Wie man die Wirksamkeit einer Strategie in einem langfristigen Spiel bewertet

Die Wirksamkeit der Langstreckenstrategie ist nicht „Glück/Pech für den Abend“, sondern die Stabilität der Leistung über viele unabhängige Strecken mit unveränderten Regeln. Unten ist ein Arbeitsrahmen, der Intuition in messbare Metriken, replizierbare Tests und ehrliche Schlussfolgerungen übersetzt.

1) Zuerst - Ziel und Hypothese

Definieren Sie ein konkretes Erfolgskriterium und einen Horizont:

Das Ziel: „das 90. Perzentil des Drawdowns minimieren“, „das Medianergebnis pro 1000 Spins maximieren“, „die Zielchance um ≥0% erhöhen“.
Die Hypothese lautet: „Strategie A ergibt eine langsame Summe von ≥3 Prozentpunkten in Bezug auf Strategie B bei 1000 Spins“.
Horizont: Batcha-Länge (z. B. 1000 Spins) und Anzahl der Battas (mindestens 30-50 für stabile Schlussfolgerungen).

Wichtig: Wenn der RTP <100% ist und es keinen externen Vorteil gibt, ist „Effizienz“ = ein akzeptableres Risikoprofil (Drawdowns, Quantile, Zielchance) und keine wundersame Veränderung der Erwartungshaltung.

2) Die richtigen „Schulden“ -Metriken

1. EV pro Batch (durchschnittliches Ergebnis in Raten/%) - zeigt die Richtung an.

2. Der Median und die Quantile des Ergebnisses (Q50/Q75/Q90) sind „normal“ und „schlecht“ (der Spieler lebt im Median und den Schwänzen).

3. Wachstumsrate der Bank:

linear: Durchschnitt% pro Batch, Log-Wachstum (Durchschnitt 'ln (Bt/Bt − 1)'), relevant, wenn der Wettanteil von der Bank abhängt.
4. Risiko des Ruins: Anteil der Schlachten mit Konkurs/Stop-Loss.
5. Max drawdown (Tiefe und Dauer) - Median und 90. Perzentil.
6. Die Häufigkeit von „signifikanten Ereignissen“ (≥×10, Bonus) und Warteintervallen (Median, 75. Perzentil) - für die Planung.
7. Zeitstabilität: Varianz der Metriken zwischen den Schlachten, Variationskoeffizient.

Zusätzlich zum Vergleich der Strategien:

„Sharp-like“ -Metrik: durchschnittliche Summe/Standardabweichung der Summe pro Batch.
Kelly Matching (wenn es eine Kante gibt): Wie weit der ausgewählte Anteil der Wette von Kelly abweicht; Geldbuße für Nedo/Neuberechnung.

3) Versuchsplanung: Damit die Schlussfolgerungen ehrlich sind

Battling: Teilen Sie das Spiel in unabhängige Fenster gleicher Länge (z. B. 1000 Spins).

A/A-Tests: Stellen Sie vor A/B sicher, dass das System bei gleicher Strategie keinen „Unterschied sieht“ (falsche Warnungen).

Out-of-sample: Richten Sie Regeln für einen Satz von Schlachten ein, überprüfen Sie ihn für einen anderen (keine „Regeln, die nach dem Anzeigen aller Daten angezeigt werden“).

Total Random Numbers (CRNs) in Simulationen: Strategien werden auf dem gleichen Rauschen verglichen.

Feste Ausstiegsregeln: Take-Profit/Stop-Loss, Timeout nach L-Streak - vorgeschrieben vor Testbeginn.

4) Fehler und Volumen: Wie viel „Länge“ ist erforderlich

Der Standardfehler des Batch-Durchschnitts nimmt als (1/\sqrt {M}) ab, wobei (M) die Anzahl der Battles ist. Richtlinien:

30-50 Schlachten ≈ minimal, damit die Median/Quantile „erkennbar“ werden.
Für schwere Schwänze (hohe Volatilität, seltene große Gewinne) - 100 + Schlachten.
Verwenden Sie einen Bootstrap oder Permutationstest und nicht nur einen t-Test, um Strategien für die Differenz zwischen Durchschnitt und Median zu vergleichen.

5) Wie man Strategien vergleicht (A vs B)

1. Batch-Metrik (Summe%, max DD, Chance ≥0%).

2. Differenz (\Delta =\text {metric} _ A -\text {metric} _ B) für jeden Batch (paarweise, wenn CRN/gepaarte Batches).

3. Der Bootstrap 95% CI für (\Delta) und der Permutationstest (p-Wert) ist ein nachhaltiger Test ohne Normalitätsannahmen.

4. Klinisch relevantes Delta: Legen Sie im Voraus einen Schwellenwert fest, unterhalb dessen der Unterschied „die Komplexität der Strategie nicht wert ist“.

6) Schalt- und Stabilitätskontrolle

Langfristig verändert sich das Umfeld: RTP-Versionen, Anbieterpool, Aktien/Cashback, Spin-Rate.

CUSUM/Kontrollkarten: Behalten Sie die kumulative Summe der Abweichungen der Metrik von ihrem langfristigen Durchschnitt im Auge, um eine Drift zu bemerken.

