彩票回测差异效应分析

适用场景

当需要判断候选策略相对均匀或规则基线的历史差异时，先把每个目标期的两组分数配对，避免只比较两个独立均值。

输入与输出

• - 输入：game、targetscopeid、strategy、baseline 及每期 strategyscore 和 baselinescore
• 输出：READY/REVIEW、逐期 differences、均值差、差异标准差、正负/持平计数、基线均值和 effect_hash

运行

CODEBLOCK0

错误恢复

目标范围混用、期号重复、分数越界、非数值或样本不足时输出 REVIEW；补齐同一范围的逐期结果后重跑。

隐私与责任边界

只处理公开来源或买家有权使用且已脱敏的本地 JSON，不读取凭据，不连接售彩、支付、下单或代投接口。效应量、区块 Bootstrap 和置换参考只描述历史样本，不代表未来开奖概率、中奖率或收益。

验收

使用 examples/input.json 运行，确认输出含 status、targetscopeid、稳定 hash 和 prediction_claim=false；再用范围混用、长度不足、非数值分数或异常 block_size 验收 REVIEW/HOLD 分支。