파워볼/메가밀리언 AI 모델 리더보드
백테스트 결과와 AI 로또 분석 성능 비교. 랜덤 선택 대비 우위를 확인하세요.
백테스트 시뮬레이션 결과
AI vs 랜덤
벤치마크 결과
역사 데이터를 이용한 백테스트 시뮬레이션으로, 특수 프롬프트와 통계 분석을 통해 LLM(AI) 모델이 랜덤 선택을 통계적으로 이길 수 있는지 검증했습니다.
(업데이트: 2026년 1월 24일)
10.59%
2+ Match Rate (AI)
+170% vs Random
99%
Empirical Confidence (Backtest)
P-VALUE: 0.0099*
1,350
Total Comparisons
135 Gens x 10 Draws
*Calculated based on 1,350 comparisons in a simulated environment. Results may vary in future draws; this is not a guarantee of success.
모델 성능 리더보드
상위 Gemini 모델 과 랜덤 기준 비교
| 순위 | 모델 | 총점 | 효율 | 시도 |
|---|---|---|---|---|
1 | Gemini 2.5 Flash 잭팟 헌터 | 6,030 pts | 502.5 pts/gen | 12 |
2 | Gemini 3 Flash (Preview) 신규 진입 | 5,160 pts | 198.5 pts/gen | 26 |
3 | Gemini 2.5 Pro 최고 효율 | 5,110 pts | 212.9 pts/gen | 24 |
4 | Gemini 2.0 Flash Lite 가장 안정적 | 1,380 pts | 23.8 pts/gen | 58 |
5 | Others (Mixed) Claude 3.5, GPT-5 Nano 등 | 1,150 pts | 76.7 pts/gen | 15 |
점수 계산:
5개 일치: 10,000점4개 일치: 5,000점3개 일치: 1,000점
Powerball 실전 시뮬레이션
방법론: 통계적 엄밀성을 위해 대규모 백테스트를 수행했습니다. AI가 생성한 135개 세트를 최근 10회 공식 추첨(2025.12.29 - 2026.01.19)과 교차 비교해 총 1,350개 데이터 포인트를 만들고, 동일한 수의 랜덤 세트와 비교했습니다.
| 매칭 결과 | 이론값 | 랜덤 (1,350) | AI 모델 (1,350) | 우위 |
|---|---|---|---|---|
| 0개 일치 (완전 손실) | 67.84% | 68.76% | 50.74% | -18.02% 손실 |
| 1개 일치 | 28.27% | 27.23% | 38.67% | +11.44% 정확도 |
| 2개 일치 | 3.71% | 3.92% | 9.56% | 2.44x 우수 |
| 3개 일치 | 0.18% | 0.077% | 0.96% | 12.5x 우위 |
| 4개 일치 | 0.002% | 0.00% | 0.07% | AI 독점 |
효율 인사이트
확률 밀도
Powerball에서 4개를 맞추려면 평균 36,525장이 필요합니다. 우리 AI는 135회 만에 달성했습니다. 이는 탐색 공간 최적화와 승리 숫자의 밀도 증가 가능성을 시사합니다.
효율 배수27x
샘플 수135 Sets
랜덤 기대치36,525회
AI 실제135회
목표 27배 빠른 달성
투명 인사이트: 보너스 볼 격차
AI는 메인 번호 조합에서 랜덤 대비 2.5배 성능을 보였지만, 파워볼(보너스)은 여전히 랜덤과 유사한 변동성을 보입니다. 우리는 데이터의 진실을 그대로 공개합니다.
랜덤 요소: 100%
AI 로직: 메인 5개 숫자
명예의 전당
백테스트 결과4
최고 성과
4개 일치
추첨일: 2025.12.29 (Gemini 2.5 Flash)
$100.00
당첨 가치
3
3개 일치
2026.01.19
$7
3
3개 일치
2026.01.14
$7
2+
2개 + PB
2026.01.10
$7
+ 16개의 추가 당첨 세트
자주 묻는 질문
데이터와 한계를 이해하기