Gleitende Fenster: Berichte über die letzten 20-30 Gefechte sind eine frühe Warnung.

Stratifizierung: getrennte Reihen nach Slots/Volatilität/Zeit der Aktie.

7) Geldwirtschaft: Berücksichtigen Sie alles

Die Wirksamkeit der Strategie ist nicht nur „zurück“. Aktivieren Sie:

Die keschbek/rejk-bek/missii/turnirnyje Grade: rechnen Sie in "die Sätze" oder % nach.
Kosten für Zeit/Grenzen: längere Sitzungen = höhere Exposition gegenüber Schwänzen.
Der Kommission/Konvertierens die Währungen/Limits des Providers: beeinflussen einen realer EV und das Risiko.

8) Kelly und Wachstumsrate (wenn es einen Vorteil gibt)

Wenn Sie eine externe Kante haben (eine echte positive EV), ist die Zielmetrik das durchschnittliche Log-Wachstum der Bank.

Die Kelly-Aktie maximiert das Log-Wachstum, ist aber aggressiv; Verwenden Sie oft „Half Kelly“, um die Volatilität zu reduzieren.

Bei negativer Erwartung ist der optimale Anteil 0: „Effizienz“ reduziert sich auf Risiko/Lustmanagement, nicht auf Profit.

9) Langlebige Fallen

Umschulung (Regeln für die Geschichte „angepasst“). Die Lösung: Out-of-Sample und Protokollfixierung im Vorfeld.

Multiple Vergleiche (testen Sie Dutzende von Strategien und wählen Sie die „beste“). Lösung: Anpassungen (Bonferroni/FDR) oder „Liga“ mit Auswahl und Validierung.

Die Verdrängung des Überlebenden: Man sieht nur „überlebende“ Strategien. Halten Sie die Geschichte und verstecken Sie nicht geschlossen.

Wett-/Slot-Wechsel im Batch: bricht die Vergleichbarkeit.

Stopp „durch Glück“: Der Test „bis zum ersten Plus“ verzerrt die Verteilung.

10) Mini-Bewertungsprotokoll (kann in die Verordnung eingefügt werden)

1. Vor dem Start: Ziel, Metriken, Batchlänge, Anzahl der Battles, Ein-/Ausstiegsregeln, Signifikanzkriterium, was als Erfolg gilt.

2. Sammlung: Spin-Logs (Wette, Auszahlung, ≥×10/bonus-Flags), Batch-Ergebnisse, max DD, Dauer.

3. Analytik: Median und Quantile der Ergebnisse, Ruinierungsrisiko, Warteintervalle, Bootstrap-KI, Permutationstests für A/B.

4. Stabilität: CUSUM, Schiebefenster, Schichtung.

5. Bericht: Metriktabelle, CI, Schlussfolgerung „ist Delta signifikant genug“, Empfehlungen für die Rate und Limits.

6. Lösung: „In die Produktion “/„ Weitere 30 Datenschlachten “/„ Archiv“.

11) „Strategie-Pass (Long-Run)“ - fertige Vorlage

Strategie/Version der Regeln: .../...

Steckplatz/Aktenkoffer und RTP-Pool:...

Batch: 1000 Spins; Schlacht:...

EV (Batch Average): ...% [95% KI... -...]

Mediansumme (Q50 )/IQR: ... %/... -...%

Zielchance: ≥0%...%; ≥+20%...%

Max drawdown: Median... Wetten; Das 90. Perzentil...

Intervalle bis zu ≥×10: Median... Spins; Das 75. Perzentil...

Risiko des Ruins pro Batch: ...%

Vergleich mit der Basis (Flat): (\Delta) EV... p.p. [bootstrap DI... -...; p-Permutationen =...]

Stabilität: CUSUM - Drift/keine; Schiebefenster - ca.

Wirtschaft mit Cashback: +... p.p. zu EV (Berechnungsmethode -...).

Lösung: Implementieren/Entfernen/Ablehnen.

Hinweise: Dateneinschränkungen, Umgebungsänderungen.

12) Kurze Checkliste vor der Schlussfolgerung „Strategie ist effektiv“

Gibt es eine Out-of-Sample-Bestätigung?

Werden KIs/Quantile/Drawdowns angezeigt, nicht nur der Durchschnitt?

Werden externe Boni/Cashback berücksichtigt?

Ist der A/A-Test bestanden (das System „sieht“ keine Phantomdeltas)?

Gibt es mehrere Tests ohne Anpassungen?

Lebt die Strategie zu den gleichen Bedingungen (RTP, Raten, Limits)?

Fazit: Bei der langfristigen Effizienz geht es um die Messdisziplin. Fixieren Sie das Ziel, testen Sie auf Schlachtfeldern, vergleichen Sie Strategien korrekt (Bootstrap, Permutationen, CRN), zeigen Sie nicht nur den Durchschnitt, sondern auch Quantile, Drawdowns und Risiken. Berücksichtigen Sie den Cashback und die Drift der Umgebung, halten Sie das Protokoll unverändert. So hört die Strategie auf, eine Reihe von Empfindungen zu sein und wird zu einem überschaubaren Instrument mit einem klaren Risikoprofil über die lange Distanz.