最初に作ったミニトロのプログラムは当選した番号は直前10回の間に何度当選しているかを頻度で解析するものでした。
頻度0がコールドナンバーでそれ以外がホットナンバーと同じになるのでゲイル理論と少し似ていますがその割合まではわかりませんでした。

ゲイル理論の本を読んで私はゲイル理論を元にプログラムを作り変えました。
そのほうが良いと考えたのです!
ゲイル理論はかなり前に発表されましたが、当選者が続出して話題になりました。
この理論は今も通用します。
ゲイル理論ではよく当選するホットナンバーと当選しないコールドナンバーとに分類しています。
ホットナンバーは直前10回以内に当選したことがある番号です。コールドナンバーは逆に当選していない番号のことを指します。
これまでの当選結果からミニロト5つの番号のホットナンバーの割合はこのようになっています。
ホットナンバー の数 | 過去からの 統計 | 割合 |
5 | 468 | 39.50% |
4 | 475 | 40.10% |
3 | 197 | 16.60% |
2 | 40 | 3.40% |
1 | 4 | 0.30% |

ホットナンバーが5と4で80%ほど占めてますね!

そのとおり!ホットナンバーが攻略のカギとなるのだよ!私のプログラムもそれを中心に考えてある!
ミニロトの理論上の当選確率はこのとおりです。

自作ツールでミニロトを予想
このツールで解析するのは以下の通り。素早く簡単に解析できるようにエクセルのVBAで作りました。
これを手動で集計すると膨大な時間と手間がかかるでしょう。
- ホットナンバーとコールドナンバーを解析
- 外れ計
- 奇数・偶数の差を解析
- 中央値より大小の差を解析
- 当選番号の合計
- 外れ間隔を解析
これが私の作ったツールの一画面です。
表の数字は外れ間隔の数、表右の5や4の番号はホットナンバーの個数、その右隣は外れ計、奇数・偶数の差、中央値より大小の差、当選番号の合計の順に並んでいます。

ホットナンバーとコールドナンバー
右上の番号は解析したホットナンバーとコールドナンバーです。(下図)
赤文字がコールドナンバーでそれ以外はホットナンバーです。なお緑はその時の当選番号です。

予想はホットナンバーから4~5つ選ぶのが基本です。
しかしホットナンバーが多すぎて予想する意味がありません。
そのためいろんなゲイル理論を駆使して予想します。
外れ計設定
外れ計はホットナンバーの個数により範囲が決まってきます。
ホットナンバーの個数 | 回数 | 外れ計の範囲 | 外れ計の平均 |
5 | 458 | 2~33 | 16 |
4 | 476 | 3~67 | 28 |
3 | 197 | 23~74 | 39 |
2 | 40 | 36~93 | 53 |
1 | 4 | 53~67 | 59 |
そのため外れ計の範囲を選択してミニロトの番号を選ぶようにしました。
下の外れ計の空欄に数字を入れ範囲を指定するとその範囲になるように番号を選ぶようになっています。

偶奇数(奇数・偶数の差)
黄色い蛍光部分が偶奇数の列でこの図の場合は偶と奇が入り交ざっていますが、時には数十回も同じ奇や偶が並ぶことがあります。そんな時は次も同じ奇や偶がくると予想します。

右横の空欄には数字を入れて奇5とか偶7のように数字で範囲を指定できます。その範囲になるように番号を選んで予想します。数字が小さくなっていくと偶数奇数が反転する可能性が高いです。
大小(中央値より大か小の差)
ミニロトの31個の番号の中央値は16です。これより大きいか小さいかを偶奇数と同じ理屈で解析したのが大小です。こちらも大が続いたり小が続いたりしますが、偶奇数ほどの偏りはないようです。こちらも数字が小さくなっていくと反転する可能性が高いです。
当選番号の合計
当選番号の合計で範囲を絞って予想します。ミニロトの当選番号の最大値は31・30・29・28・27の合計145で最小値は1・2・3・4・5の合計15です。
その中間値が80で、統計学ではこの中間点が最も多くなり、中間から離れるほど急激に少なくなります。80±いくつで設定するとその範囲の番号を選択します。

