Comment utiliser les simulations pour vérifier les systèmes de paris

La simulation est la meilleure façon de tester une idée lorsque la formule analytique est complexe ou inaccessible. Vous simulez le même accident que dans le jeu (RNG), lancez des milliers de sessions « virtuelles » avec votre système de paris et voyez la distribution des résultats : moyenne (EV), quantification, fréquence des résultats « plus », profondeur et durée des débits. Ci-dessous, une technique pratique.

1) Exactement ce que nous modélisons

1. Jeu : Répartition des résultats d'un pas (spin/pari) - multiplicateur (X) au pari (0 ; 0. 2; 1; 5 ;...) ou un modèle d'événement (touché/non touché, bonus).

2. Stratégie : règle de taille de mise et de sortie/pauses (flat, progression, teak profit/stop loss, « pause après L-streak »).

3. Session : longueur (N) des étapes ou conditions d'arrêt (banque ≤ stop loss ; atteindre le profil de take ; limite de temps).

L'important est que la stratégie ne change pas la probabilité des résultats, elle modifie la distribution du résultat de la session (profil de risque).

2) Cadre de simulation de base (algorithme)

1. Définissez le « passeport d'allocation » pour une étape : les valeurs (x_j) et leurs probabilités (p_j) (somme (p_j=1))).

2. Initialiser la banque (B_0), taille du taux (b_1) et les compteurs.

3. Pour l'étape (t = 1... N) :

Sélectionnez accidentellement le résultat (X_t) par (p_j).
Calculez le gain (W_t=b_t\cdot X_t) net (R_t=W_t-b_t).
Mettez à jour votre banque (B_t=B_{t-1}+R_t).
Selon les règles de la stratégie, calculer le suivant (b_{t+1}) et vérifier les conditions d'arrêt (stop-loss/teak-profit/pause).
4. Enregistrez les métriques de session : total (B_T-B_0), max. d'échec (max drawdown), longueur de session, nombre de bonus/succès significatifs.
5. Répétez M fois (par exemple 100 000 séances). Établir la répartition des résultats.

3) Mesures clés qui valent la peine d'être collectées

Séance EV : moyenne des taux ou % de la banque.

Quantifier les résultats : (Q_{50}), (Q_{75}), (Q_{90}), (Q_{95})).

Probabilité de cible : (\mathbb {P} (\text {total }\ge 0 %)), (\mathbb {P} (\ge + 20 %).

Risque de ruine : (\mathbb {P} (B_t\le 0\\text {ou }\\le\text {stop loss})).

Max drawdown : médiane et 90e percentile de profondeur et de durée de déferlement.

Intervalles d'attente jusqu'au seuil (≥×10 ; bonus) : médiane et 75e percentile.

Sensibilité : comment les métriques changent lorsque le taux/la longueur de session varie.

4) Combien de courses sont nécessaires

Pour une image « corporelle » : M = 10 000 sessions par N = 1 000 étapes.

Pour les queues lourdes (rares grands gains) : augmentez M à 100 000 + ou utilisez des scripts de stratification/points supplémentaires (simulations conditionnelles "si un ≥×200 s'est produit).

Règle : voir la stabilité des estimations - si les VE/quantis changent sensiblement lorsque M est doublé, augmenter M.

5) Comment comparer correctement les stratégies

Nombres aléatoires totaux (CRN) : chassez les stratégies sur la même séquence de résultats aléatoires. Ainsi, vous réduirez la dispersion et comparerez exactement la logique des paris, pas la « chance du bruit ».

Test de permutation : différence des résultats moyens (\Delta) entre les stratégies A/B - mélangez les étiquettes « A/B » et regardez à quelle fréquence (\Delta ^	\ge	\Delta). Cela donne une valeur (p) sans hypothèses de normalité.
Intervalle butstrap pour (\Delta) : recréer plusieurs fois les paires « total A, total B » par session et prendre 2. 5–97. 5 %.

Important : si l'attente du jeu est négative (RTP <100 %), la « meilleure » stratégie se distingue par le risque et la forme de la distribution plutôt que par un signe d'attente.

6) Accélérateurs et techniques de simulation

Variation des nombres généraux (CRN) - must-have pour les comparaisons.

Échantillons antithétiques : utiliser les paires (U) et (1-U) pour réduire la variance des estimations.

Mise en cache des cumulatifs : stockez CumP et recherche binaire/recherche « ≤ » pour le mappage rapide (U\to X).

