走势特征提取
自动识别连庄、跳台、长龙等12种形态，并量化其转移概率，让隐蔽规律浮出水面。
— 适用场景 —
从娱乐到深度策略，全面覆盖
实时桌台分析
多桌同步监测，快速切换，把握即时趋势。
历史复盘模式
回溯任意时段，重建决策点，检验策略有效性。
训练模拟器
无风险环境打磨技巧，强化资金管理能力。
智能提醒服务
自定义阈值，异动即时推送，不再错失关键节点。
自动识别连庄、跳台、长龙等12种形态，并量化其转移概率，让隐蔽规律浮出水面。
基于贝叶斯实时更新，每局后自动调整权重，降低噪音干扰，适配不同桌台风格。
当模型置信度低于阈值时，主动提示“观望”信号，帮助你规避高波动时段。
采用LSTM + 注意力机制捕捉长短期依赖，结合对手建模与纳什均衡近似，输出可解释的决策建议。每个预测均附带置信度区间，拒绝黑箱。
defpredict(history):
features = extract(history) # 12种形态
proba = lstm_attention(features)
conf = monte_carlo(proba, 2000)
return
prob, conf, risk_flag
多桌同步监测，快速切换，把握即时趋势。
回溯任意时段，重建决策点，检验策略有效性。
无风险环境打磨技巧，强化资金管理能力。
自定义阈值，异动即时推送，不再错失关键节点。
置信度偏低，建议等待下一轮
| 时段 | 样本数 | 模型胜率 | 风险指数 |
|---|---|---|---|
| 近1小时 | 132 | 71.2% | 低 |
| 近4小时 | 506 | 68.5% | 中低 |
| 近1天 | 3120 | 65.9% | 中 |
每个预测均附带置信区间（80%~99%），基于历史回测与实时波动校准，低于70%建议观望。
所有分析均在本地完成特征提取，仅上传脱敏统计参数，不保留个体对局细节。
提供“训练模拟器”与“解释卡片”，零门槛理解预测依据，逐步构建个人策略。