كيفية استخدام المحاكاة لاختبار أنظمة الرهان

المحاكاة هي أفضل طريقة لاختبار فكرة عندما تكون الصيغة التحليلية معقدة أو غير متوفرة. أنت تحاكي نفس العشوائية كما في اللعبة (RNG)، وتدير آلاف الجلسات «الافتراضية» باستخدام نظام الرهان الخاص بك وترى توزيع النتائج: متوسط (EV)، والكميات، وتكرار النتائج «الزائدة»، وعمق ومدة السحب. فيما يلي تقنية عملية.

1) ما الذي نصممه بالضبط

1. اللعبة: توزيع نتائج خطوة واحدة (إلى الخلف/الرهان) - مضاعف (X) للمراهنة (0; 0. 2; 1; 5 ؛...) أو نموذج الحدث (ضرب/خطأ، مكافآت).

2. الاستراتيجية: حجم الرهان وقاعدة الخروج/الإيقاف المؤقت (مسطح، تقدم، كسر الربح/توقف الخسارة، «كسر بعد L-streak»).

3. الجلسة: طول (N) الخطوات أو شروط التوقف (المصرف ≤ وقف الخسارة ؛ وحققت كسرا للربح ؛ المهلة الزمنية).

الشيء الرئيسي: الاستراتيجية لا تغير احتمال النتائج، بل تغير توزيع نتيجة الجلسة (موجز بيانات المخاطر).

2) إطار المحاكاة الأساسي (خوارزمية)

1. تحديد «جواز سفر للتوزيع» لخطوة واحدة: القيم (x_j) واحتمالاتها (p_j) (مجموع (p_j=1)).

2. بدء تشغيل المصرف (B_0) وحجم السعر (b_1) والعدادات.

3. للخطوة (t = 1... ن):

اختر بشكل عشوائي النتيجة (X_t) بواسطة (p_j).
احسب المكاسب (W_t=b_t\cdot X_t)، صافي (R_t=W_t-b_t).
تحديث البنك الخاص بك (B_t=B_{t-1}+R_t).
وفقًا لقواعد الاستراتيجية، احسب (b_{t+1}) التالي وتحقق من شروط التوقف (توقف عن الخسارة/ربح/كسر خشب الساج).
4. حفظ مقاييس الجلسة: المجموع (B_T-B_0)، الحد الأقصى للسحب (الحد الأقصى للسحب)، طول الجلسة، عدد المكافآت/الزيارات المهمة.
5. تكرار M مرات (على سبيل المثال، 100000 جلسة). رسم توزيع النتائج.

3) المقاييس الرئيسية التي تستحق الجمع

جلسة EV: متوسط المجموع بأسعار الفائدة أو٪ من البنك.

كميات النتائج: (Q_{50})، (Q_{75})، (Q_{90})، (Q_{95}).

فرصة الهدف: (\mathbb {P} (\text {total }\ge 0٪))، (\mathbb {P} (\ge + 20٪)).

خطر الخراب: (\mathbb {P} (B_t\le 0\\text {or }\\le\text {stop loss})).

الحد الأقصى للتخفيض: متوسط و 90 في المائة من عمق ومدة عمليات السحب.

فترات انتظار العتبة (≥×10 ؛ علاوة): متوسط و 75 في المائة.

الحساسية: كيف تتغير المقاييس مع اختلاف المعدل/طول الجلسة.

4) كم عدد الأشواط التي تحتاجها

للصورة «الجسدية»: M = 10000 جلسة بواسطة N = 1000 خطوة.

بالنسبة للذيول الثقيلة (المكاسب الكبيرة النادرة): زيادة M إلى 100000 + أو استخدام التقسيم الطبقي/سيناريوهات النقاط الإضافية (المحاكاة المشروطة «إذا حدث ≥×200»).

القاعدة: انظر استقرار التقديرات - إذا تغيرت المركبات الكهربائية/الكميات بشكل ملحوظ عند مضاعفة M، فازداد M.

5) كيفية مقارنة الاستراتيجيات بشكل صحيح

الأرقام العشوائية الشائعة (CRNs): تشغيل الاستراتيجيات على نفس تسلسل النتائج العشوائية. لذلك تقلل من الانتشار وتقارن بالضبط منطق الرهانات، وليس «حظ الضوضاء».

اختبار التبديل: الفرق في متوسط المجاميع (\دلتا) بين استراتيجيات A/B - خلط ملصقات A/B وانظر كم مرة (\دلتا ^	\ ge	\ دلتا). هذا يعطي (p) -قيمة دون افتراض طبيعية.
فترة Bootstrap لـ (\Delta): إعادة عينة أزواج «المجموع A، المجموع B» على مدار الجلسات عدة مرات وخذ 2. 5–97. المئوية الخامسة.

مهم: إذا كان توقع اللعبة سلبيًا (RTP <100٪)، فإن الإستراتيجية «الأفضل» تتميز بالمخاطر وشكل التوزيع، وليس علامة على التوقع.

6) المسرعات وتقنيات النمذجة

تباين الأرقام الشائعة (CRN) - ضروري للمقارنات.

العينات المضادة: استخدم الأزواج (U) و (1-U) لتقليل التباين في التقديرات.

