第一條問題：呢個數字係事前定事後嘅？
最直接嘅造假方式唔係編數據，係事後挑選（cherry-picking）。
「上個月 12 中 10」聽落好勁。但如果：
- 呢 10 場贏嘅全部係 20 倍冷門，輸嗰 2 場係 1.05 大熱門 → 盈虧其實係負
- 上個月總共出咗 200 場，只抽出表現最好嘅 12 場 → 其餘 188 場唔講
- 「中」嘅定義係「有入圍」而唔係「中頭獎」 → 定義自己訂
呢三種情況喺業內全部常見，而數字全部「技術上正確」。
要分辨，問一句：「呢個數字係咪事前登記晒所有場次？」 事前登記（pre-registration）＝開波前寫低預測，賽後全部結算，一場都唔刪。 做唔到呢樣，數字就唔係證據，只係廣告。
第二條問題：有冇樣本外測試？
一個模型喺佢「見過」嘅數據上表現好，唔出奇——背答案之嘛。
真正有意義嘅係樣本外（out-of-sample）：用模型從來未見過嘅新數據去評分。
我哋自己嘅例子（可以隨便查）：
| 測試 | 場數 | 折數 | 結果 |
|---|---|---|---|
| 足球 1X2 Poisson 模型 v1 | 25,679 | 18 | 18 折全部跑輸市場，技能分 −1.43% |
| 同上 v2（換特徵） | 22,663 | 9 | 9 折全部再輸，技能分 −4.45% |
27 個獨立樣本外測試，冇一個贏過市場。 我哋按事前承諾永久停咗呢個模型，並喺網站寫明。
呢個數字唔好睇，但佢係真嘅——而一個願意公開呢啲數字嘅平台，講其他嘢嗰陣會可信好多。
第三條問題：輸嘅記錄喺邊？
最容易嘅造假唔係編，係刪。
所以第三條問題最簡單，亦最致命：
「可以俾我睇你全部嘅往績記錄，包括輸嗰啲？」
- 有完整記錄、任查 → 至少佢唔驚對數
- 得一張精選截圖、或者「商業機密唔方便公開」 → 你已經有答案
我哋嘅往績頁（/track-record）登記每一次輸出，贏輸照登，唔刪。
同一套標準，用嚟審我哋
呢篇文章係雙刃嘅——請用同一三條問題審我哋：
- 事前定事後？ 我哋嘅方法論每個模型上線前寫低成功/失敗條件（H1/H2 假設＋止損線），觸發即停，唔准無限改參數翻叮。
- 有冇樣本外？ 有，上面嗰 27 折就係，而且結果係輸。贏嘅時候先講，唔叫證據。
- 輸嘅記錄喺邊？ 往績頁全公開，博客專文寫「點解我哋連輸嘅往績都公開」。
我哋喺網站上刻意唔提供「AI 預測」：
- 六合彩頁面明寫：任何六個號碼組合中頭獎機率恆為 1/13,983,816，任何方法（公式／物理／玄學）都改變唔到——佢只係一個娛樂用選號器
- 足球頁面每一個數字都係市場隱含概率（由官方賠率換算），我哋嘅入球模型已經全數移除
- 唯一保留嘅「分歧訊號」係官方波膽池對照官方主客和池——市場對市場，唔摻任何自家模型
結論
呢三條問題唔需要你識統計，只需要你肯問。
下次見到「AI 神測」，問：事前定事後？有冇樣本外？輸嘅記錄喺邊？
答唔出嘅，就係答案。
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