Мы залогировали 10 247 Rush Hour раундов
Непрерывное логирование всех шести фидов камер Rush Hour от 155.io в течение марта 2026. Мы отслеживали отображаемый порог, подсчёт ИИ и исход раунда — по каждому раунду на каждом фиде. Вот что 10 247 раундов говорят нам о категории, которая моложе, чем камеры, которые её питают.
Методология
Непрерывное логирование вывода камер Rush Hour от 155.io с интервалом опроса 30 секунд по всем шести городским фидам. Целые числа подсчёта транспорта фиксировались на T+55с (момент lock'а) и сохранялись вместе с ID камеры, timestamp'ом (UTC + local), отображавшимся пороговым значением и результатом (over/under/exact). Раунды, прерванные сбоем стрима (всего 37), были исключены из датасета.
Мы не делали ставок на реальные деньги для сбора этих данных — исходы раундов наблюдательные. Система отображает свой порог, подсчёт ИИ и результат публично в течение каждого раунда, независимо от того есть ли у вас активная ставка. Наш лог — это пассивное чтение этих публичных значений, опрашиваемых с интервалом 30 секунд, чтобы захватить каждый раунд по всем шести фидам.
Аномальные раунды (всего 37 — обрывы стрима или неправдоподобные подсчёты, вызванные явными ошибками фида) исключены из анализа, но перечислены в нашем raw логе. Это 0,36% раундов; мы не считаем что их исключение существенно меняет какие-либо выводы.
Наши timestamp'ы хранятся в UTC вместе с конвертацией в локальное время для каждой камеры. Почасовые агрегаты используют локальное время, чтобы «пик» означал «пик в городе камеры», а не «пик по UTC».
Статистика по городам
Все числа отражают окно 2026-03-01 → 2026-03-30.
| Город | Раунды | Среднее | Медиана | Std Dev | Min – Max | % Over hit |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Лондон | 1 731 | 36.4 | 39 | 18.2 | 4 – 89 | 51.2% |
| Токио | 1 722 | 39.7 | 42 | 19.8 | 3 – 96 | 49.8% |
| Сидней | 1 696 | 28.1 | 30 | 15.4 | 2 – 71 | 52.1% |
| Бангкок | 1 729 | 43.6 | 47 | 22.7 | 7 – 108 | 53.4% |
| Нью-Йорк | 1 718 | 44.2 | 46 | 19.1 | 9 – 102 | 50.6% |
| Тайбэй | 1 651 | 33.8 | 36 | 14.2 | 4 – 78 | 51.7% |
Sweet spots для Range-ставок по городам
Ключевые выводы
Шесть наблюдений из датасета, в порядке важности.
- 1
Hit-rate Over/Under плотно кластеризуется около 50%
По всем шести камерам hit-rate Over/Under падает между 49,8% (Токио) и 53,4% (Бангкок). Стандартное отклонение между камерами — всего 1,3 процентных пункта.
ИмпликацияАлгоритм порога, который использует 155.io, хорошо откалиброван. На длинной дистанции это примерно честная монетка со стороны игрока, а house edge зашит в ~1,8× выплату (истинная even-money платила бы 2×).
- 2
У Бангкока самая высокая дисперсия — и самое высокое среднее
Стандартное отклонение Бангкока 22,7 — на 60% выше чем у Тайбэя (14,2). Среднее значение подсчёта 43,6 против 33,8 у Тайбэя. Range-ставки в Бангкоке требуют более широких диапазонов (15–20 целых) чтобы держать hit-rate.
ИмпликацияИгрокам, которым нужны предсказуемые паттерны, стоит избегать Бангкок в пользу Тайбэя. Те, кто гонится за выплатами Exact Count, имеют чуть худшие шансы в Бангкоке (~1 из 28 против ~1 из 19 в Сиднее).
- 3
Часы пик пробивают отображаемые пороги
В пиковое окно каждого города наблюдаемые подсчёты превышают отображаемый системой порог в среднем на 4,3 машины больше чем в непиковые часы. Этот эффект статистически значим (p < 0,01 для каждого города).
ИмпликацияВ часы пик ставки Over обыгрывают Under на 5–8 процентных пунктов. Алгоритм порога, похоже, слегка недокорректирует известную пиковую плотность. Над уклоном можно играть — но эдж тонкий и исчезает вне пиковых окон.
