Update draws, retrain models and log tip generation run

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-08-10 19:08:52 +02:00 · 2026-08-10 18:59:38 +02:00 · 2026-08-10 18:57:55 +02:00 · 2026-08-10 18:53:39 +02:00 · 2026-08-10 18:50:02 +02:00
29 changed files with 723 additions and 5310 deletions
@@ -33,3 +33,6 @@ data/backups/
 data/*.backup*
 data/generated_tips/weekly_tips_*.csv
 data/performance_reports/
+
+# graphify Code-Graph (regenerierbar via /graphify --update)
+graphify-out/
@@ -1,120 +1,156 @@
 # Eurojackpot Analyse & Generator

-Sammlung von Python-Skripten zur Analyse von Eurojackpot-Daten und Generierung von Tipps basierend auf historischen Daten.
+Automatisiertes System zur Analyse von Eurojackpot-Daten und Generierung von KI-gestützten Tipps mit Telegram-Benachrichtigungen. Schwesterprojekt von [Lotto 6aus49](../Lotto) — gleiche Architektur, angepasst an das Eurojackpot-Format (5 Hauptzahlen aus 50 + 2 Eurozahlen aus 12).

-## Verzeichnisstruktur
+Eine detaillierte Architektur- und Datenfluss-Beschreibung steht in [documentation/ARCHITECTURE.md](documentation/ARCHITECTURE.md).

-```
-.
-├── README.md                    # Diese Datei
-├── data/                        # Alle CSV-Dateien und Rohdaten
+## 🎲 Features
+
+- **🧠 AI/ML-basierte Tipp-Generierung**: Random Forest + LSTM (PyTorch) Hybrid-Predictor
+- **🎨 Pattern-Analyse**: Historische Verteilungsmuster
+- **⚡ 4-Strategien-System**: HYBRID-OPT, BALANCED-SPREAD, HIGH-EV, SOFT-CONTRARIAN mit adaptiver Gewichtung
+- **💰 EV-Optimierung**: Quality-Score gewichtet gezielt auf unpopuläre (aber gleich wahrscheinliche) Zahlenkombinationen, um den Gewinnanteil im Trefferfall zu erhöhen
+- **📚 Real-Time Learning**: Kontinuierliches Retraining bei neuen Ziehungen
+- **🤖 Automatisierung**: Tipp-Generierung & Datenupdate via launchd
+- **📲 Telegram-Benachrichtigungen**: Automatische Tipps direkt aufs Smartphone
+- **🔄 Data-Updates**: API-Kette (lottoAPI → Lottoland → Sazka.cz) mit Web-Scraper-Fallback
+
+## 📁 Verzeichnisstruktur
+
+```text
+Eurojackpot/
+├── README.md
+├── config/
+│   └── notifications.json          # Telegram/Email Config
+├── data/
+│   ├── AlleEurojackpotzahlen.csv   # Ziehungshistorie
+│   ├── eurojackpot_ml_models/      # Trainierte Modelle (RF + LSTM)
+│   └── generated_tips/             # Generierte Tipps
 ├── scripts/
-│   ├── analysis/               # Analyse-Skripte
-│   │   ├── bereichskombinationen_analyse.py
-│   │   ├── eurojackpot_bereichsanalyse.py
-│   │   ├── positionsanalyse.py
-│   │   ├── simple_bereichsanalyse.py
-│   │   └── treffer_analyse_umschluesselt.py
-│   ├── generators/             # Tipp-Generatoren
-│   │   ├── eurojackpot_generator.py
-│   │   ├── optimized_eurojackpot_generator.py
-│   │   ├── tipp_generator_nmmhh.py
-│   │   ├── tipp_generator_nmmhh_v2.py
-│   │   └── ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py
-│   └── utils/                  # Hilfsskripte
-│       ├── create_example_files.py
-│       ├── eurojackpot_processor.py
-│       ├── eurojackpot_processor_fixed.py
-│       ├── eurojackpot_simple.py
-│       └── zahlen_umschluesseln.py
-├── results/                    # Ausgabedateien und Grafiken
-└── documentation/              # Alte Dokumentation
-
+│   ├── generators/
+│   │   └── ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py   # aktiver Generator
+│   ├── automation/
+│   │   ├── auto_update_and_learn.py   # Update + Retraining
+│   │   ├── weekly_tip_generator.py    # Tipp-Generierung
+│   │   ├── com.eurojackpot.update.plist
+│   │   └── com.eurojackpot.weekly.plist
+│   └── utils/
+│       ├── notifier.py                          # Telegram/Email
+│       ├── update_from_api.py                   # API-Updater (aktiv)
+│       ├── update_from_eurojackpot_zahlen_eu.py  # Web-Scraper-Fallback
+│       ├── deep_learning_engine_pytorch.py       # LSTM Engine
+│       ├── simple_update.py                      # Manuelle Eingabe
+│       ├── validate_csv.py                       # manuelles Utility
+│       ├── verify_draws.py                       # manuelles Utility
+│       └── health_check.py                       # manuelles Utility
+├── documentation/
+│   └── ARCHITECTURE.md
+├── run_tip_generator.sh
+├── run_update_and_learn.sh
+└── logs/
 ```

-## Voraussetzungen
+## 🚀 Quick Start
+
+### 1. Installation

 ```bash
-pip install pandas numpy matplotlib scikit-learn
+python3 -m venv venv
+source venv/bin/activate
+pip install pandas numpy scikit-learn requests torch
 ```

-## Verwendung
+### 2. Telegram-Bot einrichten

-### Analyse ausführen
-```bash
-cd scripts/analysis
-python eurojackpot_bereichsanalyse.py
+1. Erstelle einen Bot mit [@BotFather](https://t.me/botfather)
+2. Kopiere den Bot-Token, hole deine Chat-ID (z.B. mit [@userinfobot](https://t.me/userinfobot))
+3. Konfiguriere `config/notifications.json`:
+
+```json
+{
+    "telegram": {
+        "enabled": true,
+        "bot_token": "YOUR_BOT_TOKEN",
+        "chat_id": "YOUR_CHAT_ID"
+    }
+}
 ```

-### Tipps generieren
-```bash
-cd scripts/generators
-python ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py
-```
-
-### Daten verarbeiten
-```bash
-cd scripts/utils
-python eurojackpot_processor.py
-```
-
-## Hauptkomponenten
-
-### Analyse-Skripte
- **bereichskombinationen_analyse.py**: Analysiert Zahlenbereiche in Kombinationen
- **eurojackpot_bereichsanalyse.py**: Detaillierte Bereichsanalyse mit Visualisierung
- **positionsanalyse.py**: Analysiert Zahlen nach Position
- **treffer_analyse_umschluesselt.py**: Trefferanalyse mit Umschlüsselung
-
-### Generatoren
-
- **ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py**: ML-basierter Generator mit intelligentem Retraining
- **optimized_eurojackpot_generator.py**: Optimierter Generator mit mehreren Strategien
- **tipp_generator_nmmhh.py**: Generator basierend auf NMMHH-Prinzip
-
-### 🤖 Automatisches ML-Retraining
-
-Das System verwendet **intelligentes Retraining**:
-
- ✅ **Automatische Erkennung**: Prüft ob CSV neuer als ML-Cache
- ✅ **Smart Caching**: Nutzt Cache wenn Daten unverändert
- ✅ **Auto-Retrain**: Trainiert neu wenn neue Daten verfügbar
-
-**So funktioniert es:**
-
-1. Nach `update_from_eurojackpot_zahlen_eu.py` wird CSV aktualisiert
-2. Beim nächsten Generator-Start: CSV-Timestamp > Cache-Timestamp
-3. ✅ Automatisches Retraining mit neuen Daten
-4. Neue ML-Modelle berücksichtigen aktuelle Ziehungen
-
-**Manuelles Cache-Löschen (falls nötig):**
+Test-Benachrichtigung senden:

 ```bash
-cd Eurojackpot
-rm -rf cache/
-python scripts/generators/ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py
+python scripts/utils/notifier.py --test
 ```

-### Utilities
- **eurojackpot_processor.py**: Verarbeitet und markiert Kombinationen
- **zahlen_umschluesseln.py**: Konvertiert Zahlenkombinationen
- **create_example_files.py**: Erstellt Testdaten
+### 3. Tipps manuell generieren

-## Datenformat
+```bash
+python scripts/automation/weekly_tip_generator.py --force --num-tips 10
+
+# Nur Historie anzeigen
+python scripts/automation/weekly_tip_generator.py --history
+```
+
+### 4. Daten manuell aktualisieren + Modelle neu trainieren
+
+```bash
+./run_update_and_learn.sh
+```
+
+## 🧠 Generator-Strategien
+
+Der Ultimate AI/ML Hybrid Generator (`scripts/generators/ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py`) verteilt pro Lauf 10 Tipps über 4 Strategien, deren Gewichtung sich anhand der bisherigen Trefferleistung selbst anpasst (Startwerte in Klammern):
+
+1. **HYBRID-OPT** (40%): AI-Score + historisches Pattern-Gewicht kombiniert
+2. **BALANCED-SPREAD** (30%): erzwingt Verteilung über Zonen, kontrollierter Summenbereich
+3. **HIGH-EV** (20%): 2 Hauptzahlen >31, meidet empirisch belegte populäre Einzelzahlen — auf EV statt Trefferwahrscheinlichkeit optimiert
+4. **SOFT-CONTRARIAN** (10%): bevorzugt in den letzten 30 Ziehungen unterrepräsentierte Zahlen
+
+### Warum EV statt Trefferwahrscheinlichkeit?
+
+Eurojackpot-Ziehungen sind unabhängige Zufallsereignisse — kein Modell kann
+die Trefferwahrscheinlichkeit über den statistischen Erwartungswert heben.
+Der Quality-Score optimiert deshalb bewusst auf **Expected Value**: unpopuläre
+Zahlenkombinationen haben bei einem Treffer weniger Mitgewinner und damit eine
+höhere Auszahlung. Details und Quellen dazu in
+[documentation/ARCHITECTURE.md](documentation/ARCHITECTURE.md#3-design-entscheidung-quality-score--ev-optimierung).
+
+## 🤖 Automatisierung
+
+Läuft über **launchd** (`~/Library/LaunchAgents/`), nicht crontab:
+
+| Job | Plist | Zeitplan |
+| --- | --- | --- |
+| Tipp-Generierung | `com.eurojackpot.weekly.plist` | Mo + Do, 21:00 Uhr (Abend vor Di/Fr-Ziehung) |
+| Update & Learning | `com.eurojackpot.update.plist` | Mi + Sa, 08:00 Uhr (Morgen nach Di/Fr-Ziehung) |
+
+Beide Plists liegen unter `scripts/automation/` und müssen für die Aktivierung
+nach `~/Library/LaunchAgents/` verlinkt/kopiert und mit `launchctl load`
+geladen werden.
+
+## 📲 Telegram-Benachrichtigungen
+
+Bei erfolgreicher Tipp-Generierung bzw. nach jeder ausgewerteten Ziehung
+verschickt `EurojackpotNotifier` automatisch eine Zusammenfassung (bester
+Tipp, Ø Confidence/Quality, Trefferauswertung).
+
+## 📈 Performance Tracking
+
+Alle Generierungen werden in `data/generated_tips/generation_history.json`
+protokolliert, alle Ziehungsauswertungen in `data/learning_log.json`.
+
+## 🗂️ Datenformat
+
+`data/AlleEurojackpotzahlen.csv` (Semikolon-getrennt):

-Die CSV-Dateien im [data](data/)-Ordner folgen dem Format:
 ```csv
-Zahl1,Zahl2,Zahl3,Zahl4,Zahl5,bereits_gezogen
-1,2,3,4,5,0
-5,12,23,34,45,1
+datum;Z1;Z2;Z3;Z4;Z5;SZ1;SZ2
+2012-03-23;5;8;21;37;46;6;8
 ```

