meteorbet88: Prediksi Togel — NeuralProphet, Kalman Smoother, DTW Cluster, Betweenness Centrality, QRF Uncertainty, & Mean-Variance + Min-Var Fallback

Banyak sistem berhenti di frekuensi mentah. Playbook ini menyatukan NeuralProphet sebagai baseline aditif yang fleksibel, Kalman smoother untuk merapikan residu dan mendeteksi shock, klaster Dynamic Time Warping (DTW) agar angka yang bentuk perjalanannya mirip duduk berdekatan, betweenness centrality pada graf ko-muncul untuk melihat angka yang jadi “jembatan” antar komunitas, Quantile Regression Forest (QRF) guna menghitung rentang ketidakpastian, serta eksekusi Mean-Variance dengan fallback Minimum-Variance saat rezim bergolak. Kerangka ini dirancang ringkas namun tajam untuk operasi harian di meteorbet88.

Standarkan angka 00–49 (leading zero), bersihkan duplikasi, dan pisahkan horizon aktif (~100 draw terakhir) dari jangkar panjang. Dua horizon ini menjaga respons cepat tanpa kehilangan penopang historis yang stabil. Semua metrik di bawah mengacu pada keduanya.

NeuralProphet memodelkan tren, musiman, dan potensi events (hari libur/jadwal unik) dengan kerangka aditif. Kita jalankan per angka pada horizon aktif, menghasilkan estimasi peluang dasar μ̃(i). Kelebihannya: adaptif pada ritme unik pasaran, namun tetap mudah diaudit. Bila event mengganggu, tambahkan fitur dummy agar model tidak “kaget”.

Ambil residu NeuralProphet → jalankan Kalman smoother untuk memisahkan noise vs perubahan level halus. Ketika varians keadaan naik, tandai rezim “gelisah”: kecilkan bobot momentum, kurangi jumlah inti, dan aktifkan fallback minimum-variance di tahap alokasi. Saat residu kembali tenang, kembalikan bobot standar secara bertahap.

Dynamic Time Warping mengukur kemiripan deret meski fase bergeser. Klasterkan 50 angka dengan DTW pada frekuensi smoothed. Pilih 1–2 angka per klaster sebagai kandidat inti agar portofolio tidak bias ke satu pola saja. Ini mencegah “kanibalisasi” antar kandidat mirip.

Bangun graf 50 node; bobot sisi = ko-muncul dengan peluruhan γ^Δt (γ≈0.95). Hitung betweenness centrality. Angka dengan betweenness tinggi berperan sebagai bridge antar komunitas—seringkali kandidat bagus karena tidak “terperangkap” di ekosistem kecil. Kombinasikan sinyal ini dengan klaster DTW agar shortlist kaya, bukan duplikasi.

Quantile Regression Forest memberi perkiraan kuantil (p10, p50, p90) untuk peluang tiap angka. Kita gunakan p50 sebagai pusat dan spread (p90−p10) sebagai ukuran ketidakpastian. Spread kecil → percaya diri; spread besar → hati-hati. Saat spread global melebar, aktifkan fallback minimum-variance (lihat §9).

Score(i)=0.38·rank(μ̃_NProphet) + 0.22·rank(−VarKalman) + 0.20·rank(DTW_cluster_strength) + 0.12·rank(betweenness) + 0.08·rank(−spread_QRF)

VarKalman rendah dan spread QRF kecil menaikkan prioritas. Kunci inti: 3–4 angka, cadangan: 1–2 angka. Bila rezim gelisah, turunkan kontribusi betweenness 0.05 agar tidak terpancing jembatan palsu.

• Band eksposur: Conservative ≤2.5%, Balanced ≤3%, Aggressive ≤3.5% (aktif hanya saat spread_QRF global kecil).
• Mean-Variance (MV): bobot ∝ Σ⁻¹μ, dengan ridge λ kecil (stabilisasi). Σ diestimasi dari hasil historis portofolio.
• Fallback Min-Var: saat VarKalman global ↑ atau spread_QRF melebar → bobot ∝ Σ⁻¹1, normalisasi ke band.
• Limit: per angka 12–26% (inti), total cadangan ≤8%.
• Circuit breaker 5%/siklus: jeda 1 siklus & turunkan band satu tingkat bila tercapai.

1. NeuralProphet → μ̃; cek event & musiman.
2. Kalman smoother pada residu → VarKalman & status rezim.
3. DTW cluster → pilih kandidat per klaster.
4. Graf ko-muncul → betweenness; gabungkan sinyal.
5. QRF → p10/p50/p90 & spread; susun Score → alokasi MV atau fallback Min-Var; terapkan guardrail & audit 3 baris.

NeuralProphet mengangkat 27/31; Kalman menunjukkan residu tenang; DTW menempatkan 31 satu klaster dengan 05/18; betweenness tinggi untuk 31. QRF spread kecil pada 27/31, sedang pada 06. Shortlist inti: 27, 31, 06, 18; cadangan: 05. Balanced 3% → 27=26%, 31=24%, 06=22%, 18=20% (05=8%). Jika VarKalman global naik, pindah ke Min-Var dan kunci inti ke 3 angka.

Audit 3 baris: (status rezim & VarKalman), (shortlist+alasan: μ̃/DTW/betweenness/spread), (hasil & keputusan band). Bila drawdown beruntun: naikkan ridge MV, kecilkan bobot betweenness, dan perlebar klaster DTW agar kandidat lebih beragam.

NeuralProphet memberi baseline yang jujur, Kalman menjaga kewaspadaan rezim, DTW mencegah duplikasi pola, betweenness mengungkap “jembatan” bernilai, QRF menakar ketidakpastian, dan skema MV↔Min-Var menerjemahkannya ke alokasi yang tenang. Jalankan playbook ini saat bermain di meteorbet88. Konten bersifat informatif; disiplin guardrail tetap nomor satu.