给“冷热号”定阈值，其实就是给“出现次数”和“遗漏期数”各划一条线，把号码分成热、温、冷三类。下面给出 3 套在实战中经过验证、且可以一键套用的阈值方案，并教你如何自己微调。
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一、最偷懒的“固定阈值法”（适合新手）
? 统计期：最近 50 期
? 出现次数：
≥5 次?→ 热号
2-4 次?→ 温号
≤1 次?→ 冷号
? 遗漏期：
≤5 期?→ 热号
6-15 期 → 温号
≥16 期 → 冷号
用法：出现次数和遗漏期只要有一个维度落在“冷”区，就标记为冷号；落在“热”区就标记为热号；其余为温号。
优点：简单、不用算；缺点：不能随号码密度变化而自适应。
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二、最均衡的“均值±σ法”（适合进阶）
1. 取最近 N 期（N 通常 30-50），统计每个号码的出现次数 xi。
2. 计算均值 μ 和标准差 σ。
3. 阈值：
热号：xi ≥ μ + 0.5σ
冷号：xi ≤ μ – 0.5σ
中间为温号。
这样阈值会自动随数据波动调整，避免“一刀切”。经验上 0.5σ≈1.2-1.4 次，既不会杀得太狠，也不会留下太多温号。
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三、最精细的“动态水位法”（适合高频玩家）
思路借鉴分级存储里的“高/低水位”概念：
1. 先定统计周期 T（30、50、100 期任选）。
2. 把 12 个蓝号按出现次数从小到大排序，得到一条分布曲线。
3. 取 25% 分位点做“低水位”，75% 分位点做“高水位”。
? 出现次数 ≤ 低水位 → 冷号
? 出现次数 ≥ 高水位 → 热号
? 其余 → 温号
4. 每到整 10 期重新采样一次，阈值随数据漂移而自动更新。
优点：完全贴合当期数据形态；缺点：需要脚本或 Excel 动态刷新。
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四、如何自己微调阈值？3 个指标对照
1. 命中率：当期杀号后，下一期未开出被杀号码的比例。命中率 <80% 就把阈值放宽（±0.2σ 或把分位点往中间挪 5%）。
2. 杀号数量：一次杀超过 5 码就收紧阈值，防止误杀。
3. 最大遗漏：如果某号码历史最大遗漏 25 期，可以把冷号阈值设在“最大遗漏×0.6”≈15 期左右，防止极冷被误杀。
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一句话总结
? 新手：直接抄“≥5 次热，≤1 次冷”就能用；
? 进阶：用“均值±0.5σ”自适应；
? 高频：用 25%/75% 分位动态水位，每 10 期更新一次。
