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खेलते समय गणित और अंतर्ज्ञान को कैसे जोड़ें
1) एक पैराग्राफ में आइडिया
अंतर्ज्ञान गणित (RTP/EV, जोखिम, बैंकरोल) का विकल्प नहीं है, लेकिन पूर्वनिर्धारित सीमाओं के भीतर परिकल्पना और ठीक-ठीक ट्यूनिंग का स्रोत हो सकता है। आप सख्त नियमों (शर्त, सीमा, पैर) का एक ढांचा बनाते हैं, और अंतर्ज्ञान केवल सूक्ष्म-सुधारों की अनुमति देता है जो जोखिम नियंत्रण को खराब नहीं करते हैं और नियमों को रद्द नहीं करते हैं।
2) दो-सर्किट समाधान मॉडल
लूप ए - कठोर (आवश्यक):- गणित आधार: RTP/EV, अस्थिरता, हिट फ्रीक्वेंसी (यदि स्लॉट), कमीशन/प्रोमो → गणना HE (_\text{eff})।
- शर्त का आकार: बैंक शेयर/स्पिन शर्त या निश्चित यू।
- लिमिटर: नुकसान रोकना, लाभ को तोड़ ना, समय सीमा, डीडी ड्रॉडाउन सीमा।
- प्रक्रियाएं: सत्र लॉग, ROI/is जाँच, JD, A/B परीक्षण योजना।
- सहज संकेत ("इस स्लॉट को चिकना खेला जाता है", "यह रेखा कम करके आंका जाता है") केवल माध्यमिक विकल्पों को प्रभावित करता है: कई समान ईवी विकल्पों का विकल्प, खेल की गति, ठहराव/रुकना जारी रखना।
- किसी भी समायोजन को कड़ाई से पूंजीकृत किया जाता है (उदाहरण के लिए, आधार दर के लिए, 10-20%, एक ही आरटीपी वर्ग के भीतर एक स्लॉट परिवर्तन)।
आयरन नियम: लूप बी कभी भी लूप ए नियमों को ओवरराइड नहीं करता है।
3) अंतर्ज्ञान के प्रभाव को कैसे सीमित करें (ताकि यह बैंक को "खींच" न सके)
हम "अंतर्ज्ञान गलियारे" में प्रवेश करते हैं:- शर्त पर कैप: (u '= × min é big (u + cdot (1 + é gamma s), u_{\max}\big)), जहां (s· in [-1,1]) आपका व्यक्तिपरक संकेत है, (उदाहरण के लिए, 0)। 2) - अधिकतम अनुमेय प्रभाव।
- आवृत्ति से टोपी: अंतर्ज्ञान (उदाहरण के लिए, 3) द्वारा शुरू किए गए लगातार निर्णयों से अधिक नहीं, फिर मैट्रिक्स का एक अनिवार्य ठहराव और पुनर्गणना।
- कोई "स्टॉप मूवमेंट" नहीं: किसी भी (ओं) पर अपरिवर्तित नुकसान/समय सीमा रोकें।
4) अंतर्ज्ञान अंशांकन: संवेदनाओं को डेटा में बदलना
1. सिग्नल को डिजिटाइज़करें: पुट (s· इन {-1, -0। 5,0, +0. 5, +1}).
2. लॉग परिणाम, ROI, the, समय।
3. अपने संभाव्य अनुमानों के लिए बैरियर स्कोर की गणना करें (यदि आप शर्त से पहले पी देते हैं) और अंशांकन डिब्बे का निर्माण करें (क्या यह वास्तव में 60% होता है ≈60%)।
4. ROI और RAROI की तुलना (s> 0) और (s le 0) के साथ समाधान के बीच करें। यदि कोई अंतर या बदतर नहीं हैं, तो इस प्रकार के निर्णय के लिए कट (é गामा) या अंतर्ज्ञान बंद करें।
5) गणित के साथ नरम एकीकरण सूत्र
5. 1. सूक्ष्म संभावना पूर्वाग्रह (पी-रेटेड दांव के लिए)
यदि आपका मॉडल अनुमान (p) और अनुमान का विचरण देता है (łsigma _ p), और "फ्लेयर" संकेत देता है:[
p '= ~ mathrm {clip} ~ big (p + łlambda, s, é sigma _ p,; p_{\min},; p_{\max}\big),]जहां (lambda é [0,1] में) अंतर्ज्ञान का वजन है (उदा। 0. 3). इसके बाद, रेट कैप के साथ केली के शेयर (पी ') (बेहतर ⅓ केली के ½) का उपयोग करें।
5. 2. संभावना में कोई बदलाव नहीं (स्लॉट, RTP तय)
हम गलियारे के भीतर केवल गति/दर को बदलते हैं:[
u '= ~ min é big (u é cdot (1 + łgamma s),, u_{\max}\big), é quad é gamma łle 0। 2.
