meteorbet88: Prediksi Togel — Temporal Fusion Transformer, Copula Dependence, NMF Ko-Muncul, Beta Calibration, Thompson Sampling, & Risk Parity
Banyak playbook memotret angka secara terpisah; padahal ketergantungan antar angka bisa menipu bila diabaikan. Framework hari ini menyatukan Temporal Fusion Transformer (TFT) untuk deret waktu multi-fitur, copula untuk ketergantungan antar angka, Non-negative Matrix Factorization (NMF) sebagai peta tema ko-muncul, beta calibration agar probabilitas jujur, Thompson Sampling untuk eksplorasi-eksploitasi, serta eksekusi risk-parity supaya paparan stabil. Semua dirancang pragmatis untuk permainan di meteorbet88.
1) Higienisasi & horizon ganda
🔗Rapikan 00–49 (leading zero), de-dup, winsor 1–2%. Bagi horizon aktif (~100 undian) dan jangkar panjang. Fitur pokok: rolling hit, umur sejak kemunculan, entropi global, indikator pasaran, dan bobot ko-muncul peluruhan γΔt. Skala robust (IQR) untuk tahan spike.
2) Temporal Fusion Transformer: proyeksi peluang bersyarat konteks
🔗TFT memadukan attention & gating untuk menyaring sinyal berguna dari fitur statis (identitas angka), known future (kalender/pasaran), dan observed history (hit/entropi). Kita latih sebagai probability forecaster per angka di jendela aktif. Output awal: skor sTFT(i) yang mencerminkan peluang bersyarat konteks, sebelum dikalibrasi.
3) NMF pada matriks ko-muncul: tema angka yang “nyanyi bareng”
🔗Susun matriks ko-muncul beraturan waktu, lalu faktorkan menjadi W⋅H dengan NMF. Komponen menghasilkan “tema angka”—misalnya tema {31,05,18}—yang sering mengalir bersama. Skor tema dipakai untuk menambah/kurangi bobot kandidat sehingga shortlist tidak saling mengkanibal.
4) Copula dependence: peluang gabungan yang waras
🔗Sering kali dua angka tampak kuat sendiri-sendiri tetapi korelasinya membuat portofolio rapuh. Kita bangun copula (mis. Gaussian/Clayton) dari peringkat peluang untuk mengestimasi ketergantungan. Ketika dependensi tinggi, batasi bobot bersamaan; ketika komplementer, beri ruang untuk diversifikasi.
5) Beta calibration: dari skor ke p̂(i) yang jujur
🔗Alih-alih isotonic, gunakan beta calibration (logit transform dengan bentuk fleksibel) untuk memetakan sTFT→p̂(i). Hasilnya lebih halus di rentang peluang kecil—areal tempat keputusan sering terjadi. Cek reliability plot; targetkan garis 45°.
6) Skor gabungan & shortlist inti/cadangan
🔗Score(i)=0.46·rank(s_TFT) + 0.24·rank(theme_NMF) + 0.18·rank(−dependensi_copula) + 0.12·rank(stability_window)
stability_window menilai lebar pita ketidakpastian TFT; ketika melebar, naikkan penalti dependensi. Kunci 3–4 angka inti; cadangan 1–2 dari tema berbeda menurut NMF agar portofolio tidak satu “warna”.
7) Thompson Sampling: eksplorasi yang terukur
🔗Sampel p̃(i) dari posterior beta-calibrated, lalu pilih angka dengan upper tail tertinggi untuk mengisi slot cadangan. Teknik ini memberi kesempatan angka “sunyi” yang valid, tanpa merusak inti yang konsisten.
8) Eksekusi: risk-parity di atas kopula
🔗- Target: setel bobot w agar kontribusi risiko marjinal (berdasar kovarians dari copula) mendekati sama.
- Limit: inti 12–26%/angka; cadangan total ≤8%; band eksposur 2.7–3.1% tergantung lebar pita TFT.
- Circuit breaker: drawdown 5%/siklus → jeda 1 siklus dan kecilkan fraksi 20% sementara.
9) Protokol 12 menit (operasional harian)
🔗- TFT → sTFT(i); NMF → tema & kekuatan.
- Copula → matriks ketergantungan; BetaCal → p̂(i).
- Score → shortlist inti/cadangan; Thompson → eksplorasi.
- Risk-parity → alokasi; terapkan guardrail.
10) Contoh ilustratif (dummy)
🔗TFT mengangkat 27/31; NMF menyorot tema (31,05,18); copula menunjukkan 27 dan 31 cukup terkait namun 06 relatif komplementer. BetaCal menghasilkan p̂ stabil; shortlist inti {27,31,06,18}; cadangan {05}. Risk-parity menempatkan bobot ~27=24%, 31=23%, 06=22%, 18=21% (05=8%). Saat pita TFT melebar, turunkan band eksposur 0.4% dan matikan cadangan sementara.
11) Troubleshooting & tuning cepat
🔗- TFT belajar lambat? Kurangi window, pakai dropout, dan early stopping pada loss probabilitas.
- Copula “terlalu lengket”? Coba keluarga copula berbeda (Clayton/Gumbel) dan lakukan pseudo-obs rank transform yang bersih.
- NMF tidak stabil? Tambah regularisasi dan tetapkan jumlah komponen berdasarkan elbow sederhana.
- Kalibrasi melenceng? BetaCal per-rezim (tenang vs bising) sering memperbaiki kurva.
Penutup
🔗TFT menangkap pola waktu, NMF membingkai tema, copula mengelola ketergantungan, beta calibration menyejajarkan skor dengan kenyataan, Thompson memberi ruang eksplorasi, dan risk-parity menjaga portofolio stabil. Jalur ini membentuk shortlist bernalar dan eksekusi yang terkendali saat bermain di meteorbet88. Konten informatif; bankroll & jeda tetap prioritas utama.
FAQ: Kenapa bukan PageRank lagi?
Kita pakai NMF agar komponen tema ko-muncul lebih interpretabel pada horizon aktif.
FAQ: Risk-parity vs Kelly?
Risk-parity menstabilkan kontribusi risiko; cocok saat ketergantungan antarkandidat tinggi.