Deep Gallop - AI馬券戦略ナビ

၁၀+
ဒေါင်းလုဒ်များ
အကြောင်းအရာကို အမှတ်ပေးခြင်း
ရင့်ကျက်သော 17+
ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံ
ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံ
ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံ
ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံ
ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံ
ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံ
ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံ

ဤအက်ပ်အကြောင်း

သင်၏မြင်းပြိုင်ပွဲ ခန့်မှန်းချက်များကို ပင်ကိုယ်မျှသာမှ ဗျူဟာမြောက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုသို့ ပြောင်းလဲပါ။
"Deep Gallop" သည် ဒေသဆိုင်ရာပြိုင်ပွဲများကို ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးမှ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး သင်၏လောင်းကစားနည်းဗျူဟာကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် ကူညီပေးသည့် AI မော်ဒယ်များစွာကို အသုံးပြုသည့် အက်ပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

▼ သင်၏အနိုင်ရသည့်ဗျူဟာကိုရှာဖွေပါ - လောင်းကစားနည်းဗျူဟာလမ်းညွှန်
ဤသည်မှာ app ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် AI ခန့်မှန်းချက်များကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်းတင်ပြခြင်းမဟုတ်ပါ။

သင်နှစ်သက်သော အလောင်းအစားအမျိုးအစားများ (အနိုင်ရ၊ paria၊ trifecta စသည်ဖြင့်) နှင့် "Balanced" "Win Rate Focus" နှင့် "Return Rate Focus" ကဲ့သို့သော ဗျူဟာအမျိုးအစားများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် AI သည် သင့်အား AI ဖြင့် ဖန်တီးထားသော အမြင့်ဆုံးမျှော်လင့်ထားသည့်တန်ဖိုးရှိသည့် အလောင်းအစားများသို့ လမ်းညွှန်ပေးမည်ဖြစ်ပါသည်။

ကျယ်ပြန့်သောသမိုင်းအချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံ၍ မည်သည့်နည်းဗျူဟာနှင့် လောင်းကစားနည်းလမ်းသည် သင်၏ပြန်အမ်းငွေကို အများဆုံးဖြစ်စေမည်ကို သင်ကိုယ်တိုင်ကြည့်ရှုပါ။

▼ အက်ပ်၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များ

・ ဒက်ရှ်ဘုတ်
တစ်နေ့တာမြင်းပြိုင်ပွဲ ခန့်မှန်းချက်များ၏ အဓိကအချက်များကို စုစည်းပေးသည်။ တစ်ချက်ကြည့်လိုက်လျှင် ဗျူဟာတစ်ခုစီအတွက် "Today's Sure Bet" "Longshot Bet" နှင့် "Recommended Bet" ကိုတွေ့နိုင်သောကြောင့် အလုပ်များသောနေ့များတွင်ပင် အခွင့်အရေးကို လက်လွတ်မခံသင့်ပါ။

·ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
"ဒီနည်းဗျူဟာက တကယ်အကျိုးရှိလား" ဤမေးခွန်းကို ရည်ရွယ်ချက်ဒေတာဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ဖြေကြားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပြီးခဲ့သော ရက် 90 အတွင်း ပြိုင်ပွဲအားလုံးအတွက် AI ၏ ခန့်မှန်းချက်များကို အသေးစိတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ဗျူဟာနှင့် လက်မှတ်အမျိုးအစားတစ်ခုစီအတွက် အတိုးနှုန်းနှင့် ပေးချေနှုန်းများကို ထုတ်ပြန်ပါသည်။

· သရုပ်သကန်
အစွမ်းထက်သော backtesting လုပ်ဆောင်ချက်သည် သင့်အား ယခင်က တိကျသောနည်းဗျူဟာတစ်ခုဖြင့် သင်ဆက်လက်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခဲ့လျှင် "ဘာဖြစ်လျှင်" ဆန်းစစ်နိုင်စေပါသည်။ အချိန်ကာလနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုပမာဏကို လွတ်လပ်စွာ သတ်မှတ်နိုင်ပြီး၊ သင်၏ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုပုံစံ၏ ထိရောက်မှုကို ရှုထောင့်မျိုးစုံမှ အကဲဖြတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

