cbazzaandClaude Sonnet 5
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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>
Eurojackpot Analyse & Generator
Sammlung von Python-Skripten zur Analyse von Eurojackpot-Daten und Generierung von Tipps basierend auf historischen Daten.
Verzeichnisstruktur
.
├── README.md # Diese Datei
├── data/ # Alle CSV-Dateien und Rohdaten
├── 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
Voraussetzungen
pip install pandas numpy matplotlib scikit-learn
Verwendung
Analyse ausführen
cd scripts/analysis
python eurojackpot_bereichsanalyse.py
Tipps generieren
cd scripts/generators
python ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py
Daten verarbeiten
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:
- Nach
update_from_eurojackpot_zahlen_eu.pywird CSV aktualisiert - Beim nächsten Generator-Start: CSV-Timestamp > Cache-Timestamp
- ✅ Automatisches Retraining mit neuen Daten
- Neue ML-Modelle berücksichtigen aktuelle Ziehungen
Manuelles Cache-Löschen (falls nötig):
cd Eurojackpot
rm -rf cache/
python scripts/generators/ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py
Utilities
- eurojackpot_processor.py: Verarbeitet und markiert Kombinationen
- zahlen_umschluesseln.py: Konvertiert Zahlenkombinationen
- create_example_files.py: Erstellt Testdaten
Datenformat
Die CSV-Dateien im data-Ordner folgen dem Format:
Zahl1,Zahl2,Zahl3,Zahl4,Zahl5,bereits_gezogen
1,2,3,4,5,0
5,12,23,34,45,1
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 für die ursprüngliche Dokumentation.