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So schätzen Sie die tatsächliche Rendite für 1000 Spins
Sie können die „reale Rendite“ (dh den tatsächlichen RTP Ihrer Sitzung) für 1000 Spins ohne komplexe Statistiken schätzen. Es ist wichtig, die Daten richtig zu sammeln, die zugrunde liegenden Metriken zu berechnen und den Fehler ehrlich einzuschätzen: 1000 Spins sind eine kurze Strecke, und die Streuung wird insbesondere bei hochvolatilen Slots spürbar sein.
1) Was wir genau bewerten
Tatsächlicher RTP der Stichprobe: Verhältnis der Gesamtauszahlung zum Gesamteinsatz für N Spins.
Formel zum Pauschalsatz (b):[
\widehat{RTP}=\frac{\sum_{i=1}^{N} \text{win}_i}{N\cdot b}\times100%
]Trefferquote (HF): Anteil der Spins mit beliebiger Auszahlung ((\text {win} _ i> 0)).
Varianz und „Brechreiz“: Wie ungleich sind die Gewinne im Laufe der Zeit verteilt (Reihen von Leerspins, „Bursts“).
2) Wie man Daten für 1000 Spins sammelt (Minimum)
Starten Sie eine einfache Tabelle (eine Zeile = ein Spin):- Spin, Wette (b) (besser fest), Auszahlung (\text {win} _ i).
- Flaggen (optional): „signifikante Gewinne“ (z. B. ≥×10 zum Einsatz), Bonusrunde usw.
- Zählen (\widehat {RTP}) und HF;
- Abschätzung der Varianz anhand empirischer Daten;
- Erstellen Sie ein Konfidenzintervall oder machen Sie einen Bootstrap.
3) Grundlegende Berechnungen auf Ihren Daten
Sei es (N = 1000), der Einsatz ist festgelegt (b).
1. Tatsächlicher RTP:[
\widehat{RTP}=\frac{\sum \text{win}_i}{N\cdot b}\times100%
]Beispiel: Für 1000 Spins bei einer Wette von 1 wurden insgesamt 940 ⇒ zurückgegeben (\widehat {RTP} = 94%).
2. Hit Frequency (HF):[
HF=\frac{#{i:\text{win}_i>0}}{N}\times100%
][
\bar{X}=\frac{1}{N}\sum X_i,\quad s^2=\frac{1}{N-1}\sum (X_i-\bar{X})^2
]Hier (\bar {X }\times100% =\widehat {RTP}).
4) Konfidenzintervall für RTP (schnelle Methode)
Wenn Sie (s) haben (empirische COEX des Multiplikators), dann ist der Standardfehler:[
SE=\frac{s}{\sqrt{N}}
][
\bar{X}\ \pm\ 1{,}96\cdot SE
]Durch Umrechnung in Prozent (Multiplikation mit 100%) erhalten wir das Intervall für RTP.
5) Konfidenzintervall durch Bootstrap (keine Formeln)
1. Von Ihrem Array ({X _ i}) wiederholt (z. B. 5000 Mal) „versehentlich neu samplen“ 1000 Werte mit der Rückkehr.
2. Berechnen Sie für jede neu abgestufte Stichprobe den Mittelwert (\bar {X} ^) (und wandeln Sie ihn in% um).
3. Nehmen Sie das 2,5-te und 97,5-te Perzentil des erhaltenen (\bar {X} ^) - das ist das Bootstrap-Intervall für den tatsächlichen RTP.
Ein solches Intervall spiegelt die tatsächliche „Zerreißbarkeit“ Ihrer Daten wider und ist in der Regel ehrlicher als der klassische Ansatz.
6) Was ist die „normale“ Streuung auf 1000 Spins
Die richtige Antwort hängt von der Volatilität des Slots ab. Grob:- Niedrige/mittlere Volatilität: Die Streuung des tatsächlichen RTP über 1000 Spins liegt oft innerhalb ± 5-10 Prozentpunkten des „Pass“ RTP.
- Hohe Volatilität: Abweichungen ± 10-20 + pp. sind auf kurzer Distanz üblich.
- 1000 Spins sind also eine Express-Bewertung und kein „Ehrlichkeitsurteil“.
