کازینو رمزنگاری
دنده تورنت
نحوه استفاده از شبیه سازی برای آزمایش سیستم های شرط بندی
شبیه سازی بهترین راه برای تست یک ایده زمانی است که یک فرمول تحلیلی پیچیده یا در دسترس نیست. شما شبیه سازی همان تصادفی به عنوان در بازی (RNG)، اجرا هزاران نفر از جلسات «مجازی» با سیستم شرط بندی خود را و توزیع نتایج را ببینید: متوسط (EV)، چندک، فرکانس «به علاوه» نتایج، عمق و مدت زمان از دست دادن. در زیر یک تکنیک عملی است.
1) دقیقا چه ما مدل
1. بازی: توزیع نتایج یک مرحله (تماس/شرط) - چند برابر (X) به شرط (0; 0. 2; 1; 5 ؛...) یا مدل رویداد (ضربه/خانم، پاداش).
2. استراتژی: اندازه شرط و قانون خروج/مکث (تخت، پیشرفت، شکستن سود/توقف ضرر، «شکستن بعد از L-رگه»).
3. جلسه: طول (N) مراحل یا شرایط توقف (بانک ≤ توقف ضرر ؛ به دست آورد شکستن سود ؛ محدودیت زمانی)
نکته اصلی: استراتژی احتمال نتایج را تغییر نمی دهد، بلکه توزیع نتیجه جلسه را تغییر می دهد (مشخصات ریسک).
2) چارچوب شبیه سازی پایه (الگوریتم)
1. گذرنامه توزیع را برای یک مرحله تعریف کنید: مقادیر (x_j) و احتمالات آنها (p_j) (sum (p_j=1)).
2. مقداردهی اولیه بانک (B_0)، اندازه نرخ (b_1) و شمارنده.
3. برای مرحله (t = 1... N):- نتیجه (X_t) را با (p_j) انتخاب کنید.
- محاسبه برنده (W_t=b_t\cdot X_t)، خالص (R_t=W_t-b_t).
- به روز رسانی بانک خود را (B_t=B_{t-1}+R_t).
- با توجه به قوانین استراتژی، محاسبه بعدی (b_{t+1}) و بررسی شرایط توقف (توقف ضرر/سود تیک/شکستن).
- 4. صرفه جویی در معیارهای جلسه: کل (B_T-B_0), حداکثر افت (حداکثر افت), طول جلسه, تعداد پاداش/بازدید قابل توجهی.
- 5. تکرار M بار (به عنوان مثال، 100000 جلسه). توزیع نتایج را مشخص کنید.
3) معیارهای کلیدی ارزش جمع آوری
جلسه EV: میانگین کل نرخ یا٪ از بانک.
چندک های نتیجه: ( ، ( ، ( .
شانس گل: (\mathbb {P} (\text {total }\ge 0%)), (\mathbb {P} (\ge + 20%)).
خطر نابودی: (\mathbb {P} (B_t\le 0\\text {or }\le\text {stop loss})).
حداکثر افت: متوسط و 90 درصد عمق و مدت زمان افت.
فواصل انتظار آستانه (≥×10 ؛ پاداش): متوسط و صدک 75.
حساسیت: چگونه معیارها با تغییر نرخ/طول جلسه تغییر می کنند.
4) چند اجرا می شود شما نیاز دارید
برای تصویر «بدنی»: M = 10 000 جلسه توسط N = 1 000 مرحله.
برای دم های سنگین (پیروزی های بزرگ نادر): افزایش M به 100 000 + یا استفاده از طبقه بندی/سناریوهای نقطه اضافی (شبیه سازی شرطی «اگر ≥×200 اتفاق افتاد»).
قانون: ثبات تخمین ها را ببینید - اگر EV/چندک ها هنگام دو برابر شدن M به طور قابل توجهی تغییر کنند، M را افزایش دهید.
5) چگونه استراتژی ها را به درستی مقایسه کنیم
اعداد تصادفی مشترک (CRNs): اجرای استراتژی ها در همان دنباله ای از نتایج تصادفی. بنابراین شما کاهش گسترش و مقایسه دقیقا منطق شرط، و نه «شانس از سر و صدا».
نکته مهم: اگر انتظارات از بازی منفی باشد (RTP <100٪)، استراتژی «بهترین» با ریسک و شکل توزیع مشخص می شود و نشانه انتظار نیست.
6) شتاب دهنده ها و تکنیک های مدل سازی
تنوع اعداد رایج (CRN) - باید برای مقایسه.
نمونه های ضد عفونی: از جفت (U) و (1-U) برای کاهش واریانس برآوردها استفاده کنید.
Caching تجمعی: ذخیره CumP و جستجوی دودویی/» ≤« برای نقشه برداری سریع (U\to X).
جمع آوری با سبد: به جای دقیق (x_j)، پرداخت ها را به فواصل 4-6 ترکیب کنید - افزایش شدید سرعت با یک تصویر ریسک تقریبا بدون تغییر.