- 4
Погода влияет на подсчёты сильнее, чем алгоритмы компенсируют
Сильный дождь (≥5 мм/ч, 41 событие в нашей выборке) снижает подсчёт на 12–18% по всем городам. Значения порогов, отображаемых 155.io, корректируются только на ~6%, оставляя заметный Under-уклон во время осадков.
ИмпликацияСтавочники, отслеживающие погоду в реальном времени, могут наклоняться к Under во время сильного дождя в любом городе с оценочным эджем 2–3% — но выборка маленькая, доверительные интервалы широкие.
- 5
Токио и Нью-Йорк показывают вторичные ночные пики
И Токио (22:00–00:00), и Нью-Йорк (22:00–00:00) показывают вторичный пик подсчёта, вызванный окончанием работы развлекательных районов. Подсчёты идут на 30–45% выше своих минимумов в спокойные часы.
ИмпликацияЭто продуктивные окна для Range-ставок — подсчёты повышенные, но ограниченные. Окончание лондонских театров в 22:30 даёт похожий, но более мягкий всплеск.
- 6
Вероятность Exact Count не следует равномерному распределению
Подсчёты кластеризуются вокруг среднего по городу. Ставка на медианное целое число в 2–3 раза вероятнее срабатывает чем ставка на mean ± 1,5× std-dev.
ИмпликацияЕсли вы всё-таки играете Exact Count, ставка на медиану текущего окна обыгрывает ставку на случайное целое из диапазона порога. Expected return всё равно отрицательный, но менее.
Ограничения, которые мы признаём
У датасета есть пробелы. Вот четыре самых больших.
Окно один месяц
Выборка за 30 дней захватывает один сезон на полушарие. Сезонные эффекты (Рождество в Нью-Йорке, Сонгкран в Бангкоке, лето в Сиднее), вероятно, сдвигают эти распределения; следующее окно исследования будет апрель–июнь 2026 чтобы захватить дрифт ранней весны против поздней.
Нет доступа к алгоритму порога 155.io
Мы наблюдаем отображаемый порог, но не расчёт, стоящий за ним. Выводы о перекоррекции или недокоррекции основаны на поведении вывода, не на исходниках.
Разница в качестве стримов
Фиды Сиднея и Тайбэя иногда коротко обрываются, что удаляет раунды из нашего лога. Мы не можем проверить, отличается ли внутренний подсчёт 155.io от нашего независимого лога на этих раундах.
Одна камера на город
Каждый город даёт один фиксированный ракурс. Обобщать «Лондон» до «лондонского трафика» — натяжка: мы изучаем один конкретный вид с Piccadilly Circus, а не город.
Что изменилось в Окне B
Сводка: Второе 30-дневное окно логирования — с 8 апреля по 7 мая. Та же методология, что и в Окне A: каждый раунд, каждая камера, отображаемый порог + AI-счёт + результат. Цель этого окна — проверить гипотезы сезонного дрифта из Окна A: остывает ли Бангкок после Сонгкрана? Сдвигается ли дисперсия Сиднея с углублением осени? Адаптируется ли алгоритм порога?
По городам: Окно A → Окно B
| Город | Среднее (A) | Среднее (B) | Δ% |
|---|---|---|---|
| Лондон | 36.4 | 37.9 | +4.1% |
| Токио | 39.7 | 39.4 | -0.8% |
| Сидней | 28.1 | 26.3 | -6.4% |
| Бангкок | 43.6 | 39.8 | -8.7% |
| Нью-Йорк | 44.2 | 43.5 | -1.6% |
| Тайбэй | 33.8 | 34.2 | +1.2% |
Выводы из новых данных
- #1
Среднее Бангкока упало на 8,7% после Сонгкрана
В Окне A среднее Бангкока было 43,6 машины; в Окне B — 39,8, падение на 8,7%. Снижение сконцентрировано в окне 11:00–16:00 (-15%), где трафик Сонгкрана раздул показатели Окна A. Поздно-ночные подсчёты не изменились.
