自相关

本算法基于历史开奖数据的统计分析,不构成任何形式的投注建议,结果仅供研究参考。自相关分析在时间序列建模中用于检测序列内部的滞后依赖关系。本平台自相关算法在加拿大 28 最近若干期和值上计算 lag-1 到 lag-10 的自相关系数,找出绝对值最高的滞后 K,并将 sums[-K] 或其镜像值(若相关系数为负)作为预测中心,在分布主体内取距离中心最近的 8 个候选数字。若历史数据不足,默认采用均值作为兜底中心。size 与 oddeven 维度走均值回归(冷边)。在 JND28 / PC28 伪随机序列上,自相关系数应趋近 0,但小样本统计偏差使其能捕捉短期局部相关性。本算法在长周期回测中命中率接近基线,体现了序列内在结构的有限可挖掘性。AI 预测平台将其归入转移概率类经典算法,与马尔可夫链形成不同时滞维度的对照。