このようにミニロトをゲイル理論に基づいて予想する時は
①ホットナンバーの数
②外れ計
③偶奇数
④大小
⑤数合計
の5つ設定することができます。
特に重要なのは①ホットナンバーの個数を予想することでここが違うと当選数に大きな差が出ます。
自作ツール「ミニロトゲイル」の使い方
フォームの青い「解析」ボタンを押すとミニロト第1回目から今日までのデータをWEBからCSV形式で取得して図1のよう解析されます。
予想ボタンを押すとホットナンバーの選択数に応じてランダムにホットナンバーを選択します。ホットナンバーが5以外の場合はコールドナンバーも差数選ばれます。
外れ計、偶奇数、大小、総合計
外れ計はホットナンバーの数を入力するとその番号に応じた平均値が現れます。あとは右の空欄に範囲を指定する数字を入れればその範囲になるように番号を選びます。
偶奇数は範囲を指定することができます。その範囲に入るように予想番号を選びます。偶奇数の詳細については前回のミニロトをゲイル理論で解析を参照してください。

大小、総合計も同様に番号がそうなるようにランダムに選びます。
シュミレーションの仕方
では実際にシュミレーションをするために過去のデータを少々いじります。
CSVデータから1165回以下のデータを1列横にずらすだけで、ずらしたデータは読み込みません。
(そういうプログラムになっています)

データ解析数は200にして解析ボタンを押した結果がこちらです。

外れ計、偶奇数、大小、数合計を自分で予想して変更します。予想枚数50枚で予想ボタンをポチっとな!
このように予想できました。1165回の当選番号も読み込んでいます。

「結果確認」ボタンを押すと当否の確認が瞬時にできます。
今回は4等が2枚当選していました。予想→結果確認を交互に押すことで何度もシュミレーションできます。

何度かシュミレーションをした動画をYOU TUBEにアップしています。
自作ツールのシュミレーション結果はまずますです。ホットナンバーは5を選択するほうが確率があがります。しかし、5か4かは流れから予想するしかありません。
予想の目安はここ!赤枠はホットナンバーの平均です。上段の「4.1」が全平均値で下段の「4.4」が直前10回の平均値です。直前10回の平均値が全平均値より高いのでこれから下がる傾向にあると予想できます。

最初に作った自作ツールと比較して
このブログの初刊に載せたミニロト自作ツールは当選番号の頻度の偏りを解析したものでしたが、一部ゲイル理論のホットナンバーとよく似た構想でした。

「ミニロト解析初号」と名付けていましたね。なんかは恥ずかしいです!
しかし、私の考えもそこまでで予想してもランダム予想とほぼ成績はわかりませんでした。
しかし、このゲイル理論を基に作ったツールは明らかに違います。ホットナンバーの個数さえ当てればランダムに予想するよりも成績は確実に上です。何度シミュレーションをしてもランダム予想よりも上でした。
難しいのはホットナンバー個数の予想ですが、まだそこまでわからないのが実情です。
まとめ
30回のシュミレーションを行った結果がこの表です。1161回は5個すべてホットナンバーのみでしたのでこの成績でしたが、ホットナンバーの数を間違えるとこんな成績にはなりません。

完全に31個をランダムに選んだのが一番上の結果です。
2行目のゲイル理論ホットナンバーのみの場合は少し成績が良いです。外れ計や偶奇数、大小を入れて予想すると更に成績が良くなっています。
すべてを取り入れた一番下段の成績は特に段違いに良い結果でした。
いろいろシュミレーションを続けていると何度か1等も出ました。
設定が一番良いのは今の段階ではよくわかりません。シュミレーションを重ねるうちに最も良い案が出るかもしれません。

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