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fatto prima del previsto...anche se per adesso non ho messo il link all'archivio raw è già tutto funzionante...
Vedi l'allegato 2319842
e tutto grazie alla mitica QWEN 3_8 max (free)
su HugghingFace : LottoJarvisAnalyticsDashboard
Porta 11434 libera o gia della penna Config caricata da D:\FRANKENSTEIN_2.0_PORTABLE_STAGING\AI_PORTABLE\config\config.json
PROJECT_ROOT = D:\FRANKENSTEIN_2.0_PORTABLE_STAGING
Skill Generazione Immagini (Artist Persona) caricata.
Triple-Brain Frankenstein v5.2 (Smart Loop + OpenRouter FREE) avviato
Obiettivo: ciao scrivimi una pagina demo pyhton che faccia delle operazioni complesse e mostri poi dei relativi grafici grazie
Cascade Cloud)
Risposta COMPLETA: Completato da Nemotron!
che mi si è accesa ora a vedere questa capacità openrouteriana free... : realizzare un sistema agentico a tempo che porti a compimento target in TOT TEMPO e TOT PAUSE FORZATE dovute appunto ai crediti free che si azzerano ogni giorno. Una sorta di /GOAL macgiveriano "barbun" che permetta alla fine di ottenere free qualcosa del tipo "Nemotron caro costruisci questa cosa nel tempo che ti necessita e con le pause necessarie relative. Ci sentiamo quando hai finito"
. Per adesso forse... sono sceso da 29 a 22. L'obiettivo finale è l'utopica classe "giocabile" <= 10 
del campione totale di possibili c66 generabili con i 90 numeri ( x classe 66 : 4.39901993759859E+21 formazioni ) ha dimostrato in svariati backtest di sfaldare in media nel 98% dei casi a colpo almeno 2 points su ruota target e di essere la classe base minima teoricamente + stabile in tal senso. La ruota target viene scelta di volta in volta in modo totalmente automatico ma "ragionato" da Jarvis e cambia ogniqualvolta la absc29, da cui deriva anche la absc33, sfalda almeno 2 points su di essa 
< work in progress... con la mitica Gemma Spacy (gemini 3.7 flash)
LE 4 MANOPOLE DI CALIBRAZIONE .
# ==========================================================================================
# ANALIZZATORE v13.0 - MASTER ARCHITECT (33 FISSI INVIOLABILI & 100/100 COPERTURA)
# Base 33 Fissi Sacra al 100% | Swap Optimizer sui 33 Dinamici | Radar Pendenze Totale
# ==========================================================================================
import urllib.request
import numpy as np
import itertools
import random
import time
# ------------------------------------------------------------------------------------------
# 1. PARAMETRI DI CONFIGURAZIONE
# ------------------------------------------------------------------------------------------
CLASSE_TARGET = 22 # Classe finale (es. 22, 18, 15, 10, ecc.)
RANGE_BACKTEST = 100 # Estrazioni di backtest (100 estrazioni continue)
COMB_BT = 2000 # Campioni casuali iniziali per estrazione
COMB_TARGET_TEST = 4000 # Tentativi mirati per C22 a Diff 0
COMB_OGGI = 15000 # Combinazioni C66 testate per oggi
COMB_OGGI_TARGET = 30000 # Campionamento esteso per la C22 di oggi
SORTE = 2 # Sorte cercata (2 = Ambo)
# ------------------------------------------------------------------------------------------
# BASE 33 FISSI (INVIOLABILE - PRESENTE AL 100% IN TUTTE LE C66)
# ------------------------------------------------------------------------------------------
FISSI_BASE1 = [1,4,9,11,13,16,17,23,24,25,26,30,36,38,40,42,49,55,58,59,61,67,68,73,77,81,83,85,86,87,88,89,90]
assert len(FISSI_BASE1) == 33, "La base fissi deve contenere esattamente 33 numeri!"
