加密赌场
Torrent Gear
计数模型：基于赢家,基于wager, multiplier
1.基于赢家-积分取决于绝对的胜利。
2.基于Wager-积分取决于投注量（vager）。
3.基于多重性的积分取决于相对运气："Win/Bet"关系（乘数）。
没有模型可以更改RTP/游戏结果。他们只是将事件汇总为玩家比较的度量。下面-如何选择和配置。
1）基于赢家（获胜）
本质
奖励重大绝对奖金。很好"卖掉"戏剧性的时刻（头奖，大葡萄酒）。
基本公式
线性： "Score=k Win"
平滑： "Score=k log2 （Win+1）"（软化外延）
带帽子： "Score=min（k Win，Cap_per_spin）"
示例
投注2，获胜40 →，"k=1"："得分=40"。
投注2，赢得400 →"得分=400"（或更少，如果Cap有效）。
优点
简单明了。
给出用于营销的"哇"主题和故事。
缺点/风险
付费：间接鼓励高利率（大赌注时大赌注更常见）。
高分散性，在"尾巴"中具有毒性。
对插槽波动性的严重依赖。
何时应用
一次性的活动重点是"大热门"。
在严格正常化的部门中，比例和盖帽。
强制性保险丝
正常化： "Score=k log2 （Win+1）"
旋转每天的得分帽。
Kep尝试（排名最佳N）。
按中位数划分分区。
2）基于Wager（按费率/数量计算）
本质
无论结果如何，分数都是按分数得分的。鼓励绿色和冗长的会议。
基本公式
线性： "Score=k Bet"
累积： "Score_total=k Sum （Bet_i）"
具有软限制： "Score=k log2（Sum（Bet_i）+1）"
示例
100个旋转，每个1 → "Sum（Bet）"=100 '→ 'Score=100 k'。
5 → "Sum （Bet）"=100 '→相同得分的20个旋转。
优点
可预测性，感觉方差低。
管理经济：很容易规划一个中等规模的经济。
缺点/风险
付费/付费：对那些放置/玩得更多的人有利。
弱的"当下的魔力"，少了情感上的喜好。
何时应用
内部忠诚马拉松，战斗通行证，"安静"背景活动。
永远不要在没有正常化/帽子的公共比赛中单独使用。
强制性保险丝
强硬的日光眼镜帽。
提供商种类繁多的奖金，因此没有一个插槽的循环。
MMR/Middle Beta分区。
负责任的游戏：积分仅在限制范围内。
3）基于Multiplier（按Win/Bet乘数）
本质
比较相对运气：无论绝对赌注如何，"Win/Bet"比率越高，得分越高。
基本公式
对数归一化（建议）：- `Score = round(100 log2(Win / Bet + 1))`
- 备选方桉：该时期所有自旋中的百分位数/结果等级。
示例
Bet=2, Win=40 → `Win/Bet=20` → `Score≈ round(100 log2(21)) ≈ 439`.
Bet=5, Win=40 → `Win/Bet=8` → `Score≈ round(100 log2(9)) ≈ 317`.