]गलियारे के ऊपर नकारात्मक अपेक्षा के साथ (यू) उठाना मना है - "अंतर्ज्ञान" घर को बाधित नहीं कर सकता है।
6) परिदृश्य अभ्यास
ए) स्लॉट्स (RTP ज्ञात, EV ≤ 0, समय/प्रोमो के लिए खेलते हैं)
कंटूर ए: अधिकतम उपलब्ध आरटीपी और उपयुक्त अस्थिरता के साथ स्लॉट का चयन करें; प्रोमो के साथ HE (_\text{eff}) की गणना करें; उल्लेखित करें (u), स्टॉप लॉस = 1। 5 × अपेक्षित पहनने, समय सीमा।
कंटूर बी: यदि भारीपन "महसूस किया जाता है" (s = − 0)। 5/ − 1) - 10-20% तक कमी (यू) या 5-10 मिनट के लिए ठहराव; यदि "सीधा चला जाता है" (s = + 0। 5/+ 1) - स्टॉप को बदले बिना अधिकतम 10-15% की वृद्धि (यू)।
मानदंड बी को अक्षम करना: यदि टर्नओवर की वास्तविक "लागत" (s> 0) पर खराब हो जाती है, तो अंतर्ज्ञान का प्रभाव शून्य हो जाता है।
बी) मॉडल के साथ दांव (अपने स्वयं के पी)
कंटूर ए: अपेक्षित ईवी> 0, दर = - केली , डीडी सीमा 20-30%, घटनाओं के बीच सहसंबंध सीमा के साथ लाइनें।
कंटूर बी: सूत्र 5 के अनुसार शिफ्ट p → (p ')। 1 с (· लैम्ब्डा· ले 0। 3), प्रति शेयर कैप: (f 'łle 1। 2 एफ)।
स्वच्छता: यदि 100-200 मामलों के लिए (× text {ROI} (s> 0) le × text {ROI} (s le 0)) - (łlambda ć to 0)।
7) ए/बी परीक्षण: साबित करें कि "स्वभाव" कुछ देता है
परिकल्पना: एक सहज संकेत जोड़ ने से नेट ROI को बढ़ावा मिलता है (· डेल्टा) पीपी
योजना: गलती से "अंतर्ज्ञान के साथ" और "बिना", समान सीमा और सेटपॉइंट के बीच वैकल्पिक।
मेट्रिक्स: नेट आरओआई, रारोई, ड्रॉडाउन, ईवी/घंटा।
आंकड़े: ROI अंतर के लिए 95% CI; यदि 0 प्रभाव के अंदर नहीं है।
निष्कर्ष: केवल सिद्ध प्रभाव का हकदार है (é गामा> 0 )/( lambda> 0)।
8) शर्त की पसंद को छोड़ कर, स्थान का अंतर्ज्ञान कहां है
ठहराव और लय: थकान/भावनाओं की भावना - एक तत्काल ठहराव (यह "आत्म-नियंत्रण का अंतर्ज्ञान" है, यह इसे सुनने के लिए उपयोगी है)।
स्थिति फ़िल्टर: क्रोध/उत्साह/भीड़ - रोकने के लिए संकेत, जोखिम बढ़ाने के लिए नहीं।
समान ईवी विकल्पों (यांत्रिकी, इंटरफ़ेस, गति की शैली) के बीच विकल्प स्वाद के लिए एक अनुमेय क्षेत्र है।
9) लाल रेखाएँ (अंतर्ज्ञान यहाँ नहीं है)
स्टॉप हानि, समय सीमा, डीडी सीमा को रद्द या विस्तारित करें।- हारने की लकीर के बाद दोगुना "क्योंकि मुझे लगता है।"
- सबसे खराब ईवी/एचई (_\text{eff}) के साथ विकल्प चुनना केवल "सहानुभूति" के कारण।
10) चेकलिस्ट
सत्र से पहले
- RTP/EV और HE की गणना की गई (_\text{eff})।
- पर सेट करें (यू), हानि रोकें, लाभ लें, समय सीमा/डीडी लें।
- अंतर्ज्ञान गलियारे को देखते हुए: (é गामा) या (łlambda), (u_{\max}), लगातार बी समाधानों की सीमा।
सत्र के दौरान
- किसी भी स्वभाव के समाधान को लेबल किया जाता है और गलियारे में फिट बैठता है।
- स्टॉप नियम अपरिवर्तित हैं, ठहराव की आवश्यकता है।
- कोई "डॉगन" नहीं हैं और कोई पैर स्थानांतरण नहीं है।
सत्र के बाद
- लॉग अद्यतन: ROI, , समय, प्रोमो, टैग (ओं)।
- तुलना (é text {ROI} (s> 0)) बनाम (· text {ROI} (s le 0)), Brier/calibration.
- समाधान: अंतर्ज्ञान के प्रभाव को बनाए रखें/काटें/बंद करें।
11) लगातार गलतियाँ और उनसे कैसे बचें
कैप के बिना अंतर्ज्ञान - पुनर्मूल्यांकन और जोखिम में वृद्धि। प्रविष्ट करें (é गामा, łlambda) और (u_{\max})।
परिणाम के लिए फिटिंग ("मैंने सोचा"...) - सत्र से पहले सब कुछ तय हो जाता है, लॉग की आवश्यकता होती है।
भूमिका मिश्रण: अंतर्ज्ञान पैरों/सीमाओं को नहीं बदल सकता है - केवल सूक्ष्म समाधान।
अंशांकन की कमी: कोई पत्रिका नहीं - लाभ का कोई सबूत नहीं।
12) नीचे की रेखा
गणित और अंतर्ज्ञान का संयोजन केवल "हार्ड फ्रेम + सॉफ्ट टॉलरेंस" के प्रारूप में काम करता है। "गणित यह निर्धारित करता है कि आप कितना और कितना खर्च कर सकते हैं, अंतर्ज्ञान - एक सुरक्षित गलियारे के अंदर एक दिशा में या किसी अन्य में एक छोटा कदम उठाने के लिए। "वृत्ति" को डिजिटाइज़करें, इसके प्रभाव को सीमित करें, परीक्षण करें और केवल वही छोड़ें जो वास्तव में परिणाम में सुधार करता है - फिर अंतर्ज्ञान एक सहायक बन जाएगा, न कि महंगी त्रुटियों का स्रोत।