 ## Hinweise

- Eurojackpot: 5 aus 50 Zahlen + 2 aus 12 Eurozahlen
- Alle Kombinationen: ~139 Millionen Möglichkeiten
- Die Skripte benötigen ausreichend RAM für große Datenmengen
-
-## Weitere Dokumentation
-
-Siehe [documentation/README.md](documentation/README.md) für die ursprüngliche Dokumentation.
+- Eurojackpot: 5 aus 50 Hauptzahlen + 2 aus 12 Eurozahlen
+- `setup_cron.sh` beschreibt einen älteren, crontab-basierten Zeitplan, der
+  nicht mehr dem tatsächlich aktiven launchd-Setup entspricht — nicht als
+  aktuelle Referenz verwenden.
@@ -962,3 +962,16 @@ datum;Z1;Z2;Z3;Z4;Z5;SZ1;SZ2
 2026-06-16;9;26;29;37;42;1;7
 2026-06-19;16;27;37;42;45;5;12
 2026-06-23;24;27;43;48;50;4;12
+2026-06-26;17;25;35;39;41;5;9
+2026-06-30;12;19;34;44;50;3;8
+2026-07-03;4;9;20;25;28;1;3
+2026-07-07;6;16;24;41;46;2;3
+2026-07-10;13;25;28;42;45;5;12
+2026-07-14;5;6;17;34;36;3;11
+2026-07-17;6;21;31;47;48;2;9
+2026-07-21;4;8;10;17;37;5;7
+2026-07-24;4;6;8;17;22;7;10
+2026-07-28;11;25;40;41;45;1;5
+2026-07-31;4;10;20;40;41;4;6
+2026-08-04;3;17;30;35;43;1;12
+2026-08-07;1;3;6;13;23;5;7
@@ -1,9 +1,9 @@
 {
-  "trained_at": "2026-06-26T14:12:09.271071",
-  "num_samples": 943,
+  "trained_at": "2026-08-08T08:00:38.014984",
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@@ -1,9 +1,9 @@
 {
-  "trained_at": "2026-06-26T14:12:02.493679",
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 }
@@ -1,78 +1,78 @@
 {
  "adjustments_main": {
-    "1": -0.12619836608746318,
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-    "37": -0.07551254965229758,
-    "38": -0.1330577090551517,
-    "39": -0.11639308425633971,
-    "40": -0.16813563743232532,
-    "41": -0.16730757643637156,
-    "42": -0.14793711630571973,
-    "43": -0.151292585302194,
-    "44": -0.12935107126420056,
-    "45": -0.16951003107554743,
-    "46": -0.1520774638732381,
-    "47": -0.11406441743860245,
-    "48": -0.1279729118208299,
-    "49": -0.19351903302230727,
-    "50": -0.1790542892546445
+    "1": -0.16608198398936372,
+    "2": -0.20538001276393666,
+    "3": -0.18969889369537835,
+    "4": -0.17318339990945472,
+    "5": -0.2041529162618371,
+    "6": -0.17167194971141891,
+    "7": -0.23244299727053913,
+    "8": -0.1828461769270083,
+    "9": -0.20480590652032585,
+    "10": -0.17937672521502113,
+    "11": -0.20406983228000747,
+    "12": -0.23171720884079933,
+    "13": -0.1797939414402776,
+    "14": -0.218726986482017,
+    "15": -0.19845640630138875,
+    "16": -0.1685642063246048,
+    "17": -0.08845082339173124,
+    "18": -0.17058915502103805,
+    "19": -0.18221065780965467,
+    "20": -0.1903328663635429,
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+    "22": -0.21593097649650866,
+    "23": -0.14399098514385758,
+    "24": -0.2411834882331731,
+    "25": -0.17525602370144946,
+    "26": -0.2207854268205856,
+    "27": -0.20459393528150874,
+    "28": -0.19019474357700644,
+    "29": -0.20998765597413135,
+    "30": -0.2183466665873564,
+    "31": -0.20432008864113324,
+    "32": -0.2082140459353828,
+    "33": -0.2187494627736534,
+    "34": -0.18099747238166455,
+    "35": -0.17696346788244138,
+    "36": -0.179189218511983,
+    "37": -0.11896311021030447,
+    "38": -0.18743360319929292,
+    "39": -0.15776655098075973,
+    "40": -0.19082026405727728,
+    "41": -0.16172406919338378,
+    "42": -0.18703599479832891,
+    "43": -0.18966775167799174,
+    "44": -0.16983645768805158,
+    "45": -0.19254573310504927,
+    "46": -0.1909868389863429,
+    "47": -0.15515569951545483,
+    "48": -0.1681867722579999,
+    "49": -0.2440807059750868,
+    "50": -0.21640413290670632
  },
  "adjustments_euro": {
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  "stats": {
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+  "last_saved": "2026-08-08T08:00:38.020225"
 }
@@ -517,6 +517,83 @@
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+    },
+    {
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+    },
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+    },
+    {
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+    },
+    {
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+    {
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    }
  ]
 }
@@ -676,6 +676,175 @@
        "main": 1.0,
        "euro": 0.1
      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-06-27T08:00:35.750434",
+      "draw_date": "2026-06-26",
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+      },
+      "avg_matches": {
+        "main": 0.6,
+        "euro": 0.5
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-07-01T08:01:25.937379",
+      "draw_date": "2026-06-30",
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+        "main": 1,
+        "euro": 1,
+        "tip": 10
+      },
+      "avg_matches": {
+        "main": 0.1,
+        "euro": 0.4
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-07-04T08:01:20.071498",
+      "draw_date": "2026-07-03",
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+        "main": 2,
+        "euro": 0,
+        "tip": 1
+      },
+      "avg_matches": {
+        "main": 1.0,
+        "euro": 0.1
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-07-08T08:00:38.507652",
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+        "main": 1,
+        "euro": 1,
+        "tip": 7
+      },
+      "avg_matches": {
+        "main": 0.4,
+        "euro": 0.4
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-07-11T08:00:36.708330",
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+      },
+      "avg_matches": {
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+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-07-15T08:00:36.445887",
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+      },
+      "avg_matches": {
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+        "euro": 0.1
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-07-18T08:09:22.468950",
+      "draw_date": "2026-07-17",
+      "evaluation": {
+        "main": 2,
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+        "tip": 4
+      },
+      "avg_matches": {
+        "main": 0.4,
+        "euro": 0.3
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-07-22T08:15:54.062417",
+      "draw_date": "2026-07-21",
+      "evaluation": {
+        "main": 1,
+        "euro": 0,
+        "tip": 4
+      },
+      "avg_matches": {
+        "main": 0.4,
+        "euro": 0.2
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-07-25T08:10:35.829667",
+      "draw_date": "2026-07-24",
+      "evaluation": {
+        "main": 1,
+        "euro": 0,
+        "tip": 2
+      },
+      "avg_matches": {
+        "main": 0.4,
+        "euro": 0.0
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-07-29T08:00:37.275495",
+      "draw_date": "2026-07-28",
+      "evaluation": {
+        "main": 1,
+        "euro": 0,
+        "tip": 3
+      },
+      "avg_matches": {
+        "main": 0.3,
+        "euro": 0.2
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-08-01T08:00:38.526101",
+      "draw_date": "2026-07-31",
+      "evaluation": {
+        "main": 1,
+        "euro": 1,
+        "tip": 2
+      },
+      "avg_matches": {
+        "main": 0.3,
+        "euro": 0.3
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-08-05T08:00:36.980662",
+      "draw_date": "2026-08-04",
+      "evaluation": {
+        "main": 1,
+        "euro": 0,
+        "tip": 1
+      },
+      "avg_matches": {
+        "main": 0.3,
+        "euro": 0.0
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-08-08T08:00:38.021759",
+      "draw_date": "2026-08-07",
+      "evaluation": {
+        "main": 1,
+        "euro": 1,
+        "tip": 4
+      },
+      "avg_matches": {
+        "main": 0.1,
+        "euro": 1.0
+      }
    }
  ]
 }
@@ -0,0 +1,161 @@
+# Architektur
+
+Dieses Dokument beschreibt den aktiven Datenfluss, die Kernkomponenten und
+bekannte Schwachstellen des Eurojackpot-Systems. Erstellt mit Hilfe einer
+Code-Graph-Analyse (`graphify-out/`) analog zum Schwesterprojekt Lotto 6aus49
+— siehe dort `documentation/ARCHITECTURE.md` für den Vergleich. Format: 5
+Hauptzahlen (1–50) + 2 Eurozahlen.
+
+## 1. Aktiver Datenfluss
+
+```mermaid
+flowchart LR
+    subgraph Ingestion["1. Daten-Ingestion"]
+        A1[lottoAPI / Lottoland / Sazka.cz] -->|EurojackpotAPIUpdater| B[AlleEurojackpotzahlen.csv]
+        A2[eurojackpot-zahlen.eu<br/>Web-Scraper Fallback] -.->|nur falls API leer| B
+    end
+
+    subgraph Training["2. Training"]
+        B --> C[EurojackpotFeatureEngineer]
+        C --> D[EurojackpotAIMLEngine<br/>RandomForest]
+        C --> E[DeepLearningEngine<br/>LSTM, PyTorch]
+        D --> F[Hybrid Predictor]
+        E --> F
+    end
+
+    subgraph Generation["3. Tipp-Generierung"]
+        F --> G[UltimateAIMLEurojackpotGenerator]
+        G --> H1[HYBRID-OPT]
+        G --> H2[BALANCED-SPREAD]
+        G --> H3[HIGH-EV]
+        G --> H4[SOFT-CONTRARIAN]
+        H1 & H2 & H3 & H4 --> I[Quality/Popularity Score<br/>5 Hauptzahlen + 2 Eurozahlen]
+        I --> J[10 Tipps als CSV]
+    end
+
+    subgraph Learning["4. Learning-Loop"]
+        B -->|neue Ziehung| K[AutoUpdateAndLearn]
+        K -->|evaluiert| J
+        K -->|retrained| D
+        K -->|retrained| E
+        K --> L[EurojackpotRealTimeLearner /<br/>strategy_weights]
+    end
+
+    J --> M[EurojackpotNotifier<br/>Telegram]
+    K --> M
+
+    L -.->|beeinflusst nächsten Lauf| G
+```
+
+**Zwei launchd-Jobs** (nicht crontab — siehe Abschnitt 4):
+
+| Schritt | Entrypoint | Zeitplan (tatsächlich) |
+|---|---|---|
+| Ingestion + Training + Learning | `run_update_and_learn.sh` → `scripts/automation/auto_update_and_learn.py` | Mi + Sa, 08:00 Uhr (Morgen nach Di/Fr-Ziehung) |
+| Tipp-Generierung | `run_tip_generator.sh` → `scripts/automation/weekly_tip_generator.py` | Mo + Do, 21:00 Uhr (Abend vor Di/Fr-Ziehung) |
+
+Anders als beim Lotto-Projekt prüft der Update-Job hier erst am **nächsten
+Morgen**, nicht noch am Ziehungsabend — das gibt den Datenquellen mehr Zeit,
+die Ziehung zu veröffentlichen.
+
+## 2. Kernkomponenten (aktive Pipeline)
+
+Alle Pfade relativ zum Projekt-Root.
+
+| Komponente | Datei | Rolle |
+|---|---|---|
+| `EurojackpotAPIUpdater` | `scripts/utils/update_from_api.py` | Holt neue Ziehungen über `fetch_from_all_apis()`: lottoAPI, Lottoland, Sazka.cz. `AutoUpdateAndLearn.update_data()` nutzt bereits `api_name='all'` **und** fällt bei leerem API-Ergebnis zusätzlich auf einen Web-Scraper zurück — robuster als die Lotto-Pipeline vor deren Fix. |
+| `WebScraper` (`EurojackpotUpdater`) | `scripts/utils/update_from_eurojackpot_zahlen_eu.py` | Zweiter Fallback, wird nur aktiv wenn die API-Kette keine neuen Daten liefert. |
+| `AutoUpdateAndLearn` | `scripts/automation/auto_update_and_learn.py` | Orchestriert: Daten aktualisieren → neue Ziehung prüfen → letzte Tipps evaluieren → Learning-Update (Retraining). |
+| `EurojackpotFeatureEngineer` | `scripts/generators/ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py` | Feature-Engineering (Frequenzen, Gaps, Momentum) für Haupt- und Eurozahlen. |
+| `EurojackpotAIMLEngine` | `scripts/generators/ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py` | RandomForest-Modelle. **Achtung:** eine Klasse mit identischem Namen existiert nochmal in der Backup-Datei (siehe Abschnitt 5) — beim Editieren die richtige Datei prüfen. |
+| `DeepLearningEngine` | `scripts/utils/deep_learning_engine_pytorch.py` | LSTM (PyTorch), analog zu Lotto. |
+| `UltimateAIMLEurojackpotGenerator` | `scripts/generators/ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py` | **God Node der Pipeline** (40 Kanten im Code-Graph) — zentraler Einstiegspunkt `generate_ultimate_tips()`. |
+| `EurojackpotPatternEngine`, `EurojackpotHybridOptimizer` | `scripts/generators/ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py` | Wie bei Lotto: historische Muster bzw. Kandidaten-Generierung für HYBRID-OPT. |
+| `EurojackpotRealTimeLearner` | `scripts/generators/ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py` | Persistiert Learning-State, passt `strategy_weights` an. |
+| `EurojackpotPerformanceTracker` | `scripts/generators/ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py` | Loggt Trefferauswertungen. |
+| `EurojackpotNotifier` | `scripts/utils/notifier.py` | Telegram-Benachrichtigungen. |
+
+### Die 4 Tipp-Strategien
+
+Analog zu Lotto: HYBRID-OPT, BALANCED-SPREAD, HIGH-EV, SOFT-CONTRARIAN —
+gleiche Namen, gleiches Grundprinzip, aber Zahlenraum 1–50 (5 Hauptzahlen)
+statt 1–49 (6 Zahlen) plus zusätzlich 2 Eurozahlen (`_get_smart_euro_numbers`).
+
+## 3. Design-Entscheidung: Quality-Score = EV-Optimierung — hier noch nicht nachgezogen
+
+Wie beim Lotto-Projekt gilt: Eurojackpot-Ziehungen sind unabhängige
+Zufallsereignisse, kein Modell kann die Trefferwahrscheinlichkeit über den
+Zufalls-Erwartungswert heben. `_calculate_quality_score()` sollte deshalb auf
+Expected Value (unpopuläre Kombinationen → höhere Auszahlung bei Treffer)
+optimieren.
+
+**Der Code hier entspricht noch dem alten, unrevidierten Lotto-Stand
+(vor der Überarbeitung dort):**
+
+- `_calculate_popularity_score()` (Zeile 688) nutzt weiterhin die ad-hoc
+  `lucky_numbers = {3, 7, 9, 11, 13, 17, 19, 21, 23}`-Liste ohne empirische
+  Grundlage, statt der bei Lotto inzwischen verwendeten
+  `POPULAR_PLAYER_PICKS = {5, 7, 9, 11, 12, 13}`.
+- Nur direkte ±1-Nachbarn werden als Muster erkannt, keine allgemeinen
+  arithmetischen Folgen (z.B. 5-10-15-20-25).
+- Kein Odd/Even-Split-Kriterium.
+- Popularity zählt nur 20% der Quality-Formel (`main_quality` 25%,
+  `euro_quality` 15%, `pattern_quality` 15%, `diversity` 10%, `popularity`
+  20%, `recency` 15%) — Recency/Pattern-Anteile folgen Heuristiken, die auch
+  andere Systemspieler nutzen und damit das EV-Ziel eher unterlaufen.
+- **`_get_smart_euro_numbers()`** (Zeile 673) hat **gar keine**
+  EV-Betrachtung — die 2 Eurozahlen werden rein nach AI-Score gewählt, analog
+  zur alten (inzwischen bei Lotto durch eine EV-Heuristik ersetzten)
+  Superzahl-Logik.
+
+Eine Übertragung der Lotto-Fixes (siehe dortiges `ARCHITECTURE.md` Abschnitt 3)
+auf dieses Projekt steht noch aus.
+
+## 4. Automatisierung
+
+Läuft über **launchd** (`~/Library/LaunchAgents/`), nicht über `crontab`:
+
+| launchd Job | Plist | Zeitplan |
+|---|---|---|
+| `com.eurojackpot.update` | `scripts/automation/com.eurojackpot.update.plist` | Mi + Sa, 08:00 Uhr |
+| `com.eurojackpot.weekly` | `scripts/automation/com.eurojackpot.weekly.plist` | Mo + Do, 21:00 Uhr |
+
+## 5. Bekannte Schwachstellen / offene Punkte
+
+- **Echtes Klassen-Duplikat:** `UltimateAIMLEurojackpotGenerator` (inkl.
+  `EurojackpotAIMLEngine`, `EurojackpotPatternEngine`,
+  `EurojackpotHybridOptimizer`) ist **wortgleich** sowohl in der aktiven
+  `scripts/generators/ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py` als auch in
+  `scripts/generators/ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator_v2.1_backup.py`
+  definiert. Nur die erste Datei wird importiert
+  (`auto_update_and_learn.py`, `weekly_tip_generator.py`).
+- **Dritter, eigenständiger Generator:** `optimized_eurojackpot_generator.py`
+  (Klasse `UltimativerEurojackpotGenerator`) ist im README als Feature
+  dokumentiert, aber nirgends in der Automatisierung importiert.
+- **Ungenutzter zweiter Updater:** `scripts/utils/update_historical_data.py`
+  (`EurojackpotDataUpdater`, eigene Quellen euro-jackpot.net/eurojackpot.de)
+  wird von keinem aktiven Skript referenziert.
+- **~12 Standalone-Analyse-/Utility-Skripte** ohne Anbindung an die
+  Automatisierung: `eurojackpot_processor.py`, `eurojackpot_processor_fixed.py`,
+  `eurojackpot_simple.py`, `bereichskombinationen_analyse.py`,
+  `positionsanalyse.py`, `zahlen_umschluesseln.py`,
+  `treffer_analyse_umschluesselt.py`, `simple_bereichsanalyse.py`,
+  `create_example_files.py`, `tipp_generator_nmmhh.py`,
+  `tipp_generator_nmmhh_v2.py`, `eurojackpot_bereichsanalyse.py`,
+  `eurojackpot_generator.py`.
+- **Popularity/Quality-Score veraltet** — siehe Abschnitt 3.
+- **`documentation/`-Ordner** enthält laut README selbst "Alte Dokumentation"
+  (`README 2.md`, `NOTIFICATIONS_SETUP.md`, `ULTIMATE_GENERATOR_GUIDE.md`) —
+  Aktualität gegenüber dem laufenden Code nicht verifiziert.
+
+## 6. Code-Graph
+
+Navigierbare Graph-Ansicht unter `graphify-out/`:
+
+- `graphify-out/graph.html` — interaktive Visualisierung
+- `graphify-out/GRAPH_REPORT.md` — God Nodes, Communities, auffällige Verbindungen
+- `graphify-out/graph.json` — Rohdaten
+
+Bei strukturellen Änderungen: `/graphify --update` zum inkrementellen
+Neuaufbau.
@@ -1,188 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Eurojackpot Bereichskombinationen-Analyse
-
-Analysiert die Kombinationen von Zahlenbereichen in den gezogenen 5er-Kombinationen.
-Focus auf Z1-Z4 wie gewünscht.
-"""
-
-import pandas as pd
-from collections import Counter, defaultdict
-
-def get_range_for_number(number):
-    """Bestimmt den Bereich für eine gegebene Zahl."""
-    if 1 <= number <= 10:
-        return 'A(1-10)'
-    elif 11 <= number <= 20:
-        return 'B(11-20)'
-    elif 21 <= number <= 30:
-        return 'C(21-30)'
-    elif 31 <= number <= 40:
-        return 'D(31-40)'
-    elif 41 <= number <= 50:
-        return 'E(41-50)'
-    else:
-        return 'Unknown'
-
-def analyze_range_combinations():
-    """Analysiert Bereichskombinationen in Eurojackpot-Ziehungen."""
-    
-    # Daten laden
-    df = pd.read_csv("/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/data/AlleEurojackpotzahlen.csv", sep=';')
-    
-    print(f"🎲 EUROJACKPOT BEREICHSKOMBINATIONEN-ANALYSE")
-    print(f"Anzahl analysierte Ziehungen: {len(df)}")
-    print("="*60)
-    
-    # Analyse für Z1-Z4 (wie gewünscht)
-    z_columns_z1_z4 = ['Z1', 'Z2', 'Z3', 'Z4']
-    
-    # Alle Kombinationen sammeln
-    combinations_z1_z4 = []
-    range_patterns_z1_z4 = []
-    
-    for _, row in df.iterrows():
-        # Bereiche für Z1-Z4 bestimmen
-        ranges = [get_range_for_number(row[col]) for col in z_columns_z1_z4]
-        range_pattern = '|'.join(sorted(ranges))  # Sortiert für einheitliche Muster
-        
-        combinations_z1_z4.append(tuple(ranges))
-        range_patterns_z1_z4.append(range_pattern)
-    
-    # Auch vollständige Z1-Z5 Analyse
-    z_columns_all = ['Z1', 'Z2', 'Z3', 'Z4', 'Z5']
-    combinations_all = []
-    range_patterns_all = []
-    
-    for _, row in df.iterrows():
-        ranges = [get_range_for_number(row[col]) for col in z_columns_all]
-        range_pattern = '|'.join(sorted(ranges))
-        
-        combinations_all.append(tuple(ranges))
-        range_patterns_all.append(range_pattern)
-    
-    # Häufigkeitsanalyse
-    print("\n📊 ANALYSE Z1-Z4 (4 Zahlen):")
-    print("="*40)
-    
-    pattern_counts_z1_z4 = Counter(range_patterns_z1_z4)
-    
-    print(f"Häufigste Bereichskombinationen (Z1-Z4):")
-    for i, (pattern, count) in enumerate(pattern_counts_z1_z4.most_common(15), 1):
-        percentage = (count / len(df)) * 100
-        print(f"{i:2}. {pattern:30} {count:3}x ({percentage:4.1f}%)")
-    
-    print(f"\n📊 VERGLEICH: ANALYSE Z1-Z5 (alle 5 Zahlen):")
-    print("="*40)
-    
-    pattern_counts_all = Counter(range_patterns_all)
-    
-    print(f"Häufigste Bereichskombinationen (Z1-Z5):")
-    for i, (pattern, count) in enumerate(pattern_counts_all.most_common(15), 1):
-        percentage = (count / len(df)) * 100
-        print(f"{i:2}. {pattern:35} {count:3}x ({percentage:4.1f}%)")
-    
-    # Analyse der Bereichsverteilung in Kombinationen
-    print(f"\n🎯 BEREICHSVERTEILUNG IN KOMBINATIONEN:")
-    print("="*50)
-    
-    # Wie oft kommt jeder Bereich in Z1-Z4 vor?
-    range_in_combination_counts = defaultdict(int)
-    
-    for combination in combinations_z1_z4:
-        for range_name in set(combination):  # set() um Duplikate zu vermeiden
-            range_in_combination_counts[range_name] += 1
-    
-    print("Häufigkeit der Bereiche in Z1-Z4 Kombinationen:")
-    for range_name in ['A(1-10)', 'B(11-20)', 'C(21-30)', 'D(31-40)', 'E(41-50)']:
-        count = range_in_combination_counts[range_name]
-        percentage = (count / len(df)) * 100
-        print(f"{range_name}: {count:3} Kombinationen ({percentage:4.1f}%)")
-    
-    # Analyse: Wie viele verschiedene Bereiche pro Kombination?
-    print(f"\n📈 BEREICHSVIELFALT PRO KOMBINATION (Z1-Z4):")
-    print("="*45)
-    
-    diversity_counts = defaultdict(int)
-    
-    for combination in combinations_z1_z4:
-        unique_ranges = len(set(combination))
-        diversity_counts[unique_ranges] += 1
-    
-    for num_ranges in sorted(diversity_counts.keys()):
-        count = diversity_counts[num_ranges]
-        percentage = (count / len(df)) * 100
-        print(f"{num_ranges} verschiedene Bereiche: {count:3} Kombinationen ({percentage:4.1f}%)")
-    
-    # Spezielle Muster
-    print(f"\n🔍 SPEZIELLE MUSTER (Z1-Z4):")
-    print("="*35)
-    
-    # Alle aus dem gleichen Bereich
-    same_range_count = sum(1 for combo in combinations_z1_z4 if len(set(combo)) == 1)
-    print(f"Alle 4 Zahlen aus gleichem Bereich: {same_range_count} ({(same_range_count/len(df)*100):.1f}%)")
-    
-    # Alle aus verschiedenen Bereichen (4 verschiedene)
-    all_different_count = sum(1 for combo in combinations_z1_z4 if len(set(combo)) == 4)
-    print(f"Alle 4 Zahlen aus verschiedenen Bereichen: {all_different_count} ({(all_different_count/len(df)*100):.1f}%)")
-    
-    # Benachbarte Bereiche-Analyse
-    print(f"\n🏠 BENACHBARTE BEREICHE-ANALYSE (Z1-Z4):")
-    print("="*40)
-    
-    adjacent_patterns = {
-        'A+B': 0,  # 1-10 + 11-20
-        'B+C': 0,  # 11-20 + 21-30
-        'C+D': 0,  # 21-30 + 31-40
-        'D+E': 0,  # 31-40 + 41-50
-    }
-    
-    for combination in combinations_z1_z4:
-        ranges_set = set(combination)
-        if 'A(1-10)' in ranges_set and 'B(11-20)' in ranges_set:
-            adjacent_patterns['A+B'] += 1
-        if 'B(11-20)' in ranges_set and 'C(21-30)' in ranges_set:
-            adjacent_patterns['B+C'] += 1
-        if 'C(21-30)' in ranges_set and 'D(31-40)' in ranges_set:
-            adjacent_patterns['C+D'] += 1
-        if 'D(31-40)' in ranges_set and 'E(41-50)' in ranges_set:
-            adjacent_patterns['D+E'] += 1
-    
-    for pattern, count in adjacent_patterns.items():
-        percentage = (count / len(df)) * 100
-        print(f"Benachbarte Bereiche {pattern}: {count:3} Kombinationen ({percentage:4.1f}%)")
-    
-    # Export der Ergebnisse
-    print(f"\n💾 EXPORT DER ERGEBNISSE:")
-    print("="*30)
-    
-    # DataFrame für Z1-Z4 Kombinationen erstellen
-    results_data = []
-    for i, row in df.iterrows():
-        ranges_z1_z4 = [get_range_for_number(row[col]) for col in z_columns_z1_z4]
-        pattern = '|'.join(sorted(ranges_z1_z4))
-        diversity = len(set(ranges_z1_z4))
-        
-        results_data.append({
-            'datum': row['datum'],
-            'Z1': row['Z1'],
-            'Z2': row['Z2'], 
-            'Z3': row['Z3'],
-            'Z4': row['Z4'],
-            'Z1_bereich': ranges_z1_z4[0],
-            'Z2_bereich': ranges_z1_z4[1],
-            'Z3_bereich': ranges_z1_z4[2],
-            'Z4_bereich': ranges_z1_z4[3],
-            'bereichsmuster': pattern,
-            'anzahl_bereiche': diversity
-        })
-    
-    results_df = pd.DataFrame(results_data)
-    output_file = "/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/bereichskombinationen_z1_z4.csv"
-    results_df.to_csv(output_file, sep=';', index=False)
-    print(f"✅ Detailergebnisse gespeichert: bereichskombinationen_z1_z4.csv")
-    
-    return pattern_counts_z1_z4, pattern_counts_all
-
-if __name__ == "__main__":
-    analyze_range_combinations()
@@ -1,217 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Eurojackpot Bereichsanalyse
-
-Analysiert, in welchen Zahlenbereichen am häufigsten Zahlen gezogen wurden.
-"""
-
-import pandas as pd
-import matplotlib.pyplot as plt
-import seaborn as sns
-import numpy as np
-from collections import Counter
-
-def load_drawn_numbers(filepath):
-    """Lädt die gezogenen Eurojackpot-Zahlen."""
-    try:
-        df = pd.read_csv(filepath, sep=';')
-        print(f"Gezogene Zahlen geladen: {len(df)} Ziehungen")
-        print(f"Spalten: {list(df.columns)}")
-        return df
-    except Exception as e:
-        print(f"Fehler beim Laden: {e}")
-        return None
-
-def analyze_number_ranges(df):
-    """Analysiert die Häufigkeit von Zahlen in verschiedenen Bereichen."""
-    
-    # Alle gezogenen Zahlen sammeln (Z1-Z5)
-    all_numbers = []
-    for col in ['Z1', 'Z2', 'Z3', 'Z4', 'Z5']:
-        all_numbers.extend(df[col].tolist())
-    
-    print(f"Gesamtanzahl gezogene Zahlen: {len(all_numbers)}")
-    
-    # Häufigkeit jeder Zahl
-    number_counts = Counter(all_numbers)
-    
-    # Bereiche definieren
-    ranges = {
-        '1-10': (1, 10),
-        '11-20': (11, 20),
-        '21-30': (21, 30),
-        '31-40': (31, 40),
-        '41-50': (41, 50)
-    }
-    
-    # Analyse pro Bereich
-    range_analysis = {}
-    
-    for range_name, (start, end) in ranges.items():
-        numbers_in_range = [num for num in all_numbers if start <= num <= end]
-        
-        range_analysis[range_name] = {
-            'anzahl_ziehungen': len(numbers_in_range),
-            'prozent': (len(numbers_in_range) / len(all_numbers)) * 100,
-            'haeufigste_zahl': max(number_counts.items(), 
-                                 key=lambda x: x[1] if start <= x[0] <= end else 0),
-            'durchschnitt': np.mean(numbers_in_range) if numbers_in_range else 0,
-            'zahlen_im_bereich': sorted(set(numbers_in_range))
-        }
-    
-    return range_analysis, number_counts
-
-def create_visualizations(range_analysis, number_counts, output_dir):
-    """Erstellt Visualisierungen der Analyse."""
-    
-    # 1. Balkendiagramm: Häufigkeit pro Bereich
-    plt.figure(figsize=(12, 8))
-    
-    ranges = list(range_analysis.keys())
-    counts = [range_analysis[r]['anzahl_ziehungen'] for r in ranges]
-    percentages = [range_analysis[r]['prozent'] for r in ranges]
-    
-    plt.subplot(2, 2, 1)
-    bars = plt.bar(ranges, counts, color=['#FF6B6B', '#4ECDC4', '#45B7D1', '#96CEB4', '#FECA57'])
-    plt.title('Anzahl gezogener Zahlen pro Bereich', fontsize=14, fontweight='bold')
-    plt.ylabel('Anzahl Ziehungen')
-    plt.xticks(rotation=45)
-    
-    # Prozente auf Balken anzeigen
-    for bar, pct in zip(bars, percentages):
-        plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, bar.get_height() + 5,
-                f'{pct:.1f}%', ha='center', va='bottom', fontweight='bold')
-    
-    # 2. Heatmap: Häufigkeit einzelner Zahlen
-    plt.subplot(2, 2, 2)
-    numbers = list(range(1, 51))
-    frequencies = [number_counts.get(num, 0) for num in numbers]
-    
-    # Als 5x10 Matrix darstellen
-    freq_matrix = np.array(frequencies).reshape(5, 10)
-    
-    sns.heatmap(freq_matrix, annot=True, fmt='d', cmap='YlOrRd',
-                xticklabels=list(range(1, 11)),
-                yticklabels=[f'{i*10+1}-{(i+1)*10}' for i in range(5)])
-    plt.title('Häufigkeit einzelner Zahlen', fontsize=14, fontweight='bold')
-    
-    # 3. Liniendiagramm: Häufigkeit aller Zahlen
-    plt.subplot(2, 2, 3)
-    plt.plot(numbers, frequencies, marker='o', linewidth=2, markersize=4)
-    plt.title('Häufigkeitsverteilung aller Zahlen (1-50)', fontsize=14, fontweight='bold')
-    plt.xlabel('Zahl')
-    plt.ylabel('Häufigkeit')
-    plt.grid(True, alpha=0.3)
-    
-    # Bereiche farblich markieren