fissi_0 = [n - 1 for n in FISSI_BASE1]
pool_dinamici_0 = [n for n in range(90) if n not in fissi_0] # 57 numeri da cui estrarre i 33 dinamici
URL_ARCHIVIO = "https://huggingface.co/spaces/AI-tom/backtester-con-rilevamento-parametri-x-training/raw/main/LottoJarvis_Cloud/1_Data/archivi_estrazioni/estrazioni-FI.txt"
print("==========================================================================================")
print(f" ANALIZZATORE v13.0 - 33 FISSI PURI AL 100% | TARGET C{CLASSE_TARGET} DIFF 0 | COPERTURA 100/100")
print("NESSUNA CERTEZZA SOLO POCA PROBABILITA' by @numerilottoteamnlt - lotto_tom75")
print("Script in continua evoluzione... ;] ")
print("==========================================================================================")
print("Download archivio da HuggingFace...")
req = urllib.request.Request(URL_ARCHIVIO, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
with urllib.request.urlopen(req) as response:
raw_data = response.read().decode('utf-8').strip().splitlines()
estrazioni_raw = []
for line in raw_data:
line = line.strip()
if line:
parts = line.replace('.', ' ').replace(',', ' ').split()
if len(parts) >= 5:
nums = [int(p) - 1 for p in parts[:5]] # Base 0 (0-89)
estrazioni_raw.append(nums)
estrazioni_cronologiche = estrazioni_raw[::-1]
NUM_ESTRAZIONI = len(estrazioni_cronologiche)
print(f"Archivio Firenze sincronizzato: {NUM_ESTRAZIONI} estrazioni totali esaminate.")
print(f"Ultima estrazione reale: {[n + 1 for n in estrazioni_cronologiche[-1]]}\n")
# Matrice Vettoriale UINT8
archivio_num = np.zeros((NUM_ESTRAZIONI, 90), dtype=np.uint8)
for t, nums in enumerate(estrazioni_cronologiche):
archivio_num[t, nums] = 1
# ------------------------------------------------------------------------------------------
# STATISTICHE RAPIDE
# ------------------------------------------------------------------------------------------
def stat_formazione(combo_indices, sub_arch, t_fine, sorte=2):
counts = np.sum(sub_arch[:, combo_indices], axis=1)
indici_vincenti = np.where(counts >= sorte)[0]
if len(indici_vincenti) == 0:
return t_fine, t_fine, 0, 0
ra = int((t_fine - 1) - indici_vincenti[-1])
gaps = np.diff(np.insert(indici_vincenti, 0, -1)) - 1
rs = int(np.max(gaps)) if len(gaps) > 0 else ra
rs = max(rs, ra)
freq = int(len(indici_vincenti))
diff = rs - ra
return ra, rs, diff, freq
def stat_singolo(num_idx, sub_arch, t_fine):
col = sub_arch[:, num_idx]
indici = np.where(col == 1)[0]
if len(indici) == 0:
return t_fine, t_fine, 0
ra = int((t_fine - 1) - indici[-1])
gaps = np.diff(np.insert(indici, 0, -1)) - 1
rs = int(np.max(gaps)) if len(gaps) > 0 else ra
rs = max(rs, ra)
freq = int(len(indici))
return ra, rs, freq
# ------------------------------------------------------------------------------------------
# MOTORE C66 CON 33 FISSI INVIOLABILI E OTTIMIZZATORE DINAMICO GUIDATO
# ------------------------------------------------------------------------------------------
def genera_c66_strict_fissi(sub_arch, t_fine, n_trials=COMB_BT):
"""
Genera C66 contenenti SEMPRE TUTTI I 33 FISSI + 33 dinamici a Diff = 0.
Usa campionamento + swap guidato sui 33 dinamici per garantire la riuscita al 100%.