7) Interpretation des Ergebnisses: wie man keinen Fehler macht
94% mit einem Pass 96-97% für 1000 Spins - kein Grund, Schlussfolgerungen zu ziehen. Sehen Sie das Konfidenzintervall: Es „deckt“ leicht den Passport RTP ab.
80-85% auf sehr „böse“ Distanz (keine Boni/Hits) sind sogar auf Fair Play möglich. Überprüfen Sie die Schwanzereignisse: Sie könnten einfach nicht passieren.
Der Schlüssel: Verwechseln Sie die Sitzung nicht mit der langen Länge. Passport RTP wird in sehr großen Mengen implementiert.
8) 3 weitere nützliche Metriken
Medianmultiplikator für Gewinnspins (ohne Nullen): Zeigt eine „typische“ Auszahlung, die nicht durch seltene kh≈1000 beleuchtet wird.
Intervalle zwischen signifikanten Ereignissen (z. B. ≥×10): Der Median und das 75. Perzentil geben eine realistische Erwartung von „wie lange zu warten“.
Maximale Serie von Verlusten (L-Streak): nützlich für die Einrichtung von Stop-Loss nicht nur für Geld, sondern auch für die Anzahl der Spins.
9) Mini-Checkliste der Berechnung (kann in jedem Artikel/Bericht eingefügt werden)
1. Sammeln Sie 1000 Zeilen: Wette, Auszahlung.
2. Zählen Sie: (\widehat {RTP}), HF, (\bar {X}), (s), (SE).
3. Erstellen Sie ein 95% -Intervall (klassisch und/oder Bootstrap).
4. Schreiben Sie auf: der Median des Intervalls zwischen „signifikanten“ Ereignissen und den Top 3 L-Streak.
5. Ziehen Sie eine kurze Schlussfolgerung: „Das Ergebnis passt/passt nicht in die erwartete Streuung für eine solche Volatilität“.
10) Fertige Vorlage „Pass 1000 Spins“
Slot/Anbieter:...
Wette: ... (fix.)
Spins: 1000
Tatsächlicher RTP: ...%
95% KI (Bootstrap): ... -...%
HF (beliebiger Gewinn): ...%
Medianintervall ≥×10: ... Spins (75. Perzentil:...)
Max L-streak: ... Spins
Kommentar zur Volatilität: niedrig/mittel/hoch; die erwarteten „leeren“ Abschnitte...
Fazit: Passt es in eine vernünftige Streuung relativ zum Pass RTP (ja/nein), gibt es einen Grund, die Datenmenge zu erhöhen.
11) Häufige Fehler und wie man sie vermeidet
Wechsel der Wette/Slot in der Mitte des Tests. Halten Sie die Bedingungen stabil.
Schlussfolgerungen ohne Fehler. Zeigen Sie immer ein Intervall, nicht nur einen Punkt.
Die Schwänze ignorieren. Ein × 300 kann RTP „herausziehen“; Mangel an Bonus - „ertrinken“. Das ist ein Feature, kein „Twist“.
Gambler’s fallacy. Die lange Wüste „erhöht“ nicht die Chance auf den nächsten Spin.
12) Was tun, wenn Sie genauer wollen
Erhöhen Sie das Volumen auf 10.000 + Spins oder kombinieren Sie mehrere unabhängige Sitzungen.
Verwenden Sie den Bootstrap regelmäßig und speichern Sie die Originaldaten.
Für HF können Sie eine Bayes-Schätzung (β-Aprior) anwenden - geben Sie bei seltenen Ereignissen genaue Intervalle.
Mit einer festen Bank - vergleichen Sie nicht nur den RTP, sondern auch die Drawdowns (max drawdown), um den „Preis“ der Volatilität zu verstehen.
Das Ergebnis: 1000 Spins sind ein schnelles „Thermometer“, keine Diagnose. Richtig gesammelte Daten, die Berechnung des tatsächlichen RTP, HF und Konfidenzintervalls (besser Bootstrap) ermöglichen es Ihnen zu verstehen, ob Sie für ein bestimmtes Volatilitätsniveau in den erwarteten Korridor gefallen sind. Alles, was darüber hinausgeht, ist ein Grund, keine voreiligen Schlüsse zu ziehen, sondern die Stichprobe zu erweitern und die Methodik zu überprüfen.