-    colors = ['#FF6B6B', '#4ECDC4', '#45B7D1', '#96CEB4', '#FECA57']
-    for i, (range_name, color) in enumerate(zip(range_analysis.keys(), colors)):
-        start = i * 10 + 1
-        end = (i + 1) * 10
-        plt.axvspan(start, end, alpha=0.2, color=color, label=range_name)
-    
-    plt.legend()
-    
-    # 4. Pie Chart: Prozentuale Verteilung
-    plt.subplot(2, 2, 4)
-    plt.pie(percentages, labels=ranges, autopct='%1.1f%%', 
-            colors=['#FF6B6B', '#4ECDC4', '#45B7D1', '#96CEB4', '#FECA57'],
-            startangle=90)
-    plt.title('Prozentuale Verteilung nach Bereichen', fontsize=14, fontweight='bold')
-    
-    plt.tight_layout()
-    plt.savefig(f'{output_dir}/eurojackpot_bereichsanalyse.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
-    plt.show()
-
-def print_detailed_analysis(range_analysis, number_counts):
-    """Gibt detaillierte Analyseergebnisse aus."""
-    
-    print("\n" + "="*60)
-    print("🎯 EUROJACKPOT BEREICHSANALYSE")
-    print("="*60)
-    
-    total_numbers = sum(analysis['anzahl_ziehungen'] for analysis in range_analysis.values())
-    
-    for range_name, analysis in range_analysis.items():
-        print(f"\n📊 BEREICH {range_name}:")
-        print(f"   Anzahl Ziehungen: {analysis['anzahl_ziehungen']:,}")
-        print(f"   Prozentanteil: {analysis['prozent']:.2f}%")
-        print(f"   Durchschnittswert: {analysis['durchschnitt']:.1f}")
-        
-        # Top 3 Zahlen in diesem Bereich
-        start, end = map(int, range_name.split('-'))
-        range_numbers = [(num, count) for num, count in number_counts.items() 
-                        if start <= num <= end]
-        range_numbers.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
-        
-        print(f"   Top 3 Zahlen: ", end="")
-        for i, (num, count) in enumerate(range_numbers[:3]):
-            print(f"{num} ({count}x)", end="")
-            if i < 2 and i < len(range_numbers) - 1:
-                print(", ", end="")
-        print()
-    
-    # Allgemeine Statistiken
-    print(f"\n📈 ALLGEMEINE STATISTIKEN:")
-    print(f"   Gesamte gezogene Zahlen: {total_numbers:,}")
-    print(f"   Durchschnitt pro Bereich: {total_numbers/5:.1f}")
-    
-    # Häufigste und seltenste Zahlen insgesamt
-    most_common = number_counts.most_common(5)
-    least_common = number_counts.most_common()[-5:]
-    
-    print(f"\n🔥 HÄUFIGSTE ZAHLEN GESAMT:")
-    for i, (num, count) in enumerate(most_common, 1):
-        print(f"   {i}. Zahl {num}: {count} mal gezogen")
-    
-    print(f"\n❄️  SELTENSTE ZAHLEN GESAMT:")
-    for i, (num, count) in enumerate(reversed(least_common), 1):
-        print(f"   {i}. Zahl {num}: {count} mal gezogen")
-    
-    # Empfehlungen
-    print(f"\n💡 ERKENNTNISSE:")
-    best_range = max(range_analysis.keys(), key=lambda x: range_analysis[x]['prozent'])
-    worst_range = min(range_analysis.keys(), key=lambda x: range_analysis[x]['prozent'])
-    
-    print(f"   • Bester Bereich: {best_range} ({range_analysis[best_range]['prozent']:.1f}%)")
-    print(f"   • Schwächster Bereich: {worst_range} ({range_analysis[worst_range]['prozent']:.1f}%)")
-    print(f"   • Unterschied: {range_analysis[best_range]['prozent'] - range_analysis[worst_range]['prozent']:.1f} Prozentpunkte")
-
-def main():
-    """Hauptfunktion."""
-    
-    # Pfade
-    input_file = "/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/data/AlleEurojackpotzahlen.csv"
-    output_dir = "/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot"
-    
-    # Daten laden
-    print("🔄 Lade Eurojackpot-Daten...")
-    df = load_drawn_numbers(input_file)
-    
-    if df is None:
-        print("❌ Fehler beim Laden der Daten!")
-        return
-    
-    # Analyse durchführen
-    print("\n🔍 Führe Bereichsanalyse durch...")
-    range_analysis, number_counts = analyze_number_ranges(df)
-    
-    # Ergebnisse ausgeben
-    print_detailed_analysis(range_analysis, number_counts)
-    
-    # Visualisierungen erstellen
-    print(f"\n📊 Erstelle Visualisierungen...")
-    try:
-        create_visualizations(range_analysis, number_counts, output_dir)
-        print(f"✅ Diagramm gespeichert: {output_dir}/eurojackpot_bereichsanalyse.png")
-    except Exception as e:
-        print(f"⚠️  Visualisierung konnte nicht erstellt werden: {e}")
-        print("💡 Installieren Sie matplotlib und seaborn: pip install matplotlib seaborn")
-    
-    # CSV-Export der Analyse
-    results_df = pd.DataFrame.from_dict(range_analysis, orient='index')
-    results_df.to_csv(f'{output_dir}/bereichsanalyse_ergebnisse.csv', sep=';')
-    print(f"✅ Ergebnisse gespeichert: {output_dir}/bereichsanalyse_ergebnisse.csv")
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()
@@ -1,208 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Eurojackpot Positionsanalyse
-
-Analysiert, welche Bereiche an welchen Positionen (Z1, Z2, Z3, Z4, Z5) am häufigsten stehen.
-"""
-
-import pandas as pd
-from collections import defaultdict
-import numpy as np
-
-def get_range_for_number(number):
-    """Bestimmt den Bereich für eine gegebene Zahl."""
-    if 1 <= number <= 10:
-        return 'A(1-10)'
-    elif 11 <= number <= 20:
-        return 'B(11-20)'
-    elif 21 <= number <= 30:
-        return 'C(21-30)'
-    elif 31 <= number <= 40:
-        return 'D(31-40)'
-    elif 41 <= number <= 50:
-        return 'E(41-50)'
-    else:
-        return 'Unknown'
-
-def analyze_positions():
-    """Führt eine detaillierte Positionsanalyse durch."""
-    
-    # Daten laden
-    df = pd.read_csv("/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/data/AlleEurojackpotzahlen.csv", sep=';')
-    
-    print(f"🎯 EUROJACKPOT POSITIONSANALYSE")
-    print(f"Anzahl analysierte Ziehungen: {len(df)}")
-    print("="*60)
-    
-    # Positionen definieren
-    positions = ['Z1', 'Z2', 'Z3', 'Z4', 'Z5']
-    ranges = ['A(1-10)', 'B(11-20)', 'C(21-30)', 'D(31-40)', 'E(41-50)']
-    
-    # Matrix für Positions-Bereich-Kombinationen
-    position_range_matrix = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
-    
-    # Daten sammeln
-    for _, row in df.iterrows():
-        for pos in positions:
-            range_name = get_range_for_number(row[pos])
-            position_range_matrix[pos][range_name] += 1
-    
-    # 1. Übersichtstabelle erstellen
-    print(f"\n📊 POSITIONS-BEREICH-MATRIX:")
-    print("="*60)
-    print(f"{'Position':<8} {'A(1-10)':<12} {'B(11-20)':<12} {'C(21-30)':<12} {'D(31-40)':<12} {'E(41-50)':<12}")
-    print("-" * 60)
-    
-    for pos in positions:
-        line = f"{pos:<8} "
-        for range_name in ranges:
-            count = position_range_matrix[pos][range_name]
-            percentage = (count / len(df)) * 100
-            line += f"{count:3}({percentage:4.1f}%) "
-        print(line)
-    
-    # 2. Beste Bereiche pro Position
-    print(f"\n🏆 BESTE BEREICHE PRO POSITION:")
-    print("="*40)
-    
-    for pos in positions:
-        best_range = max(ranges, key=lambda r: position_range_matrix[pos][r])
-        best_count = position_range_matrix[pos][best_range]
-        best_percentage = (best_count / len(df)) * 100
-        
-        # Alle Bereiche für diese Position sortiert
-        sorted_ranges = sorted(ranges, key=lambda r: position_range_matrix[pos][r], reverse=True)
-        
-        print(f"\n{pos}: {best_range} führt mit {best_count} ({best_percentage:.1f}%)")
-        print(f"   Ranking: ", end="")
-        for i, range_name in enumerate(sorted_ranges, 1):
-            count = position_range_matrix[pos][range_name]
-            percentage = (count / len(df)) * 100
-            print(f"{i}.{range_name}({percentage:.1f}%)", end="")
-            if i < len(sorted_ranges):
-                print(" > ", end="")
-        print()
-    
-    # 3. Beste Positionen pro Bereich
-    print(f"\n🎯 BESTE POSITIONEN PRO BEREICH:")
-    print("="*40)
-    
-    for range_name in ranges:
-        best_position = max(positions, key=lambda p: position_range_matrix[p][range_name])
-        best_count = position_range_matrix[best_position][range_name]
-        best_percentage = (best_count / len(df)) * 100
-        
-        # Alle Positionen für diesen Bereich sortiert
-        sorted_positions = sorted(positions, key=lambda p: position_range_matrix[p][range_name], reverse=True)
-        
-        print(f"\n{range_name}: Position {best_position} führt mit {best_count} ({best_percentage:.1f}%)")
-        print(f"   Ranking: ", end="")
-        for i, pos in enumerate(sorted_positions, 1):
-            count = position_range_matrix[pos][range_name]
-            percentage = (count / len(df)) * 100
-            print(f"{i}.{pos}({percentage:.1f}%)", end="")
-            if i < len(sorted_positions):
-                print(" > ", end="")
-        print()
-    
-    # 4. Spezielle Analysen
-    print(f"\n📈 SPEZIELLE POSITIONSANALYSEN:")
-    print("="*45)
-    
-    # Niedrige vs. hohe Bereiche pro Position
-    for pos in positions:
-        low_ranges = position_range_matrix[pos]['A(1-10)'] + position_range_matrix[pos]['B(11-20)']
-        high_ranges = position_range_matrix[pos]['D(31-40)'] + position_range_matrix[pos]['E(41-50)']
-        middle_range = position_range_matrix[pos]['C(21-30)']
-        
-        low_pct = (low_ranges / len(df)) * 100
-        high_pct = (high_ranges / len(df)) * 100
-        middle_pct = (middle_range / len(df)) * 100
-        
-        print(f"{pos}: Niedrig(A+B)={low_pct:4.1f}% | Mitte(C)={middle_pct:4.1f}% | Hoch(D+E)={high_pct:4.1f}%")
-    
-    # 5. Gleichverteilungs-Analyse
-    print(f"\n⚖️  GLEICHVERTEILUNGS-ANALYSE:")
-    print("="*35)
-    
-    expected_per_range = len(df) / 5  # Erwartete Gleichverteilung
-    
-    print(f"Erwartete Gleichverteilung pro Bereich und Position: {expected_per_range:.1f}")
-    print(f"\nAbweichungen von der Gleichverteilung:")
-    
-    for pos in positions:
-        print(f"\n{pos}:")
-        for range_name in ranges:
-            actual = position_range_matrix[pos][range_name]
-            deviation = actual - expected_per_range
-            deviation_pct = (deviation / expected_per_range) * 100
-            
-            symbol = "📈" if deviation > 0 else "📉" if deviation < 0 else "⚖️"
-            print(f"  {range_name}: {actual:3} ({deviation:+4.1f}, {deviation_pct:+5.1f}%) {symbol}")
-    
-    # 6. Heatmap-Daten für Export
-    print(f"\n💾 DATENEXPORT:")
-    print("="*20)
-    
-    # Erstelle eine Matrix für bessere Visualisierung
-    matrix_data = []
-    for pos in positions:
-        row_data = {'Position': pos}
-        for range_name in ranges:
-            count = position_range_matrix[pos][range_name]
-            percentage = (count / len(df)) * 100
-            row_data[range_name] = count
-            row_data[f"{range_name}_Prozent"] = percentage
-        matrix_data.append(row_data)
-    
-    matrix_df = pd.DataFrame(matrix_data)
-    
-    # Zusätzliche Statistiken hinzufügen
-    stats_data = []
-    for _, row in df.iterrows():
-        row_data = {'datum': row['datum']}
-        for pos in positions:
-            row_data[f"{pos}_Zahl"] = row[pos]
-            row_data[f"{pos}_Bereich"] = get_range_for_number(row[pos])
-        stats_data.append(row_data)
-    
-    stats_df = pd.DataFrame(stats_data)
-    
-    # Export
-    matrix_output = "/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/positions_matrix.csv"
-    stats_output = "/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/positions_details.csv"
-    
-    matrix_df.to_csv(matrix_output, sep=';', index=False)
-    stats_df.to_csv(stats_output, sep=';', index=False)
-    
-    print(f"✅ Positionsmatrix gespeichert: positions_matrix.csv")
-    print(f"✅ Detaildaten gespeichert: positions_details.csv")
-    
-    # 7. Strategische Empfehlungen
-    print(f"\n💡 STRATEGISCHE EMPFEHLUNGEN:")
-    print("="*35)
-    
-    # Finde die besten Kombinationen pro Position
-    recommendations = {}
-    for pos in positions:
-        best_range = max(ranges, key=lambda r: position_range_matrix[pos][r])
-        recommendations[pos] = best_range
-    
-    print(f"Optimale Bereichsauswahl pro Position:")
-    for pos, best_range in recommendations.items():
-        count = position_range_matrix[pos][best_range]
-        percentage = (count / len(df)) * 100
-        print(f"  {pos}: {best_range} ({percentage:.1f}%)")
-    
-    # Berechne theoretische Erfolgswahrscheinlichkeit
-    theoretical_success = 1.0
-    for pos, best_range in recommendations.items():
-        prob = position_range_matrix[pos][best_range] / len(df)
-        theoretical_success *= prob
-    
-    print(f"\nTheoretische Erfolgswahrscheinlichkeit dieser Kombination: {theoretical_success*100:.4f}%")
-    
-    return position_range_matrix, matrix_df
-
-if __name__ == "__main__":
-    analyze_positions()
@@ -1,54 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Einfache Eurojackpot Bereichsanalyse
-"""
-
-import pandas as pd
-from collections import Counter
-
-def analyze_ranges():
-    """Analysiert Zahlenbereiche in Eurojackpot-Daten."""
-    
-    # Daten laden
-    df = pd.read_csv("/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/data/AlleEurojackpotzahlen.csv", sep=';')
-    
-    print(f"Anzahl Ziehungen: {len(df)}")
-    
-    # Alle Zahlen sammeln
-    all_numbers = []
-    for col in ['Z1', 'Z2', 'Z3', 'Z4', 'Z5']:
-        all_numbers.extend(df[col].tolist())
-    
-    # Bereiche definieren
-    ranges = {
-        '1-10': list(range(1, 11)),
-        '11-20': list(range(11, 21)),
-        '21-30': list(range(21, 31)),
-        '31-40': list(range(31, 41)),
-        '41-50': list(range(41, 51))
-    }
-    
-    print(f"\nGesamt gezogene Zahlen: {len(all_numbers)}")
-    print("="*50)
-    
-    # Analyse pro Bereich
-    for range_name, range_numbers in ranges.items():
-        count = sum(1 for num in all_numbers if num in range_numbers)
-        percentage = (count / len(all_numbers)) * 100
-        
-        print(f"{range_name:6}: {count:4} Zahlen ({percentage:5.1f}%)")
-    
-    print("="*50)
-    
-    # Häufigste Zahlen
-    number_counts = Counter(all_numbers)
-    print("\nHäufigste 10 Zahlen:")
-    for num, count in number_counts.most_common(10):
-        print(f"Zahl {num:2}: {count:3} mal")
-    
-    print("\nSeltenste 10 Zahlen:")
-    for num, count in number_counts.most_common()[-10:]:
-        print(f"Zahl {num:2}: {count:3} mal")
-
-if __name__ == "__main__":
-    analyze_ranges()
@@ -1,270 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Eurojackpot Treffer-Analyse (umschlüsselte Werte)
-
-Analysiert, wo die größten Treffer-Wahrscheinlichkeiten bei den umschlüsselten Werten liegen.
-"""
-
-import pandas as pd
-from collections import Counter, defaultdict
-import numpy as np
-
-def analyze_hit_probabilities():
-    """Analysiert die Treffer-Wahrscheinlichkeiten der umschlüsselten Werte."""
-    
-    # Umschlüsselte Daten laden
-    df = pd.read_csv("/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/AlleEurojackpotzahlen_umschluesselt.csv", sep=';')
-    
-    print("🎯 TREFFER-ANALYSE UMSCHLÜSSELTE WERTE (1-10)")
-    print("="*60)
-    print(f"Analysierte Ziehungen: {len(df)}")
-    
-    # 1. Einzelne Gruppen-Wahrscheinlichkeiten pro Position
-    print(f"\n🏆 HÖCHSTE TREFFER-WAHRSCHEINLICHKEITEN PRO POSITION:")
-    print("="*55)
-    
-    positions = ['z1', 'z2', 'z3', 'z4', 'z5']
-    position_stats = {}
-    
-    for pos in positions:
-        group_counts = Counter(df[pos])
-        total = len(df)
-        
-        # Beste Gruppe für diese Position
-        best_group = max(group_counts, key=group_counts.get)
-        best_count = group_counts[best_group]
-        best_probability = (best_count / total) * 100
-        
-        position_stats[pos] = {
-            'best_group': best_group,
-            'probability': best_probability,
-            'count': best_count,
-            'all_groups': group_counts
-        }
-        
-        print(f"\n{pos.upper()}: Gruppe {best_group} führt mit {best_probability:.1f}% ({best_count}/{total})")
-        
-        # Top 3 für diese Position
-        top_3 = group_counts.most_common(3)
-        print(f"   Top 3: ", end="")
-        for i, (group, count) in enumerate(top_3):
-            prob = (count / total) * 100
-            print(f"{i+1}.Gruppe {group}({prob:.1f}%)", end="")
-            if i < 2:
-                print(" > ", end="")
-        print()
-    
-    # 2. Beste Gesamtkombination
-    print(f"\n🔥 OPTIMAL-KOMBINATION (höchste Einzelwahrscheinlichkeiten):")
-    print("="*60)
-    
-    optimal_combination = []
-    total_probability = 1.0
-    
-    for pos in positions:
-        best_group = position_stats[pos]['best_group']
-        probability = position_stats[pos]['probability'] / 100
-        optimal_combination.append(best_group)
-        total_probability *= probability
-        
-        print(f"{pos}: Gruppe {best_group} ({position_stats[pos]['probability']:.1f}%)")
-    
-    optimal_string = '-'.join(map(str, optimal_combination))
-    print(f"\nOptimal-Kombination: {optimal_string}")
-    print(f"Theoretische Wahrscheinlichkeit: {total_probability*100:.6f}%")
-    print(f"Das entspricht etwa 1 in {1/total_probability:,.0f} Ziehungen")
-    
-    # 3. Tatsächlich aufgetretene häufigste Kombinationen
-    print(f"\n📊 REAL AUFGETRETENE HÄUFIGSTE KOMBINATIONEN:")
-    print("="*50)
-    
-    combination_counts = Counter(df['kombination_umschluesselt'])
-    
-    print(f"Top 20 real aufgetretene Kombinationen:")
-    for i, (combination, count) in enumerate(combination_counts.most_common(20), 1):
-        probability = (count / len(df)) * 100
-        print(f"{i:2}. {combination:15} {count}x ({probability:.2f}%)")
-    
-    # 4. Bereichs-Kombinationen mit höchster Wahrscheinlichkeit
-    print(f"\n🎲 BEREICHS-KOMBINATIONEN MIT HÖCHSTER WAHRSCHEINLICHKEIT:")
-    print("="*60)
-    
-    # Niedrig (1-3), Mittel (4-7), Hoch (8-10) Kombinationen
-    range_combinations = defaultdict(int)
-    
-    for _, row in df.iterrows():
-        ranges = []
-        for pos in positions:
-            val = row[pos]
-            if 1 <= val <= 3:
-                ranges.append('N')  # Niedrig
-            elif 4 <= val <= 7:
-                ranges.append('M')  # Mittel
-            else:
-                ranges.append('H')  # Hoch
-        
-        range_pattern = ''.join(ranges)
-        range_combinations[range_pattern] += 1
-    
-    print(f"Häufigste Bereichsmuster (N=Niedrig1-3, M=Mittel4-7, H=Hoch8-10):")
-    sorted_patterns = sorted(range_combinations.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
-    
-    for i, (pattern, count) in enumerate(sorted_patterns[:15], 1):
-        probability = (count / len(df)) * 100
-        pattern_readable = pattern.replace('N', 'Niedrig').replace('M', 'Mittel').replace('H', 'Hoch')
-        print(f"{i:2}. {pattern:5} ({pattern_readable:25}) {count:3}x ({probability:5.1f}%)")
-    
-    # 5. Positions-spezifische Empfehlungen
-    print(f"\n💡 POSITIONS-SPEZIFISCHE EMPFEHLUNGEN:")
-    print("="*45)
-    
-    recommendations = {}
-    
-    for pos in positions:
-        group_counts = position_stats[pos]['all_groups']
-        total = len(df)
-        
-        # Top 3 Gruppen für maximale Abdeckung
-        top_groups = [group for group, count in group_counts.most_common(3)]
-        top_coverage = sum(group_counts[group] for group in top_groups)
-        coverage_percentage = (top_coverage / total) * 100
-        
-        recommendations[pos] = {
-            'top_groups': top_groups,
-            'coverage': coverage_percentage
-        }
-        
-        print(f"\n{pos.upper()}: Empfohlene Gruppen {top_groups}")
-        print(f"   Abdeckung: {coverage_percentage:.1f}% aller Ziehungen")
-        
-        # Wahrscheinlichkeitsverteilung
-        print(f"   Verteilung: ", end="")
-        for group in top_groups:
-            prob = (group_counts[group] / total) * 100
-            print(f"Gruppe {group}({prob:.1f}%)", end="")
-            if group != top_groups[-1]:
-                print(", ", end="")
-        print()
-    
-    # 6. Strategische Kombinationen
-    print(f"\n🎯 STRATEGISCHE KOMBINATIONEN FÜR MAXIMALE TREFFER:")
-    print("="*55)
-    
-    # Berechne verschiedene Strategien
-    strategies = {
-        'Konservativ': {
-            'z1': [1, 2],      # Top 2 der Position z1
-            'z2': [3, 4],      # Top 2 der Position z2  
-            'z3': [5, 6],      # Top 2 der Position z3
-            'z4': [7, 8],      # Top 2 der Position z4
-            'z5': [9, 10]      # Top 2 der Position z5
-        },
-        'Ausgewogen': {
-            'z1': [1, 2, 3],   # Top 3 jeder Position
-            'z2': [3, 4, 5],   
-            'z3': [4, 5, 6, 7],
-            'z4': [6, 7, 8],   
-            'z5': [8, 9, 10]   
-        },
-        'Optimal': {}  # Wird basierend auf tatsächlichen Daten gefüllt
-    }
-    
-    # Optimal-Strategie basierend auf echten Top-3 pro Position
-    for pos in positions:
-        top_3_groups = recommendations[pos]['top_groups']
-        strategies['Optimal'][pos] = top_3_groups
-    
-    for strategy_name, strategy in strategies.items():
-        if strategy:  # Nur wenn Strategie gefüllt ist
-            print(f"\n{strategy_name}-Strategie:")
-            total_combinations = 1
-            coverage_per_position = []
-            
-            for pos in positions:
-                recommended_groups = strategy[pos]
-                pos_stats = position_stats[pos]['all_groups']
-                total_pos = len(df)
-                
-                # Abdeckung dieser Gruppen
-                coverage = sum(pos_stats.get(group, 0) for group in recommended_groups)
-                coverage_pct = (coverage / total_pos) * 100
-                coverage_per_position.append(coverage_pct)
-                
-                total_combinations *= len(recommended_groups)
-                
-                print(f"   {pos}: Gruppen {recommended_groups} ({coverage_pct:.1f}% Abdeckung)")
-            
-            avg_coverage = np.mean(coverage_per_position)
-            print(f"   Durchschnittliche Abdeckung: {avg_coverage:.1f}%")
-            print(f"   Mögliche Kombinationen: {total_combinations:,}")
-    
-    # 7. Heiße und kalte Zahlen
-    print(f"\n🔥❄️ HEISSE UND KALTE GRUPPEN:")
-    print("="*35)
-    
-    # Alle Gruppen über alle Positionen sammeln
-    all_groups = []
-    for pos in positions:
-        all_groups.extend(df[pos].tolist())
-    
-    group_total_counts = Counter(all_groups)
-    total_appearances = len(all_groups)
-    expected_per_group = total_appearances / 10  # 10 Gruppen
-    
-    print(f"Erwartete Häufigkeit pro Gruppe: {expected_per_group:.1f}")
-    print(f"\nHeisse Gruppen (über Erwartung):")
-    hot_groups = []
-    for group in range(1, 11):
-        actual = group_total_counts.get(group, 0)
-        deviation = actual - expected_per_group
-        if deviation > 0:
-            hot_groups.append((group, actual, deviation))
-    
-    hot_groups.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)
-    for group, count, deviation in hot_groups:
-        percentage = (count / total_appearances) * 100
-        print(f"   Gruppe {group}: {count} (+{deviation:.1f}, {percentage:.1f}%)")
-    
-    print(f"\nKalte Gruppen (unter Erwartung):")
-    cold_groups = []
-    for group in range(1, 11):
-        actual = group_total_counts.get(group, 0)
-        deviation = actual - expected_per_group
-        if deviation < 0:
-            cold_groups.append((group, actual, deviation))
-    
-    cold_groups.sort(key=lambda x: x[2])
-    for group, count, deviation in cold_groups:
-        percentage = (count / total_appearances) * 100
-        print(f"   Gruppe {group}: {count} ({deviation:.1f}, {percentage:.1f}%)")
-    
-    # 8. Export der Empfehlungen
-    print(f"\n💾 EMPFEHLUNGEN EXPORT:")
-    print("="*25)
-    
-    # Erstelle Empfehlungs-DataFrame
-    recommendation_data = []
-    
-    # Für jede Position die besten Empfehlungen
-    for pos in positions:
-        pos_recommendations = recommendations[pos]
-        for group in pos_recommendations['top_groups']:
-            prob = (position_stats[pos]['all_groups'][group] / len(df)) * 100
-            recommendation_data.append({
-                'position': pos,
-                'gruppe': group,
-                'wahrscheinlichkeit_prozent': prob,
-                'anzahl_auftreten': position_stats[pos]['all_groups'][group],
-                'empfehlung_rang': pos_recommendations['top_groups'].index(group) + 1
-            })
-    
-    rec_df = pd.DataFrame(recommendation_data)
-    output_file = "/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/treffer_empfehlungen_umschluesselt.csv"
-    rec_df.to_csv(output_file, sep=';', index=False)
-    
-    print(f"✅ Empfehlungen gespeichert: treffer_empfehlungen_umschluesselt.csv")
-    
-    return position_stats, recommendations
-
-if __name__ == "__main__":
-    analyze_hit_probabilities()
@@ -1,141 +0,0 @@
-import csv
-from itertools import combinations
-import time
-
-print("=== EUROJACKPOT KOMBINATIONS-GENERATOR ===")
-print("Erstellt alle möglichen Kombinationen mit Status (gezogen/nicht gezogen)")
-print()
-
-# Pfade
-eurojackpot_file = '/Users/sebastianfrohlich/Downloads/EJ_ab_2018.csv'
-output_file = '/Users/sebastianfrohlich/Desktop/Alle_Eurojackpot_Kombinationen_mit_Status.csv'
-missing_file = '/Users/sebastianfrohlich/Desktop/Fehlende_Eurojackpot_Kombinationen.csv'
-
-# Schritt 1: Einlesen der gezogenen Kombinationen
-print("Schritt 1: Lade gezogene Eurojackpot-Kombinationen...")
-existing_combinations = set()
-
-try:
-    with open(eurojackpot_file, 'r', encoding='utf-8') as file:
-        lines = file.readlines()
-        
-    for line in lines[1:]:  # Header überspringen
-        parts = line.strip().split(';')
-        if len(parts) >= 6:  # Mindestens Datum + 5 Zahlen
-            try:
-                numbers = []
-                for i in range(1, 6):  # Spalten 1-5 (nach Datum)
-                    if i < len(parts) and parts[i].strip().isdigit():
-                        numbers.append(int(parts[i].strip()))
-                
-                if len(numbers) == 5:  # Vollständige Kombination
-                    combo = frozenset(numbers)
-                    existing_combinations.add(combo)
-                    
-            except (ValueError, IndexError):
-                continue
-    
-    print(f"   ✓ {len(existing_combinations)} gezogene Kombinationen geladen")
-    
-    # Beispiele anzeigen
-    if existing_combinations:
-        print("   Beispiele:")
-        for i, combo in enumerate(list(existing_combinations)[:3]):
-            sorted_combo = sorted(list(combo))
-            print(f"     {sorted_combo}")
-        if len(existing_combinations) > 3:
-            print(f"     ... und {len(existing_combinations)-3} weitere")
-    
-except FileNotFoundError:
-    print(f"   ⚠️ Datei nicht gefunden: {eurojackpot_file}")
-    existing_combinations = set()
-except Exception as e:
-    print(f"   ⚠️ Fehler beim Lesen: {e}")
-    existing_combinations = set()
-
-print()
-
-# Schritt 2: Generierung aller möglichen Kombinationen
-print("Schritt 2: Generiere alle möglichen Kombinationen (5 aus 50)...")
-total_combinations = 2118760  # C(50,5)
-print(f"   Gesamtanzahl zu verarbeitender Kombinationen: {total_combinations:,}")
-
-all_combinations = []
-count = 0
-start_time = time.time()
-
-for combo in combinations(range(1, 51), 5):
-    count += 1
-    
-    # Fortschritt anzeigen
-    if count % 100000 == 0:
-        elapsed = time.time() - start_time
-        rate = count / elapsed if elapsed > 0 else 0
-        remaining = (total_combinations - count) / rate if rate > 0 else 0
-        print(f"   Fortschritt: {count:,} / {total_combinations:,} "
-              f"({count/total_combinations*100:.1f}%) "
-              f"- {rate:,.0f}/s - noch ~{remaining/60:.1f} min")
-    
-    # Prüfen ob Kombination bereits gezogen wurde
-    sorted_combo = sorted(combo)
-    is_drawn = 1 if frozenset(combo) in existing_combinations else 0
-    
-    # Zur Liste hinzufügen (Z1, Z2, Z3, Z4, Z5, gezogen)
-    combination_row = sorted_combo + [is_drawn]
-    all_combinations.append(combination_row)
-
-print(f"   ✓ Alle {len(all_combinations):,} Kombinationen generiert")
-print()
-
-# Schritt 3: Statistiken berechnen
-print("Schritt 3: Berechne Statistiken...")
-drawn_combinations = sum(1 for combo in all_combinations if combo[5] == 1)
-undrawn_combinations = len(all_combinations) - drawn_combinations
-
-print(f"   Gesamt mögliche Kombinationen: {len(all_combinations):,}")
-print(f"   Bereits gezogene Kombinationen: {drawn_combinations:,}")
-print(f"   Noch nicht gezogene Kombinationen: {undrawn_combinations:,}")
-if len(all_combinations) > 0:
-    percentage = drawn_combinations / len(all_combinations) * 100
-    print(f"   Anteil gezogener Kombinationen: {percentage:.6f}%")
-print()
-
-# Schritt 4: Hauptdatei speichern
-print("Schritt 4: Speichere Hauptdatei...")
-try:
-    with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as outfile:
-        writer = csv.writer(outfile, delimiter=';')
-        writer.writerow(['Z1', 'Z2', 'Z3', 'Z4', 'Z5', 'gezogen'])  # Header
-        for combo in all_combinations:
-            writer.writerow(combo)
-    print(f"   ✓ Hauptdatei gespeichert: {output_file}")
-except Exception as e:
-    print(f"   ⚠️ Fehler beim Speichern der Hauptdatei: {e}")
-
-# Schritt 5: Datei mit fehlenden Kombinationen speichern
-print("Schritt 5: Speichere Datei mit fehlenden Kombinationen...")
-try:
-    missing_combinations = [combo[:5] for combo in all_combinations if combo[5] == 0]
-    with open(missing_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as outfile:
-        writer = csv.writer(outfile, delimiter=';')
-        writer.writerow(['Z1', 'Z2', 'Z3', 'Z4', 'Z5'])  # Header
-        for combo in missing_combinations:
-            writer.writerow(combo)
-    print(f"   ✓ Datei mit fehlenden Kombinationen gespeichert: {missing_file}")
-    print(f"   ✓ {len(missing_combinations):,} fehlende Kombinationen")
-except Exception as e:
-    print(f"   ⚠️ Fehler beim Speichern der fehlenden Kombinationen: {e}")
-
-print()
-print("=== FERTIG ===")
-print("Erstellte Dateien:")
-print(f"1. {output_file}")
-print(f"   - Alle {len(all_combinations):,} Kombinationen mit Status")
-print(f"2. {missing_file}")
-if 'missing_combinations' in locals():
-    print(f"   - {len(missing_combinations):,} noch nicht gezogene Kombinationen")
-print()
-print("Format der Hauptdatei:")
-print("Z1;Z2;Z3;Z4;Z5;gezogen")
-print("1;2;3;4;5;0")
-print("...")
@@ -1,806 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Ultimativer Eurojackpot Tipp-Generator mit Multi-Ziehungs-Trend-Analyse
-
-Kombiniert multiple Optimierungsstrategien:
- Historische Häufigkeitsanalyse
- Positionsbasierte Gewichtung
- Multi-Ziehungs-Trend-Analyse (NEU!)
- Zahlen-Momentum-Tracking
- Sequenzielle Abhängigkeiten
- Zyklische Muster-Erkennung
-"""
-
-import pandas as pd
-import random
-import numpy as np
-from itertools import combinations
-from collections import Counter, defaultdict, deque
-import datetime
-
-class UltimativerEurojackpotGenerator:
-    def __init__(self, data_path="/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/AlleEurojackpotzahlen.csv"):
-        self.data_path = data_path
-        self.df = None
-        self.drawn_combinations = set()
-        
-        # Basis-Analyse (Original)
-        self.number_frequencies = Counter()
-        self.position_frequencies = defaultdict(Counter)
-        self.pattern_frequencies = Counter()
-        self.supernumber_frequencies = {'sz1': Counter(), 'sz2': Counter()}
-        self.number_distances = []
-        
-        # Multi-Ziehungs-Trend-Analyse (NEU!)
-        self.number_sequences = defaultdict(list)
-        self.momentum_scores = {}
-        self.trend_predictions = {}
-        self.sequential_dependencies = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
-        self.cycle_patterns = {}
-        self.hot_numbers = []
-        self.warm_numbers = []
-        self.cold_numbers = []
-        
-        # Initialisierung
-        self.load_and_analyze_all_data()
-    
-    def load_and_analyze_all_data(self):
-        """Lädt Daten und führt alle Analysen durch."""
-        try:
-            self.df = pd.read_csv(self.data_path, sep=';')
-            
-            # Chronologische Sortierung für Trend-Analyse
-            if 'Datum' in self.df.columns:
-                self.df['Datum'] = pd.to_datetime(self.df['Datum'], format='%d.%m.%Y')
-                self.df = self.df.sort_values('Datum')
-            
-            print(f"🚀 ULTIMATIVER EUROJACKPOT GENERATOR")
-            print("=" * 60)
-            print(f"📊 Analysiere {len(self.df)} Ziehungen mit Multi-Trend-Analyse...")
-            
-            # Basis-Analysen durchführen
-            self._perform_basic_analysis()
-            
-            # Multi-Ziehungs-Trend-Analysen durchführen (NEU!)
-            self._perform_momentum_analysis()
-            self._perform_sequential_analysis()
-            self._perform_cycle_analysis()
-            self._generate_trend_predictions()
-            
-            print(f"✅ Komplette Analyse abgeschlossen!")
-            self._print_ultimate_analysis_summary()
-            
-        except Exception as e:
-            print(f"❌ Fehler beim Laden der Daten: {e}")
-            return False
-        
-        return True
-    
-    def _perform_basic_analysis(self):
-        """Führt die ursprünglichen Basis-Analysen durch."""
-        for _, row in self.df.iterrows():
-            # Gezogene Kombinationen
-            combo = tuple(sorted([row['Z1'], row['Z2'], row['Z3'], row['Z4'], row['Z5']]))
-            self.drawn_combinations.add(combo)
-            
-            # Zahlenfrequenzen
-            numbers = [row['Z1'], row['Z2'], row['Z3'], row['Z4'], row['Z5']]
-            for num in numbers:
-                self.number_frequencies[num] += 1
-            
-            # Positionsfrequenzen
-            sorted_numbers = sorted(numbers)
-            for i, num in enumerate(sorted_numbers):
-                self.position_frequencies[f'pos_{i+1}'][num] += 1
-            
-            # Muster analysieren
-            pattern = self._get_pattern(sorted_numbers)
-            self.pattern_frequencies[pattern] += 1
-            
-            # Superzahlen
-            self.supernumber_frequencies['sz1'][row['SZ1']] += 1
-            self.supernumber_frequencies['sz2'][row['SZ2']] += 1
-            
-            # Zahlenabstände
-            distances = [sorted_numbers[i+1] - sorted_numbers[i] for i in range(4)]
-            self.number_distances.extend(distances)
-    
-    def _perform_momentum_analysis(self, window_size=15):
-        """Führt Multi-Ziehungs-Momentum-Analyse durch (NEU!)"""
-        print(f"\n🔥 MOMENTUM-ANALYSE (Fenster: {window_size})")
-        
-        # Zahlensequenzen über Zeit aufbauen
-        for number in range(1, 51):
-            sequence = []
-            for _, row in self.df.iterrows():
-                drawn_numbers = [row['Z1'], row['Z2'], row['Z3'], row['Z4'], row['Z5']]
-                sequence.append(1 if number in drawn_numbers else 0)
-            self.number_sequences[number] = sequence
-        
-        # Momentum-Scores berechnen
-        momentum_results = {}
-        for number in range(1, 51):
-            recent_sequence = self.number_sequences[number][-window_size:]
-            
-            hit_rate = sum(recent_sequence) / len(recent_sequence)
-            trend_score = self._calculate_trend_score(recent_sequence)
-            recency_score = self._calculate_recency_score(recent_sequence)
-            
-            # Kombinierter Momentum-Score mit Gewichtung
-            momentum_score = (hit_rate * 0.4) + (trend_score * 0.4) + (recency_score * 0.2)
-            
-            momentum_results[number] = {
-                'hit_rate': hit_rate,
-                'trend_score': trend_score,
-                'recency_score': recency_score,
-                'momentum_score': momentum_score,
-                'status': self._get_momentum_status(momentum_score)
-            }
-        
-        self.momentum_scores = momentum_results
-        
-        # Zahlen in Kategorien einteilen
-        sorted_momentum = sorted(momentum_results.items(), 
-                               key=lambda x: x[1]['momentum_score'], reverse=True)
-        
-        self.hot_numbers = [num for num, data in sorted_momentum[:20] 
-                           if data['momentum_score'] > 0.35]
-        self.warm_numbers = [num for num, data in sorted_momentum[20:35] 
-                            if 0.2 <= data['momentum_score'] <= 0.35]
-        self.cold_numbers = [num for num, data in sorted_momentum[35:] 
-                            if data['momentum_score'] < 0.2][:15]
-        
-        print(f"🔥 {len(self.hot_numbers)} heiße Zahlen identifiziert")
-        print(f"🌡️ {len(self.warm_numbers)} warme Zahlen identifiziert")
-        print(f"🧊 {len(self.cold_numbers)} kalte Zahlen identifiziert")
-    
-    def _perform_sequential_analysis(self, look_back=3):
-        """Analysiert sequenzielle Abhängigkeiten zwischen Ziehungen (NEU!)"""
-        print(f"\n🔗 SEQUENZIELLE ABHÄNGIGKEITEN (Look-back: {look_back})")
-        
-        for i in range(look_back, len(self.df)):
-            current_numbers = set([self.df.iloc[i]['Z1'], self.df.iloc[i]['Z2'], 
-                                 self.df.iloc[i]['Z3'], self.df.iloc[i]['Z4'], 
-                                 self.df.iloc[i]['Z5']])
-            
-            for j in range(1, look_back + 1):
-                prev_numbers = set([self.df.iloc[i-j]['Z1'], self.df.iloc[i-j]['Z2'], 
-                                  self.df.iloc[i-j]['Z3'], self.df.iloc[i-j]['Z4'], 
-                                  self.df.iloc[i-j]['Z5']])
-                
-                for prev_num in prev_numbers:
-                    for curr_num in current_numbers:
-                        self.sequential_dependencies[f"lag_{j}"][f"{prev_num}_{curr_num}"] += 1
-        
-        print(f"🔗 Sequenzielle Muster für {look_back} Ziehungen analysiert")
-    
-    def _perform_cycle_analysis(self, max_cycle_length=15):
-        """Analysiert zyklische Muster (NEU!)"""
-        print(f"\n🔄 ZYKLUS-ANALYSE")
-        
-        pattern_sequence = []
-        for _, row in self.df.iterrows():
-            numbers = sorted([row['Z1'], row['Z2'], row['Z3'], row['Z4'], row['Z5']])
-            pattern = self._get_pattern(numbers)
-            pattern_sequence.append(pattern)
-        
-        # Zyklen erkennen
-        self.cycle_patterns = {}
-        for cycle_length in range(3, max_cycle_length + 1):
-            cycles = self._find_pattern_cycles(pattern_sequence, cycle_length)
-            if cycles:
-                self.cycle_patterns[cycle_length] = cycles
-        
-        cycle_count = sum(len(cycles) for cycles in self.cycle_patterns.values())
-        print(f"🔄 {cycle_count} zyklische Muster erkannt")
-    
-    def _generate_trend_predictions(self):
-        """Generiert Trend-basierte Vorhersagen (NEU!)"""
-        print(f"\n🎯 TREND-VORHERSAGEN GENERIEREN")
-        
-        for number in range(1, 51):
-            if number in self.momentum_scores:
-                momentum_data = self.momentum_scores[number]
-                
-                # Multi-Faktor-Vorhersage-Score
-                momentum_weight = momentum_data['momentum_score'] * 0.4
-                frequency_weight = (self.number_frequencies[number] / len(self.df)) * 0.3
-                trend_weight = max(0, momentum_data['trend_score']) * 0.3
-                
-                prediction_score = momentum_weight + frequency_weight + trend_weight
-                
-                self.trend_predictions[number] = {
-                    'prediction_score': prediction_score,
-                    'recommendation': self._get_prediction_recommendation(prediction_score),
-                    'confidence': self._get_confidence_level(prediction_score)
-                }
-        
-        print(f"🎯 Trend-Vorhersagen für alle 50 Zahlen generiert")
-    
-    def _calculate_trend_score(self, sequence):
-        """Berechnet Trend-Score für eine Zahlensequenz."""
-        if len(sequence) < 2:
-            return 0
-        
-        x = np.arange(len(sequence))
-        y = np.array(sequence)
-        weights = np.exp(x / len(x))  # Neuere Ziehungen wichtiger
-        
-        try:
-            coeffs = np.polyfit(x, y, 1, w=weights)
-            return coeffs[0]  # Steigung = Trend
-        except:
-            return 0
-    
-    def _calculate_recency_score(self, sequence):
-        """Berechnet Recency-Score."""
-        try:
-            last_hit_index = len(sequence) - 1 - sequence[::-1].index(1)
-            recency = 1 - (len(sequence) - 1 - last_hit_index) / len(sequence)
-            return recency
-        except ValueError:
-            return 0
-    
-    def _get_momentum_status(self, score):
-        """Klassifiziert Momentum-Status."""
-        if score > 0.5:
-            return "🔥 SEHR HEISS"
-        elif score > 0.35:
-            return "🌡️ HEISS"
-        elif score > 0.2:
-            return "😐 WARM"
-        elif score > 0.1:
-            return "🧊 KÜHL"
-        else:
-            return "❄️ EISKALT"
-    
-    def _get_prediction_recommendation(self, score):
-        """Empfehlung basierend auf Vorhersage-Score."""
-        if score > 0.4:
-            return "SEHR EMPFOHLEN"
-        elif score > 0.25:
-            return "EMPFOHLEN"
-        elif score > 0.15:
-            return "NEUTRAL"
-        else:
-            return "VERMEIDEN"
-    
-    def _get_confidence_level(self, score):
-        """Konfidenz-Level für Vorhersagen."""
-        if score > 0.4:
-            return "HOCH"
-        elif score > 0.25:
-            return "MITTEL"
-        else:
-            return "NIEDRIG"
-    
-    def _find_pattern_cycles(self, sequence, cycle_length):
-        """Findet zyklische Muster."""
-        cycle_patterns = defaultdict(list)
-        
-        for i in range(len(sequence) - cycle_length):
-            pattern = ''.join(sequence[i:i+cycle_length])
-            cycle_patterns[pattern].append(i)
-        
-        return {pattern: positions for pattern, positions in cycle_patterns.items() 
-                if len(positions) >= 2}
-    
-    def _get_pattern(self, numbers):
-        """Bestimmt N/M/H-Muster."""
-        pattern = []
-        for num in numbers:
-            if 1 <= num <= 15:
-                pattern.append('N')
-            elif 16 <= num <= 35:
-                pattern.append('M')
-            else:
-                pattern.append('H')
-        return ''.join(pattern)
-    
-    def _print_ultimate_analysis_summary(self):
-        """Gibt detaillierte Analyse-Zusammenfassung aus."""
-        print(f"\n📈 ULTIMATE ANALYSE-ZUSAMMENFASSUNG:")
-        print("=" * 55)
-        
-        # Top Trend-Empfehlungen
-        print("\n🎯 TOP 10 TREND-EMPFEHLUNGEN:")
-        top_predictions = sorted(self.trend_predictions.items(), 
-                               key=lambda x: x[1]['prediction_score'], reverse=True)[:10]
-        for i, (number, data) in enumerate(top_predictions):
-            momentum_status = self.momentum_scores[number]['status']
-            print(f"{i+1:2}. Zahl {number:2}: Score {data['prediction_score']:.3f} "
-                  f"({data['recommendation']}) {momentum_status}")
-        
-        # Top Muster mit Trend-Integration
-        print(f"\n🎨 TOP MUSTER (kombiniert mit Trends):")
-        for pattern, count in self.pattern_frequencies.most_common(5):
-            percentage = (count / len(self.drawn_combinations)) * 100
-            print(f"  {pattern}: {count}x ({percentage:.1f}%)")
-        
-        # Zyklische Erkenntnisse
-        if self.cycle_patterns:
-            print(f"\n🔄 ERKANNTE ZYKLEN:")
-            total_cycles = sum(len(cycles) for cycles in self.cycle_patterns.values())
-            print(f"  Insgesamt {total_cycles} zyklische Muster erkannt")
-    
-    def generate_ultimate_combination(self):
-        """Generiert ultimativ optimierte Kombination mit allen Methoden."""
-        max_attempts = 1000
-        
-        for attempt in range(max_attempts):
-            numbers = []
-            
-            # Strategie-Mix basierend auf Trends:
-            # 40% Top-Trend-Zahlen, 30% Heiße Zahlen, 20% Position-optimiert, 10% Balance
-            
-            # 2 Zahlen aus Top-Trend-Empfehlungen (40%)
-            top_trend_numbers = [num for num, data in sorted(self.trend_predictions.items(), 
-                               key=lambda x: x[1]['prediction_score'], reverse=True)[:15]
-                               if data['recommendation'] in ['SEHR EMPFOHLEN', 'EMPFOHLEN']]
-            
-            if len(top_trend_numbers) >= 2:
-                trend_picks = random.sample(top_trend_numbers[:10], 2)
-                numbers.extend(trend_picks)
-            
-            # 2 Zahlen aus heißen Zahlen (30%)
-            if len(self.hot_numbers) >= 2:
-                remaining_hot = [n for n in self.hot_numbers if n not in numbers]
-                if len(remaining_hot) >= 2:
-                    hot_picks = random.sample(remaining_hot[:8], min(2, len(remaining_hot)))
-                    numbers.extend(hot_picks)
-            
-            # 1 Zahl positions-optimiert oder warm (30%)
-            remaining_slots = 5 - len(numbers)
-            if remaining_slots > 0:
-                if self.warm_numbers:
-                    remaining_warm = [n for n in self.warm_numbers if n not in numbers]
-                    if remaining_warm:
-                        warm_pick = random.choice(remaining_warm[:5])
-                        numbers.append(warm_pick)
-            
-            # Auffüllen bis 5 Zahlen
-            while len(numbers) < 5:
-                available_numbers = [n for n in range(1, 51) if n not in numbers]
-                
-                # Gewichtete Auswahl basierend auf Trend-Scores
-                weights = [self.trend_predictions[n]['prediction_score'] for n in available_numbers]
-                if sum(weights) > 0:
-                    additional_number = random.choices(available_numbers, weights=weights)[0]
-                else:
-                    additional_number = random.choice(available_numbers)
-                
-                numbers.append(additional_number)
-            
-            # Sortieren und validieren
-            numbers = sorted(numbers[:5])
-            
-            if self._validate_ultimate_combination(numbers):
-                return numbers
-        
-        # Fallback
-        return self._generate_fallback_combination()
-    
-    def _validate_ultimate_combination(self, numbers):
-        """Erweiterte Validierung mit Trend-Kriterien."""
-        # Basis-Validierung
-        if tuple(numbers) in self.drawn_combinations:
-            return False
-        
-        if len(set(numbers)) != 5:
-            return False
-        
-        # Trend-Validierung
-        hot_count = sum(1 for n in numbers if n in self.hot_numbers)
-        high_trend_count = sum(1 for n in numbers 
-                              if self.trend_predictions[n]['recommendation'] == 'SEHR EMPFOHLEN')
-        
-        # Mindestens 1 heiße oder 1 sehr empfohlene Zahl
-        if hot_count == 0 and high_trend_count == 0:
-            return False
-        
-        # Standard-Validierungen
-        distances = [numbers[i+1] - numbers[i] for i in range(4)]
-        if min(distances) < 2 or max(distances) > 18:
-            return False
-        
-        even_count = sum(1 for n in numbers if n % 2 == 0)
-        if even_count == 0 or even_count == 5:
-            return False
-        
-        total = sum(numbers)
-        if total < 80 or total > 170:
-            return False
-        
-        return True
-    
-    def _generate_fallback_combination(self):
-        """Fallback mit Trend-Integration."""
-        numbers = []
-        
-        # Basis: NMMHH mit Trend-Gewichtung
-        ranges = {
-            'N': [n for n in range(1, 16) if n in self.hot_numbers + self.warm_numbers] or list(range(1, 16)),
-            'M': [n for n in range(16, 36) if n in self.hot_numbers + self.warm_numbers] or list(range(16, 36)),
-            'H': [n for n in range(36, 51) if n in self.hot_numbers + self.warm_numbers] or list(range(36, 51))
-        }
-        
-        numbers.extend(random.sample(ranges['N'][:10], 1))
-        numbers.extend(random.sample(ranges['M'][:15], 2))
-        numbers.extend(random.sample(ranges['H'][:10], 2))
-        
-        return sorted(numbers)
-    
-    def get_optimized_supernumbers(self):
-        """Trend-optimierte Superzahlen-Auswahl."""
-        # Integration von Trend-Daten für Superzahlen
-        sz1_trends = {}
-        sz2_trends = {}
-        
-        # Letzte 10 Ziehungen analysieren
-        recent_df = self.df.tail(10)
-        
-        for sz1 in range(1, 13):  # Eurojackpot SZ1: 1-12
-            recent_count = (recent_df['SZ1'] == sz1).sum()
-            total_count = self.supernumber_frequencies['sz1'][sz1]
-            trend_score = (recent_count / 10) * 0.6 + (total_count / len(self.df)) * 0.4
-            sz1_trends[sz1] = trend_score
-        
-        for sz2 in range(1, 11):  # Eurojackpot SZ2: 1-10
-            recent_count = (recent_df['SZ2'] == sz2).sum()
-            total_count = self.supernumber_frequencies['sz2'][sz2]
-            trend_score = (recent_count / 10) * 0.6 + (total_count / len(self.df)) * 0.4
-            sz2_trends[sz2] = trend_score
-        
-        # Gewichtete Auswahl
-        sz1_candidates = list(sz1_trends.keys())
-        sz1_weights = list(sz1_trends.values())
-        sz1 = random.choices(sz1_candidates, weights=sz1_weights)[0]
-        
-        sz2_candidates = list(sz2_trends.keys())
-        sz2_weights = list(sz2_trends.values())
-        sz2 = random.choices(sz2_candidates, weights=sz2_weights)[0]
-        
-        return sz1, sz2
-    
-    def generate_ultimate_tips(self, num_tips=10):
-        """Generiert ultimative Tipps mit kompletter Multi-Trend-Integration."""
-        print(f"\n🚀 ULTIMATE TIPP-GENERIERUNG")
-        print("=" * 50)
-        print(f"🎯 Kombiniert ALLE Optimierungsstrategien:")
-        print(f"  ✅ Historische Häufigkeitsanalyse")
-        print(f"  ✅ Positionsbasierte Gewichtung")  
-        print(f"  ✅ Multi-Ziehungs-Momentum-Analyse")
-        print(f"  ✅ Sequenzielle Abhängigkeiten")
-        print(f"  ✅ Zyklische Muster-Erkennung")
-        print(f"  ✅ Trend-Vorhersage-Algorithmus")
-        
-        generated_tips = []
-        strategy_distribution = Counter()
-        
-        print(f"\n🎲 GENERIERE {num_tips} ULTIMATE TIPPS:")
-        print("=" * 60)
-        print(f"{'Nr':<3} {'Zahlen':<20} {'Muster':<7} {'🔥':<3} {'🎯':<3} {'Status'}")
-        print("-" * 60)
-        
-        attempts = 0
-        max_attempts = num_tips * 50
-        
-        while len(generated_tips) < num_tips and attempts < max_attempts:
-            attempts += 1
-            
-            combination = self.generate_ultimate_combination()
-            
-            if combination and tuple(combination) not in [tuple(tip['zahlen']) for tip in generated_tips]:
-                pattern = self._get_pattern(combination)
-                
-                # Trend-Analyse des Tipps
-                hot_count = sum(1 for n in combination if n in self.hot_numbers)
-                trend_count = sum(1 for n in combination 
-                                if self.trend_predictions[n]['recommendation'] in ['SEHR EMPFOHLEN', 'EMPFOHLEN'])
-                
-                # Superzahlen
-                sz1, sz2 = self.get_optimized_supernumbers()
-                
-                # Strategie-Klassifikation
-                if hot_count >= 3:
-                    strategy = "🔥 MOMENTUM"
-                elif trend_count >= 3:
-                    strategy = "🎯 TREND"
-                elif pattern in ['NMMHH', 'MNMHH', 'NHMHM']:
-                    strategy = "🎨 MUSTER"
-                else:
-                    strategy = "⚖️ BALANCE"
-                
-                strategy_distribution[strategy] += 1
-                
-                tip = {
-                    'tipp_nr': len(generated_tips) + 1,
-                    'zahlen': combination,
-                    'z1': combination[0],
-                    'z2': combination[1], 
-                    'z3': combination[2],
-                    'z4': combination[3],
-                    'z5': combination[4],
-                    'sz1': sz1,
-                    'sz2': sz2,
-                    'muster': pattern,
-                    'summe': sum(combination),
-                    'hot_count': hot_count,
-                    'trend_count': trend_count,
-                    'strategy': strategy
-                }
-                
-                generated_tips.append(tip)
-                
-                # Status ausgeben
-                zahlen_str = f"{combination[0]:2}-{combination[1]:2}-{combination[2]:2}-{combination[3]:2}-{combination[4]:2}"
-                print(f"{len(generated_tips):2}. {zahlen_str:<20} {pattern:<7} {hot_count:<3} {trend_count:<3} {strategy}")
-        
-        # Ultimate Zusammenfassung
-        print(f"\n🏆 ULTIMATE OPTIMIERUNGS-ZUSAMMENFASSUNG:")
-        print("=" * 50)
-        print(f"✅ {len(generated_tips)} Ultimate Tipps generiert")
-        print(f"🎯 Erfolgsrate: {(len(generated_tips)/attempts)*100:.1f}%")
-        print(f"📊 Durchschnitt {sum(tip['hot_count'] for tip in generated_tips)/len(generated_tips):.1f} heiße Zahlen pro Tipp")
-        print(f"🔮 Durchschnitt {sum(tip['trend_count'] for tip in generated_tips)/len(generated_tips):.1f} Trend-Zahlen pro Tipp")
-        
-        # Strategie-Verteilung
-        print(f"\n📈 STRATEGIE-VERTEILUNG:")
-        for strategy, count in strategy_distribution.most_common():
-            print(f"  {strategy}: {count} Tipps")
-        
-        # Komplette Tipp-Ausgabe
-        print(f"\n🎯 ULTIMATE TIPP-EMPFEHLUNGEN:")
-        print("=" * 70)
-        print(f"{'Nr':<3} {'Hauptzahlen':<20} {'SZ1':<4} {'SZ2':<4} {'Muster':<7} {'Strategie':<12} {'Score'}")
-        print("-" * 70)
-        
-        for tip in generated_tips:
-            zahlen_str = f"{tip['z1']:2}-{tip['z2']:2}-{tip['z3']:2}-{tip['z4']:2}-{tip['z5']:2}"
-            
-            # Ultimate Score berechnen
-            ultimate_score = (tip['hot_count'] * 0.3 + tip['trend_count'] * 0.4 + 
-                            (5 if tip['muster'] in ['NMMHH', 'MNMHH'] else 3) * 0.3)
-            
-            print(f"{tip['tipp_nr']:2}. {zahlen_str:<20} {tip['sz1']:<4} {tip['sz2']:<4} "
-                  f"{tip['muster']:<7} {tip['strategy']:<12} {ultimate_score:.1f}")
-        
-        # Export mit Ultimate Features
-        self._export_ultimate_tips(generated_tips)
-        
-        return generated_tips
-    
-    def _export_ultimate_tips(self, tips):
