Bahis sistemlərini yoxlamaq üçün simulyasiyalardan necə istifadə etmək olar

Simulyasiya, analitik formul mürəkkəb və ya əlçatmaz olduqda fikri sınamağın ən yaxşı yoludur. Oyundakı (RNG) eyni təsadüfi modelləşdirirsiniz, bahis sisteminizlə minlərlə «virtual» seans başlatırsınız və nəticələrin paylanmasına baxırsınız: orta (EV), kvantillər, «müsbət» nəticələrin tezliyi, eniş dərinliyi və müddəti. Aşağıda - praktiki metodika.

1) Biz nə modelləşdiririk

1. Oyun: bir addımın nəticələrinin bölüşdürülməsi (spin/bahis) - multiplikator (X) (0; 0. 2; 1; 5;...) və ya hadisə modeli (vuruldu/vurulmadı, bonuslar).

2. Strategiya: bahis ölçüsü və çıxış/fasilə qaydası (flat, proqres, tek-profit/stop-loss, «L-streak» sonra fasilə).

3. Seans: addımların uzunluğu (N) və ya dayanma şərtləri (bank ≤ stop-loss; tek-profit əldə; vaxt limiti).

Əsas odur ki, strategiya nəticə ehtimalını dəyişmir, sessiyanın nəticəsinin paylanmasını dəyişir (risk profili).

2) Simulyasiyanın əsas çərçivəsi (alqoritm)

1. Bir addım üçün "paylama pasportu 'nu verin: qiymətlər (x_j) və onların ehtimalları (p_j) (məbləğ (p_j=1)).

2. Bankı (B_0), dərəcəsi (b_1) və sayğacları başlatın.

3. Addım üçün (t = 1... N):

Təsadüfən nəticəni seçin (X_t) (p_j).
Qazanc hesablayın (W_t=b_t\cdot X_t), net (R_t=W_t-b_t).
Bankı yeniləyin (B_t=B_{t-1}+R_t).
Strategiya qaydalarına əsasən aşağıdakı (b_{t+1}) hesablayın və stop şərtlərini yoxlayın (stop-loss/teik-profit/fasilə).
4. Sessiyanın metriklərini saxlayın: nəticə (B_T-B_0), maksimum çökmə (max drawdown), sessiyanın uzunluğu, bonusların/əhəmiyyətli hitlərin sayı.
5. M dəfə təkrarlayın (məsələn, 100.000 seans). Nəticələrin paylanmasını qurun.

3) Toplanmağa dəyər olan əsas metriklər

EV sessiyası: bankın faiz dərəcələrində və ya% -də orta nəticə.

Nəticə kvantilləri: (Q_{50}), (Q_{75}), (Q_{90}), (Q_{95}).

Hədəf şansı: (\mathbb {P} (\text {total }\ge 0%), (\mathbb {P} (\ge + 20%)).

Dağılma riski: (\mathbb {P} (B_t\le 0\\text {və ya }\\le\text {stop-loss})).

Max drawdown: mediana və 90-cı percentil dərinliyi və eniş müddəti.

Astanaya qədər gözləmə intervalları (≥ × 10; bonus): mediana və 75-ci persentil.

Həssaslıq: seans dərəcələri/uzunluqları dəyişdikdə metrlər necə dəyişir.

4) Nə qədər qaçış lazımdır

«Bədən» şəkli üçün: M = 10 000 seans N = 1 000 addım.

Ağır quyruqlar üçün (nadir böyük uduşlar): M-ni 100.000 + -ə qədər artırın və ya stratifikasiya/əlavə nöqtə ssenarilərindən istifadə edin (şərti simulyasiyalar «əgər ≥ × 200» baş veribsə).

Qayda: qiymətləndirmələrin sabitliyinə baxın - EV/kvantillər M ikiqat olduqda nəzərəçarpacaq dərəcədə dəyişirsə, M. artırın

5) Strategiyaları necə düzgün müqayisə etmək olar

Ümumi Təsadüfi Ədədlər (CRN): Eyni təsadüfi nəticələr ardıcıllığında strategiyaları qaçırın. Beləliklə, yayılmanı azaldacaqsınız və «səs-küy şansını» deyil, bahis məntiqini müqayisə edəcəksiniz.

Dəyişiklik testi: A/B strategiyaları arasındakı orta nəticə fərqi (\Delta) - «A/B» etiketlərini qarışdırın və nə qədər tez-tez (\Delta ^	\ge	\Delta). Bu, normallıq fərziyyəsi olmadan (p) mənasını verir.
Butstrep interval (\Delta): seanslarda «A, B» cütlərini təkrar emple edin və 2 götürün. 5–97. 5 faiz.

Vacib: oyunu gözləmək mənfi olarsa (RTP <100%), «ən yaxşı» strategiya gözləmə nişanı deyil, risk və paylanma forması ilə fərqlənir.

6) Sürətləndiricilər və modelləşdirmə üsulları

Ümumi ədədlərin dəyişməsi (CRN) - müqayisə üçün must-have.

Antitetik nümunələr: qiymətləndirmələrin dispersiyasını azaltmaq üçün (U) və (1-U) cütlərindən istifadə edin.