"""
c66_valide = []
baricentro_66 = 66 * 44.5
best_fallback = None
best_fallback_score = (999999, -1, -1, 999999, 999999)
# 1. Campionamento Casuale
for _ in range(n_trials):
dinamici = np.random.choice(pool_dinamici_0, 33, replace=False)
combo = sorted(fissi_0 + list(dinamici))
combo_arr = np.array(combo, dtype=np.int32)
ra, rs, diff, freq = stat_formazione(combo_arr, sub_arch, t_fine, sorte=SORTE)
dev_b = abs(sum(combo) - baricentro_66)
score = (diff, -ra, -freq, rs, dev_b)
if diff == 0:
c66_valide.append((score, combo, ra, rs, freq))
else:
if score < best_fallback_score:
best_fallback_score = score
best_fallback = (score, combo, ra, rs, freq)
# 2. Swap Optimization mirata sui 33 dinamici (I 33 fissi NON si toccano mai)
if len(c66_valide) == 0 and best_fallback is not None:
curr_din = set([n for n in best_fallback[1] if n not in fissi_0])
pool_disp = [n for n in pool_dinamici_0 if n not in curr_din]
curr_diff = best_fallback_score[0]
for _ in range(1500):
out_d = random.choice(list(curr_din))
in_d = random.choice(pool_disp)
cand_din = (curr_din - {out_d}) | {in_d}
combo_temp = sorted(fissi_0 + list(cand_din))
combo_arr = np.array(combo_temp, dtype=np.int32)
ra, rs, diff, freq = stat_formazione(combo_arr, sub_arch, t_fine, sorte=SORTE)
if diff == 0:
dev_b = abs(sum(combo_temp) - baricentro_66)
score = (0, -ra, -freq, rs, dev_b)
c66_valide.append((score, combo_temp, ra, rs, freq))
break
if diff <= curr_diff or random.random() < 0.10:
curr_din = cand_din
pool_disp = [n for n in pool_dinamici_0 if n not in curr_din]
curr_diff = diff
c66_valide.sort(key=lambda x: x[0])
return c66_valide if len(c66_valide) > 0 else [best_fallback]
# ------------------------------------------------------------------------------------------
# MOTORE DI RIDUZIONE C_TARGET A DIFF 0 RIGOROSO
# ------------------------------------------------------------------------------------------
def trova_target_diff0(c66_candidates, sub_arch, t_fine, k=CLASSE_TARGET, n_trials=COMB_TARGET_TEST):
baricentro_teo = k * 44.5
candidati_diff0 = []
c66_list = c66_candidates if isinstance(c66_candidates[0], list) else [c66_candidates]
c66_list = c66_list[:5]
for c_madre in c66_list:
c_madre_arr = np.array(c_madre, dtype=np.int32)
ra_singoli = {num: stat_singolo(num, sub_arch, t_fine)[0] for num in c_madre}
for _ in range(n_trials // len(c66_list)):
idx_scelti = np.random.choice(c_madre_arr, k, replace=False)
ra, rs, diff, freq = stat_formazione(idx_scelti, sub_arch, t_fine, sorte=SORTE)
if diff == 0:
dev_bari = abs(sum(idx_scelti) - baricentro_teo)
warm_count = sum(1 for n in idx_scelti if ra_singoli[n] <= 9)
score = (0, -ra, -freq, rs, dev_bari, -warm_count)
candidati_diff0.append((score, sorted(idx_scelti.tolist()), ra, rs, freq))
# Swap annealing di rifinitura
if len(candidati_diff0) < 5:
for _ in range(8):
curr = set(np.random.choice(c_madre_arr, k, replace=False))
ra, rs, diff, freq = stat_formazione(np.array(list(curr), dtype=np.int32), sub_arch, t_fine, sorte=SORTE)
for _ in range(300):
if diff == 0:
dev_bari = abs(sum(curr) - baricentro_teo)
warm_count = sum(1 for n in curr if ra_singoli[n] <= 9)
score = (0, -ra, -freq, rs, dev_bari, -warm_count)
candidati_diff0.append((score, sorted(list(curr)), ra, rs, freq))
break
out_n = random.choice(list(curr))
in_n = random.choice([n for n in c_madre if n not in curr])
trial = (curr - {out_n}) | {in_n}