-        """Exportiert Ultimate Tipps mit erweiterten Daten."""
-        timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
-        output_file = f"/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/ultimate_tipps_{timestamp}.csv"
-        
-        # Erweiterte Daten für Export
-        export_data = []
-        for tip in tips:
-            tip_data = tip.copy()
-            
-            # Zusätzliche Trend-Daten hinzufügen
-            tip_data['trend_scores'] = [self.trend_predictions[n]['prediction_score'] 
-                                      for n in tip['zahlen']]
-            tip_data['avg_trend_score'] = np.mean(tip_data['trend_scores'])
-            tip_data['momentum_ratings'] = [self.momentum_scores[n]['status'] 
-                                          for n in tip['zahlen']]
-            
-            export_data.append(tip_data)
-        
-        tips_df = pd.DataFrame(export_data)
-        tips_df.to_csv(output_file, sep=';', index=False)
-        
-        print(f"\n💾 ULTIMATE EXPORT:")
-        print("=" * 25)
-        print(f"✅ Ultimate Tipps gespeichert: ultimate_tipps_{timestamp}.csv")
-        print(f"🚀 Multi-Trend-Analyse integriert")
-        print(f"🎯 Höchste Optimierungsstufe erreicht")
-        print(f"📊 Erweiterte Trend-Daten enthalten")
-
-def main():
-    """Hauptfunktion für Ultimate Generator."""
-    print("🚀 ULTIMATE EUROJACKPOT GENERATOR")
-    print("🎯 Mit Multi-Ziehungs-Trend-Integration")
-    print("=" * 50)
-    
-    # Generator initialisieren (lädt und analysiert automatisch alle Daten)
-    generator = UltimativerEurojackpotGenerator()
-    
-    # Ultimate Tipps generieren
-    tips = generator.generate_ultimate_tips(10)
-    
-    print(f"\n🏆 ULTIMATE OPTIMIERUNG ABGESCHLOSSEN!")
-    print("=" * 45)
-    print(f"🚀 10 Ultimate Tipps mit Multi-Trend-Analyse generiert")
-    print(f"📈 Maximale Trefferwahrscheinlichkeit durch:")
-    print(f"   • Momentum-Analyse über 15 Ziehungen")
-    print(f"   • Sequenzielle Abhängigkeiten")
-    print(f"   • Zyklische Muster-Erkennung") 
-    print(f"   • Positionsbasierte Optimierung")
-    print(f"   • Trend-Vorhersage-Algorithmus")
-    print(f"🍀 Viel Erfolg bei der nächsten Ziehung!")
-    
-    # Zusätzliche Ultimate Insights
-    print(f"\n💡 ULTIMATE INSIGHTS:")
-    print("=" * 30)
-    
-    # Top 5 Trend-Zahlen für nächste Ziehung
-    top_trend_numbers = sorted(generator.trend_predictions.items(), 
-                              key=lambda x: x[1]['prediction_score'], reverse=True)[:5]
-    print(f"🎯 TOP 5 TREND-ZAHLEN für nächste Ziehung:")
-    for i, (number, data) in enumerate(top_trend_numbers):
-        momentum_status = generator.momentum_scores[number]['status']
-        print(f"   {i+1}. Zahl {number:2}: {data['recommendation']} {momentum_status}")
-    
-    # Empfohlene Muster basierend auf Zyklen
-    if generator.cycle_patterns:
-        print(f"\n🔄 ZYKLUS-EMPFEHLUNG:")
-        # Finde das wahrscheinlichste nächste Muster basierend auf Zyklen
-        recent_patterns = []
-        for _, row in generator.df.tail(5).iterrows():
-            numbers = sorted([row['Z1'], row['Z2'], row['Z3'], row['Z4'], row['Z5']])
-            pattern = generator._get_pattern(numbers)
-            recent_patterns.append(pattern)
-        
-        print(f"   Letzte 5 Muster: {' → '.join(recent_patterns)}")
-        
-        # Empfehlung basierend auf häufigsten Mustern
-        top_pattern = generator.pattern_frequencies.most_common(1)[0]
-        print(f"   Empfohlenes Muster: {top_pattern[0]} ({(top_pattern[1]/len(generator.df))*100:.1f}% Erfolgsrate)")
-    
-    # Momentum-Warnung
-    very_hot = [n for n in generator.hot_numbers 
-                if generator.momentum_scores[n]['momentum_score'] > 0.5]
-    if very_hot:
-        print(f"\n🔥 MOMENTUM-ALERT:")
-        print(f"   SEHR HEIßE Zahlen: {very_hot[:5]}")
-        print(f"   → Mindestens 1-2 dieser Zahlen in Tipps verwenden!")
-    
-    return tips
-
-# Zusätzliche Utility-Funktionen für erweiterte Analyse
-
-def analyze_tip_quality(generator, tip_numbers):
-    """Analysiert die Qualität eines einzelnen Tipps."""
-    quality_score = 0
-    analysis = {}
-    
-    # Momentum-Analyse
-    hot_count = sum(1 for n in tip_numbers if n in generator.hot_numbers)
-    analysis['hot_numbers'] = hot_count
-    quality_score += hot_count * 0.2
-    
-    # Trend-Analyse  
-    trend_scores = [generator.trend_predictions[n]['prediction_score'] for n in tip_numbers]
-    avg_trend = np.mean(trend_scores)
-    analysis['avg_trend_score'] = avg_trend
-    quality_score += avg_trend * 0.3
-    
-    # Positions-Analyse
-    position_quality = 0
-    for i, num in enumerate(sorted(tip_numbers)):
-        pos_freq = generator.position_frequencies[f'pos_{i+1}'][num]
-        if pos_freq > 0:
-            position_quality += pos_freq
-    analysis['position_quality'] = position_quality
-    quality_score += (position_quality / len(generator.df)) * 0.2
-    
-    # Muster-Analyse
-    pattern = generator._get_pattern(sorted(tip_numbers))
-    pattern_freq = generator.pattern_frequencies[pattern]
-    pattern_score = pattern_freq / len(generator.df)
-    analysis['pattern'] = pattern
-    analysis['pattern_score'] = pattern_score
-    quality_score += pattern_score * 0.3
-    
-    analysis['total_quality_score'] = quality_score
-    analysis['quality_rating'] = get_quality_rating(quality_score)
-    
-    return analysis
-
-def get_quality_rating(score):
-    """Konvertiert Quality-Score in Rating."""
-    if score > 0.8:
-        return "🏆 PREMIUM"
-    elif score > 0.6:
-        return "🥇 SEHR GUT"
-    elif score > 0.4:
-        return "🥈 GUT"
-    elif score > 0.2:
-        return "🥉 DURCHSCHNITT"
-    else:
-        return "⚠️ SCHWACH"
-
-def predict_jackpot_probability(generator, tip_numbers):
-    """Schätzt Jackpot-Wahrscheinlichkeit basierend auf Trends."""
-    base_probability = 1 / 139838160  # Mathematische Grundwahrscheinlichkeit
-    
-    # Trend-Multiplikator berechnen
-    trend_multiplier = 1.0
-    
-    for number in tip_numbers:
-        momentum_score = generator.momentum_scores[number]['momentum_score']
-        trend_score = generator.trend_predictions[number]['prediction_score']
-        
-        # Zahlen mit hohem Momentum/Trend erhöhen die relative Wahrscheinlichkeit
-        number_multiplier = 1 + (momentum_score * 0.1) + (trend_score * 0.15)
-        trend_multiplier *= number_multiplier
-    
-    # Pattern-Bonus
-    pattern = generator._get_pattern(sorted(tip_numbers))
-    pattern_frequency = generator.pattern_frequencies[pattern] / len(generator.df)
-    pattern_multiplier = 1 + (pattern_frequency * 0.2)
-    
-    estimated_probability = base_probability * trend_multiplier * pattern_multiplier
-    
-    return {
-        'base_probability': base_probability,
-        'trend_multiplier': trend_multiplier,
-        'pattern_multiplier': pattern_multiplier,
-        'estimated_probability': estimated_probability,
-        'improvement_factor': (estimated_probability / base_probability)
-    }
-
-def export_detailed_analysis(generator, tips, filename_suffix="detailed"):
-    """Exportiert detaillierte Analyse aller Tipps."""
-    timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
-    output_file = f"/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/analysis_{filename_suffix}_{timestamp}.csv"
-    
-    detailed_data = []
-    
-    for tip in tips:
-        tip_analysis = analyze_tip_quality(generator, tip['zahlen'])
-        probability_analysis = predict_jackpot_probability(generator, tip['zahlen'])
-        
-        detailed_entry = {
-            **tip,
-            **tip_analysis,
-            **probability_analysis,
-            'individual_momentum_scores': [generator.momentum_scores[n]['momentum_score'] for n in tip['zahlen']],
-            'individual_trend_scores': [generator.trend_predictions[n]['prediction_score'] for n in tip['zahlen']],
-            'number_frequencies': [generator.number_frequencies[n] for n in tip['zahlen']]
-        }
-        
-        detailed_data.append(detailed_entry)
-    
-    # DataFrame erstellen und exportieren
-    df_detailed = pd.DataFrame(detailed_data)
-    df_detailed.to_csv(output_file, sep=';', index=False)
-    
-    print(f"\n📊 DETAILLIERTE ANALYSE EXPORTIERT:")
-    print(f"   📁 Datei: analysis_{filename_suffix}_{timestamp}.csv")
-    print(f"   📈 Enthält Quality-Scores, Trend-Analysen und Wahrscheinlichkeits-Schätzungen")
-
-if __name__ == "__main__":
-    # Reproduzierbarer Zufallsseed
-    random.seed(42)
-    np.random.seed(42)
-    
-    # Ultimate Generator starten
-    tips = main()
-    
-    # Optional: Detaillierte Analyse exportieren
-    if tips:
-        print(f"\n📊 ERWEITERTE ANALYSE VERFÜGBAR:")
-        print("=" * 40)
-        
-        # Beispiel: Analysiere ersten Tipp detailliert
-        if len(tips) > 0:
-            generator = UltimativerEurojackpotGenerator()
-            
-            sample_tip = tips[0]['zahlen']
-            quality_analysis = analyze_tip_quality(generator, sample_tip)
-            probability_analysis = predict_jackpot_probability(generator, sample_tip)
-            
-            print(f"\n🔍 BEISPIEL-ANALYSE für Tipp 1 ({sample_tip}):")
-            print(f"   🏆 Quality-Rating: {quality_analysis['quality_rating']}")
-            print(f"   📈 Quality-Score: {quality_analysis['total_quality_score']:.3f}")
-            print(f"   🔥 Heiße Zahlen: {quality_analysis['hot_numbers']}/5")
-            print(f"   🎯 Avg. Trend-Score: {quality_analysis['avg_trend_score']:.3f}")
-            print(f"   🎨 Muster: {quality_analysis['pattern']} (Score: {quality_analysis['pattern_score']:.3f})")
-            print(f"   📊 Verbesserungs-Faktor: {probability_analysis['improvement_factor']:.2f}x")
-            
-            # Optional: Detaillierte Analyse aller Tipps exportieren
-            export_detailed_analysis(generator, tips)
@@ -1,234 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Eurojackpot Tipp-Generator für NMMHH-Muster
-
-Generiert 10 Tipp-Felder basierend auf dem erfolgreichsten NMMHH-Muster,
-die keine bereits gezogenen Kombinationen enthalten.
-"""
-
-import pandas as pd
-import random
-from itertools import combinations
-
-def load_drawn_numbers():
-    """Lädt alle bereits gezogenen Kombinationen."""
-    df = pd.read_csv("/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/AlleEurojackpotzahlen.csv", sep=';')
-    
-    drawn_combinations = set()
-    for _, row in df.iterrows():
-        # Sortierte Kombination für Vergleich
-        combo = tuple(sorted([row['Z1'], row['Z2'], row['Z3'], row['Z4'], row['Z5']]))
-        drawn_combinations.add(combo)
-    
-    print(f"🚫 {len(drawn_combinations)} bereits gezogene Kombinationen geladen")
-    return drawn_combinations
-
-def generate_nmmhh_numbers():
-    """Generiert Zahlen nach dem NMMHH-Muster."""
-    
-    # Bereichsdefinition basierend auf umschlüsselter Analyse
-    ranges = {
-        'N': list(range(1, 16)),    # Niedrig: Gruppen 1-3 (Zahlen 1-15)
-        'M': list(range(16, 36)),   # Mittel: Gruppen 4-7 (Zahlen 16-35)  
-        'H': list(range(36, 51))    # Hoch: Gruppen 8-10 (Zahlen 36-50)
-    }
-    
-    # NMMHH-Muster: 1 Niedrig, 2 Mittel, 2 Hoch
-    selected_numbers = []
-    
-    # 1 Niedrige Zahl (Position z1)
-    selected_numbers.extend(random.sample(ranges['N'], 1))
-    
-    # 2 Mittlere Zahlen (Positionen z2, z3)
-    selected_numbers.extend(random.sample(ranges['M'], 2))
-    
-    # 2 Hohe Zahlen (Positionen z4, z5)
-    selected_numbers.extend(random.sample(ranges['H'], 2))
-    
-    # Sortieren für Eurojackpot-Format
-    return sorted(selected_numbers)
-
-def generate_optimized_nmmhh_numbers():
-    """Generiert optimierte NMMHH-Zahlen basierend auf Positionsanalyse."""
-    
-    # Optimierte Bereiche basierend auf Treffer-Analyse
-    optimized_ranges = {
-        'z1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],        # Niedrig (sehr wahrscheinlich)
-        'z2': [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25], # Niedrig-Mittel
-        'z3': [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35], # Mittel
-        'z4': [31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45], # Mittel-Hoch
-        'z5': [41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50]                      # Hoch (sehr wahrscheinlich)
-    }
-    
-    selected_numbers = []
-    
-    # Position z1: Niedrig
-    selected_numbers.append(random.choice(optimized_ranges['z1'][:10]))  # Fokus auf 1-10
-    
-    # Position z2: Niedrig-Mittel  
-    selected_numbers.append(random.choice(optimized_ranges['z2'][5:]))   # Fokus auf 16-25
-    
-    # Position z3: Mittel
-    selected_numbers.append(random.choice(optimized_ranges['z3']))       # 21-35
-    
-    # Position z4: Mittel-Hoch
-    selected_numbers.append(random.choice(optimized_ranges['z4'][5:]))   # Fokus auf 36-45
-    
-    # Position z5: Hoch
-    selected_numbers.append(random.choice(optimized_ranges['z5']))       # 41-50
-    
-    # Duplikate vermeiden und sortieren
-    selected_numbers = list(set(selected_numbers))
-    
-    # Falls durch Duplikat-Entfernung weniger als 5 Zahlen
-    while len(selected_numbers) < 5:
-        all_available = list(range(1, 51))
-        missing_number = random.choice([n for n in all_available if n not in selected_numbers])
-        selected_numbers.append(missing_number)
-    
-    return sorted(selected_numbers[:5])
-
-def generate_tips_nmmhh(num_tips=10):
-    """Generiert Tipps basierend auf NMMHH-Muster ohne bereits gezogene Kombinationen."""
-    
-    print("🎯 EUROJACKPOT TIPP-GENERATOR (NMMHH-MUSTER)")
-    print("="*50)
-    
-    # Bereits gezogene Kombinationen laden
-    drawn_combinations = load_drawn_numbers()
-    
-    # Häufigste Zahlen pro Position aus der Analyse
-    frequent_numbers = {
-        'z1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],
-        'z2': [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25],
-        'z3': [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35],
-        'z4': [31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45],
-        'z5': [36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50]
-    }
-    
-    print(f"\n📋 NMMHH-MUSTER BEDEUTUNG:")
-    print("N = Niedrig (1-15), M = Mittel (16-35), H = Hoch (36-50)")
-    print("Muster: 1 Niedrig + 2 Mittel + 2 Hoch = 14.7% Erfolgsrate!")
-    
-    generated_tips = []
-    attempts = 0
-    max_attempts = 10000
-    
-    print(f"\n🎲 GENERIERE {num_tips} OPTIMIERTE TIPPS:")
-    print("="*40)
-    
-    while len(generated_tips) < num_tips and attempts < max_attempts:
-        attempts += 1
-        
-        # Verschiedene Generierungsstrategien abwechseln
-        if attempts % 3 == 0:
-            tip = generate_optimized_nmmhh_numbers()
-        else:
-            tip = generate_nmmhh_numbers()
-        
-        # Prüfen ob bereits gezogen
-        tip_tuple = tuple(sorted(tip))
-        
-        if tip_tuple not in drawn_combinations and tip not in generated_tips:
-            generated_tips.append(tip)
-            
-            # Muster-Verifikation
-            pattern = []
-            for num in tip:
-                if 1 <= num <= 15:
-                    pattern.append('N')
-                elif 16 <= num <= 35:
-                    pattern.append('M')
-                else:
-                    pattern.append('H')
-            
-            pattern_str = ''.join(pattern)
-            
-            print(f"Tipp {len(generated_tips):2}: {tip[0]:2}-{tip[1]:2}-{tip[2]:2}-{tip[3]:2}-{tip[4]:2} (Muster: {pattern_str})")
-    
-    if len(generated_tips) < num_tips:
-        print(f"\n⚠️  Nur {len(generated_tips)} von {num_tips} Tipps generiert nach {attempts} Versuchen")
-    else:
-        print(f"\n✅ Alle {num_tips} Tipps erfolgreich generiert!")
-    
-    print(f"\n📊 MUSTER-ANALYSE DER GENERIERTEN TIPPS:")
-    print("="*45)
-    
-    pattern_counts = {}
-    for tip in generated_tips:
-        pattern = []
-        for num in tip:
-            if 1 <= num <= 15:
-                pattern.append('N')
-            elif 16 <= num <= 35:
-                pattern.append('M')
-            else:
-                pattern.append('H')
-        
-        pattern_str = ''.join(pattern)
-        pattern_counts[pattern_str] = pattern_counts.get(pattern_str, 0) + 1
-    
-    for pattern, count in sorted(pattern_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
-        print(f"Muster {pattern}: {count} Tipps")
-    
-    # Zusätzliche Superzahlen-Empfehlungen
-    print(f"\n🎲 SUPERZAHLEN-EMPFEHLUNGEN:")
-    print("="*30)
-    
-    # Lade Superzahlen-Statistiken
-    df = pd.read_csv("/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/AlleEurojackpotzahlen.csv", sep=';')
-    
-    sz1_counts = df['SZ1'].value_counts().head(5)
-    sz2_counts = df['SZ2'].value_counts().head(5)
-    
-    print(f"Top 5 SZ1: {list(sz1_counts.index)}")
-    print(f"Top 5 SZ2: {list(sz2_counts.index)}")
-    
-    # Empfohlene Superzahlen für die Tipps
-    recommended_sz1 = list(sz1_counts.index)[:3]
-    recommended_sz2 = list(sz2_counts.index)[:3]
-    
-    print(f"\n🎯 KOMPLETTE TIPP-EMPFEHLUNGEN:")
-    print("="*40)
-    print(f"{'Tipp':<5} {'Hauptzahlen':<20} {'SZ1':<4} {'SZ2':<4}")
-    print("-" * 40)
-    
-    final_tips = []
-    for i, tip in enumerate(generated_tips, 1):
-        sz1 = random.choice(recommended_sz1)
-        sz2 = random.choice(recommended_sz2)
-        
-        tip_str = f"{tip[0]:2}-{tip[1]:2}-{tip[2]:2}-{tip[3]:2}-{tip[4]:2}"
-        print(f"{i:2}.   {tip_str:<20} {sz1:<4} {sz2:<4}")
-        
-        final_tips.append({
-            'tipp_nr': i,
-            'z1': tip[0],
-            'z2': tip[1], 
-            'z3': tip[2],
-            'z4': tip[3],
-            'z5': tip[4],
-            'sz1': sz1,
-            'sz2': sz2,
-            'muster': ''.join(['N' if n <= 15 else 'M' if n <= 35 else 'H' for n in tip])
-        })
-    
-    # Export der Tipps
-    print(f"\n💾 TIPPS EXPORTIEREN:")
-    print("="*25)
-    
-    tips_df = pd.DataFrame(final_tips)
-    output_file = "/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/eurojackpot_tipps_nmmhh.csv"
-    tips_df.to_csv(output_file, sep=';', index=False)
-    
-    print(f"✅ 10 Tipps gespeichert: eurojackpot_tipps_nmmhh.csv")
-    print(f"📈 Basierend auf NMMHH-Muster mit 14.7% historischer Erfolgsrate")
-    print(f"🚫 Keine bereits gezogenen Kombinationen enthalten")
-    
-    return final_tips
-
-if __name__ == "__main__":
-    # Zufallsseed für reproduzierbare Ergebnisse (optional)
-    random.seed(42)
-    
-    tips = generate_tips_nmmhh(10)
@@ -1,234 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Eurojackpot Tipp-Generator für NMMHH-Muster
-
-Generiert 10 Tipp-Felder basierend auf dem erfolgreichsten NMMHH-Muster,
-die keine bereits gezogenen Kombinationen enthalten.
-"""
-
-import pandas as pd
-import random
-from itertools import combinations
-
-def load_drawn_numbers():
-    """Lädt alle bereits gezogenen Kombinationen."""
-    df = pd.read_csv("/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/AlleEurojackpotzahlen.csv", sep=';')
-    
-    drawn_combinations = set()
-    for _, row in df.iterrows():
-        # Sortierte Kombination für Vergleich
-        combo = tuple(sorted([row['Z1'], row['Z2'], row['Z3'], row['Z4'], row['Z5']]))
-        drawn_combinations.add(combo)
-    
-    print(f"🚫 {len(drawn_combinations)} bereits gezogene Kombinationen geladen")
-    return drawn_combinations
-
-def generate_nmmhh_numbers():
-    """Generiert Zahlen nach dem NMMHH-Muster."""
-    
-    # Bereichsdefinition basierend auf umschlüsselter Analyse
-    ranges = {
-        'N': list(range(1, 16)),    # Niedrig: Gruppen 1-3 (Zahlen 1-15)
-        'M': list(range(16, 36)),   # Mittel: Gruppen 4-7 (Zahlen 16-35)  
-        'H': list(range(36, 51))    # Hoch: Gruppen 8-10 (Zahlen 36-50)
-    }
-    
-    # NMMHH-Muster: 1 Niedrig, 2 Mittel, 2 Hoch
-    selected_numbers = []
-    
-    # 1 Niedrige Zahl (Position z1)
-    selected_numbers.extend(random.sample(ranges['N'], 1))
-    
-    # 2 Mittlere Zahlen (Positionen z2, z3)
-    selected_numbers.extend(random.sample(ranges['M'], 2))
-    
-    # 2 Hohe Zahlen (Positionen z4, z5)
-    selected_numbers.extend(random.sample(ranges['H'], 2))
-    
-    # Sortieren für Eurojackpot-Format
-    return sorted(selected_numbers)
-
-def generate_optimized_nmmhh_numbers():
-    """Generiert optimierte NMMHH-Zahlen basierend auf Positionsanalyse."""
-    
-    # Optimierte Bereiche basierend auf Treffer-Analyse
-    optimized_ranges = {
-        'z1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],        # Niedrig (sehr wahrscheinlich)
-        'z2': [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25], # Niedrig-Mittel
-        'z3': [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35], # Mittel
-        'z4': [31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45], # Mittel-Hoch
-        'z5': [41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50]                      # Hoch (sehr wahrscheinlich)
-    }
-    
-    selected_numbers = []
-    
-    # Position z1: Niedrig
-    selected_numbers.append(random.choice(optimized_ranges['z1'][:10]))  # Fokus auf 1-10
-    
-    # Position z2: Niedrig-Mittel  
-    selected_numbers.append(random.choice(optimized_ranges['z2'][5:]))   # Fokus auf 16-25
-    
-    # Position z3: Mittel
-    selected_numbers.append(random.choice(optimized_ranges['z3']))       # 21-35
-    
-    # Position z4: Mittel-Hoch
-    selected_numbers.append(random.choice(optimized_ranges['z4'][5:]))   # Fokus auf 36-45
-    
-    # Position z5: Hoch
-    selected_numbers.append(random.choice(optimized_ranges['z5']))       # 41-50
-    
-    # Duplikate vermeiden und sortieren
-    selected_numbers = list(set(selected_numbers))
-    
-    # Falls durch Duplikat-Entfernung weniger als 5 Zahlen
-    while len(selected_numbers) < 5:
-        all_available = list(range(1, 51))
-        missing_number = random.choice([n for n in all_available if n not in selected_numbers])
-        selected_numbers.append(missing_number)
-    
-    return sorted(selected_numbers[:5])
-
-def generate_tips_nmmhh(num_tips=10):
-    """Generiert Tipps basierend auf NMMHH-Muster ohne bereits gezogene Kombinationen."""
-    
-    print("🎯 EUROJACKPOT TIPP-GENERATOR (NMMHH-MUSTER)")
-    print("="*50)
-    
-    # Bereits gezogene Kombinationen laden
-    drawn_combinations = load_drawn_numbers()
-    
-    # Häufigste Zahlen pro Position aus der Analyse
-    frequent_numbers = {
-        'z1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],
-        'z2': [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25],
-        'z3': [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35],
-        'z4': [31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45],
-        'z5': [36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50]
-    }
-    
-    print(f"\n📋 NMMHH-MUSTER BEDEUTUNG:")
-    print("N = Niedrig (1-15), M = Mittel (16-35), H = Hoch (36-50)")
-    print("Muster: 1 Niedrig + 2 Mittel + 2 Hoch = 14.7% Erfolgsrate!")
-    
-    generated_tips = []
-    attempts = 0
-    max_attempts = 10000
-    
-    print(f"\n🎲 GENERIERE {num_tips} OPTIMIERTE TIPPS:")
-    print("="*40)
-    
-    while len(generated_tips) < num_tips and attempts < max_attempts:
-        attempts += 1
-        
-        # Verschiedene Generierungsstrategien abwechseln
-        if attempts % 3 == 0:
-            tip = generate_optimized_nmmhh_numbers()
-        else:
-            tip = generate_nmmhh_numbers()
-        
-        # Prüfen ob bereits gezogen
-        tip_tuple = tuple(sorted(tip))
-        
-        if tip_tuple not in drawn_combinations and tip not in generated_tips:
-            generated_tips.append(tip)
-            
-            # Muster-Verifikation
-            pattern = []
-            for num in tip:
-                if 1 <= num <= 15:
-                    pattern.append('N')
-                elif 16 <= num <= 35:
-                    pattern.append('M')
-                else:
-                    pattern.append('H')
-            
-            pattern_str = ''.join(pattern)
-            
-            print(f"Tipp {len(generated_tips):2}: {tip[0]:2}-{tip[1]:2}-{tip[2]:2}-{tip[3]:2}-{tip[4]:2} (Muster: {pattern_str})")
-    
-    if len(generated_tips) < num_tips:
-        print(f"\n⚠️  Nur {len(generated_tips)} von {num_tips} Tipps generiert nach {attempts} Versuchen")
-    else:
-        print(f"\n✅ Alle {num_tips} Tipps erfolgreich generiert!")
-    
-    print(f"\n📊 MUSTER-ANALYSE DER GENERIERTEN TIPPS:")
-    print("="*45)
-    
-    pattern_counts = {}
-    for tip in generated_tips:
-        pattern = []
-        for num in tip:
-            if 1 <= num <= 15:
-                pattern.append('N')
-            elif 16 <= num <= 35:
-                pattern.append('M')
-            else:
-                pattern.append('H')
-        
-        pattern_str = ''.join(pattern)
-        pattern_counts[pattern_str] = pattern_counts.get(pattern_str, 0) + 1
-    
-    for pattern, count in sorted(pattern_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
-        print(f"Muster {pattern}: {count} Tipps")
-    
-    # Zusätzliche Superzahlen-Empfehlungen
-    print(f"\n🎲 SUPERZAHLEN-EMPFEHLUNGEN:")
-    print("="*30)
-    
-    # Lade Superzahlen-Statistiken
-    df = pd.read_csv("/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/AlleEurojackpotzahlen.csv", sep=';')
-    
-    sz1_counts = df['SZ1'].value_counts().head(5)
-    sz2_counts = df['SZ2'].value_counts().head(5)
-    
-    print(f"Top 5 SZ1: {list(sz1_counts.index)}")
-    print(f"Top 5 SZ2: {list(sz2_counts.index)}")
-    
-    # Empfohlene Superzahlen für die Tipps
-    recommended_sz1 = list(sz1_counts.index)[:3]
-    recommended_sz2 = list(sz2_counts.index)[:3]
-    
-    print(f"\n🎯 KOMPLETTE TIPP-EMPFEHLUNGEN:")
-    print("="*40)
-    print(f"{'Tipp':<5} {'Hauptzahlen':<20} {'SZ1':<4} {'SZ2':<4}")
-    print("-" * 40)
-    
-    final_tips = []
-    for i, tip in enumerate(generated_tips, 1):
-        sz1 = random.choice(recommended_sz1)
-        sz2 = random.choice(recommended_sz2)
-        
-        tip_str = f"{tip[0]:2}-{tip[1]:2}-{tip[2]:2}-{tip[3]:2}-{tip[4]:2}"
-        print(f"{i:2}.   {tip_str:<20} {sz1:<4} {sz2:<4}")
-        
-        final_tips.append({
-            'tipp_nr': i,
-            'z1': tip[0],
-            'z2': tip[1], 
-            'z3': tip[2],
-            'z4': tip[3],
-            'z5': tip[4],
-            'sz1': sz1,
-            'sz2': sz2,
-            'muster': ''.join(['N' if n <= 15 else 'M' if n <= 35 else 'H' for n in tip])
-        })
-    
-    # Export der Tipps
-    print(f"\n💾 TIPPS EXPORTIEREN:")
-    print("="*25)
-    
-    tips_df = pd.DataFrame(final_tips)
-    output_file = "/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/eurojackpot_tipps_nmmhh.csv"
-    tips_df.to_csv(output_file, sep=';', index=False)
-    
-    print(f"✅ 10 Tipps gespeichert: eurojackpot_tipps_nmmhh.csv")
-    print(f"📈 Basierend auf NMMHH-Muster mit 14.7% historischer Erfolgsrate")
-    print(f"🚫 Keine bereits gezogenen Kombinationen enthalten")
-    
-    return final_tips
-
-if __name__ == "__main__":
-    # Zufallsseed für reproduzierbare Ergebnisse (optional)
-    random.seed(42)
-    
-    tips = generate_tips_nmmhh(10)
@@ -93,6 +93,11 @@ class UltimateAIMLEurojackpotGenerator:
    Ultimate Eurojackpot Generator - ALLE Strategien kombiniert
    """

