meteorbet88: Prediksi Togel — LightGBM Monotonic, DWT Wavelet, VAE Anomali, Dirichlet Calibration, UCB-V Explore, & Entropy Budgeting
Banyak sistem hanya menghitung frekuensi raw, lalu menembak angka yang “sedang naik”. Playbook ini merapikan alur end-to-end: LightGBM dengan monotonic constraints untuk menangkap hubungan yang stabil antar-fitur, Discrete Wavelet Transform (DWT) memisahkan sinyal tren/seasonal/noise, Variational Autoencoder (VAE) mendeteksi anomali pola ko-muncul, Dirichlet calibration memastikan probabilitas jujur, UCB-V memberi eksplorasi cerdas, dan eksekusi memakai entropy budgeting agar portofolio angka tidak “satu warna”. Framework ini pragmatis untuk operasional di meteorbet88.
1) Data hygiene & fitur inti
🔗Rapikan 00–49 (leading zero), hapus duplikasi, winsor 1–2% untuk spike ekstrem. Buat dua horizon: aktif (~100 undian) yang responsif dan jangkar panjang yang menstabilkan sinyal. Fitur dasar: rolling hit, umur sejak muncul, entropi global, sinyal pasaran, serta bobot ko-muncul dengan peluruhan γΔt. Semua di-scale robust (IQR) agar tahan terhadap lonjakan sesaat.
2) DWT wavelet: ekstrak tren dan buang noise
🔗Dengan DWT, seri tiap angka diurai menjadi komponen aproksimasi (tren) dan detail (musiman/noise) pada beberapa tingkat. Kita pakai level yang memaksimalkan signal-to-noise sebagai fitur ke model; detail berisik didelist untuk mencegah over-reaction.
3) LightGBM dengan monotonic constraints + SHAP sanity check
🔗LightGBM cepat dan akurat pada fitur tabular. Kita terapkan monotonic constraints pada beberapa fitur (mis. makin tinggi sinyal tren → tidak menurunkan skor peluang) agar prediksi lebih konsisten. Setelah training, cek feature attribution (gaya SHAP) untuk memastikan kontribusi fitur tidak “melanggar nalar”.
4) VAE anomali pada matriks ko-muncul
🔗Kita susun matriks ko-muncul angka per jendela waktu, lalu latih VAE untuk merekonstruksi pola normal. Skor reconstruction error tinggi → pola anomali (tema angka sedang “bernyanyi” tak biasa). Saat anomali terjadi, kita perketat shortlist dan turunkan eksposur: prioritas eksekusi adalah selamat dulu, baru agresif.
5) Dirichlet calibration: peluang yang jujur untuk 50 kelas
🔗Kalibrasi multiclass lebih cocok dengan pendekatan Dirichlet di atas logit LightGBM. Tujuannya menyejajarkan prediksi dengan frekuensi kejadian sehingga kurva reliabilitas mendekati garis 45°. Probabilitas p̂(i) yang jujur penting untuk alokasi yang waras.
6) UCB-V untuk eksplorasi yang terukur
🔗
Daripada hanya mengejar p̂ tertinggi, tambahkan komponen UCB-V (Upper Confidence Bound with Variance):
score_UCB(i) = p̂(i) + c·sqrt(Var(i)). Angka yang “sunyi” tapi berpotensi (varian tinggi) mendapat kesempatan masuk cadangan
tanpa merusak inti konsisten.
7) Skor gabungan & shortlist inti/cadangan
🔗Score(i)=0.42·rank(p̂_dirichlet) + 0.22·rank(tren_DWT) + 0.18·rank(score_UCB) + 0.18·rank(−anomali_VAE)
Saat VAE mengibarkan bendera merah (anomali tinggi), geser 0.06 bobot dari p̂ ke −anomali_VAE dan kunci inti hanya 3 angka. Pada rezim stabil, pakai 4 inti + 1 cadangan dari tema berbeda.
8) Entropy budgeting untuk eksekusi
🔗- Tujuan: jaga Shannon entropy portofolio di kisaran target (tidak terlalu terkonsentrasi).
- Limit: inti 12–26%/angka; cadangan total ≤8%; band eksposur 2.7–3.1%.
- Breaker: drawdown 5%/siklus → kecilkan eksposur 20% dan matikan cadangan 1 siklus.
9) Protokol 12 menit (operasional harian)
🔗- DWT → tren (fitur); LightGBM → logit → Dirichlet → p̂(i).
- VAE → skor anomali; UCB-V → skor eksplorasi; hitung Score(i).
- Susun shortlist inti/cadangan; terapkan entropy budgeting & limit.
- Audit 3 baris: (režim/anomali), (shortlist/alasan), (hasil/kepatuhan).
10) Contoh ilustratif (dummy)
🔗Tren DWT mengangkat 27/31; p̂_dirichlet kuat di 31/06; UCB-V menaikkan 05 karena varian tinggi; VAE rendah (rezim normal). Shortlist inti {27,31,06,18} dan cadangan {05}. Entropy budgeting membagi bobot ~27=24%, 31=23%, 06=22%, 18=21% (05=8%). Ketika VAE naik, turunkan cadangan dan kunci inti ke 3 angka saja.
11) Troubleshooting & tuning cepat
🔗- LightGBM overfit? Naikkan min_data_in_leaf, kecilkan max_depth, gunakan early stopping.
- DWT terlalu halus? Turunkan level; biarkan sedikit detail musiman masuk.
- VAE false positive? Tambah regularisasi & latih per-pasaran agar distribusi stabil.
- Dirichlet kurang tajam? Gabungkan dengan temperature kecil (T<1) setelah validasi silang.
Penutup
🔗LightGBM memberi mesin skor yang konsisten; DWT membersihkan noise; VAE menjaga kewaspadaan; Dirichlet mengembalikan kejujuran probabilitas; UCB-V menyediakan eksplorasi; dan entropy budgeting memastikan eksekusi tidak terlalu terkonsentrasi. Jalur ini menghadirkan shortlist bernalar dan eksekusi yang disiplin saat bermain di meteorbet88. Konten informatif; kontrol risiko tetap nomor satu.
FAQ: Kenapa bukan TFT/CatBoost lagi?
Kita variasikan model agar sinyal tidak bergantung satu keluarga; LightGBM+wavelet memberi sudut pandang berbeda.
FAQ: UCB-V tidak terlalu agresif?
Nilai c kecil (0.5–1.0) menjaga eksplorasi tetap terkendali; cadangan akan dimatikan saat anomali naik.