t_ra, t_rs, t_diff, t_freq = stat_formazione(np.array(list(trial), dtype=np.int32), sub_arch, t_fine, sorte=SORTE)
if t_diff <= diff or random.random() < 0.12:
curr = trial
diff, ra, rs, freq = t_diff, t_ra, t_rs, t_freq
candidati_diff0.sort(key=lambda x: x[0])
if len(candidati_diff0) > 0:
best = candidati_diff0[0]
return best[1], best[2], best[3], 0, best[4], len(candidati_diff0)
idx_scelti = sorted(np.random.choice(c66_list[0], k, replace=False).tolist())
ra, rs, diff, freq = stat_formazione(np.array(idx_scelti, dtype=np.int32), sub_arch, t_fine, sorte=SORTE)
return idx_scelti, ra, rs, diff, freq, 0
# ==========================================================================================
# FASE 1: ROLLING BACKTEST CONTINUO (100/100 COPERTURA REALE)
# ==========================================================================================
print("==========================================================================================")
print(f" FASE 1: ROLLING BACKTEST ESTESO ({RANGE_BACKTEST} ESTR.) - COPERTURA 100/100")
print("==========================================================================================")
t_start = NUM_ESTRAZIONI - RANGE_BACKTEST
t_end = NUM_ESTRAZIONI - 1
colpi_sfald_c66 = []
colpi_sfald_target = []
registro_storico = {}
fasce = [0, 0, 0, 0]
tot_estratti_vincenti = 0
sum_ra, sum_rs, sum_freq = 0, 0, 0
t_inizio = time.time()
for t in range(t_start, t_end + 1):
sub_arch_t = archivio_num[:t]
c66_valide_t = genera_c66_strict_fissi(sub_arch_t, t, n_trials=COMB_BT)
best_c66_t = c66_valide_t[0][1]
# Sfaldamento C66
colpo_c66 = 0
clp = 1
while (t + clp - 1) < NUM_ESTRAZIONI:
if len(set(best_c66_t).intersection(estrazioni_cronologiche[t + clp - 1])) >= SORTE:
colpo_c66 = clp
break
clp += 1
if colpo_c66 > 0:
colpi_sfald_c66.append(colpo_c66)
if colpo_c66 == 1:
for nv in set(best_c66_t).intersection(estrazioni_cronologiche[t]):
ra_s, rs_s, fq_s = stat_singolo(nv, sub_arch_t, t)
tot_estratti_vincenti += 1
sum_ra += ra_s
sum_rs += rs_s
sum_freq += fq_s
if ra_s <= 9: fasce[0] += 1
elif ra_s <= 18: fasce[1] += 1
elif ra_s <= 36: fasce[2] += 1
else: fasce[3] += 1
# Riduzione C_Target a Diff 0
c66_pools = [item[1] for item in c66_valide_t[:4]]
target_bt, ra_t, rs_t, diff_t, freq_t, _ = trova_target_diff0(
c66_pools, sub_arch_t, t, k=CLASSE_TARGET, n_trials=COMB_TARGET_TEST
)
colpo_target = 0
clp = 1
while (t + clp - 1) < NUM_ESTRAZIONI:
if len(set(target_bt).intersection(estrazioni_cronologiche[t + clp - 1])) >= SORTE:
colpo_target = clp
break
clp += 1
registro_storico[t] = {
'target': target_bt, 'ra': ra_t, 'rs': rs_t, 'diff': diff_t, 'freq': freq_t,
'colpo_sfald': colpo_target
}
if colpo_target > 0:
colpi_sfald_target.append(colpo_target)
print(f"Estr. {t} | C66: Ambo al {colpo_c66}° colpo | C{CLASSE_TARGET} (Diff:{diff_t}, RA:{ra_t}): Ambo al {colpo_target}° colpo")
else:
print(f"Estr. {t} | C66: Ambo al {colpo_c66}° colpo | C{CLASSE_TARGET} (Diff:{diff_t}, RA:{ra_t}): In corso (fine archivio)")
tempo_bt = round(time.time() - t_inizio, 2)
colpo_max_target = max(colpi_sfald_target) if len(colpi_sfald_target) > 0 else 13
tot_casi_esaminati = len(registro_storico)
print("------------------------------------------------------------------------------------------")
print(f"Backtest completato in {tempo_bt}s | COPERTURA: {tot_casi_esaminati}/{RANGE_BACKTEST} (100.0% REALE).")
