📊 Analysis Summary
Session ID: 013003
Generated: 2025-12-13T02:21:01.009274
Inference Time: 14.83s
🎯 Performance Analysis
💡 Recommendations
Basándome en los resultados y las observaciones, te recomiendo los siguientes pasos:
1. **Ajustar la Martingala**: Considerando la gran cantidad de pérdidas en el pasado, podríamos ajustar la Martingala para reducir el factor de recuperación o aumentar la frecuencia de uso.
⚠️ Risk Assessment
Risk Level: LOW
* La mayoría de las pérdidas fueron menores que el stake inicial ($1,000), lo que sugiere que la estrategia está funcionando en un nivel más bajo. * Sin embargo, hay una gran cantidad de pérdidas en el pasado, lo que indica que la estrategia puede estar volviendo a desviar hacia el lado negativo.
* La mayoría de las pérdidas fueron menores que el stake inicial ($1,000), lo que sugiere que la estrategia está funcionando en un nivel más bajo. * Sin embargo, hay una gran cantidad de pérdidas en el pasado, lo que indica que la estrategia puede estar volviendo a desviar hacia el lado negativo.
📈 Pattern Detection
**Resultados Generales**
* Total de trades: 90
* Wins: 83 (92.2%)
* Losses: 7 (7.8%)
* Profit total: $100.14
**Configuración**
La configuración utilizada en esta sesión fue una Martingala con un multiplicador de 12.0X, lo que significa que el stake inicial era de $11.00 y se aplicaba un factor de recuperación del 1.2 para cada win. La estrategia utilizada era la Digits Diff (evitar coincidencia de último dígito).
* Racha máxima de wins: 30
* Racha máxima de losses: 2
* Veces que se usó Martingala: 7
* Recuperaciones exitosas: 0 de 7
* La racha máxima de wins fue de 30, lo que indica un nivel alto de éxito en la estrategia.
* La racha máxima de losses fue de 2, lo que sugiere que hay una gran cantidad de pérdidas en el pasado.
* El uso de Martingala se produjo con frecuencia (7 veces), lo que indica que la configuración está funcionando como esperaba.
* No se recuperaron ninguna oportunidad exitosa después de las primeras 2 perderas, lo que sugiere que la estrategia puede estar funcionando en un nivel más profundo.
🔧 Raw Data
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