CumP və ikili axtarış/sürətli mapping üçün «≤» axtarış (U\to X) saxlayın.

Səbət yığma: dəqiq (x_j) əvəzinə ödənişləri 4-6 intervalda birləşdirin - demək olar ki, dəyişməz risk şəkli ilə sürətin kəskin artması.

Sticky-mexaniki və bonus-pilləkənlər üçün Markov şərtləri: vəziyyəti saxlayın, keçidlər, ani mükafatlar.

7) Strategiyanın «uğuru» nədir

Meyarı əvvəlcədən təyin edin: məsələn,

«150 bahis median çökmə» və «1000 spin 0% 40% finiş şansı» və ya «bankın 5% -dən pis olmayan EV-də 300 bahis 90-cı persentil çökmə şansı».

Meyar olmadan hər hansı bir strategiya «gözəl pəncərə» tapa bilər.

8) Tipik təcrübələr

Flat vs irəliləyiş (Martingale, d'Alamber, hit sonra artım): EV müqayisə (Q_{90}), xarabalıq riski, «səhra» uzunluğu.

Teik-profit/stop-loss: «erkən çıxış» tezliyini və buraxılmış quyruqların qiymətini qiymətləndirin.

Seans uzunluğu: 200-dən 2000-ə qədər 0% ≥ şansı necə dəyişir.

Bonus alışı: (EV_{\text{net}}=\mathbb{E}[X]-C), dispersiya və dağılma riski artır.

Bankın payı kimi dərəcənin ölçüsü: 95-ci percentil çökməsini məhdudlaşdırmaq üçün (f) seçin.

9) Tipik səhvlər və onlardan necə qaçmaq olar

Faktumdan sonrakı uyğunlaşma: simulyasiyanın «gedişində» strategiyanı dəyişdirin. Qaydaları əvvəlcədən təyin edin.

Bir modeldə müxtəlif RTP versiyaları/slotları qarışdırın.

Kiçik M ağır quyruqları ilə → illüziya «strategiya sürüklədi».

Fərqli «səs-küylər» üzərində müqayisə (CRN olmadan) - fərq tez-tez fantomdur.

«Şansla» dayanması - «birinci müsbət» testi paylanmanı təhrif edir.

Vaxt/fasilələrə məhəl qoymamaq - real ekspozisiya məhdudiyyətləri yoxdur.

10) Mini psevdokod (dilsiz başa düşüləndir)


giriş: paylama {x_j, p_j}, bank B0, faiz B0, N, S strategiya qaydaları
M dəfə:
B:= B0; b:= b0; peak:= B; maxDD: = 0 üçün t = 1.. N:
x: = {x_j, p_j}
win:= b x
B:= B + (win - b)
peak:= max(peak, B); maxDD:= max(maxDD, peak - B)
S şərtləri fasilə/stop tələb edirsə → çıxış b: = qayda _ aşağıdakı _ bahis (B, tarix, S)
b = 0 → çıxmaq olarsa (sessiya dayandırılıb)
ümumi saxlamaq (B-B0), maxDD, uzunluğu, digər ölçüləri paylanması, EV, kvantil, strategiyaları müqayisə riskləri - eyni x istifadə (CRN)

11) Nəticələrin necə tərtib edilməsi (hesabat şablonu)

Oyun/RTP versiyası/addım paylanması: qısa təsvir və ya səbət cədvəli

Strategiyalar: A (flat), B (proqres k =...), çıxış qaydaları

Simulyasiya parametrləri: N =..., M =..., CRN = bəli, anti-bəli = bəli/yox

EV (sessiyalara görə media): A...% (IQR... -...%); B …% (IQR …–…%)

Finiş şansı ≥ 0 %/ ≥ + 20%: A .../...; B …/…

Max drawdown (mediana/90-cı persentil): A .../... bahislər; B …/… bahislər

«Çöl» uzunluğu ≥ × 10 (mediana/75-ci persentil): A... spins; B …/…

A − B fərqi: (\Delta) EV... pp; butstrep 95% DI [...;...]; (p =)...

Nəticə: hansı strategiya məqsədləriniz üçün məqbul risk profilini verir; məhdudiyyətlər və tövsiyələr.

12) Mühüm xatırlatmalar

Simulyasiyalar mənfi gözləntiləri müsbət etmir; onlar risklərin qiymətini və qaydaların sabitliyini göstərir.

Yalnız orta deyil, kvantillər və enişlərə baxın: oyunçu mediada və «pis günlərdə» yaşayır, gözləmir.

Təcrübənin dürüstlüyü nəticədən daha vacibdir: meyarları əvvəlcədən təyin edin, CRN istifadə edin və qeyri-müəyyənlik intervallarını göstərin.

Nəticə: düzgün Monte Carlo simulyasiyası «strategiyaya inamı» yoxlanılan rəqəmlərə çevirir: EV, hədəf şansları, çökmə və dağılma riski. Bu, nəticələrin paylanmasının keyfiyyətinə görə bahis sistemlərini müqayisə etməyə və real pul riskinə düşməzdən əvvəl rasional qərarlar qəbul etməyə imkan verir.