Cumulative caching: Store CumP and binary research/» ≤« for fast mapping (U\to X).

التجميع حسب السلال: بدلاً من الدقة (x_j)، ادمج المدفوعات في 4-6 فترات - زيادة حادة في السرعة مع صورة مخاطرة لم تتغير تقريبًا.

ينص ماركوف على الميكانيكا اللاصقة والسلالم الإضافية: حافظ على الحالة والتحولات والمكافآت الفورية.

7) ما يعتبر «نجاح» الاستراتيجية

اصلح المعيار مقدما: على سبيل المثال،

«متوسط السحب ≤ 150 رهانًا» و «فرصة إنهاء ≥0٪ ≥ 40٪ لكل 1000 دوران»، أو «90٪ من السحب ≤ 300 رهان في EV ليس أسوأ من − 5٪ من البنك».

بدون معيار، ستجد أي استراتيجية «نافذة جميلة».

8) نوع التجارب

Flat vs progression (martingale، d' Alembert، تراكم بعد الضربة): قارن EV، (Q_{90})، خطر الخراب، طول «الصحاري».

كسر الربح/توقف الخسارة: تقدير تكرار «الخروج المبكر» وسعر الذيول الفائتة.

طول الجلسة: كيف تتغير الفرصة ≥0٪ من 200 إلى 2000 يدور.

شراء مكافأة: (EV_{\text{net}}=\mathbb{E}[X]-C) كيف يتزايد التشتت وخطر الخراب.

حجم السعر كحصة من البنك: اختر (و) للحد من 95 في المائة من السحب.

9) الأخطاء النموذجية وكيفية تجنبها

ما بعد الحقيقة مناسبة: استراتيجية التغيير «في سياق» المحاكاة. أصلح القواعد مسبقًا.

امزج إصدارات/فتحات RTP مختلفة في نفس الطراز.

M الصغيرة ذات الذيول الثقيلة → وهم «الإستراتيجية سحبت».

مقارنة على «أصوات» مختلفة (بدون CRN) - غالبًا ما يكون الاختلاف وهميًا.

التوقف «بالحظ» - الاختبار «إلى الأول زائد» يشوه التوزيع.

تجاهل الوقت/التوقف المؤقت - لا توجد حدود واقعية للتعرض.

10) Mini pseudocode (مفهوم بدون لغة)


المدخلات: التوزيع {x_j، p_j}، البنك B0، سعر الفائدة b0، N، قواعد الاستراتيجية S
مرات M:
B: = B0; ب: = b0 ؛ الذروة: = B; maxDD: = 0 لـ t = 1.. ن:
x: = حالة {x_j, p_j}
الفوز: = b x
ب: = B + (فوز - ب)
الذروة: = الحد الأقصى (الذروة، باء) ؛ maxDD: = max (maxDD، الذروة - B)
إذا كانت الشروط S تتطلب وقفة/توقف → مخرج b: = next _ bet _ rule (B، التاريخ، S)
إذا كان b = 0 → استقال (توقفت الجلسة)
وفر المجموع (B-B0)، maxDD، الطول، المقاييس الأخرى تجمع التوزيعات، EV، الكميات، المخاطر عند مقارنة الاستراتيجيات - استخدم نفس x (CRN)

11) كيفية توثيق النتائج (نموذج التقرير)

إصدار اللعبة/RTP/توزيع الخطوات - وصف قصير أو جدول سلة

الاستراتيجيات: A (flat), B (progression k =...), exit rules
معلمات المحاكاة: N =..., M =..., CRN = نعم, antithetic = نعم/لا
EV (متوسط حسب الجلسة): A...٪ (IQR... -...%); ب...% (معدل القيمة المضافة... -...%)

فرصة النهاية ≥0 %/ ≥+20%: A .../...; ب...

الحد الأقصى للتخفيض (متوسط/90 في المائة): A .../... والمعدلات ؛ ب... معدلات

≥×10 طول الصحراء (متوسط/75 في المائة): A .../... والدوران ؛ ب...

فرق − ب: (\دلتا) EV... pp; و 95 في المائة من CI [...;...] ؛ التباديل (p =)...

الاستنتاج: ما هي الاستراتيجية التي تعطي صورة مخاطر مقبولة لأهدافك ؛ القيود والتوصيات.

12) تذكيرات مهمة

المحاكاة لا تجعل التوقعات السلبية إيجابية ؛ فهي تبين تكلفة المخاطر واستدامة القواعد.

شاهد الكميات والسحب، وليس فقط المتوسط: يعيش اللاعب في المتوسط و «الأيام السيئة»، وليس الانتظار.

إن صدق التجربة أكثر أهمية من النتيجة: إصلاح المعايير مسبقًا، واستخدام CRN وإظهار فترات عدم اليقين.

خلاصة القول: محاكاة مونتي كارلو المطروحة بشكل صحيح تحول «الإيمان بالاستراتيجية» إلى أرقام يمكن التحقق منها: المركبات الكهربائية، وفرصة الهدف، والسحب، وخطر الخراب. يتيح لك ذلك مقارنة أنظمة الرهان على جودة توزيع النتائج واتخاذ القرارات بشكل عقلاني - قبل المخاطرة بأموال حقيقية.