Cómo evaluar la efectividad de una estrategia en un juego a largo plazo

La eficacia de la estrategia de larga distancia no es «afortunada/mala suerte durante la noche», sino la estabilidad de los indicadores en muchos segmentos independientes bajo reglas inmutables. A continuación, un marco de trabajo que traduce la intuición en métricas medibles, pruebas replicables y conclusiones honestas.

1) Primero - el objetivo y la hipótesis

Definir un criterio específico de éxito y un horizonte:

Objetivo: «minimizar la percentil 90 de reducción», «maximizar la mediana total en 1000 giros», «aumentar la probabilidad de terminar el ≥0%».
Hipótesis: «La estrategia A da un resultado lento más alto en ≥3 p.p. con respecto a la estrategia B en batches de 1000 giros».
Horizonte: longitud del batch (por ejemplo, 1000 giros) y número de batches (mínimo 30-50 para los pines estables).

Importante: si la RTP es <100% y no hay ninguna ventaja externa, «eficiencia» = un perfil de riesgo más aceptable (reducciones, cuantiles, probabilidades de objetivos) en lugar de un cambio milagroso de aplastamiento.

2) Métricas correctas de «deuda»

1. EV por batch (resultado medio en tasas/%) - muestra la dirección.

2. La mediana y los cuantiles del resultado (Q50/Q75/Q90) son como «normalmente» y «mal» (el jugador vive en la mediana y las colas).

3. Tasa de crecimiento del banco:

lineal: promedio% por batch, crecimiento de registro (promedio 'ln (Bt/Bt−1)'), relevante si la fracción de la apuesta depende del banco.
4. Riesgo de ruina: proporción de batches con quiebra/stop loss.
5. Max drawdown (profundidad y duración) es la mediana y el percentil 90.
6. Frecuencia de «eventos significativos» (≥×10, bonus) e intervalos de espera (mediana, 75 percentil) - para la planificación.
7. Estabilidad en el tiempo: varianza de métricas entre batches, coeficiente de variación.

Opcional para comparar estrategias:

Métricas tipo «sharp»: total medio/desviación estándar del total por batch.
Kelly-conformidad (si hay edge): cuánto se desvía la parte seleccionada de la apuesta de Kelly; penalización por no medirse/reimplantar.

3) Diseño del experimento: para que las conclusiones sean honestas

Batching: divide el juego en ventanas independientes de la misma longitud (por ejemplo, 1000 giros cada una).

Pruebas A/A: antes de A/B, asegúrese de que, con la misma estrategia, el sistema no «ve la diferencia» (falsas alarmas).

Out-of-sample: configurar las reglas en un conjunto de batches, chequear en el otro (no hay «reglas que aparezcan después de ver todos los datos»).

Números aleatorios totales (CRN) en simulaciones: las estrategias se comparan en el mismo ruido.

Reglas de salida fijas: take-profit/stop-loss, tiempo de espera después de L-streak - se especifican antes del comienzo de la prueba.

4) Margen de error y volumen: cuánto «longitud» se necesita

El error estándar del promedio de batch disminuye como (1/\sqrt {M}), donde (M) es el número de batches. Puntos de referencia:

30-50 batches ≈ mínimos para que la mediana/cuantiles se conviertan en «reconocibles».
Para colas pesadas (alta volatilidad, raras grandes ganancias) - 100 + batches.
Para comparar las estrategias por diferencia de media/mediana, utilice una prueba de butstrap o permutación, no solo una prueba t.

5) Cómo comparar estrategias (A vs B)

1. Métrica por batch (total%, max DD, probabilidad ≥0%).

2. Diferencia (\Delta =\text {métrica} _ A -\text {métrica} _ B) por cada batch (par si CRN/batches dobles).

3. Bootstrap 95% CI para (\Delta) y prueba de permutación (p-value): comprobación constante sin suposiciones de normalidad.

4. Delta clínicamente significativo: establecer de antemano un umbral por debajo del cual la diferencia «no vale la pena complicar la estrategia».

6) Control de cambios y estabilidad

A largo plazo, el entorno cambia: versiones RTP, grupo de proveedores, promociones/cashback, velocidad de giro.

CUSUM/tarjetas de control: monitoree la suma acumulada de las desviaciones métricas de su promedio a largo plazo para notar la deriva.

Ventanas deslizantes: los informes de los últimos 20-30 batches son una alerta temprana.