优点
反付费赢球：机会在hyrolls和midcore之间对齐。
良好的"游戏驱动力"和正义感。
它很容易与"冲刺"和"最佳N"结合使用。
缺点/风险
需要在UI中进行解释（"计数乘数"）。
我们需要帽子来对抗头奖（通常会抓住日志曲线）。
何时应用
公共锦标赛"默认"：冲刺，每周马拉松，赛季排名。
带有Top-M贡献的团队/氏族活动。
强制性保险丝
排名最佳N尝试/日（例如N=20）。
旋转得分帽（如果有很多头奖，则可选）。
奖金资金的例外/降分。
4）模型比较（简称）
5）奖金基金,frispins,头奖
奖励资金："Score_bonus=coef_bonus BaseScore"，其中"coef_bonus ∈ ［0；0.5］或"0"（删除）。
Frispins作为奖品：只有在T＆C中预先规定的情况下才能考虑；降低系数更好。
头奖：通常足以使人正常化；如果需要-"Cap_per_spin"（例如700分/旋转）。
6）默认的反抽象和RG
最好的N尝试代替所有尝试的总和（清除"绿色竞赛"）。
内容多样性：前'M'唯一提供商/日的固定积分（例如'M=3'，'B=50'）。
Cooldown/重复同一插槽的配额。
事件重复数据消除（UUID），行为细节，在冲刺的最后几分钟反机器人。
RG：积分仅在自愿限额内获得；温和的参与/每天，并提醒休息。
7）UX解释（因此没有问题）
在比赛的简短描述中：哪个模型以及如何计算（1-2行）。
在扩展规则中：公式+示例+抢七。
Micro@@-Fidback："+40分x3"，"20次还剩2次尝试"，"你今天最好的乘数是x 18"。
定时器和截止线的本地化；可用性（对比度、大数字、指标配音）。
8）模型质量指标
公平性：得分与得分的相关性（在公共比赛中必须较弱），得分的五分之差。
可玩性：平均计数尝试/球员/日数，≥1计数旋转的球员比例。
经济学：CPE，奖励回报份额（目标走廊0.2–0.参与队列的8％ GGR），ARPDAU/ARPPU。
保留：D7/D30，Stickiness（DAU/MAU），LTV-uplift参与者vs控制。
体验质量：投诉/10k，废弃脚本，claim-rate ≤72ch。
9）现成的规则模板
Template A-Multiplier+Best N（默认推荐）
旋转点："得分=圆形（100 log2（Win/Bet+1）"。
排名：'N=20'最佳旋转/日。
多样性奖金："+50"为第一个'M=3'独特的提供商/日。
奖金：'coef_bonus=0'（不计入）。
决胜局：1）早期成就；2）更多样性；3）确定性抽签（种子）。
Template B-基于赢家与保护
Очки: `Score = k log2(Win + 1)`, `Cap_per_spin = 700`.
排名：'N=15'最佳旋转/日；中位数（S/M/L）部门。
奖励资金： 'coef_bonus=0。3`.
抢七：早期成就→多样性→种子。
Template C-Wager作为背景进展
Очки: `Score_day = min(k Sum(Bet_i), Cap_day)`.
多样性："+B"为第一个"M"提供商/日。
仅用于内部进度活动或作为本赛季的次要分支，而不用于公共比赛。
10）如何根据任务选择模型
1.需要→ Multiplier进行诚实的大规模竞争（+最佳N，多样性奖金）。
2.您想要一个"营销高线"和基于胜利→故事，但必须具有日志曲线，帽子和部门。
3.需要背景的"元进步"和可预测的经济性→基于Wager的是平行任务/季节分支而不是主要排名。
11）开球前Checlist
规则
- 为目标选择了一个模型（multiplier/win/wager）。
- 公式，帽子，最佳N，多样性奖金。
- 简要规则文本+完整的T&C以及示例和抢七。
经济学
- RewardRate在走廊0。2–0.8% GGR，20-40%的支付宽度，60/30/10结构。
- Vagers，claim时限≤ 72小时，带有可控色散的frispin插槽。
安全/RG
- 事件重复数据消除、反机器人、异常、奖金至KYC（需要时）。
- RG限制，软参与帽/每天，中断提醒。
UX/数据
- 比赛中心（计时器，规则，进度，最佳尝试）。
- 微型支架和A11y。
- Dashbords：参与，正义，经济，RG。
基于赢家-壮观，但没有正常化和帽子是有风险的。
基于Wager-可管理，但更适合背景进行，否则会发生按次付费。
Multiplier是公平竞争的黄金标准：平衡赔率，与冲刺和为期一周的马拉松比赛相结合。
调整公式（日志曲线、最佳N）、增加多样性奖金、保持经济走廊和遵守RG--比赛将同时令人着迷、公平和经济可持续。