몬테 카를로 시뮬레이션을 이용한 로또 번호 추천 프로그램 만들기

 

로또는 수학적으로 완전한 무작위 추첨이기 때문에, 어떤 방법을 써도 당첨 확률을 높일 수 없다.

 

왜 그런지 구체적으로 보면:

• 45개 공 중 6개를 뽑는 경우의 수는 8,145,060가지로 고정되어 있고, 매 회 추첨은 이전 결과와 완전히 독립적이다.
• 과거에 많이 나온 번호, 적게 나온 번호 — 둘 다 다음 회차에 유리하거나 불리하지 않다. 공은 자신이 몇 번 뽑혔는지 "기억"하지 않는다.
• 몬테카를로 시뮬레이션도 마찬가지이다. 과거 데이터에 가중치를 주더라도, 그것이 실제 추첨 결과에 영향을 미친다는 근거가 없다. 흥미로운 통계 실험일 뿐이다.

그렇다면 확률적으로 유리한 행동은?

당첨 확률 자체는 못 높이지만, 당첨됐을 때 받는 금액은 간접적으로 늘릴 수 있다. 1등 당첨금은 참여자가 많이 고르지 않는 번호 조합을 선택하면 다른 당첨자와 나눌 가능성이 줄어들기 때문이다. 예를 들어 1, 2, 3, 4, 5, 6처럼 패턴이 뚜렷한 번호나 생일 숫자(1~31)에 몰린 조합은 많은 사람이 동일하게 선택하는 경향이 있다.

 

결국 확률을 높이는 유일한 방법은 더 많은 게임을 구매하는 것인데, 기댓값(구매 금액 대비 평균 수익)은 여전히 마이너스이다.

 

이 프로그램을 더 재밌게 쓰는 법

• 시뮬레이션 횟수를 10,000 → 1,000,000으로 올리면서 결과가 어떻게 달라지는지 비교해보기. "많이 돌릴수록 더 잘 맞을까?"를 직접 실험해보는 재미가 있다.
• 친구들과 각자 다른 과거 데이터를 넣고 "내 AI가 더 잘 뽑는다" 내기하기.