Estratificación: series separadas por ranuras/volatilidad/tiempo de promoción.

7) Economía monetaria: tenga en cuenta todo

La eficacia de la estrategia no es solo «de espaldas». Habilitar:

Kashback/rake back/misiones/puntos de torneo: vuelve a calcular en «apuestas» o%.
Costo de tiempo/límites: sesiones más largas = exposición superior a las colas.
Comisiones/conversión de divisas/límites del proveedor: afectan al EV real y al riesgo.

8) Kelly y tasa de crecimiento (cuando hay ventaja)

Si tiene un edge externo (EV positivo real), la métrica objetivo es el crecimiento promedio del registro del banco.

La proporción de Kelly maximiza el crecimiento logístico, pero es agresiva; a menudo usan «media Kelly» para reducir la volatilidad.

Con una expectativa negativa, la proporción óptima es 0: la «eficiencia» se reduce a la gestión del riesgo/placer, no a la llegada.

9) Trampas de larga duración

Readiestramiento («ajustaron» las reglas a la historia). Solución: salida de muestra y fijación de protocolo por adelantado.

Múltiples comparaciones (prueba docenas de estrategias y elige la «mejor»). Solución: ajustes (Bonferroni/FDR) o «liga» con selección y validación.

Desplazamiento del sobreviviente: sólo se ven estrategias «vivas». Mantenga la historia y no oculte las cerradas.

Cambio de apuesta/ranura en batch: rompe la comparabilidad.

Parar «por suerte»: la prueba «hasta el primer plus» distorsiona la distribución.

10) Mini protocolo de evaluación (puede insertarse en el reglamento)

1. Antes del inicio: objetivo, métricas, longitud de batch, número de batches, reglas de entrada/salida, criterio de significación, que se considera un éxito.

2. Colección: registros de tiradas (apuesta, pago, banderas de ≥×10/bonus), totales de batch, DD max, duración.

3. Análisis: mediana y cuantiles de los totales, riesgo de ruina, intervalos de espera, IDE de bootstrap, pruebas de permutación para A/B.

4. Estabilidad: CUSUM, ventanas deslizantes, estratificación.

5. Informe: tabla de métricas, IC, salida «si el delta es lo suficientemente significativo», recomendaciones de tarifas y límites.

6. Solución: «En el producto »/« 30 batches de datos más »/« Archivo».

11) «Pasaporte de estrategia (long-ran)» - plantilla terminada

Estrategia/versión de las reglas: .../...

Ranura/portafolio y grupo RTP:...

Batch: 1000 giros; batch:...

EV (promedio de batches): ...% [IC 95%... -...]

Promedio total (Q50 )/IQR: ... %/... -%

Probabilidad de objetivos: ≥0%...%; ≥+20%...%

Max drawdown: mediana... apuestas; El percentil 90...

Intervalos hasta ≥×10: mediana... giros; 75 percentil...

Riesgo de ruina en batch: ...%

Comparación con la base (flat): (\Delta) EV... p.p. [bootstrap DI... -...; p-permutaciones =...]

Estabilidad: CUSUM - deriva/no; Ventana deslizante.

Economía con cashback: +... p.p. a EV (método de cálculo -...).

Solución: implementar/preabilizar/rechazar.

Notas: restricciones de datos, cambios de entorno.

12) Una lista corta de cheques antes de concluir «la estrategia es efectiva»

¿Hay alguna confirmación fuera de ejemplo?

¿Se muestra el IC/cuantilo/reducción, no sólo la media?

¿Se tienen en cuenta los bonos externos/cashback?

¿Se ha realizado una prueba A/A (el sistema no «ve» delta fantasma)?

¿No hay pruebas múltiples sin ajustes?

¿La estrategia vive en las mismas condiciones (RTP, apuestas, límites)?

En pocas palabras: la eficacia a largo plazo se refiere a la disciplina de la medición. Fijar el objetivo, probar en batches, comparar las estrategias correctamente (bootstrap, permutaciones, CRN), mostrar no sólo la media, sino también los cuantiles, las reducciones y el riesgo. Tenga en cuenta el kashback y la deriva del entorno, mantenga el protocolo sin cambios. Así que la estrategia deja de ser un conjunto de sensaciones y se convierte en una herramienta manejable con un perfil de riesgo claro a larga distancia.