一开始我也靠感觉挑号，直到把30期记录摊开，才发现自己一直在跟分布对着干。
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热号不是下一期的保证，冷号也不是倒计时，这两个词被误读得最多。
遗漏只记录间隔，不改变单次概率，把两者混为一谈，账就会越算越偏。
三个数字相加只有28种结果，算法能整理分布，但整理不出确定性。
二分结构的样本天然接近对半，短期偏离很热闹，长期回归很安静。
回测不是把历史跑一遍就算完，窗口、口径、调参和样本外验证，少一步都容易自嗨。
折线只描述过去，厚度才说明分布，把走势图当K线读，方向感会被放大。
覆盖的号码越多，命中次数越好看，但成本和期望要一起算。
五个模型投票不等于五个模型都对，权重怎么定决定了融合是不是摆设。
均值、中位数、标准差、遗漏、偏度，这五个词看着简单，误读率却最高。
两个人拿同一份开奖记录，一个说重心偏左，一个说偏右，差的往往就是窗口和边界。
30期能看近期节奏，但撑不起长期结论，样本量和结论强度必须匹配。
均值描述样本重心，均值回归描述长期趋势，把两者混着用，判断就会走样。
连中让人兴奋，但三次命中在概率上并不罕见，真正该看的是同期落空了几次。
同一张表，先看更新时间还是先看概率排序，得出的印象可以完全相反。
边界一动，桶里的样本就重新分配，前后两期的比例也就没法直接比较。
遇到尾部数据就想删掉，是很多分析走偏的起点。
同一组模型，权重换一种定法，输出的排序就会明显不同。
训练段成绩再漂亮，换一段没参与过拟合的数据，才知道方法站不站得住。
每调一次参数都更贴近历史，也就离真实分布更远一点。
期号、参数、判断、结果，四列记全，三个月后还能还原当时的思路。
百分号后面是样本内的比例，不是对下一期的承诺。
从0开始和从均值开始，画出来的斜率完全是两种观感。
平滑能让图变干净，也会把短期的异常点藏起来。
只看一个号等了多久，不如看它历史上等待时间的整体分布。
对半结构意味着短期噪声很大，把连开当成方向，账就会越算越偏。
记录的成本越低越能坚持，能坚持的记录才有复盘的价值。
换窗口换到成绩满意为止，等于把回测变成了挑选。
排序只表示相对概率高低，不表示谁先出谁后出。
连续落空、参数频繁改、开始找理由，这三条线一碰就该停下来复盘。