+    # Empirisch belegte "griffige" Einzelzahlen, die Spieler überproportional oft frei
+    # wählen (Quelle: Analysen realer Tippscheine, z.B. frz. 6aus49 über 25 Jahre:
+    # populärste Zahlen 5,7,9,11,12,13). Unabhängig vom Geburtstags-Bias (<=31).
+    POPULAR_PLAYER_PICKS = {5, 7, 9, 11, 12, 13}
+
    def __init__(self, data_path, fast_mode=True):
        self.data_path = data_path
        self.df = None
@@ -441,7 +446,7 @@ class UltimateAIMLEurojackpotGenerator:
        """High-EV: 2 Zahlen >31, max. 1 Lucky Number, soft Consecutive-Vermeidung."""
        random.seed(42 + tip_number * 41)

-        lucky_numbers = {3, 7, 9, 11, 13, 17, 19, 21, 23}
+        lucky_numbers = UltimateAIMLEurojackpotGenerator.POPULAR_PLAYER_PICKS
        above_31_target = 2  # für 5 Zahlen: 2 above-31 = solide EV-Basis

        selected_main = []
@@ -671,41 +676,91 @@ class UltimateAIMLEurojackpotGenerator:
        return (distance_score * 0.6 + range_score * 0.4)
    
    def _get_smart_euro_numbers(self, tip_number, euro_preds):
-        """Intelligente Euro-Zahlen Auswahl."""
-        sorted_euro = sorted(euro_preds.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
+        """
+        EV-bewusste Euro-Zahlen-Auswahl: gewichtete Zufallswahl aus den
+        AI-Predictions statt starrer Top-2 (vorher: Tipps 1-3 bekamen IMMER
+        exakt dasselbe Euro-Paar), mit Abwertung klassischer Glückszahlen
+        (3, 7) - analog zur Hauptzahlen-Logik in _generate_high_ev_tip().

-        # Strategy based on tip number
-        if tip_number <= 3:
-            # Top predictions
-            return sorted([num for num, _ in sorted_euro[:2]])
-        else:
-            # Mix of top and diversity
-            top_euros = [num for num, _ in sorted_euro[:6]]
-            random.seed(42 + tip_number * 7)
-            return sorted(random.sample(top_euros, 2))
+        Schwächer empirisch belegt als die Hauptzahlen-Heuristik: 1-12
+        überschneidet sich mit Kalendermonaten, es gibt keine klare
+        Geburtstags-Grenze wie bei den Hauptzahlen (>31). Deshalb bewusst
+        konservativ: nur die zwei bekanntesten Glückszahlen abgewertet,
+        keine erfundene Rangfolge aller 12 Ziffern.
+        """
+        random.seed(100 + tip_number * 13)
+        lucky_euro = {3, 7}
+
+        pool = list(euro_preds.keys())
+        weights = []
+        for n in pool:
+            w = euro_preds.get(n, 0.1)
+            if n in lucky_euro:
+                w *= 0.5
+            weights.append(max(0.001, w))
+
+        chosen = []
+        for _ in range(2):
+            pick = random.choices(pool, weights=weights)[0]
+            idx = pool.index(pick)
+            pool.pop(idx)
+            weights.pop(idx)
+            chosen.append(pick)
+
+        return sorted(chosen)
    
    @staticmethod
    def _calculate_popularity_score(main_numbers):
        """
        Schätzt den Erwartungswert-Vorteil durch Vermeidung populärer Zahlenkombinationen.
-        Höher = unpopulärer = höherer Gewinnanteil bei einem Treffer.
-        Basis: Spieler bevorzugen Geburtstagszahlen (1-31), Glückszahlen und Zahlenfolgen.
+        Höher = unpopulärer bei Mitspielern = höherer Gewinnanteil bei einem Treffer
+        (Hit-Wahrscheinlichkeit selbst ist bei i.i.d. Ziehungen nicht beeinflussbar).
+
+        Basis: dokumentierte Spielerverhalten-Biases (Henze/Riedwyl-artige Analysen
+        realer Tippscheine): Geburtstagszahlen (<=31), einzelne "griffige" Zahlen,
+        Zahlenfolgen/arithmetische Muster (z.B. 5-10-15-20-25) und "zufällig
+        aussehende" ausgeglichene Odd/Even-Splits werden von Menschen
+        überproportional oft gewählt - jede einzelne Kombination ist aber exakt
+        gleich wahrscheinlich, unabhängig von diesen Eigenschaften.
+
+        Hinweis: eine "Summe nahe am Mittel"-Komponente wurde bewusst NICHT
+        aufgenommen - sie widerspricht sich mit der Muster-Erkennung, da gerade
+        die meistgespielten sequenziellen Kombinationen (z.B. 1-2-3-4-5) durch
+        ihre enge Zahlen-Clusterung zugleich eine extreme Summe erzeugen.
        """
        n = len(main_numbers)
        sorted_nums = sorted(main_numbers)

-        # Anteil Zahlen > 31 (Geburtstags-Range vermeiden)
+        # 1) Geburtstags-Range (1-31) meiden
        above_31_ratio = sum(1 for x in main_numbers if x > 31) / n

-        # Aufeinanderfolgende Zahlen vermeiden (visuelle Muster)
-        consecutive_pairs = sum(1 for i in range(n - 1) if sorted_nums[i + 1] - sorted_nums[i] == 1)
-        consecutive_ratio = consecutive_pairs / (n - 1) if n > 1 else 0
+        # 2) Empirisch belegte populäre Einzelzahlen meiden
+        popular_ratio = sum(
+            1 for x in main_numbers
+            if x in UltimateAIMLEurojackpotGenerator.POPULAR_PLAYER_PICKS
+        ) / n

-        # Häufig gespielte "Glückszahlen" vermeiden
-        lucky_numbers = {3, 7, 9, 11, 13, 17, 19, 21, 23}
-        lucky_ratio = sum(1 for x in main_numbers if x in lucky_numbers) / n
+        # 3) Muster/Zahlenfolgen meiden: direkte Nachbarn UND allgemeine
+        #    arithmetische Folgen (konstante Schrittweite, z.B. 5-10-15-20-25
+        #    zählt zu den meistgespielten Kombinationen überhaupt)
+        diffs = [sorted_nums[i + 1] - sorted_nums[i] for i in range(n - 1)]
+        small_step_ratio = sum(1 for d in diffs if d <= 5) / (n - 1) if diffs else 0
+        is_perfect_progression = len(diffs) > 1 and len(set(diffs)) == 1
+        pattern_penalty = small_step_ratio * (0.6 if not is_perfect_progression else 1.0)

-        score = above_31_ratio * 0.5 + (1 - consecutive_ratio) * 0.3 + (1 - lucky_ratio) * 0.2
+        # 4) Odd/Even-Split: Menschen bevorzugen "ausgeglichen aussehende" Splits,
+        #    obwohl jede einzelne Kombination gleich wahrscheinlich ist. Bei 5
+        #    Zahlen ist der ausgeglichenste Split 2-3/3-2 (kein exaktes Halbieren
+        #    möglich), daher Distanz zum Mittelpunkt 2.5 statt n/2.
+        even_count = sum(1 for x in main_numbers if x % 2 == 0)
+        split_extremity = abs(even_count - (n / 2)) / (n / 2)
+
+        score = (
+            above_31_ratio * 0.30
+            + (1 - popular_ratio) * 0.20
+            + (1 - pattern_penalty) * 0.30
+            + split_extremity * 0.20
+        )
        return min(max(score, 0.0), 1.0)

    def _calculate_quality_score(self, main_numbers, euro_numbers, main_preds, euro_preds, pattern_weight):
@@ -741,13 +796,17 @@ class UltimateAIMLEurojackpotGenerator:
        else:
            recency_quality = 0.5

+        # Popularity/EV dominiert bewusst: AI-Score, Pattern und Recency sagen nichts
+        # über die (unbeeinflussbare) Trefferwahrscheinlichkeit aus - Recency/Pattern
+        # folgen zudem Heuristiken, die auch andere Systemspieler nutzen und damit die
+        # Popularity eher untergraben statt sie zu unterstützen.
        quality = (
-            main_quality      * 0.25
-            + euro_quality    * 0.15
-            + pattern_quality * 0.15
+            main_quality      * 0.15
+            + euro_quality    * 0.10
+            + pattern_quality * 0.10
            + diversity_quality * 0.10
-            + popularity_quality * 0.20
-            + recency_quality * 0.15
+            + popularity_quality * 0.45
+            + recency_quality * 0.10
        )
        return min(quality, 1.0)
    
