻合,更说明这个指标的参考价值:在追冷时,我们在概率达到95%时观察,根据自己的资金状况确定切入时间,在99.9%不出时止损。我们可以得到理论上的守冷期数 :

N=LOG0.001/LOG(1-P)-LOG0.05/LOG(1-P)

计算结果对于10%概率的游戏选项,守冷的极限期间在37期左右。知道这样一个结果,对于我们确定投资所需要的资金至关重要,如果我们的资金不足于支撑这样的守冷期限,我们就需要对我们切入的时机作相应的调整,同时我们发现对应的游戏选项如果出现概率越高,我们守冷的期限就越短。

不妨继续计算这种投资的风险。

按此方式下注,当我们由于资金不够强行止损时,事件发生的可能性已经达到了99.9%,也就是说按此方式下注,1000次中可能有1次会输,所以判定一个投资计划是否科学,就要看999次投资中产生的收益是否足够抵消一次失败的损失,并要以此为标准可以对我们的投资计划进行充分的调节。

这样我们就以概率为基础,建立了改单次购买为连续多次购买的基本模型。可以说这种模型的建立从根本上改变了我们以前对随机游戏的认识,由于当可信度达到95%时,遗漏值所对应的偏差值一般在400左右,因而这种模式又可以简化成一句话:4倍偏差理论。

很显然,4倍偏差理论对于守冷具有极高的实战指导意义,不管是从理论还是从实战的统计上来看,4倍偏差理论完全值得信赖。

当然,除此之外,我们还想对追热模式进行进一步确认。

为了建立追热的模型,我们先要明白一个基本事实:当一个指标处于热偏之时,相对应的必然是其他指标处于冷偏,所以从这个基本事实中我们得到的结论是我们可以从守冷模式的反面来寻找追热的模式。

为了简化,我们先从最简单的开始,对于1/2概率的游戏,一个指标的热,必然是另一个指标的冷。也就是说冷偏多少,另一个指标必然热偏多少!比如正面连出,必然是反面连缺,假如正面冷偏400,相信必然的结果是反面热偏400。也就是:

热偏=冷偏

从概率论上我们还可以找到一个结论:在一个总体期间内,一个游戏选项会经历从冷到温转热的循环,而在总体期间内,该选项出现的概率应该基本符合其理论概率。

我们下面就借用这个结论来分析热的情况:

在我们的概念中,热必然是对冷的一种均衡化回补,所以关健的一点我们是要寻找一个循环的期间到底是多少?这个期间是有绝对意义的,因为只要找到这个期间,我们就能在减除冷偏之后,比较准确地测算出热偏的期间,从而找到热偏的次数。

N=LOG(1-DC)/LOG(1-P)

这里计算出来的N是冷偏的期数,但是冷偏后一般不会立即转入热偏,这中间有一个温的过程,统计表明这个过程一般在2倍偏差左右,如果紧接着进入热,我们认为热应该在一个基本期数内完成,于是我们根据统计结果,对这样一个循环的过程作如下估计:

(N+3/P)*P-3=N*P=T

T表示在平均遗漏期中该游戏选项应该出现的次数

估算的结果特别有趣:一个选项冷偏的时间越长,在下一个热偏过程中出现的次数会越多,也就是说会越热。利用这个结论,我们就可以在一个游戏选项开始变热的时候,推算其在后期的表现情况,一旦出现次数接近平均数时,我们就要立即放弃追热。

举例说明:比如百位8在冷偏45期后进入热偏,那么我们在热偏中可以预期的次数是4至5次,也就是说平均3期出现一次。一旦百位8在一个间隔期内出现了4次,我们必须立即放弃追热。

我们用另一个方法来推测一下:

热偏差=100/(概率*遗漏值)

冷偏差=LOG(1-DC)/LOG(1-P)

如果我们按4倍偏差来测算,对于一个热选项,其遗漏值会如何?

N=100/(P*400)

对于概率为10%的游戏,N=2.5

于是我们是不是可以得到这样一个结论:对于概率为10%的游戏,如果一个指标在一个平均遗漏值内出现3次以上时,我们判定该选项已经进入热偏。也就是说:假如在第一位上追热,概率10%,按4倍偏差计算,此时的遗漏值是2.5期,我们把这个值作为我们判定第一位进入热频的一个重要参数,只要一位某个数间隔期数接近3期,我们可以开始追热。

记住:判定一个指标进入热偏并不是单看一次遗漏值,而是要看一个平均遗漏值内,该选项出现的次数是不是达到了我们上面所说的指标,同时,对4倍偏差只是一个基本的判定,在特殊情况下,4倍偏差可能会扩展到8倍甚至10倍以上的。

同样的方法,我们计算出组3追热的遗漏是1,也就是说在组3的一个平均遗漏周期3期时,如果组3出现2次,则我们可以开始对组3实施追热计划。

我们还计算出和值13追热的期限是4期。同样的说法是在13期内,13点出现3次,可以将13点列为热偏对象。

在这里有一点必须说明:我们建立的模型是从有理论依据的守冷中反推出来的,而反推出来的东西尽管在统计上和实际开奖结果是相似的,但是有一点必须说明:

概率论提示我们,在连续购买的过程中,追热和守冷正好相反,连续购买将守冷变成了一个大概率事件,而追热恰恰是一个小概率事件。但是在追热过程中,如果按上述理论就会形成一个怪圈:越追越热,大有一追而不停的结果,所以我们必须提醒:在追热的时候,越热越是小概率事件,最终是会转向另一个过程,由热转温转冷!所以在一个期间里,追热一般不要超过2次。

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