Funktionen

14 statistische Vorhersage-Engines

Jede Engine wendet eine eigene statistische Methodik auf Ihre Drehhistorie an und liefert eine vielschichtige Sicht auf die Musterwahrscheinlichkeit – statt einer einzigen Zahl, der Sie blind folgen sollen.

• Hot/Cold-Zahlenfrequenz — Verfolgt, welche Zahlen und Sektoren über oder unter ihrer erwarteten Frequenz im gewählten Beobachtungsfenster auftreten.
• Markov-Chain-Analyse — Modelliert die Übergangswahrscheinlichkeiten von Drehung zu Drehung. Erkennt sequenzielle Muster, die reine Häufigkeitszählung übersieht.
• Bayes'sche Wahrscheinlichkeit — Aktualisiert A-priori-Wahrscheinlichkeitsschätzungen mit jeder neuen Drehung und gewichtet aktuelle Daten stärker, je mehr Evidenz sich ansammelt.
• Lücken-/Dürre-Analyse — Misst, wie lange jede Zahl nicht erschienen ist. Identifiziert Zahlen, die im Verhältnis zu ihrem erwarteten Wiederkehrintervall statistisch überfällig sind.
• Nachbarn-Clustering — Analysiert die physische Radlayout. Erkennt, ob sich Ergebnisse um bestimmte Sektoren häufen – ein klassisches Indiz für mechanischen Bias.
• Chi-Square-Anpassungstest — Prüft, ob die beobachtete Drehverteilung signifikant von einem perfekt fairen Rad (Gleichverteilung) abweicht.
• Standardabweichungs-Score — Quantifiziert, wie weit eine Zahl oder ein Sektor über mehrere Zeitfenster vom erwarteten Mittelwert abgewichen ist.
• Trend-Momentum — Exponentielle Gewichtung mit kurzem Fenster, um aufkommende Serien zu erkennen, bevor sie sich vollständig entwickeln.
• Entropie-Analyse — Misst die Zufälligkeit der Drehsequenz. Niedrige Entropie deutet auf nicht-zufällige Muster hin, die genauer untersucht werden sollten.
• Z-Score-Ranking — Normalisiert Abweichungswerte über alle 37 oder 38 Zahlen, sodass Engines unabhängig von der Stichprobengröße direkt vergleichbar sind.
• Sektor-Bias-Erkennung — Gruppiert Zahlen in Drittel und Hälften des Rads. Erkennt einseitige Ergebnisse auf Sektorebene, bevor einzelne Zahlen analysiert werden.
• Zykluserkennung — Sucht mittels Autokorrelation nach sich wiederholenden Teilsequenzen in der Drehhistorie.
• Regression zur Mitte — Markiert Zahlen, die zuletzt stark abgewichen sind und sich möglicherweise wieder der erwarteten Frequenz annähern.
• Composite-Score — Eine gewichtete Gesamtbewertung aller anderen Engines, kalibriert auf Ihre Sitzungslänge und die Stichprobengröße des Tisches.

6 KI- und Machine-Learning-Modelle

Die Machine-Learning-Modelle laufen vollständig auf Ihrem Gerät über TensorFlow Lite. Es verlassen niemals Daten Ihr Telefon.

• XGBoost (Gradient Boosting) — Gradient-Boosting-Entscheidungsbaum-Modell. Hervorragend darin, nichtlineare Wechselwirkungen zwischen aus der Drehhistorie extrahierten Merkmalen zu finden.
• Transformer-LSTM-Hybrid — Kombiniert das sequenzielle Gedächtnis von LSTM mit dem Attention-Mechanismus von Transformers. Optimal zum Erkennen langreichweitiger Abhängigkeiten in längeren Sitzungen.
• Convolutional Neural Network (CNN) — Behandelt die Drehhistorie als 1D-Signal. Erkennt lokale Mustermotive (kurze, sich wiederholende Sequenzen) entlang der Reihe.
• Random Forest Ensemble — Mittelt Vorhersagen über Hunderte von Entscheidungsbäumen. Robust gegen Overfitting bei kleinen Stichproben.
• LSTM (Long Short-Term Memory) — Reines rekurrentes Modell. Lernt aus Ihren Sitzungsdaten, welche historischen Muster es behält und welche es verwirft.
• Ensemble-Meta-Modell — Ein Modell zweiter Ebene, trainiert auf den Ausgaben der anderen fünf. Liefert eine kalibrierte Endvorhersage, indem es lernt, welche Basismodelle bei Ihrem spezifischen Datenprofil am besten funktionieren.

Sitzungs- und Casinoverwaltung

• ✓Verfolgen Sie mehrere parallele Sitzungen an verschiedenen Tischen
• ✓Bankroll-Tracking und Netto-Gewinn/-Verlust pro Sitzung
• ✓Tischspezifische Historie mit vollständigen Drehprotokollen
• ✓Casino Finder – nahegelegene Casinos über Google Places finden
• ✓Sitzungsdaten als JSON für die eigene Analyse exportieren
• ✓Alle Daten jederzeit löschen – mit einem Tippen

Privacy by Design

Alle Drehdaten, die Sitzungshistorie und die KI-Inferenz laufen lokal auf Ihrem Gerät über eine verschlüsselte SQLite-Datenbank. Es ist kein Konto erforderlich. Es werden niemals Daten an unsere Server oder Dritte übertragen (mit Ausnahme anonymer Absturzberichte über Firebase Crashlytics, die keinerlei Dreh- oder Casino-Daten enthalten).