问28预测经验：组合预测的账本，命中次数不等于收益

命中次数好看，不代表账好看，成本和期数要一起记。

很多人第一次接触28预测经验，会以为里面藏着某种能算准下一期的公式。实际拆开看，常见做法只有三步：统计最近50到100期的和值频率，计算每个和值距离上次出现的遗漏期数，再按区间给一个权重。算法把这些步骤固定下来，模型负责输出概率排序。步骤本身不神秘，难的是每一步的口径都经得起复算。

方法第一步：先定口径

把算法步骤拆开，通常是四步：清洗记录、统计频率、计算遗漏、按区间加权。每一步都要留下中间结果，否则出了问题无法定位。28预测经验的方法页把四步分开写，是为了让读者能逐步复核。模型接在第四步之后，读取加权后的特征并输出概率。算法保证可复现，模型保证可比较，两者缺一不可。

方法的第一步不是算，而是定口径：样本取多长、分桶边界放哪、遗漏从哪一期开始算、回测怎么切训练段和验证段。这些参数一旦写死，中途就不应该因为结果好坏而更换。28预测经验里的算法之所以要固定窗口，是为了让前后两期可比；模型之所以要固定特征，是为了让回测记录能复现。口径清楚，方法才站得住。

样本窗口怎么切

最近100期的统计结果是：均值12.6、中位数12、标准差5.1、偏度0.25。从分桶看，中间段最厚，两端逐渐变薄，这是三个均匀数字相加的典型形态。算法在这一步只做计数和比例，模型在这一步只读取分布参数。样本量100期不算大，比例会随窗口移动，所以页面把窗口和更新时间一起标出来。

把最近100期摊开，和值的重心落在12.6附近，中位数12，标准差5.1，偏度0.25。均值和中位数接近，说明样本没有被极端值明显拉偏；标准差描述波动，数值越大，和值离开重心的幅度越明显。最近一期是第3501185期，和值落在分布的主体区间内。这些数字只描述过去这段样本，不构成对下一期的承诺。

算法步骤拆开看

回测记录是检验算法与模型的唯一凭据。一条完整记录至少要包含期号、窗口、参数、模型输出、实际结果和是否命中。28预测经验页面展示的准确率三卡，分别对应总体命中、趋势方向和精确值命中，按历史回测口径统计。模型在训练段定参数，在验证段只验收，不调参，这样得到的数字才有参考价值。

单看一个模型，很容易被某段样本的成绩误导。28预测经验的做法是把多个模型放在一起：时间序列模型看趋势，马尔可夫链模型看状态转移，神经网络模型看非线性组合，蒙特卡洛模型看随机模拟，回归模型看变量关系。每个模型输出一组概率，再按权重合成。权重不是拍脑袋，而是用样本外数据验收后确定。

哪些操作容易过拟合

第一个常见误读，是把描述当预测。均值、中位数、标准差描述的是过去，概率排序描述的也是过去样本下的相对可能性，两者都不是承诺。第二个误读，是把遗漏当倒计时。第三个误读，是把短期连中当成模型突然开窍。28预测经验把这三件事分开写，是为了让读者在看到一个漂亮数字时，先问它是哪一类。

很多说法听着合理，是因为只展示了成功的一半。比如“冷号该回补”，只提连续未出的期数，不提每一期仍然独立；“热号会延续”，只提最近中过几次，不提样本窗口有多短。28预测经验里的算法可以把这些说法量化，模型可以把它们做成特征，但量化之后往往会发现，效果没有传说中那么稳定。

常见问题

把28预测经验当成一套可复核的记录方法，比把它当成预测神器更有用。样本、口径、算法、模型，四样东西都写清楚，结论才有讨论的基础。页面展示的数字会随样本更新，读法不变：先看口径，再看分布，最后看概率。

模型不是越多越好。模型池里的每个模型都有自己的假设，时间序列模型假设趋势可延续，马尔可夫链模型假设状态转移稳定，神经网络模型假设特征之间存在非线性关系。把这些模型放在一起，先看它们的输出是否互补，再谈权重。权重定好以后，还要用样本外数据验收，否则融合只是把同一种偏差平均一遍。

概率描述的是可能性，不是结果；样本量越小，概率的波动越明显。

把概率和样本量一起报，是避免误读的最简单办法。

术语一致性比术语数量更重要。同一篇文章里，概率、频率、比例应该各有明确所指；算法、模型、参数也不应该混着用。读者不需要记住所有术语，但需要知道每个数字是怎么算出来的。

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