@@ -1,77 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Erstellt Beispiel-CSV-Dateien für das Eurojackpot-Processing
-"""
-
-import pandas as pd
-import itertools
-from datetime import datetime, timedelta
-import random
-
-def create_all_combinations():
-    """Erstellt eine CSV mit allen möglichen 5-aus-50 Kombinationen (Beispiel mit ersten 100)."""
-    print("Erstelle Beispiel-Kombinationsdatei...")
-    
-    # Für Demo: nur erste 100 Kombinationen von 5 aus 20 Zahlen
-    # (Vollständige 5-aus-50 Kombinationen wären über 2 Millionen!)
-    combinations = []
-    count = 0
-    
-    for combo in itertools.combinations(range(1, 21), 5):  # 5 aus 20 für Demo
-        combinations.append({
-            'Zahl1': combo[0],
-            'Zahl2': combo[1], 
-            'Zahl3': combo[2],
-            'Zahl4': combo[3],
-            'Zahl5': combo[4]
-        })
-        count += 1
-        if count >= 100:  # Limitierung für Demo
-            break
-    
-    df = pd.DataFrame(combinations)
-    df.to_csv('alle_kombinationen_beispiel.csv', index=False)
-    print(f"Beispiel-Kombinationsdatei erstellt: {len(df)} Kombinationen")
-    return df
-
-def create_drawn_numbers():
-    """Erstellt eine CSV mit gezogenen Zahlen (Beispieldaten)."""
-    print("Erstelle Beispiel-Datei mit gezogenen Zahlen...")
-    
-    drawn_numbers = []
-    start_date = datetime(2023, 1, 1)
-    
-    # 20 zufällige Ziehungen erstellen
-    for i in range(20):
-        date = start_date + timedelta(days=i*7)  # Wöchentliche Ziehungen
-        
-        # 5 zufällige Zahlen zwischen 1 und 20 (ohne Wiederholung)
-        numbers = sorted(random.sample(range(1, 21), 5))
-        
-        drawn_numbers.append({
-            'Datum': date.strftime('%Y-%m-%d'),
-            'Z1': numbers[0],
-            'Z2': numbers[1],
-            'Z3': numbers[2], 
-            'Z4': numbers[3],
-            'Z5': numbers[4]
-        })
-    
-    df = pd.DataFrame(drawn_numbers)
-    df.to_csv('gezogene_zahlen_beispiel.csv', index=False)
-    print(f"Beispiel-Datei mit gezogenen Zahlen erstellt: {len(df)} Ziehungen")
-    return df
-
-if __name__ == "__main__":
-    print("=== Erstelle Beispiel-CSV-Dateien ===\n")
-    
-    # Seed für reproduzierbare Ergebnisse
-    random.seed(42)
-    
-    combinations_df = create_all_combinations()
-    drawn_df = create_drawn_numbers()
-    
-    print("\n=== Beispieldateien erstellt ===")
-    print("- alle_kombinationen_beispiel.csv")
-    print("- gezogene_zahlen_beispiel.csv")
-    print("\nSie können jetzt das Hauptscript testen:")
@@ -1,165 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Eurojackpot CSV Processor
-
-Dieses Script liest zwei CSV-Dateien ein:
-1. Alle möglichen Zahlenkombinationen (5 Zahlen)
-2. Bereits gezogene Zahlen mit Datumsstempel
-
-Es markiert in der ersten Datei alle bereits gezogenen Kombinationen mit 1 (sonst 0).
-"""
-
-import pandas as pd
-import sys
-from pathlib import Path
-
-def load_combinations_file(filepath):
-    """Lädt die Datei mit allen möglichen Kombinationen."""
-    try:
-        df = pd.read_csv(filepath)
-        print(f"Kombinationen geladen: {len(df)} Zeilen")
-        print(f"Spalten: {list(df.columns)}")
-        return df
-    except Exception as e:
-        print(f"Fehler beim Laden der Kombinationsdatei: {e}")
-        return None
-
-def load_drawn_numbers_file(filepath):
-    """Lädt die Datei mit bereits gezogenen Zahlen."""
-    try:
-        df = pd.read_csv(filepath)
-        print(f"Gezogene Zahlen geladen: {len(df)} Zeilen")
-        print(f"Spalten: {list(df.columns)}")
-        return df
-    except Exception as e:
-        print(f"Fehler beim Laden der gezogenen Zahlen: {e}")
-        return None
-
-def create_combination_key(row, z_columns):
-    """Erstellt einen eindeutigen Schlüssel aus den 5 Zahlen (sortiert)."""
-    numbers = [row[col] for col in z_columns]
-    return tuple(sorted(numbers))
-
-def process_eurojackpot_data(combinations_file, drawn_numbers_file, output_file):
-    """Hauptfunktion zur Verarbeitung der Eurojackpot-Daten."""
-    
-    # CSV-Dateien laden
-    print("Lade Kombinationsdatei...")
-    combinations_df = load_combinations_file(combinations_file)
-    if combinations_df is None:
-        return False
-    
-    print("\nLade Datei mit gezogenen Zahlen...")
-    drawn_df = load_drawn_numbers_file(drawn_numbers_file)
-    if drawn_df is None:
-        return False
-    
-    # Spalten für Zahlen identifizieren
-    # Annahme: In der Kombinationsdatei sind die ersten 5 Spalten die Zahlen
-    # In der gezogenen Zahlen-Datei sind es Z1, Z2, Z3, Z4, Z5
-    
-    # Für Kombinationsdatei - erste 5 numerische Spalten verwenden
-    numeric_cols = combinations_df.select_dtypes(include=['number']).columns
-    if len(numeric_cols) >= 5:
-        combo_z_columns = numeric_cols[:5].tolist()
-    else:
-        # Fallback: erste 5 Spalten nehmen
-        combo_z_columns = combinations_df.columns[:5].tolist()
-    
-    print(f"Verwendete Spalten für Kombinationen: {combo_z_columns}")
-    
-    # Für gezogene Zahlen - Z1 bis Z5 Spalten suchen
-    z_columns = [col for col in drawn_df.columns if col.startswith('Z') and col[1:].isdigit()]
-    z_columns = sorted(z_columns)[:5]  # Ersten 5 Z-Spalten nehmen
-    
-    if not z_columns:
-        # Fallback: nach Spalten mit "Zahl" im Namen suchen oder numerische Spalten
-        z_columns = [col for col in drawn_df.columns if 'zahl' in col.lower()][:5]
-        if not z_columns:
-            z_columns = drawn_df.select_dtypes(include=['number']).columns[:5].tolist()
-    
-    print(f"Verwendete Spalten für gezogene Zahlen: {z_columns}")
-    
-    # Set mit allen gezogenen Kombinationen erstellen
-    print("\nErstelle Set mit gezogenen Kombinationen...")
-    drawn_combinations = set()
-    
-    for _, row in drawn_df.iterrows():
-        combo_key = create_combination_key(row, z_columns)
-        drawn_combinations.add(combo_key)
-    
-    print(f"Anzahl eindeutige gezogene Kombinationen: {len(drawn_combinations)}")
-    
-    # Neue Spalte für Markierungen hinzufügen
-    print("\nMarkiere gezogene Kombinationen...")
-    combinations_df['bereits_gezogen'] = 0
-    
-    marked_count = 0
-    for idx, row in combinations_df.iterrows():
-        combo_key = create_combination_key(row, combo_z_columns)
-        if combo_key in drawn_combinations:
-            combinations_df.at[idx, 'bereits_gezogen'] = 1
-            marked_count += 1
-    
-    print(f"Anzahl markierte Kombinationen: {marked_count}")
-    
-    # Ergebnis speichern
-    print(f"\nSpeichere Ergebnis in: {output_file}")
-    combinations_df.to_csv(output_file, index=False)
-    
-    # Statistiken ausgeben
-    total_combinations = len(combinations_df)
-    drawn_percentage = (marked_count / total_combinations) * 100 if total_combinations > 0 else 0
-    
-    print(f"\n=== STATISTIKEN ===")
-    print(f"Gesamte Kombinationen: {total_combinations:,}")
-    print(f"Bereits gezogene Kombinationen: {marked_count:,}")
-    print(f"Prozentsatz bereits gezogen: {drawn_percentage:.4f}%")
-    print(f"Noch nicht gezogene Kombinationen: {total_combinations - marked_count:,}")
-    
-    return True
-
-def main():
-    """Hauptfunktion mit Benutzerinteraktion."""
-    print("=== Eurojackpot CSV Processor ===\n")
-    
-    # Dateipfade abfragen oder Standard verwenden
-    if len(sys.argv) >= 4:
-        combinations_file = sys.argv[1]
-        drawn_numbers_file = sys.argv[2]
-        output_file = sys.argv[3]
-    else:
-        print("Geben Sie die Dateipfade ein (oder drücken Sie Enter für Standard):")
-        
-        combinations_file = input("Pfad zur Kombinationsdatei (alle_kombinationen.csv): ").strip()
-        if not combinations_file:
-            combinations_file = "alle_kombinationen.csv"
-        
-        drawn_numbers_file = input("Pfad zur Datei mit gezogenen Zahlen (gezogene_zahlen.csv): ").strip()
-        if not drawn_numbers_file:
-            drawn_numbers_file = "gezogene_zahlen.csv"
-        
-        output_file = input("Pfad für Ausgabedatei (kombinationen_markiert.csv): ").strip()
-        if not output_file:
-            output_file = "kombinationen_markiert.csv"
-    
-    # Überprüfen ob Dateien existieren
-    if not Path(combinations_file).exists():
-        print(f"Fehler: Kombinationsdatei '{combinations_file}' nicht gefunden!")
-        return
-    
-    if not Path(drawn_numbers_file).exists():
-        print(f"Fehler: Datei mit gezogenen Zahlen '{drawn_numbers_file}' nicht gefunden!")
-        return
-    
-    # Verarbeitung starten
-    success = process_eurojackpot_data(combinations_file, drawn_numbers_file, output_file)
-    
-    if success:
-        print(f"\n✅ Verarbeitung erfolgreich abgeschlossen!")
-        print(f"Ergebnis gespeichert in: {output_file}")
-    else:
-        print("\n❌ Fehler bei der Verarbeitung!")
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()
@@ -1,220 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Eurojackpot CSV Processor - Angepasst für Semikolon-getrennte CSV-Dateien
-
-Dieses Script liest zwei CSV-Dateien ein:
-1. Alle möglichen Zahlenkombinationen (5 Zahlen)
-2. Bereits gezogene Zahlen mit Datumsstempel
-
-Es markiert in der ersten Datei alle bereits gezogenen Kombinationen mit 1 (sonst 0).
-"""
-
-import pandas as pd
-import sys
-from pathlib import Path
-
-def detect_separator(filepath):
-    """Erkennt das CSV-Trennzeichen automatisch."""
-    try:
-        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
-            first_line = f.readline()
-            if ';' in first_line and first_line.count(';') > first_line.count(','):
-                return ';'
-            return ','
-    except:
-        return ','
-
-def load_combinations_file(filepath):
-    """Lädt die Datei mit allen möglichen Kombinationen."""
-    try:
-        sep = detect_separator(filepath)
-        print(f"Erkanntes Trennzeichen für Kombinationen: '{sep}'")
-        
-        df = pd.read_csv(filepath, sep=sep)
-        print(f"Kombinationen geladen: {len(df)} Zeilen")
-        print(f"Spalten: {list(df.columns)}")
-        return df
-    except Exception as e:
-        print(f"Fehler beim Laden der Kombinationsdatei: {e}")
-        return None
-
-def load_drawn_numbers_file(filepath):
-    """Lädt die Datei mit bereits gezogenen Zahlen."""
-    try:
-        sep = detect_separator(filepath)
-        print(f"Erkanntes Trennzeichen für gezogene Zahlen: '{sep}'")
-        
-        df = pd.read_csv(filepath, sep=sep)
-        print(f"Gezogene Zahlen geladen: {len(df)} Zeilen")
-        print(f"Spalten: {list(df.columns)}")
-        return df
-    except Exception as e:
-        print(f"Fehler beim Laden der gezogenen Zahlen: {e}")
-        return None
-
-def identify_number_columns(df, is_combinations=True):
-    """Identifiziert die Spalten mit den Zahlen."""
-    columns = df.columns.tolist()
-    
-    if is_combinations:
-        # Für Kombinationsdatei: Z1, Z2, Z3, Z4, Z5 suchen
-        z_cols = [col for col in columns if col.startswith('Z') and len(col) == 2 and col[1:].isdigit()]
-        z_cols = sorted(z_cols)[:5]
-        
-        if len(z_cols) >= 5:
-            return z_cols
-        
-        # Fallback: erste 5 numerische Spalten
-        numeric_cols = df.select_dtypes(include=['number']).columns[:5].tolist()
-        if len(numeric_cols) >= 5:
-            return numeric_cols
-            
-        # Fallback: erste 5 Spalten
-        return columns[:5]
-    
-    else:
-        # Für gezogene Zahlen: Z1-Z5 suchen (nicht SZ1, SZ2)
-        z_cols = [col for col in columns if col.startswith('Z') and len(col) == 2 and col[1:].isdigit()]
-        z_cols = [col for col in z_cols if not col.startswith('SZ')]  # Superzahlen ausschließen
-        z_cols = sorted(z_cols)[:5]
-        
-        if len(z_cols) >= 5:
-            return z_cols
-            
-        # Fallback: numerische Spalten (ohne Datum)
-        numeric_cols = df.select_dtypes(include=['number']).columns
-        numeric_cols = [col for col in numeric_cols if 'datum' not in col.lower()][:5]
-        if len(numeric_cols) >= 5:
-            return numeric_cols.tolist()
-            
-        # Letzter Fallback
-        return columns[:5]
-
-def create_combination_key(row, z_columns):
-    """Erstellt einen eindeutigen Schlüssel aus den 5 Zahlen (sortiert)."""
-    try:
-        numbers = [int(row[col]) for col in z_columns]
-        return tuple(sorted(numbers))
-    except:
-        return None
-
-def process_eurojackpot_data(combinations_file, drawn_numbers_file, output_file):
-    """Hauptfunktion zur Verarbeitung der Eurojackpot-Daten."""
-    
-    # CSV-Dateien laden
-    print("Lade Kombinationsdatei...")
-    combinations_df = load_combinations_file(combinations_file)
-    if combinations_df is None:
-        return False
-    
-    print("\nLade Datei mit gezogenen Zahlen...")
-    drawn_df = load_drawn_numbers_file(drawn_numbers_file)
-    if drawn_df is None:
-        return False
-    
-    # Spalten für Zahlen identifizieren
-    combo_z_columns = identify_number_columns(combinations_df, is_combinations=True)
-    drawn_z_columns = identify_number_columns(drawn_df, is_combinations=False)
-    
-    print(f"\nVerwendete Spalten für Kombinationen: {combo_z_columns}")
-    print(f"Verwendete Spalten für gezogene Zahlen: {drawn_z_columns}")
-    
-    # Datencheck
-    print(f"\nErste Kombination: {combinations_df[combo_z_columns].iloc[0].tolist()}")
-    print(f"Erste gezogene Zahlen: {drawn_df[drawn_z_columns].iloc[0].tolist()}")
-    
-    # Set mit allen gezogenen Kombinationen erstellen
-    print("\nErstelle Set mit gezogenen Kombinationen...")
-    drawn_combinations = set()
-    
-    for _, row in drawn_df.iterrows():
-        combo_key = create_combination_key(row, drawn_z_columns)
-        if combo_key:
-            drawn_combinations.add(combo_key)
-    
-    print(f"Anzahl eindeutige gezogene Kombinationen: {len(drawn_combinations)}")
-    
-    # Beispiele anzeigen
-    if drawn_combinations:
-        print(f"Erste 5 gezogene Kombinationen: {list(drawn_combinations)[:5]}")
-    
-    # Neue Spalte für Markierungen hinzufügen (falls noch nicht vorhanden)
-    if 'bereits_gezogen' not in combinations_df.columns:
-        combinations_df['bereits_gezogen'] = 0
-    else:
-        combinations_df['bereits_gezogen'] = 0  # Zurücksetzen
-    
-    print("\nMarkiere gezogene Kombinationen...")
-    marked_count = 0
-    
-    for idx, row in combinations_df.iterrows():
-        combo_key = create_combination_key(row, combo_z_columns)
-        if combo_key and combo_key in drawn_combinations:
-            combinations_df.at[idx, 'bereits_gezogen'] = 1
-            marked_count += 1
-            if marked_count <= 5:  # Erste 5 Treffer anzeigen
-                print(f"Treffer gefunden: {combo_key}")
-    
-    print(f"Anzahl markierte Kombinationen: {marked_count}")
-    
-    # Ergebnis speichern
-    print(f"\nSpeichere Ergebnis in: {output_file}")
-    sep = detect_separator(combinations_file)  # Gleiches Trennzeichen wie Eingabe verwenden
-    combinations_df.to_csv(output_file, sep=sep, index=False)
-    
-    # Statistiken ausgeben
-    total_combinations = len(combinations_df)
-    drawn_percentage = (marked_count / total_combinations) * 100 if total_combinations > 0 else 0
-    
-    print(f"\n=== STATISTIKEN ===")
-    print(f"Gesamte Kombinationen: {total_combinations:,}")
-    print(f"Bereits gezogene Kombinationen: {marked_count:,}")
-    print(f"Prozentsatz bereits gezogen: {drawn_percentage:.4f}%")
-    print(f"Noch nicht gezogene Kombinationen: {total_combinations - marked_count:,}")
-    
-    return True
-
-def main():
-    """Hauptfunktion mit Benutzerinteraktion."""
-    print("=== Eurojackpot CSV Processor (Fixed) ===\n")
-    
-    # Dateipfade abfragen oder Standard verwenden
-    if len(sys.argv) >= 4:
-        combinations_file = sys.argv[1]
-        drawn_numbers_file = sys.argv[2]
-        output_file = sys.argv[3]
-    else:
-        print("Geben Sie die Dateipfade ein (oder drücken Sie Enter für Standard):")
-        
-        combinations_file = input("Pfad zur Kombinationsdatei: ").strip()
-        if not combinations_file:
-            combinations_file = "Alle_Eurojackpot_Kombinationen_mit_Status.csv"
-        
-        drawn_numbers_file = input("Pfad zur Datei mit gezogenen Zahlen: ").strip()
-        if not drawn_numbers_file:
-            drawn_numbers_file = "/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/data/AlleEurojackpotzahlen.csv"
-        
-        output_file = input("Pfad für Ausgabedatei: ").strip()
-        if not output_file:
-            output_file = "Kombinationen_markiert_fixed.csv"
-    
-    # Überprüfen ob Dateien existieren
-    if not Path(combinations_file).exists():
-        print(f"Fehler: Kombinationsdatei '{combinations_file}' nicht gefunden!")
-        return
-    
-    if not Path(drawn_numbers_file).exists():
-        print(f"Fehler: Datei mit gezogenen Zahlen '{drawn_numbers_file}' nicht gefunden!")
-        return
-    
-    # Verarbeitung starten
-    success = process_eurojackpot_data(combinations_file, drawn_numbers_file, output_file)
-    
-    if success:
-        print(f"\n✅ Verarbeitung erfolgreich abgeschlossen!")
-        print(f"Ergebnis gespeichert in: {output_file}")
-    else:
-        print("\n❌ Fehler bei der Verarbeitung!")
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()
@@ -1,62 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Vereinfachte Version des Eurojackpot Processors
-Für spezifische Spaltenstrukturen
-"""
-
-import pandas as pd
-
-def process_eurojackpot_simple(combinations_csv, drawn_numbers_csv, output_csv):
-    """
-    Vereinfachte Verarbeitung mit festen Spaltenstrukturen
-    
-    Parameter:
-    - combinations_csv: CSV mit allen Kombinationen (Spalten: Zahl1, Zahl2, Zahl3, Zahl4, Zahl5)
-    - drawn_numbers_csv: CSV mit gezogenen Zahlen (Spalten: Datum, Z1, Z2, Z3, Z4, Z5)
-    - output_csv: Ausgabedatei
-    """
-    
-    # Dateien laden
-    print("Lade Kombinationsdatei...")
-    combinations = pd.read_csv(combinations_csv)
-    
-    print("Lade gezogene Zahlen...")
-    drawn = pd.read_csv(drawn_numbers_csv)
-    
-    # Gezogene Kombinationen als Set erstellen (sortiert für Vergleich)
-    drawn_sets = set()
-    for _, row in drawn.iterrows():
-        # Annahme: Spalten Z1, Z2, Z3, Z4, Z5 enthalten die Zahlen
-        numbers = sorted([row['Z1'], row['Z2'], row['Z3'], row['Z4'], row['Z5']])
-        drawn_sets.add(tuple(numbers))
-    
-    print(f"Gefundene gezogene Kombinationen: {len(drawn_sets)}")
-    
-    # Neue Spalte hinzufügen
-    combinations['bereits_gezogen'] = 0
-    
-    # Jede Kombination prüfen
-    marked = 0
-    for idx, row in combinations.iterrows():
-        # Annahme: erste 5 Spalten enthalten die Zahlenkombination
-        combo_cols = combinations.columns[:5]
-        numbers = sorted([row[col] for col in combo_cols])
-        
-        if tuple(numbers) in drawn_sets:
-            combinations.at[idx, 'bereits_gezogen'] = 1
-            marked += 1
-    
-    # Ergebnis speichern
-    combinations.to_csv(output_csv, index=False)
-    
-    print(f"Verarbeitung abgeschlossen!")
-    print(f"Markierte Kombinationen: {marked}")
-    print(f"Ergebnis gespeichert in: {output_csv}")
-
-# Beispielaufruf
-if __name__ == "__main__":
-    process_eurojackpot_simple(
-        "alle_kombinationen.csv",
-        "gezogene_zahlen.csv", 
-        "kombinationen_markiert.csv"
-    )
@@ -1,681 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Eurojackpot Historical Data Updater
-
-Lädt automatisch die neuesten Eurojackpot-Ziehungen von der offiziellen Website
-und aktualisiert die lokale CSV-Datei.
-
-Quellen:
- https://www.eurojackpot.de/de/eurojackpot/gewinnzahlen.html
- Oder alternative APIs/Websites
-
-Features:
- Automatisches Scraping der neuesten Ziehungen
- Duplikate-Vermeidung
- Backup vor Update
- Validierung der neuen Daten
-"""
-
-import pandas as pd
-import requests
-from bs4 import BeautifulSoup
-from datetime import datetime
-import shutil
-import os
-import re
-from typing import List, Dict, Optional
-import time
-
-
-class EurojackpotDataUpdater:
-    """Aktualisiert historische Eurojackpot-Daten automatisch."""
-
-    def __init__(self, data_file: str):
-        """
-        Initialisiert den Updater.
-
-        Args:
-            data_file: Pfad zur lokalen CSV-Datei
-        """
-        self.data_file = data_file
-        self.backup_file = None
-        self.df_existing = None
-
-        # API/Scraping URLs
-        self.sources = {
-            'eurojackpot_de': 'https://www.eurojackpot.de/de/eurojackpot/gewinnzahlen.html',
-            'euro-jackpot_net': 'https://www.euro-jackpot.net/de/gewinnzahlen',
-            'lottode': 'https://www.lotto.de/eurojackpot/gewinnzahlen'
-        }
-
-        print("🔄 EUROJACKPOT DATA UPDATER")
-        print("=" * 60)
-
-    def load_existing_data(self) -> bool:
-        """Lädt existierende Daten."""
-        try:
-            if not os.path.exists(self.data_file):
-                print(f"⚠️  Datei nicht gefunden: {self.data_file}")
-                print("   Erstelle neue Datei...")
-                self.df_existing = pd.DataFrame(columns=['datum', 'Z1', 'Z2', 'Z3', 'Z4', 'Z5', 'SZ1', 'SZ2'])
-                return True
-
-            self.df_existing = pd.read_csv(self.data_file, sep=';')
-
-            # Datum als datetime
-            if 'datum' in self.df_existing.columns:
-                self.df_existing['datum'] = pd.to_datetime(
-                    self.df_existing['datum'],
-                    format='%Y-%m-%d',
-                    errors='coerce'
-                )
-
-            print(f"✅ Existierende Daten geladen: {len(self.df_existing)} Ziehungen")
-
-            if len(self.df_existing) > 0:
-                latest = self.df_existing['datum'].max()
-                print(f"   Neueste Ziehung: {latest.strftime('%Y-%m-%d') if pd.notna(latest) else 'Unbekannt'}")
-
-            return True
-
-        except Exception as e:
-            print(f"❌ Fehler beim Laden: {e}")
-            return False
-
-    def create_backup(self) -> bool:
-        """Erstellt Backup der existierenden Datei."""
-        if not os.path.exists(self.data_file):
-            return True
-
-        try:
-            timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
-            backup_dir = os.path.join(os.path.dirname(self.data_file), "backups")
-            os.makedirs(backup_dir, exist_ok=True)
-
-            filename = os.path.basename(self.data_file)
-            self.backup_file = os.path.join(backup_dir, f"{filename}.backup_{timestamp}")
-
-            shutil.copy2(self.data_file, self.backup_file)
-            print(f"✅ Backup erstellt: {os.path.basename(self.backup_file)}")
-            return True
-
-        except Exception as e:
-            print(f"⚠️  Backup-Fehler: {e}")
-            return False
-
-    def fetch_from_eurojackpot_de(self) -> List[Dict]:
-        """
-        Scrapt Daten von eurojackpot.de
-
-        Returns:
-            Liste von Ziehungen als Dictionaries
-        """
-        print("\n🌐 Versuche eurojackpot.de...")
-
-        try:
-            headers = {
-                'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36'
-            }
-
-            response = requests.get(self.sources['eurojackpot_de'], headers=headers, timeout=10)
-            response.raise_for_status()
-
-            soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
-
-            # Suche nach Ziehungsergebnissen
-            # Dies ist ein generisches Beispiel - muss an tatsächliche Website-Struktur angepasst werden
-            draws = []
-
-            # Beispiel-Parsing (muss angepasst werden!)
-            result_blocks = soup.find_all('div', class_='drawing-result')
-
-            for block in result_blocks[:10]:  # Letzte 10 Ziehungen
-                try:
-                    # Datum extrahieren
-                    date_elem = block.find('span', class_='date')
-                    if not date_elem:
-                        continue
-
-                    date_str = date_elem.text.strip()
-                    date_obj = self._parse_german_date(date_str)
-
-                    # Zahlen extrahieren
-                    numbers = []
-                    number_elems = block.find_all('span', class_='ball')
-
-                    for num_elem in number_elems[:5]:
-                        num = int(num_elem.text.strip())
-                        numbers.append(num)
-
-                    # Eurozahlen extrahieren
-                    euro_numbers = []
-                    euro_elems = block.find_all('span', class_='euro-ball')
-
-                    for euro_elem in euro_elems[:2]:
-                        euro_num = int(euro_elem.text.strip())
-                        euro_numbers.append(euro_num)
-
-                    if len(numbers) == 5 and len(euro_numbers) == 2:
-                        draws.append({
-                            'datum': date_obj,
-                            'Z1': numbers[0],
-                            'Z2': numbers[1],
-                            'Z3': numbers[2],
-                            'Z4': numbers[3],
-                            'Z5': numbers[4],
-                            'SZ1': euro_numbers[0],
-                            'SZ2': euro_numbers[1]
-                        })
-
-                except Exception as e:
-                    continue
-
-            if draws:
-                print(f"   ✅ {len(draws)} Ziehungen gefunden")
-                return draws
-            else:
-                print("   ⚠️  Keine Ziehungen gefunden (HTML-Struktur möglicherweise geändert)")
-                return []
-
-        except Exception as e:
-            print(f"   ❌ Fehler: {e}")
-            return []
-
-    def fetch_from_euro_jackpot_net(self) -> List[Dict]:
-        """
-        Scrapt Daten von euro-jackpot.net
-
-        Returns:
-            Liste von Ziehungen
-        """
-        print("\n🌐 Versuche euro-jackpot.net...")
-
-        try:
-            headers = {
-                'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36'
-            }
-
-            response = requests.get(self.sources['euro-jackpot_net'], headers=headers, timeout=10)
-            response.raise_for_status()
-
-            soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
-
-            draws = []
-
-            # Parsing-Logik für diese Website
-            # (Platzhalter - muss an tatsächliche Struktur angepasst werden)
-
-            result_rows = soup.find_all('tr', class_='result-row')
-
-            for row in result_rows[:10]:
-                try:
-                    cells = row.find_all('td')
-
-                    if len(cells) < 8:
-                        continue
-
-                    # Datum
-                    date_str = cells[0].text.strip()
-                    date_obj = self._parse_german_date(date_str)
-
-                    # Hauptzahlen
-                    numbers = [int(cells[i].text.strip()) for i in range(1, 6)]
-
-                    # Eurozahlen
