추천 숫자보다 먼저,
공통 기준을 읽으세요.

무엇을 분석하는 화면인가요?

관심 필터 종합 분석은 여러 필터가 만든 번호 집합을 묶어 전체 후보, 설정한 기준을 통과한 공통 후보, 과거 회차의 포함수와 최근 흐름을 비교합니다. 원하는 필터를 직접 추가할 수도 있고, 조건을 정해 프로그램이 계산한 추천 묶음을 적용할 수도 있습니다.

이 도구가 답하는 질문은 “어떤 번호가 당첨될까?”가 아니라 “지금 선택한 여러 필터가 어디에서 겹치며, 비슷한 구성이 과거 확정 회차에서 어떤 포함 흐름을 보였는가?”에 가깝습니다.

화면은 이 순서로 사용합니다.

1. 조건 설정묶음 필터 개수, 최근 30회 평균 조건과 공통수 판단 기준을 정합니다.
2. 추천 찾기추천 묶음 찾기를 실행하고 상위 묶음과 전체 결과를 비교합니다.
3. 묶음 적용한 묶음을 적용하거나 직접 관심 필터를 추가·삭제합니다.
4. 분석 실행묶음 이름과 메모를 확인하고 분석 실행을 누릅니다.
5. 결과 읽기종합 결과 → 공통수 흐름 → 필터별 비교 → AI 진단 순서로 봅니다.
6. 기록 저장기준 회차, 필터, 공통 기준과 판단 이유를 묶음에 함께 저장합니다.

추천 묶음 조건 세 가지를 먼저 확인합니다.

조건값을 높이면 검색이 엄격해져 후보와 묶음이 줄 수 있고, 낮추면 더 많은 묶음과 후보가 나타날 수 있습니다. 결과 개수보다 왜 그 값을 사용했는지 먼저 기록하세요.

전체 후보와 공통 후보는 어떻게 다른가요?

전체 후보는 선택한 필터 가운데 하나 이상에 포함된 번호의 합집합입니다. 공통 후보는 그중에서 현재 공통 기준만큼 여러 필터에 반복 포함된 번호입니다.

위 표는 용어를 설명하기 위한 단순 예시입니다. 실제 화면에서는 필터별 후보 수와 공통 기준에 따라 결과가 달라집니다. 특히 공통 후보 5개는 “당첨 예상 5개”가 아니라 “현재 기준을 통과한 5개”라는 뜻입니다.

추천 묶음 결과는 같은 조건 안에서 비교합니다.

추천 묶음 찾기는 최근 구간의 공통 후보 평균, 전체 후보 평균, 압축효율, 흐름 변화와 후보 범위 등을 함께 반영해 묶음을 정렬합니다. 결과표의 주요 열은 다음처럼 읽습니다.

종합 결과: 기준과 후보 크기부터 읽습니다.

추천 묶음을 적용해 분석을 실행하면 종합 결과 상단에 분석 상태, 전체 후보, 공통 후보, 공통 기준, 평균 포함수가 표시됩니다. 왼쪽부터 다음 순서로 확인하세요.

1. 공통 기준이 몇 개 이상인지 확인합니다.
2. 전체 후보와 공통 후보의 크기 차이를 봅니다.
3. 최근 15회와 30회 평균 포함수가 같은 방향인지 비교합니다.
4. 후보 수가 최근 평균보다 크게 넓어지거나 줄었는지 확인합니다.
5. 회차별 표에서 포함수가 특정 몇 회에만 몰렸는지 살펴봅니다.

공통수 흐름: 평균선보다 회차별 흔들림을 봅니다.

공통수 흐름 탭은 회차별 공통 후보 수, 공통 번호, 실제 포함수와 적중 번호를 보여줍니다. 15회·30회·50회·80회·100회처럼 기간을 바꾸어 짧은 흐름과 긴 기준을 함께 비교할 수 있습니다.

• 15회 평균이 30회보다 높아도 최근 상승이 계속된다는 보장은 없습니다.
• 일부 회차의 높은 포함수가 전체 평균을 끌어올렸는지 표에서 확인합니다.
• 공통 후보 수 자체가 크게 달라졌다면 포함수만 직접 비교하지 않습니다.
• 최근 구간과 장기 구간이 반대 방향이면 결론을 강하게 내리지 않습니다.

필터별 비교: 비슷한 필터가 겹친 것은 아닌지 봅니다.

필터별 비교 탭은 각 필터의 관점, 공통수 겹침, 최근 30회 출현률과 평균, 최근 흐름을 함께 보여줍니다. 여기서 출현률은 해당 기간 중 후보가 당첨번호에 하나 이상 포함된 확정 회차의 비율이며, 평균 포함수는 회차당 겹친 번호 개수의 평균입니다.

출현률이 높아도 후보 수가 매우 많다면 자연스럽게 하나 이상 포함될 기회가 커질 수 있습니다. 따라서 출현률 하나만 보지 말고 후보 크기, 평균 포함수와 공통수 겹침을 함께 비교해야 합니다.

AI 진단: 결론보다 근거 항목을 읽습니다.

AI 진단은 종합 결과 또는 공통수 흐름을 기준으로 최근 100·80·50·30·15회 출현률, 평균 포함수, 최고 포함수, 후보 개수 변화와 리듬을 정리합니다. 같은 후보 개수였던 과거 사례도 보조 자료로 보여줄 수 있습니다.

화면에 100%가 표시되어도 “다음에도 출현한다”는 뜻은 아닙니다. 몇 회 중 몇 회인지 표본 수와 평균 포함수를 반드시 함께 확인하세요.

장기 미출현은 ‘복귀 예측’으로 읽지 않습니다.

장기 미출현 탭은 현재 공통 후보 그룹의 미출현 연속 길이와 과거 비슷한 사례를 비교하는 보조 화면입니다. 오래 나오지 않았다는 사실만으로 다음에 나올 가능성이 커지는 것은 아닙니다. 추첨은 회차별로 독립적이므로 ‘이제 나올 차례’라는 도박사의 오류를 피해야 합니다.

이 탭은 현재 상태가 과거 분포에서 어느 정도 위치인지 확인하고, 다른 흐름 지표와 함께 검토하는 기록 도구로 사용하세요.

이용 등급에 따라 실제 분석 범위가 다릅니다.

Free 사용자는 기본 분석과 조합 기능을 계속 사용할 수 있습니다. Premium 7일 체험은 가입과 동시에 자동으로 시작되지 않으며, 사용자가 필요할 때 직접 시작합니다. 체험이 끝나면 Free로 돌아가고 저장 데이터는 유지되며 자동 결제되지 않습니다.

분석을 저장하기 전 7가지 확인

1. DB와 기준 회차가 최신인지 확인했나요?
2. 묶음에 포함된 필터들이 서로 다른 관점을 갖고 있나요?
3. 최근 30회 평균 조건과 공통 기준을 기록했나요?
4. 공통 후보와 전체 후보를 구분했나요?
5. 15회와 30회 평균을 같은 후보 크기 맥락에서 비교했나요?
6. 추천도·AI 라벨을 당첨 확률로 해석하지 않았나요?
7. 결과뿐 아니라 조건과 판단 이유를 묶음 이름·메모에 남겼나요?