▼ Core AI နည်းပညာ
ဤအက်ပ်၏ ခန့်မှန်းချက်များသည် မော်ဒယ်တစ်ခုတည်းပေါ်တွင် အားမကိုးပါ။ ၎င်းတို့သည် AI မော်ဒယ်လ်များစွာကို မတူညီသော ချဉ်းကပ်မှုများ (ဥပမာ- သမိုင်းအခြေခံ ကိုယ်အလေးချိန် မော်ဒယ်များ၊ အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်း သင်ယူမှု မော်ဒယ်များနှင့် နက်နဲသော သင်ယူမှု မော်ဒယ်များကဲ့သို့) ပေါင်းစပ်ညှိနှိုင်းပေးသည့် "အစုလိုက် သင်ယူခြင်း" ၏ အယူအဆအပေါ် အခြေခံထားသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား အမျိုးမျိုးသော ရှုထောင့်များမှ လူမျိုးများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသော ခန့်မှန်းချက်များကို ရရှိရန် ရည်ရွယ်သည်။

▼ အတွက် အကြံပြုထားသည်-
· ထိုးထွင်းသိမြင်မှုသက်သက်မဟုတ်ဘဲ အချက်အလက်ကိုအခြေခံ၍ ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်လိုသူများ
・မိမိတို့ကိုယ်ပိုင်လောင်းကစားနည်းဗျူဟာများကို တည်ထောင်ပြီး စမ်းသပ်လိုသူများ
・ ရေရှည်အမြင်ဖြင့် ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုပုံစံတစ်ခုအနေဖြင့် မြင်းပြိုင်ခြင်းကို နှစ်သက်သူများ
・အတိုက်နှုန်းနှင့် ပြန်နှုန်းကို ချိန်ညှိနေစဉ် အလောင်းအစားကို မည်သို့ဝယ်ယူရမည်ကို လေ့လာလိုသူများ
· ဒေသတွင်းမြင်းပြိုင်ပွဲ၏ ပရိသတ်များအားလုံး

ယခု၊ "Deep Gallop" ဖြင့် သင်၏ကိုယ်ပိုင်အောင်မြင်မှုဖော်မြူလာကို ရှာဖွေကြပါစို့။

[ရှင်းလင်းချက်]
ဤအက်ပ်မှ ပံ့ပိုးပေးထားသော အချက်အလက်အားလုံး (ခန့်မှန်းချက်များနှင့် ဒေတာများအပါအဝင်) သည် အကျိုးအမြတ်များကို အာမမခံနိုင်ပါ။ မြင်းပြိုင်လောင်းကစားခြင်းကို သင့်ကိုယ်ပိုင်စွန့်စားပြီး လုံလောက်သောရန်ပုံငွေဖြင့် လုပ်ဆောင်သင့်သည်။ ဤအက်ပ်က ပေးထားသည့် အချက်အလက်ကို အသုံးပြုခြင်းကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် ပျက်စီးဆုံးရှုံးမှုများအတွက် တာဝန်မရှိကြောင်း ကျေးဇူးပြု၍ သတိပြုပါ။
အပ်ဒိတ်လုပ်ခဲ့သည့်ရက်
၂၀၂၅ နို ၁၇

ဒေတာ ဘေးကင်းလုံခြုံရေး

ဆော့ဖ်ဝဲရေးသူများက သင့်ဒေတာအား စုစည်းပုံနှင့် မျှဝေပုံကို နားလည်ခြင်းမှစ၍ လုံခြုံမှု စတင်သည်။ ဒေတာလုံခြုံမှုနှင့် လုံခြုံရေးလုပ်ဆောင်မှုများသည် သင်၏အသုံးပြုမှု၊ ဒေသနှင့် အသက်အပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။ ဆော့ဖ်ဝဲရေးသူက ဤအချက်အလက်ကို ပေးထားပြီး အချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။
မည်သည့်ဒေတာကိုမျှ ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများနှင့် မျှဝေခြင်းမရှိပါ
ဆော့ဖ်ဝဲရေးသူများ၏ မျှဝေမှုဆိုင်ရာ ဖော်ပြမှုကို ပိုမိုလေ့လာရန်
မည်သည့်ဒေတာကိုမျှ စုစည်းခြင်းမရှိပါ
ဆော့ဖ်ဝဲရေးသူများ၏ စုစည်းမှုဆိုင်ရာ ဖော်ပြမှုကို ပိုမိုလေ့လာရန်

အက်ပ် အကူအညီ

ဆော့ဖ်ဝဲရေးသူအကြောင်း
藤木 徹治
lafine.sd@gmail.com
小松原1丁目27−21 4 座間市, 神奈川県 252-0002 Japan