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Cómo calcular el retorno real en 1000 giros
Es posible estimar el «retorno real» (es decir, el RTP real de su sesión) en 1000 giros sin estadísticas complejas. Es importante recopilar los datos correctamente, contar las métricas básicas y evaluar honestamente el margen de error: 1000 giros es una distancia corta y la dispersión será palpable, especialmente en ranuras de alta volatilidad.
1) Lo que estamos evaluando exactamente
RTP real de la muestra: relación entre el pago total y la apuesta total por N giros.
Fórmula de tipo fijo (b):[
\widehat{RTP}=\frac{\sum_{i=1}^{N} \text{win}_i}{N\cdot b}\times100%
]Hit Frequency (HF): porcentaje de giros con cualquier pago ((\text {win} _ i> 0)).
Dispersión y «vacilación»: cuán desigual es la distribución de las ganancias en el tiempo (series de giros en blanco, «ráfagas»).
2) Cómo recopilar datos de 1000 giros (mínimo)
Establecer una tabla simple (una fila = un giro):- número de giro, apuesta (b) (mejor fijo), pago (\text {win} _ i).
- Banderas (opcional): «ganancia significativa» (por ejemplo, ≥×10 a la apuesta), bono-ronda, etc.
- contar (\widehat {RTP}) y HF;
- Evaluar la varianza de los datos empíricos;
- construir un intervalo de confianza o hacer un bootstrap.
3) Cálculos básicos sobre sus datos
Que (N = 1000), la apuesta es fija (b).
1. RTP real:[
\widehat{RTP}=\frac{\sum \text{win}_i}{N\cdot b}\times100%
]Ejemplo: 940 ⇒ regresaron por 1000 giros en la apuesta 1 en total (\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
]Aquí (\bar {X }\times100% =\widehat {RTP}).
4) Intervalo de confianza para RTP (método rápido)
Si usted tiene (s) (el COI empírico del multiplicador), entonces el error estándar es:[
SE=\frac{s}{\sqrt{N}}
][
\bar{X}\ \pm\ 1{,}96\cdot SE
]Al traducir en porcentajes (multiplicando por 100%), obtenemos el intervalo para RTP.
5) Intervalo de confianza a través de butstrap (sin fórmulas)
1. Desde su matriz ({X _ i}) muchas veces (por ejemplo, 5.000 veces), «vuelva a empaquetar accidentalmente» 1000 valores con retorno.
2. Para cada muestra reimplantada, calcule la media (\bar {X} ^) (y traduzca en%).
3. Tome los porcentajes 2.5 y 97.5 de los recibidos (\bar {X} ^): este es el intervalo bootstrap para el RTP real.
Este intervalo refleja el verdadero «desgarro» de sus datos y suele ser más honesto que el enfoque clásico.
6) Qué considerar una dispersión «normal» en 1000 giros
La respuesta correcta depende de la volatilidad de la ranura. Grosero:- Volatilidad baja/media: la dispersión de la RTP real en 1000 giros es a menudo dentro de los ± 5-10 p.p. de la RTP «pasaporte».
- Alta volatilidad: las desviaciones ± 10-20 + p.p. son lo habitual a corta distancia.
- Por lo tanto, 1000 giros es una evaluación expresa, no un «veredicto de honestidad».
7) Interpretación del resultado: cómo no equivocarse
El 94% con pasaporte 96-97% por 1.000 giros no es motivo para sacar conclusiones. Vea el intervalo de confianza: «cubre» fácilmente el RTP de pasaporte.
El 80-85% en una distancia muy «malvada» (sin bonus/hits) es posible incluso en el juego limpio. Compruebe los eventos de cola: puede que no hayan ocurrido.
Clave: no confundas la sesión y el largo plazo. El RTP de pasaporte se implementa en volúmenes muy grandes.
8) 3 métricas más útiles
Multiplicador mediano por giros ganadores (sin ceros): muestra un pago «típico» no marcado por kh≈1000 raras.
Intervalos entre eventos significativos (por ejemplo, ≥×10): la mediana y el percentil 75 darán una expectativa realista de «cuánto esperar».
Serie máxima de pérdidas (L-streak): es útil para configurar stop loss no solo en dinero, sino también en número de giros.
9) Mini-check-list de cálculo (se puede insertar en cualquier artículo/informe)
1. Recoge 1000 líneas: apuesta, pago.
2. Considere: (\widehat {RTP}), HF, (\bar {X}), (s), (SE).
3. Construya un intervalo del 95% (clásico y/o butstrap).
4. Extrae: la mediana del intervalo entre los eventos «significativos» y el top 3 L-streak.
5. Concluya brevemente: «El resultado se ajusta/no se ajusta a la dispersión esperada para tal volatilidad».
10) Plantilla terminada «pasaporte 1000 giros»
Ranura/proveedor:...
Apuesta: ... (fix.)
Giros: 1000
RTP real: ...%
95% IC (bootstrap): ... -...%
HF (cualquier ganancia): ...%
Intervalo de ≥×10 medio: ... giros (75 ° percentil:...)
Max L-streak: ... spinov
Comentario sobre volatilidad: bajo/medio/alto; los segmentos «vacíos» esperados...
Conclusión: si hay una variación razonable en relación con el RTP de pasaporte (sí/no), si hay alguna razón para aumentar la cantidad de datos.
11) Errores frecuentes y cómo evitarlos
Cambio de apuesta/ranura en medio de la prueba. Mantenga las condiciones estables.
Conclusiones sin margen de error. Siempre muestre el intervalo, no sólo el punto.
Ignorando las colas. Un × 300 puede «tirar» de RTP; La falta de bonificación es «ahogar». Es una característica, no un «subcrutado».
Gambler’s fallacy. El largo desierto no «aumenta la posibilidad» de la próxima vuelta.
12) ¿Qué hacer si quieres ser más preciso
Aumentar el volumen a 10.000 + giros o combinar varias sesiones independientes.
Use bootstrap regularmente y almacene los datos originales.
Para HF, se puede aplicar una estimación bayesiana (β -aprior-) - dará intervalos ordenados en eventos raros.
Con un banco fijo, compara no solo RTP, sino también las reducciones (max drawdown) para entender el «precio» de la volatilidad.
En pocas palabras: 1000 giros es un «termómetro» rápido, no un diagnóstico. Los datos recogidos correctamente, el cálculo de la RTP real, la HF y el intervalo de confianza (mejor bootstrap) te permiten ver si has caído en el corredor esperado para un determinado nivel de volatilidad. Todo lo que va más allá es una excusa para no sacar conclusiones precipitadas, sino para ampliar la muestra y volver a verificar la técnica.