مارکوف برای مکانیک چسبنده و پله پاداش می گوید: حالت، انتقال، پاداش های فوری را حفظ کنید.
7) آنچه که «موفقیت» استراتژی محسوب می شود
معیار را از قبل تعیین کنید: به عنوان مثال،
«کاهش متوسط 150 شرط» و «احتمال به پایان رساندن ٪ 40٪ در هر 1000 چرخش»، یا «90 درصد از کاهش 300 شرط در EV بدتر از 5٪ از بانک».
بدون معیار، هر استراتژی یک «پنجره زیبا» پیدا خواهد کرد.
8) نوع آزمایش
تخت در مقابل پیشرفت (martingale، d'Alembert، ساخت پس از ضربه): مقایسه EV، (Q_{90})، خطر خراب شدن، طول «بیابان».
شکستن سود/توقف ضرر: برآورد فرکانس «خروج زودهنگام» و قیمت دم از دست رفته.
طول جلسه: چگونه شانس تغییر ≥0٪ از 200 به 2000 چرخش.
خرید پاداش: (EV_{\text{net}}=\mathbb{E}[X]-C) چگونه پراکندگی و خطر نابودی در حال رشد است.
اندازه نرخ به عنوان یک سهم از بانک: را انتخاب کنید (F) برای محدود کردن صدک 95 از افت سرمایه.
9) اشتباهات رایج و چگونگی اجتناب از آنها
تناسب پس از واقعیت: تغییر استراتژی «در دوره» شبیه سازی. قوانین را از قبل تعیین کنید
نسخه های مختلف RTP/اسلات را در همان مدل مخلوط کنید.
M کوچک با دم سنگین → توهم «استراتژی کشیده».
مقایسه «صداهای» مختلف (بدون CRN) - تفاوت اغلب خیالی است.
متوقف کردن «با شانس» - آزمون «به علاوه اول» توزیع را تحریف می کند.
نادیده گرفتن زمان/مکث - هیچ محدودیت قرار گرفتن در معرض واقع بینانه.
10) مینی شبه کد (قابل فهم بدون زبان)
ورودی: توزیع {x_j، p_j}، بانک B0، نرخ b0، N، قوانین استراتژی S
M بار:
B: = B0; b: = b0; نقطه اوج: = B ؛ maxDD: = 0 برای t = 1.. N:
x: = مورد {x_j, p_j}
برد: = b x
B: = B + (برد - ب)
اوج: = حداکثر (اوج، B) ؛ maxDD: = حداکثر (maxDD، اوج - B)
اگر شرایط S نیاز به مکث/توقف → خروج b: = next _ bet _ rule (B, history, S)
اگر b = 0 → ترک (جلسه متوقف شد)
صرفه جویی در کل (B-B0)، maxDD، طول، معیارهای دیگر جمع آوری توزیع، EV، کمیت، خطر در هنگام مقایسه استراتژی - استفاده از X مشابه (CRN)11) نحوه مستند سازی نتایج (قالب گزارش)
نسخه بازی/RTP/توزیع مرحله - شرح کوتاه یا جدول سبد- استراتژی ها: A (مسطح)، B (پیشرفت k =...)، قوانین خروج
- پارامترهای شبیه سازی: N =..., M =..., CRN = بله, antithetic = بله/خیر
- EV (متوسط در جلسه): A...٪ (IQR... -...%); ب...٪ (IQR... -...٪)
شانس پایان ≥0 ٪/ ≥+20٪: A .../... ؛ ب .../...
حداکثر افت (متوسط/90 درصد): A .../... نرخ ها ؛ ب .../... نرخ ها
طول کویر ≥×10 (متوسط/صدک 75): A .../... می چرخد ؛ ب .../...
A − B تفاوت: (\دلتا) EV... PP ؛ بوت استرپ 95٪ CI [... ؛...] ؛ جایگشت (p =)...
نتیجه گیری: کدام استراتژی یک پروفایل ریسک قابل قبول برای اهداف شما ارائه می دهد. محدودیت ها و توصیه ها
12) یادآوری های مهم
شبیه سازی ها انتظارات منفی را مثبت نمی کنند ؛ آنها هزینه ریسک و پایداری قوانین را نشان می دهند.
مشاهده quantles و drawdown، نه فقط به طور متوسط: بازیکن در میانه و «روز بد» زندگی می کند، انتظار نیست.
صداقت آزمایش مهمتر از نتیجه است: معیارها را از قبل تعیین کنید، از CRN استفاده کنید و فواصل عدم اطمینان را نشان دهید.
یک شبیه سازی مونت کارلو که به درستی مطرح شده است، «اعتقاد به استراتژی» را به اعداد قابل اثبات تبدیل می کند: EV، شانس هدف، کاهش و خطر خراب شدن. این اجازه می دهد تا شما را به مقایسه سیستم های شرط بندی در کیفیت توزیع نتایج و تصمیم گیری منطقی - قبل از شما در معرض خطر پول واقعی.