人工智能到底能不能预测彩票

随着openAI的发布，人工智能可谓是目前最火的风口之一，那么有一个有趣的问题又被抛了出来，随着AI的发展，算力的增加，人工智能到底能不能预测彩票呢？

首先我们分析目前最火的大模型，虽然各个大模型公司发布出来都是说多少多少亿的参数，那我相信对于他的AIGC来说是很有帮助的，但也只是说对他通用推理的一个功能有帮助，毕竟语言是千变万化的嘛，他再多的参数也不够多说实话，那么我们让大模型去推理彩票可以吗？我认为可行性不大，大模型虽然够大但也只是通用，各方面都会一点吧可能，对已有知识的总结归纳并简单推断，可能大模型比任何一位老师都厉害。但是你要说让它细分到某一个领域，比如彩票预测，其实并不是最好的选择。或者说大模型根本就胜任不了这个任务。再说了很多大模型公司基本都杜绝了预测彩票的功能，可能你需要钻它的漏洞，去诱导它给你一些买彩票的建议，需要绕很大的弯子的。

那么预测彩票需要具备哪些要素呢？我认为有2点：

1.专有数据。根据你想要预测的菜种，收集整理尽可能多的数据出来。毕竟大数据的时代，数据越多越好，不然即时AI学习了数据规律，也是不全面的规律，也就是说在预测过程中不够稳定。

2.专有模型。预测彩票必须是根据专有数据训练出的模型，然后在加载训练好的模型去预测，才是最好的方式。彩票本质上是时间序列，你看它都是固定开奖时间嘛，你像国内的体彩福彩3D啊这类的，都是每天都有开奖时间。还有些比如国外的乐透彩票，台湾乐透，加拿大快乐8，很多都是间隔3.5分钟啊或者5分钟，或者1天的开奖时间都有。所以模型我们肯定是要采用擅长时间序列预测的模型，比如LSTM。我觉得最开始入门就是要用这个。

以前也搜了很多关于ai预测彩票的文章，但是很多人得出的结论是ai预测不了彩票，并且即时能搜到文章，但是也很难找到能用的代码供参考的。只能自己去慢慢摸索了，经过一段时间的探索并结合付费定制的一些代码，训练出了一些模型。我认为彩票是可以预测的，但是你要说把把都能预测中，那也不现实对吧。所以ai预测结合科学合理的资金管控，还是可以稳定盈利的。当然能搞出稳定的模型本身就是 一项比较艰巨的任务。好的模型是一切的基础，有了模型才能按照彩票的时序序列去更新数据并单步预测下一期是多少。

下面我贴出部分数据处理的代码，是项目中的一部分，算是开头的一篇文章代码吧。后续还会更新更多的相关知识。

# 先将数据集分成训练集和测试集
train_Standard = data_origin.iloc[:1000000, :]  # （145,23）,前60行
test_Standard = data_origin.iloc[1000000:, :]  # （38,23），后边
print(test_Standard.shape)
# 再转换为监督学习问题
n_in = 10
n_out = 1
train_Standard_supervise = series_to_supervise(train_Standard, n_in, n_out)  # (144,46)
test_Standard_supervise = series_to_supervise(test_Standard, n_in, n_out)  # (37,46)
print('test_Standard_supervise')
print(train_Standard_supervise)
print(test_Standard_supervise)
# 将训练集和测试集分别分成输入和输出变量。最后，将输入（X）重构为 LSTM 预期的 3D 格式，即 [样本，时间步，特征]
# split into input and output
train_Standard_supervise = train_Standard_supervise.values
test_Standard_supervise = test_Standard_supervise.values
train_X, train_y = train_Standard_supervise[:, :100], train_Standard_supervise[:, 100:]
test_X, test_y = test_Standard_supervise[:, :100], test_Standard_supervise[:, 100:]
print(train_y.shape)