Agréger avec des paniers : au lieu d'être précis (x_j), combinez les paiements en 4 à 6 intervalles - une augmentation spectaculaire de la vitesse avec une image presque inchangée du risque.

États de Markov pour les sticky-mécaniciens et les bonus-escaliers : stockez l'état, les transitions, les récompenses instantanées.

7) Que considérer comme un « succès » de la stratégie

Fixez un critère à l'avance : p.ex

"медианная просадка ≤ 150 taux" et "la chance du finish ≥0 % ≥ 40 % sur 1 000 спинов", ou "le 90-ème centile просадки ≤ 300 taux à EV n'est pas plus mauvais −5 % de la banque".

Sans critère, toute stratégie trouvera une « belle fenêtre ».

8) Expériences types

Flat vs progression (martingale, d'Alembert, accumulation après coup) : comparer le VE, (Q_{90}), risque de ruine, longueur des « déserts ».

Teak profit/stop loss : estimer la fréquence de « sortie précoce » et le prix des queues sautées.

Longueur de la session : comment la chance change ≥0 % de 200 à 2 000 spins.

Achat de bonus : (EV_{\text{net}}=\mathbb{E}[X]-C) comment la dispersion et le risque de ruine augmentent.

La taille du taux en tant que part de la banque : ramasser (f) pour limiter le 95ème percentile de délestage.

9) Erreurs typiques et comment les éviter

Ajustement post-factum : changer la stratégie « au fur et à mesure » de la simulation. Fixez les règles à l'avance.

Mélangez différentes versions RTP/slots dans le même modèle.

Petit M avec des queues lourdes → l'illusion « stratégie traînée ».

La comparaison sur différents « bruits » (sans CRN) est une différence souvent fantôme.

L'arrêt « par chance » - le test « jusqu'au premier plus » fausse la distribution.

Ignorer le temps/pauses - pas de limites d'exposition réalistes.

10) Mini-pseudo-code (compris sans langage)


entrée : distribution {x_j, p_j}, banque B0, taux b0, N, règles de stratégie S
M fois :
B:= B0; b:= b0; peak:= B; maxDD : = 0 pour t = 1.. N :
x : = cas de {x_j, p_j}
win:= b x
B:= B + (win - b)
peak:= max(peak, B); maxDD:= max(maxDD, peak - B)
si les conditions S nécessitent une pause/stop → sortir b : = règle _ suivante _ pari (B, historique, S)
si b = 0 → quitter (session arrêtée)
enregistrer le total (B-B0), maxDD, longueur, etc. métriques de collecte des distributions, EV, quantiles, risque lors de la comparaison des stratégies - utiliser les mêmes x (CRN)

11) Comment formaliser les résultats (modèle de rapport)

Jeu/version RTP/répartition de l'étape : brève description ou tableau des paniers

Stratégies : A (flat), B (progression k =...), règles de sortie

Paramètres de simulation : N =..., M =..., CRN = oui, antithétique = oui/non

EV (médiane par session) : A... % (IQR... -...%) ; B …% (IQR …–…%)

Chance d'arrivée ≥0 %/ ≥+20 %: A .../... ; B …/…

Max drawdown (médiane/90e percentile) : A .../... les taux ; B …/… les taux

Longueur des « déserts » ≥×10 (médiane/75e percentile) : A .../... les spins ; B …/…

Différence A − B : (\Delta) EV... PP ; Butstrap 95 % IC [...;...] ; permutation (p =)...

Conclusion : quelle stratégie donne un profil de risque acceptable pour vos objectifs ; limites et recommandations.

12) Rappels importants

Les simulations ne rendent pas l'attente négative positive ; ils montrent le prix du risque et la pérennité des règles.

Regardez les quantili et les infiltrations, pas seulement la moyenne : le joueur vit dans la médiane et les « mauvais jours », pas dans l'attente.

L'honnêteté de l'expérience est plus importante que le résultat : fixez les critères à l'avance, utilisez le CRN et montrez les intervalles d'incertitude.

Résultat : la simulation correctement mise en place par Monte-Carlo transforme la « croyance en une stratégie » en nombres vérifiables : VE, chance des cibles, infiltration et risque de ruine. Cela vous permet de comparer les systèmes de taux sur la qualité de la distribution des résultats et de prendre des décisions rationnellement - avant de risquer de l'argent réel.