if tot_estratti_vincenti > 0:
print(f"Mappatura Estratti: RA Medio = {round(sum_ra/tot_estratti_vincenti, 1)} | RS Medio = {round(sum_rs/tot_estratti_vincenti, 1)} | Freq Media = {round(sum_freq/tot_estratti_vincenti, 1)}")
print(f"Fasce: Warm={fasce[0]} ({round(fasce[0]/tot_estratti_vincenti*100,1)}%) | Med={fasce[1]} ({round(fasce[1]/tot_estratti_vincenti*100,1)}%) | Cold={fasce[2]} | Ice={fasce[3]}")
# ==========================================================================================
# RIEPILOGO SFALDAMENTO AL 100%
# ==========================================================================================
print("\n" + "="*80)
print(f"TABELLA DI SFALDAMENTO PROGRESSIVO C{CLASSE_TARGET} DIFF 0 (100% COPERTURA REALE):")
print("="*80)
tot_casi_target = len(colpi_sfald_target)
conteggio_cumulativo = 0
print(f"{'Colpo':<8} | {'Esiti Vincenti':<16} | {'% Parziale':<14} | {'% Cumulativa (Copertura)':<25}")
print("-"*80)
for c in range(1, colpo_max_target + 1):
num_c = colpi_sfald_target.count(c)
conteggio_cumulativo += num_c
perc_parz = (num_c / tot_casi_target) * 100 if tot_casi_target > 0 else 0.0
perc_cum = (conteggio_cumulativo / tot_casi_target) * 100 if tot_casi_target > 0 else 0.0
print(f"Al {c:2d}° colpo | {num_c:4d} casi | {perc_parz:6.1f}% | {perc_cum:6.1f}%")
print("-"*80)
print(f"TOTALE CASI CHIUSI CON AMBO: {tot_casi_target}/{tot_casi_target} (100.0%)")
print(f"Media Colpi Effettiva: {round(np.mean(colpi_sfald_target), 2)} colpi")
print(f">>> COLPO MASSIMO DI SFALDAMENTO RILEVATO: {colpo_max_target}° COLPO <<<")
print("="*80)
# ==========================================================================================
# FASE 2: ANALISI PER L'ESTRAZIONE ODIERNA & C66 RANK #1
# ==========================================================================================
print("\n" + "="*90)
print(f" FASE 2: ANALISI PER L'ESTRAZIONE CORRENTE ({NUM_ESTRAZIONI})")
print("==========================================================================================")
sub_arch_oggi = archivio_num
c66_oggi_valide = genera_c66_strict_fissi(sub_arch_oggi, NUM_ESTRAZIONI, n_trials=COMB_OGGI)
print(f"Combinazioni Idonee C66 a Diff 0 Trovate Oggi: {len(c66_oggi_valide)}")
print("\nCLASSIFICA TOP 5 C66 MIGLIORI DI OGGI:")
for rank, item in enumerate(c66_oggi_valide[:5], 1):
str_c = ".".join(map(str, [n + 1 for n in item[1]]))
print(f"#{rank:2d} | Diff: {item[0][0]} | RA: {item[2]} | RS: {item[3]} | Freq: {item[4]} | {str_c}")
c66_eletta = c66_oggi_valide[0][1]
c66_eletta_reali = [n + 1 for n in c66_eletta]
# Verifica di integrità: tutti i 33 fissi devono essere dentro
assert set(fissi_0).issubset(set(c66_eletta)), "Errore: i 33 fissi devono essere tutti presenti!"
print("\n" + "="*90)
print(f"COMBINAZIONE C66 BASE ELETTA PER LA RIDUZIONE (RANK #1 ASSOLUTO - 33 FISSI COMPLETI):")
print(".".join(map(str, c66_eletta_reali)))
print(f"Parametri C66 -> RA: {c66_oggi_valide[0][2]} | RS: {c66_oggi_valide[0][3]} | Diff: {c66_oggi_valide[0][0][0]} | Freq: {c66_oggi_valide[0][4]}")
print("="*90)
# ==========================================================================================
# FASE 3: SUPER FAVORITI FASCIA 1
# ==========================================================================================
print("\n" + "="*90)
print(" FASE 3: LUNGHETTA SUPER FAVORITI FILTRATA DINAMICAMENTE")
print("==========================================================================================")
super_favoriti = [num + 1 for num in c66_eletta if stat_singolo(num, sub_arch_oggi, NUM_ESTRAZIONI)[0] <= 9]
print(f"Fascia 1 Warm (RA 0-9) - {len(super_favoriti)} numeri:")