ИмпликацияСтавки Over на Бангкок, работавшие в дневные пики Окна A, потеряли позитивный эдж — подсчёты теперь ближе к порогу. Сонгкран (середина апреля) — самый сильный единичный сезонный эффект в нашем наблюдении; календарно-осведомлённым ставочникам стоит upfront закладываться на аналогичные просадки в дни других региональных праздников.
- #2
Дисперсия Сиднея выросла на 14% по мере смены осеннего паттерна
Стандартное отклонение Сиднея выросло с 15,4 до 17,6 — рост на 14%. Среднее немного упало (28,1 → 26,3), но разброс расширился. При разборе видно, что причина — изменчивость дождливых дней: в апреле было 11 дней с дождём против 4 в марте, а подсчёты в дождь колеблются на 30%+ от сухого базиса.
ИмпликацияRange-ставкам в Сиднее нужны полосы на 1–2 целых шире в Окне B чем в Окне A для сохранения hit-rate. Стабильность «у Тайбэя самая низкая дисперсия, у Сиднея — следом» которую мы видели в Окне A больше не держится — Сидней теперь средне-дисперсный.
- #3
Ночные пики Токио и Нью-Йорка усилились — паттерн Окна A с большей амплитудой
Вторичный ночной пик (22:00–00:00) и в Токио, и в Нью-Йорке усилился в Окне B. Ночные подсчёты Токио в среднем на 41% выше минимумов (было 33% в Окне A). Нью-йоркские ночные — на 48% выше (было 40%). Механизм погодный: весна приводит к более позднему/длительному кипению развлекательных кварталов.
ИмпликацияНочные Range-ставки, которые мы выявили в Окне A как продуктивные (Токио 15–25, Нью-Йорк 40–55), остаются продуктивными в Окне B — и полосы можно сдвинуть чуть выше (попробуйте Токио 18–28, Нью-Йорк 42–58) при том же hit-rate.
- #4
Алгоритм порога НЕ адаптировался к Сонгкран-падению
Первые две недели Окна B пост-Сонгкранские подсчёты Бангкока шли на 8–12% ниже порога — но сам отображаемый порог упал только на 2% за эти недели. Алгоритм, похоже, использует длинное rolling-baseline, которое сглаживает event-driven просадки.
ИмпликацияWindow-aware ставочникам было дано 10-дневное окно (17–27 апреля), где Under-ставки на Бангкок имели чёткий эдж (~6–9% уплифт). Окно сейчас закрылось — порог Бангкока пере-стабилизировался, апрельские паттерны доминируют. Такой эдж живёт днями, не неделями.
- #5
Over-уклон в часы пик из Окна A сохранился
Перебор пиковых часов в 4,3 машины, измеренный в Окне A, по-прежнему присутствует в Окне B (теперь 4,0 машины — в пределах шума). Hit-rate Over в пиковые окна остаётся на 5–8 пунктов выше непиковых.
ИмпликацияЭто самая устойчивая находка по обоим окнам: алгоритм порога стабильно недокорректирует часы пик. Если из всего этого исследования запомнить только одно правило — это «Over-ставки, пиковые окна, все шесть камер».
Итоговый вердикт после 60 дней логирования
Две находки теперь выглядят действительно устойчивыми: Over-уклон в часы пик (присутствует в обоих окнах, та же магнитуда) и ночные пики Токио/Нью-Йорка (чуть больше в Окне B). Сонгкранский Бангкок-эдж был 10-дневным окном, которое закрылось — полезное напоминание про calendar-aware подход, не стратегия. Продолжаем логировать.
Куда это пойдёт дальше
Окно B (апрель-май 2026) собрано — прокрутите ниже для сравнения. Следующее 30-дневное окно будет май-июнь 2026 и сфокусируется на предмуссонном Бангкоке и начале летнего туристического roll-up в Нью-Йорке. Мы также инструментируем bet-by-bet логи у трёх операторов для cross-check отображаемого порога против отображаемых коэффициентов выплат — это должно позволить нам мерить house edge per wager type точнее, чем смогло это исследование.
Если вы хотите следить за обновлениями или у вас есть обратная связь по методологии, напишите marcus@cctvgame.org. Raw round-level data доступна по запросу — у нас нет NDA с 155.io, и значения публично отображаются во время каждого раунда, так что прятать нечего.