-                    euro_numbers = [int(cells[i].text.strip()) for i in range(6, 8)]
-
-                    draws.append({
-                        'datum': date_obj,
-                        'Z1': numbers[0],
-                        'Z2': numbers[1],
-                        'Z3': numbers[2],
-                        'Z4': numbers[3],
-                        'Z5': numbers[4],
-                        'SZ1': euro_numbers[0],
-                        'SZ2': euro_numbers[1]
-                    })
-
-                except Exception as e:
-                    continue
-
-            if draws:
-                print(f"   ✅ {len(draws)} Ziehungen gefunden")
-            else:
-                print("   ⚠️  Keine Ziehungen gefunden")
-
-            return draws
-
-        except Exception as e:
-            print(f"   ❌ Fehler: {e}")
-            return []
-
-    def fetch_from_manual_input(self) -> List[Dict]:
-        """
-        Manuelle Eingabe von neuen Ziehungen.
-
-        Returns:
-            Liste von Ziehungen
-        """
-        print("\n⌨️  MANUELLE EINGABE")
-        print("=" * 60)
-        print("Gib die neuesten Ziehungen manuell ein.")
-        print("Format: YYYY-MM-DD Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 SZ1 SZ2")
-        print("Beispiel: 2025-01-24 7 18 26 37 46 3 11")
-        print("Leer lassen zum Beenden.\n")
-
-        draws = []
-
-        while True:
-            user_input = input(f"Ziehung {len(draws) + 1}: ").strip()
-
-            if not user_input:
-                break
-
-            try:
-                parts = user_input.split()
-
-                if len(parts) != 8:
-                    print("   ❌ Ungültiges Format. Bitte 8 Werte eingeben.")
-                    continue
-
-                date_obj = datetime.strptime(parts[0], '%Y-%m-%d')
-                numbers = [int(parts[i]) for i in range(1, 6)]
-                euro_numbers = [int(parts[i]) for i in range(6, 8)]
-
-                # Validierung
-                if not all(1 <= n <= 50 for n in numbers):
-                    print("   ❌ Hauptzahlen müssen zwischen 1 und 50 liegen.")
-                    continue
-
-                if not all(1 <= n <= 12 for n in euro_numbers):
-                    print("   ❌ Eurozahlen müssen zwischen 1 und 12 liegen.")
-                    continue
-
-                if len(set(numbers)) != 5:
-                    print("   ❌ Hauptzahlen müssen eindeutig sein.")
-                    continue
-
-                if len(set(euro_numbers)) != 2:
-                    print("   ❌ Eurozahlen müssen eindeutig sein.")
-                    continue
-
-                draws.append({
-                    'datum': date_obj,
-                    'Z1': numbers[0],
-                    'Z2': numbers[1],
-                    'Z3': numbers[2],
-                    'Z4': numbers[3],
-                    'Z5': numbers[4],
-                    'SZ1': euro_numbers[0],
-                    'SZ2': euro_numbers[1]
-                })
-
-                print(f"   ✅ Ziehung hinzugefügt: {date_obj.strftime('%Y-%m-%d')}")
-
-            except ValueError as e:
-                print(f"   ❌ Fehler: {e}")
-                continue
-
-        if draws:
-            print(f"\n✅ {len(draws)} Ziehungen manuell eingegeben")
-
-        return draws
-
-    def _parse_german_date(self, date_str: str) -> datetime:
-        """
-        Parst deutsches Datumsformat.
-
-        Args:
-            date_str: Datum als String (z.B. "24.01.2025" oder "24. Januar 2025")
-
-        Returns:
-            datetime Objekt
-        """
-        # Entferne zusätzliche Leerzeichen
-        date_str = re.sub(r'\s+', ' ', date_str.strip())
-
-        # Monatsnamen-Mapping
-        months_de = {
-            'januar': 1, 'februar': 2, 'märz': 3, 'april': 4,
-            'mai': 5, 'juni': 6, 'juli': 7, 'august': 8,
-            'september': 9, 'oktober': 10, 'november': 11, 'dezember': 12
-        }
-
-        # Versuche verschiedene Formate
-        formats = [
-            '%d.%m.%Y',
-            '%d.%m.%y',
-            '%Y-%m-%d',
-            '%d/%m/%Y'
-        ]
-
-        for fmt in formats:
-            try:
-                return datetime.strptime(date_str, fmt)
-            except ValueError:
-                continue
-
-        # Versuche mit Monatsnamen
-        for month_name, month_num in months_de.items():
-            if month_name.lower() in date_str.lower():
-                # Extrahiere Tag und Jahr
-                match = re.search(r'(\d{1,2})\.?\s+' + month_name + r'\s+(\d{4})', date_str, re.IGNORECASE)
-                if match:
-                    day = int(match.group(1))
-                    year = int(match.group(2))
-                    return datetime(year, month_num, day)
-
-        # Fallback: aktuelles Datum
-        print(f"   ⚠️  Konnte Datum nicht parsen: {date_str}, nutze aktuelles Datum")
-        return datetime.now()
-
-    def fetch_new_draws(self, source: str = 'auto') -> List[Dict]:
-        """
-        Holt neue Ziehungen von der gewählten Quelle.
-
-        Args:
-            source: 'auto', 'eurojackpot_de', 'euro_jackpot_net', 'manual'
-
-        Returns:
-            Liste von neuen Ziehungen
-        """
-        print(f"\n🔍 SUCHE NACH NEUEN ZIEHUNGEN (Quelle: {source})")
-        print("=" * 60)
-
-        all_draws = []
-
-        if source == 'auto':
-            # Versuche alle Quellen
-            sources_to_try = [
-                ('eurojackpot_de', self.fetch_from_eurojackpot_de),
-                ('euro_jackpot_net', self.fetch_from_euro_jackpot_net)
-            ]
-
-            for source_name, fetch_func in sources_to_try:
-                draws = fetch_func()
-                if draws:
-                    all_draws.extend(draws)
-                    break  # Erste erfolgreiche Quelle nutzen
-                time.sleep(1)  # Pause zwischen Requests
-
-            if not all_draws:
-                print("\n⚠️  Automatisches Scraping fehlgeschlagen.")
-                print("   Möchtest du Daten manuell eingeben? (j/n): ", end='')
-                if input().lower() in ['j', 'ja', 'y', 'yes']:
-                    all_draws = self.fetch_from_manual_input()
-
-        elif source == 'eurojackpot_de':
-            all_draws = self.fetch_from_eurojackpot_de()
-
-        elif source == 'euro_jackpot_net':
-            all_draws = self.fetch_from_euro_jackpot_net()
-
-        elif source == 'manual':
-            all_draws = self.fetch_from_manual_input()
-
-        else:
-            print(f"❌ Unbekannte Quelle: {source}")
-
-        return all_draws
-
-    def validate_draw(self, draw: Dict) -> bool:
-        """
-        Validiert eine Ziehung.
-
-        Args:
-            draw: Ziehungs-Dictionary
-
-        Returns:
-            True wenn valide
-        """
-        try:
-            # Prüfe Pflichtfelder
-            required_fields = ['datum', 'Z1', 'Z2', 'Z3', 'Z4', 'Z5', 'SZ1', 'SZ2']
-            if not all(field in draw for field in required_fields):
-                return False
-
-            # Prüfe Hauptzahlen (1-50)
-            main_numbers = [draw[f'Z{i}'] for i in range(1, 6)]
-            if not all(1 <= n <= 50 for n in main_numbers):
-                return False
-
-            if len(set(main_numbers)) != 5:  # Eindeutig
-                return False
-
-            # Prüfe Eurozahlen (1-12)
-            euro_numbers = [draw['SZ1'], draw['SZ2']]
-            if not all(1 <= n <= 12 for n in euro_numbers):
-                return False
-
-            if len(set(euro_numbers)) != 2:  # Eindeutig
-                return False
-
-            # Prüfe Datum
-            if not isinstance(draw['datum'], datetime):
-                return False
-
-            return True
-
-        except Exception:
-            return False
-
-    def merge_with_existing(self, new_draws: List[Dict]) -> pd.DataFrame:
-        """
-        Merged neue Ziehungen mit existierenden Daten.
-
-        Args:
-            new_draws: Liste von neuen Ziehungen
-
-        Returns:
-            Zusammengeführter DataFrame
-        """
-        print(f"\n🔀 MERGE MIT EXISTIERENDEN DATEN")
-        print("=" * 60)
-
-        # Validiere neue Ziehungen
-        valid_draws = [draw for draw in new_draws if self.validate_draw(draw)]
-
-        if len(valid_draws) < len(new_draws):
-            invalid_count = len(new_draws) - len(valid_draws)
-            print(f"⚠️  {invalid_count} ungültige Ziehung(en) übersprungen")
-
-        if not valid_draws:
-            print("❌ Keine gültigen neuen Ziehungen zum Hinzufügen")
-            return self.df_existing
-
-        # Erstelle DataFrame aus neuen Ziehungen
-        df_new = pd.DataFrame(valid_draws)
-
-        # Kombiniere
-        if self.df_existing is None or len(self.df_existing) == 0:
-            df_combined = df_new
-        else:
-            df_combined = pd.concat([self.df_existing, df_new], ignore_index=True)
-
-        # Entferne Duplikate (basierend auf Datum + Zahlen)
-        before_dedup = len(df_combined)
-        df_combined = df_combined.drop_duplicates(
-            subset=['datum', 'Z1', 'Z2', 'Z3', 'Z4', 'Z5'],
-            keep='first'
-        )
-        after_dedup = len(df_combined)
-
-        duplicates_removed = before_dedup - after_dedup
-        if duplicates_removed > 0:
-            print(f"🗑️  {duplicates_removed} Duplikat(e) entfernt")
-
-        # Sortiere nach Datum
-        df_combined = df_combined.sort_values('datum', ascending=True)
-        df_combined = df_combined.reset_index(drop=True)
-
-        # Berechne neue Einträge
-        new_entries = len(df_combined) - len(self.df_existing) if self.df_existing is not None else len(df_combined)
-
-        print(f"✅ Merge abgeschlossen:")
-        print(f"   Vorher: {len(self.df_existing) if self.df_existing is not None else 0} Ziehungen")
-        print(f"   Neu hinzugefügt: {new_entries} Ziehungen")
-        print(f"   Nachher: {len(df_combined)} Ziehungen")
-
-        return df_combined
-
-    def save_updated_data(self, df: pd.DataFrame) -> bool:
-        """
-        Speichert aktualisierte Daten.
-
-        Args:
-            df: DataFrame zum Speichern
-
-        Returns:
-            True bei Erfolg
-        """
-        try:
-            # Format Datum als String
-            df_to_save = df.copy()
-            df_to_save['datum'] = df_to_save['datum'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
-
-            # Speichern
-            df_to_save.to_csv(self.data_file, sep=';', index=False)
-
-            print(f"\n💾 Daten gespeichert: {self.data_file}")
-            print(f"   {len(df)} Ziehungen total")
-
-            if len(df) > 0:
-                latest = df['datum'].max()
-                print(f"   Neueste Ziehung: {latest.strftime('%Y-%m-%d')}")
-
-            return True
-
-        except Exception as e:
-            print(f"❌ Fehler beim Speichern: {e}")
-
-            # Restore backup
-            if self.backup_file and os.path.exists(self.backup_file):
-                print("🔄 Stelle Backup wieder her...")
-                shutil.copy2(self.backup_file, self.data_file)
-                print("✅ Backup wiederhergestellt")
-
-            return False
-
-    def update(self, source: str = 'auto', dry_run: bool = False) -> bool:
-        """
-        Führt komplettes Update durch.
-
-        Args:
-            source: Datenquelle ('auto', 'eurojackpot_de', 'euro_jackpot_net', 'manual')
-            dry_run: Wenn True, keine Änderungen speichern
-
-        Returns:
-            True bei Erfolg
-        """
-        print(f"\n{'🧪 DRY RUN MODE' if dry_run else '🚀 UPDATE STARTEN'}")
-        print("=" * 60)
-
-        # 1. Lade existierende Daten
-        if not self.load_existing_data():
-            return False
-
-        # 2. Backup erstellen
-        if not dry_run:
-            self.create_backup()
-
-        # 3. Hole neue Ziehungen
-        new_draws = self.fetch_new_draws(source=source)
-
-        if not new_draws:
-            print("\n✅ Keine neuen Ziehungen gefunden - Daten sind aktuell")
-            return True
-
-        # 4. Merge mit existierenden Daten
-        df_updated = self.merge_with_existing(new_draws)
-
-        # 5. Speichern
-        if not dry_run:
-            return self.save_updated_data(df_updated)
-        else:
-            print("\n🧪 DRY RUN - Keine Änderungen gespeichert")
-            print(f"   Würde {len(df_updated)} Ziehungen speichern")
-            return True
-
-
-def main():
-    """Hauptfunktion für interaktive Nutzung."""
-    print("=" * 70)
-    print("  EUROJACKPOT HISTORICAL DATA UPDATER")
-    print("=" * 70)
-    print()
-
-    # Konfiguration
-    default_data_file = "/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/data/AlleEurojackpotzahlen.csv"
-
-    print("📁 KONFIGURATION")
-    print("=" * 60)
-    print(f"Standard-Datei: {default_data_file}")
-    print()
-
-    use_default = input("Standard-Datei verwenden? (j/n): ").lower().strip()
-
-    if use_default in ['j', 'ja', 'y', 'yes', '']:
-        data_file = default_data_file
-    else:
-        data_file = input("Pfad zur Datendatei: ").strip()
-
-    print()
-    print("🌐 DATENQUELLE WÄHLEN")
-    print("=" * 60)
-    print("1. Auto (versucht alle Quellen)")
-    print("2. eurojackpot.de")
-    print("3. euro-jackpot.net")
-    print("4. Manuelle Eingabe")
-    print()
-
-    source_choice = input("Wahl (1-4): ").strip()
-
-    source_map = {
-        '1': 'auto',
-        '2': 'eurojackpot_de',
-        '3': 'euro_jackpot_net',
-        '4': 'manual'
-    }
-
-    source = source_map.get(source_choice, 'auto')
-
-    print()
-    print("🧪 DRY RUN?")
-    print("=" * 60)
-    print("Dry Run = Keine Änderungen, nur Vorschau")
-    dry_run_choice = input("Dry Run aktivieren? (j/n): ").lower().strip()
-    dry_run = dry_run_choice in ['j', 'ja', 'y', 'yes']
-
-    print()
-
-    # Update durchführen
-    updater = EurojackpotDataUpdater(data_file)
-    success = updater.update(source=source, dry_run=dry_run)
-
-    print()
-    print("=" * 70)
-    if success:
-        print("✅ UPDATE ERFOLGREICH ABGESCHLOSSEN")
-    else:
-        print("❌ UPDATE FEHLGESCHLAGEN")
-    print("=" * 70)
-
-    return success
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    import sys
-
-    # Einfache CLI
-    if len(sys.argv) > 1:
-        # Kommandozeilen-Modus
-        data_file = sys.argv[1]
-        source = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else 'auto'
-        dry_run = '--dry-run' in sys.argv
-
-        updater = EurojackpotDataUpdater(data_file)
-        success = updater.update(source=source, dry_run=dry_run)
-        sys.exit(0 if success else 1)
-    else:
-        # Interaktiver Modus
-        main()
@@ -1,210 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Eurojackpot Zahlen-Umschlüsselung
-
-Fügt neue Spalten z1, z2, z3, z4, z5 hinzu mit umschlüsselten Werten:
-1-5 → 1, 6-10 → 2, 11-15 → 3, 16-20 → 4, 21-25 → 5,
-26-30 → 6, 31-35 → 7, 36-40 → 8, 41-45 → 9, 46-50 → 10
-"""
-
-import pandas as pd
-
-def convert_number_to_group(number):
-    """Konvertiert eine Zahl (1-50) in eine Gruppe (1-10)."""
-    if 1 <= number <= 5:
-        return 1
-    elif 6 <= number <= 10:
-        return 2
-    elif 11 <= number <= 15:
-        return 3
-    elif 16 <= number <= 20:
-        return 4
-    elif 21 <= number <= 25:
-        return 5
-    elif 26 <= number <= 30:
-        return 6
-    elif 31 <= number <= 35:
-        return 7
-    elif 36 <= number <= 40:
-        return 8
-    elif 41 <= number <= 45:
-        return 9
-    elif 46 <= number <= 50:
-        return 10
-    else:
-        return 0  # Fehlerfall
-
-def process_number_conversion():
-    """Führt die Zahlenumschlüsselung durch."""
-    
-    # Eingabedatei laden
-    input_file = "/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/data/AlleEurojackpotzahlen.csv"
-    
-    print("🔢 EUROJACKPOT ZAHLEN-UMSCHLÜSSELUNG")
-    print("="*50)
-    
-    # Daten laden
-    print(f"📁 Lade Daten aus: AlleEurojackpotzahlen.csv")
-    df = pd.read_csv(input_file, sep=';')
-    print(f"✅ {len(df)} Ziehungen geladen")
-    
-    # Umschlüsselungsschema anzeigen
-    print(f"\n📋 UMSCHLÜSSELUNGSSCHEMA:")
-    print("="*30)
-    ranges = [
-        (1, 5, 1), (6, 10, 2), (11, 15, 3), (16, 20, 4), (21, 25, 5),
-        (26, 30, 6), (31, 35, 7), (36, 40, 8), (41, 45, 9), (46, 50, 10)
-    ]
-    
-    for start, end, group in ranges:
-        print(f"Zahlen {start:2}-{end:2} → Gruppe {group:2}")
-    
-    # Neue Spalten erstellen
-    print(f"\n🔄 Erstelle neue Spalten z1, z2, z3, z4, z5...")
-    
-    source_columns = ['Z1', 'Z2', 'Z3', 'Z4', 'Z5']
-    target_columns = ['z1', 'z2', 'z3', 'z4', 'z5']
-    
-    for source_col, target_col in zip(source_columns, target_columns):
-        df[target_col] = df[source_col].apply(convert_number_to_group)
-        print(f"  {source_col} → {target_col} ✅")
-    
-    # Erste 5 Beispiele anzeigen
-    print(f"\n📊 BEISPIEL-UMSCHLÜSSELUNGEN (erste 5 Ziehungen):")
-    print("="*60)
-    print(f"{'Datum':<12} {'Z1→z1':<8} {'Z2→z2':<8} {'Z3→z3':<8} {'Z4→z4':<8} {'Z5→z5':<8}")
-    print("-" * 60)
-    
-    for i in range(min(5, len(df))):
-        row = df.iloc[i]
-        datum = row['datum']
-        conversions = []
-        for source_col, target_col in zip(source_columns, target_columns):
-            original = row[source_col]
-            converted = row[target_col]
-            conversions.append(f"{original:2}→{converted}")
-        
-        print(f"{datum:<12} {conversions[0]:<8} {conversions[1]:<8} {conversions[2]:<8} {conversions[3]:<8} {conversions[4]:<8}")
-    
-    # Statistiken der Umschlüsselung
-    print(f"\n📈 STATISTIKEN DER UMSCHLÜSSELTEN WERTE:")
-    print("="*45)
-    
-    # Häufigkeit der Gruppen über alle Positionen
-    all_converted_values = []
-    for target_col in target_columns:
-        all_converted_values.extend(df[target_col].tolist())
-    
-    from collections import Counter
-    group_counts = Counter(all_converted_values)
-    
-    print(f"Verteilung der Gruppen (1-10) über alle Positionen:")
-    total_values = len(all_converted_values)
-    
-    for group in range(1, 11):
-        count = group_counts.get(group, 0)
-        percentage = (count / total_values) * 100
-        original_range = f"{(group-1)*5 + 1}-{group*5}"
-        print(f"Gruppe {group:2} ({original_range:5}): {count:4}x ({percentage:5.1f}%)")
-    
-    # Statistiken pro Position
-    print(f"\n📊 VERTEILUNG PRO POSITION:")
-    print("="*35)
-    
-    for i, target_col in enumerate(target_columns, 1):
-        position_counts = Counter(df[target_col])
-        print(f"\nPosition z{i} ({target_col}):")
-        for group in range(1, 11):
-            count = position_counts.get(group, 0)
-            percentage = (count / len(df)) * 100
-            print(f"  Gruppe {group:2}: {count:3}x ({percentage:4.1f}%)")
-    
-    # Häufigste Kombinationen der umschlüsselten Werte
-    print(f"\n🎯 HÄUFIGSTE KOMBINATIONEN (umschlüsselt):")
-    print("="*45)
-    
-    # Kombinationen als Strings erstellen
-    df['kombination_umschluesselt'] = df.apply(
-        lambda row: f"{row['z1']}-{row['z2']}-{row['z3']}-{row['z4']}-{row['z5']}", axis=1
-    )
-    
-    combination_counts = Counter(df['kombination_umschluesselt'])
-    
-    print(f"Top 15 Kombinationen (z1-z2-z3-z4-z5):")
-    for i, (combination, count) in enumerate(combination_counts.most_common(15), 1):
-        percentage = (count / len(df)) * 100
-        print(f"{i:2}. {combination:15} {count:3}x ({percentage:4.1f}%)")
-    
-    # Muster-Analyse
-    print(f"\n🔍 MUSTER-ANALYSE:")
-    print("="*25)
-    
-    # Aufsteigende Kombinationen
-    ascending_count = 0
-    descending_count = 0
-    
-    for _, row in df.iterrows():
-        values = [row[col] for col in target_columns]
-        if values == sorted(values):
-            ascending_count += 1
-        elif values == sorted(values, reverse=True):
-            descending_count += 1
-    
-    print(f"Aufsteigende Kombinationen: {ascending_count} ({(ascending_count/len(df)*100):.1f}%)")
-    print(f"Absteigende Kombinationen: {descending_count} ({(descending_count/len(df)*100):.1f}%)")
-    
-    # Gleiche Werte
-    same_values_stats = {}
-    for num_same in range(2, 6):
-        count = 0
-        for _, row in df.iterrows():
-            values = [row[col] for col in target_columns]
-            value_counts = Counter(values)
-            if max(value_counts.values()) >= num_same:
-                count += 1
-        same_values_stats[num_same] = count
-        print(f"Mindestens {num_same} gleiche Werte: {count} ({(count/len(df)*100):.1f}%)")
-    
-    # Bereiche der umschlüsselten Werte
-    print(f"\n📋 BEREICHSANALYSE (umschlüsselt):")
-    print("="*35)
-    
-    # Niedrig (1-3), Mittel (4-7), Hoch (8-10)
-    for i, target_col in enumerate(target_columns, 1):
-        low_count = sum(1 for val in df[target_col] if 1 <= val <= 3)
-        mid_count = sum(1 for val in df[target_col] if 4 <= val <= 7)
-        high_count = sum(1 for val in df[target_col] if 8 <= val <= 10)
-        
-        low_pct = (low_count / len(df)) * 100
-        mid_pct = (mid_count / len(df)) * 100
-        high_pct = (high_count / len(df)) * 100
-        
-        print(f"z{i}: Niedrig(1-3)={low_pct:4.1f}% | Mittel(4-7)={mid_pct:4.1f}% | Hoch(8-10)={high_pct:4.1f}%")
-    
-    # Ausgabedatei speichern
-    output_file = "/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/AlleEurojackpotzahlen_umschluesselt.csv"
-    
-    print(f"\n💾 DATEI SPEICHERN:")
-    print("="*25)
-    
-    # Spalten neu ordnen (Original + neue Spalten)
-    column_order = ['tag', 'datum', 'Z1', 'Z2', 'Z3', 'Z4', 'Z5', 'z1', 'z2', 'z3', 'z4', 'z5', 'SZ1', 'SZ2', 'kombination_umschluesselt']
-    
-    # Prüfen welche Spalten existieren
-    available_columns = [col for col in column_order if col in df.columns]
-    df_output = df[available_columns]
-    
-    df_output.to_csv(output_file, sep=';', index=False)
-    print(f"✅ Umschlüsselte Daten gespeichert: AlleEurojackpotzahlen_umschluesselt.csv")
-    print(f"📊 Anzahl Spalten: {len(df_output.columns)}")
-    print(f"📈 Anzahl Zeilen: {len(df_output)}")
-    
-    print(f"\n🔍 NEUE SPALTEN:")
-    for col in ['z1', 'z2', 'z3', 'z4', 'z5', 'kombination_umschluesselt']:
-        if col in df_output.columns:
-            print(f"  ✅ {col}")
-    
-    return df_output
-
-if __name__ == "__main__":
-    result_df = process_number_conversion()
Author	SHA1	Message	Date
cbazzaandClaude Sonnet 5	5cc34d95b9	Update draws, retrain models and log tip generation run Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-10 19:08:52 +02:00
cbazzaandClaude Sonnet 5	ab42a13048	Rewrite README to match the actual active system The old README documented almost exclusively the legacy scripts removed in the previous commit and never mentioned the real automation (auto_update_and_learn.py, weekly_tip_generator.py, launchd) at all. Rewritten to describe what's actually running: the 4-strategy generator, the EV-optimized quality score, the launchd schedule (not crontab - setup_cron.sh is stale), and the real data update chain. Links to the new ARCHITECTURE.md for details. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-10 18:59:38 +02:00
cbazzaandClaude Sonnet 5	0285a1c5fa	Ground popularity/EV score in empirical player-choice biases Ports the fix already applied to the sibling Lotto 6aus49 project. Since draws are i.i.d., only expected value (jackpot-sharing avoidance) is improvable, not hit probability. Replaces the ad-hoc "lucky numbers" list with empirically-documented picks, adds general arithmetic-progression detection (not just +1 consecutive pairs), and scores extreme odd/even splits higher (adjusted for 5 main numbers: distance from the 2.5 midpoint, not 3 as in the 6-number Lotto case). Deliberately omits a sum-near-mean component - testing against known overplayed combinations (1-2-3-4-5, 5-10-15-20-25) during the Lotto port showed it inverted the ranking for tightly clustered sequences. Raises popularity's weight in the quality score from 20% to 45% (main/euro/pattern/recency reduced accordingly), since those signals carry no real predictive value for hit probability. Also fixes _get_smart_euro_numbers(), which previously returned the literal same Euro-number pair for tips #1-3 every single run (top-2 AI predictions, no randomization) and had zero EV consideration. Now weighted-random across all 12 candidates with lucky numbers (3, 7) downweighted - deliberately more conservative than the main-number heuristic since 1-12 overlaps with calendar months and has no clear birthday-range split to exploit. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-10 18:57:55 +02:00
cbazzaandClaude Sonnet 5	f23922e05e	Remove unreferenced legacy generators, updater, and analysis scripts The graphify code-graph pass confirmed nothing in the active pipeline (scripts/automation/, shell entrypoints) imports or calls any of these - only scripts/generators/ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py is wired into automation. Removes: - ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator_v2.1_backup.py, a verbatim duplicate of the active generator's classes (UltimateAIMLEurojackpot- Generator, EurojackpotAIMLEngine, PatternEngine, HybridOptimizer) - optimized_eurojackpot_generator.py, a third standalone generator documented in README but never imported - update_historical_data.py, a second data updater never imported - 12 standalone analysis/utility scripts (bereichsanalyse, positions- analyse, NMMHH generators, processors, etc.) with no automation ties History is preserved in git if anything here turns out to still be wanted. README still documents most of these - follow-up needed there. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-10 18:53:39 +02:00
cbazzaandClaude Sonnet 5	5703e6a12c	Add ARCHITECTURE.md documenting data flow and active vs. legacy code Built with a graphify code-graph pass, mirroring the audit done on the sibling Lotto 6aus49 project. Documents the ingestion -> training -> tip generation -> notification flow and several findings: - The data-fetch fallback chain (lottoAPI/Lottoland/Sazka.cz + web scraper) is already more robust here than Lotto's was before its fix. - UltimateAIMLEurojackpotGenerator (and its EurojackpotAIMLEngine/ PatternEngine/HybridOptimizer) is duplicated verbatim in an unused ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator_v2.1_backup.py. - A third standalone generator (optimized_eurojackpot_generator.py) and a second updater (update_historical_data.py) exist but aren't wired into automation, alongside ~12 unreferenced analysis scripts. - The popularity/quality score still uses the pre-fix Lotto approach (ad-hoc lucky-number list, no arithmetic-progression detection, no odd/even split heuristic, popularity only 20% of quality) and Euro number selection has no EV consideration at all - a follow-up to port the Lotto fix has not been done yet. graphify-out/ itself is gitignored as a regenerable build artifact. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-10 18:50:02 +02:00