仓库数据 & 同步策略
SG11选5支持与公开开奖信息进行同步，覆盖历史走势与实时节奏。可按地域维度维护独立数据仓库，常见如广东/山东/江苏等，便于差异化研究。
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同步模式
支持定时拉取 + 手动刷新，异常自动重试，状态可视化。
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延迟与校验
内置多源交叉校验与时间戳标记，降低异常波动影响。
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质量与合规
仅使用公开信息源与技术性指标，数据用于研究与学习。
提示：可将不同地域设为独立仓库，统一用「标签」区分，利于跨区域模型复用与对比。
参数设置 · 常用模板
以下参数适用于11选5的趋势与结构化研究，可作为模板保存并在不同模型中复用。
结构参数
- 号码区间：分三段（01–04 / 05–08 / 09–11）
- 奇偶比：动态窗口（5/3/1期）多视角
- 大小比：以06为分界的对称度
- 连号与重号：最大连续长度、重号率
- 和值/跨度：滚动窗口 + 异常点标记
走势参数
- 历史窗口：20/50/100期对比
- 遗漏统计：均值/方差/峰度
- 冷热分布：指数平滑衰减
- 异动检测：Z-Score 与分段阈值
- 相关性：互信息/点双列相关
说明：参数仅用于数据研究与模型实验，不构成任何形式的结果承诺或经济建议。
模型库 · 工作流示例
通过标准化工作流，将「数据 → 特征 → 训练/验证 → 上线 → 监控」贯穿起来，便于复盘与持续迭代。
特征工程
结构因子（和/跨度/区间）、统计因子（均值/方差）、时序因子（EMA/趋势斜率）。
训练与验证
滑动窗口回测、交叉验证、样本内/外对比，指标如准确率、稳定性与漂移率。
上线与监控
一键发布到监控中心，告警阈值、延迟检测与数据质量评分。
// 伪代码：模型实验流水线
source = Warehouse("GD_11x5").sync(retry=3).window(100)
features = build_features(source, scheme="trend+stat")
train, valid = split(features, ratio=0.8, method="rolling")
model = fit(train, algo="ensemble")
report = evaluate(model, valid, metrics=["acc","stability","drift"])
publish(model).watch(metrics=["latency","data_quality","drift_rate"])
协作与审计
- 权限分层：查看/编辑/发布分级控制
- 变更留痕：参数/模型迭代记录可追溯
- 合规审阅：使用范围、数据来源与用途标注
体验官 · 小贴士
数据体验官 · A
趋势研究
建议将「遗漏统计」与「冷热分布」合并为一个特征组，用指数平滑降低短期噪声。
策略体验官 · B
验证与监控
回测时用滚动窗口对比20/50/100期的稳定性曲线，能更快定位过拟合迹象。
以上为个人研究观点，仅供技术交流与学习。
常见问题
数据是否为实时同步？
支持与公开开奖信息的同步，具体延时取决于源站节奏与网络状态，面板会显示时间戳与延迟指标。
是否提供API或数据导出？
支持报表导出与数据下载权限（视账号策略而定）。如需API，请通过联系页提交需求。
支持哪些地域与历史回溯？
常见地域包含广东/山东/江苏等，历史窗口可自选，具体以面板所示的可用数据范围为准。
是否涉及金钱或收益承诺？
否。本平台定位为数据分析与学习工具，不提供任何收益承诺或相关建议，请理性使用并遵守法律法规。
联系
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邮箱：support@cn-sg11caixuan.com
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时间
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