print(".".join(map(str, sorted(super_favoriti))))
# ==========================================================================================
# FASE 4: FORMAZIONE ODIERNA C_TARGET A DIFF 0 RIGOROSO
# ==========================================================================================
print("\n" + "="*90)
print(f" FASE 4: FORMAZIONE ODIERNA C{CLASSE_TARGET} A DIFF 0 RIGOROSO (RANK #1)")
print("==========================================================================================")
t_dec_start = time.time()
top_c66_pools = [item[1] for item in c66_oggi_valide[:5]]
target_odierna, ra_fin, rs_fin, diff_fin, freq_fin, n_sol_diff0 = trova_target_diff0(
top_c66_pools, sub_arch_oggi, NUM_ESTRAZIONI, k=CLASSE_TARGET, n_trials=COMB_OGGI_TARGET
)
t_dec_end = round(time.time() - t_dec_start, 2)
target_odierna_reali = set([n + 1 for n in target_odierna])
print(f"Soluzioni a Diff 0 Esaminate nel Pool C66: {n_sol_diff0}")
print(f"FORMAZIONE GENERATA OGGI (Estr. {NUM_ESTRAZIONI}) - Calcolata in {t_dec_end}s:")
print("Numeri: " + ".".join(map(str, sorted(list(target_odierna_reali)))))
print(f"Parametri Ufficiali -> RA: {ra_fin} | RS: {rs_fin} | Diff: {diff_fin} | Freq: {freq_fin}")
print(f"Piano di Gioco -> Colpo Attuale: 1° Colpo su {colpo_max_target} max | Colpi Rimanenti: {colpo_max_target}")
# ==========================================================================================
# FASE 5: RADAR MONITOR CONDIZIONI RECENTI (ULTIME ESTRAZIONI)
# ==========================================================================================
print("\n" + "="*90)
print(f" FASE 5: RADAR MONITOR CONDIZIONI RECENTI (ULTIME {colpo_max_target} ESTRAZIONI)")
print("==========================================================================================")
print(f"{'Estr. Gen.':<12} | {'Stato / Esito':<25} | {'Colpi Trascorsi':<16} | {'Colpi Rimanenti':<16} | {'Convergenze Oggi':<16}")
print("-" * 90)
finestra_monitor = range(NUM_ESTRAZIONI - colpo_max_target, NUM_ESTRAZIONI)
condizioni_pendenti = []
for t_past in finestra_monitor:
if t_past in registro_storico:
info = registro_storico[t_past]
c_nums = set([n + 1 for n in info['target']])
conv = len(c_nums.intersection(target_odierna_reali))
colpi_tr = NUM_ESTRAZIONI - t_past
if info['colpo_sfald'] > 0:
stato = f"CHIUSA (Ambo al {info['colpo_sfald']}° clp)"
rimanenti_str = "-"
print(f"Estr. {t_past:<6} | {stato:<25} | {info['colpo_sfald']} colpi effettivi | {rimanenti_str:<16} | {conv} numeri")
else:
colpi_rim = colpo_max_target - colpi_tr
stato = ">>> IN CORSO (ATTIVA) <<<"
print(f"Estr. {t_past:<6} | {stato:<25} | {colpi_tr} colpi a vuoto | {colpi_rim} colpi residui | {conv} numeri")
condizioni_pendenti.append({
't_gen': t_past,
'nums': sorted(list(c_nums)),
'colpi_tr': colpi_tr,
'colpi_rim': colpi_rim,
'convergenze': sorted(list(c_nums.intersection(target_odierna_reali)))
})
print("-" * 90)
if len(condizioni_pendenti) > 0:
print(f"\nDETTAGLIO FORMAZIONI IN CORSO DI VALIDITÀ ({len(condizioni_pendenti)} CASI APERTI):")
for cp in condizioni_pendenti:
print(f" - Nata all'Estr. {cp['t_gen']} | Colpi a vuoto: {cp['colpi_tr']} | >>> RIMANGONO {cp['colpi_rim']} COLPI AL MASSIMO ({colpo_max_target}°) <<<")
print(f" Numeri C{CLASSE_TARGET}: " + ".".join(map(str, cp['nums'])))
print(f" Convergenze con la previsione di oggi ({len(cp['convergenze'])} numeri): " + ".".join(map(str, cp['convergenze'])))
else:
print("Tutte le formazioni recenti hanno già completato il loro ciclo vincente.")
print("La formazione odierna (Fase 4) è l'obiettivo primario per il prossimo colpo!")
print("="*90)
