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ROI रणनीति के लाभ का मूल्यांकन कैसे करें
1) ROI क्या है और इसकी आवश्यकता क्यों है
आरओआई (निवेश पर वापसी) - निवेश निधि के सापेक्ष अवधि के लिए रणनीति का सापेक्ष लाभ।
[
~ text {ROI} = × frac {ć text {Win} - wwwe text {Bets} {× text {Bets} = × frac {ew text {Proffect} {wwwe text {Bets}}
]- नेट आरओआई (नेट) - सभी कमीशन, वेगर, कैशबैक, रैकबैक, करों के बाद।
- आरओआई प्रति बिक्री मात्रा बिक्री की प्रत्येक इकाई के मूल्य को दर्शाता है। "स्लॉट/बाजारों की तुलना करने और वैगरिंग के लिए सुविधाजनक।
महत्वपूर्ण: आरओआई - अवधि के लिए फोटो। यह समझने के लिए कि क्या कोई रणनीति "व्यवहार्य" है, जोखिम और महत्व जोड़ें।
2) बुनियादी गणना विकल्प
ए। आरओआई प्रति सत्र/अवधि[
~ text {ROI} _\text {Perment} = wwwe frac {łPi} {text {turnover} = × frac {ew text {Winners} - wwwe text {Bets} {{text {Bets}}
][
{overline {r} = łfrac {1} {N} łsum _ {i = 1} ^ N· frac {x _ i _ i _ i} {u _ i}
]जहां (u_i) बोली राशि है और (x_i) धनवापसी है। जब दरें अलग-अलग होती हैं।
सी। प्रोमो के साथ प्रभावी आरओआई- आधार घर को HE (= 1- × text {RTP}) (स्लॉट के लिए) या नकारात्मक EV (बाजार के लिए) होने दें।
[
~ text {ROI} _ ew text {eff}· appax - é text {HEH} wwwe + (c· cdot × text {text _ rate}) × + lass _ r
]व्यावहारिक रूप से: टर्नओवर के प्रतिशत के रूप में प्रोमो के योगदान की गणना करें और मूल आरओआई में जोड़ें।
3) उदाहरण (चरण दर चरण)
साप्ताहिक कारोबार: 10,000 u
परिणाम: − 250 u (नुकसान)
कैशबैक: 10% खोने के लिए → + 25 u
रेकबेक: 0। टर्नओवर का 4% → + 40 u
सकल ROI: (-250/10,000 = -2। 5%)
प्रचार योगदान: ((25 + 40 )/10,000 = + 0। 65%)
नेट आरओआई: (-2। 5%+0. 65% = -1. 85%)
निष्कर्ष: प्रोमो ने टर्नओवर की लागत को 0। 65 पीपी; जब स्लॉट/बाजार मिलान, शुद्ध ROI की तुलना करें।
4) ROI vs EV: जब ROI "धोखा देता है"
छोटे खंडों पर, विचरण बड़ा है: आरओआई नकारात्मक ईवी (और इसके विपरीत) के तहत दृढ़ ता से सकारात्मक हो सकता है।
विश्वास अंतराल के बिना और अस्थिरता को ध्यान में रखे बिना ROI भविष्य का एक कमजोर भविष्यवक्ता है।
समाधान: जोखिम-समायोजित मैट्रिक्स और महत्व परीक्षण जोड़ें।
5) जोखिम-समायोजित मैट्रिक्स
ए। RAROI (जोखिम-समायोजित ROI)[
~ text {RAROI} = é frac {łoverline {r} {łsigma _ r}
]जहां (· overline {r}) औसत दर/स्पिन उपज है, (łsigma _ r) इसका मानक विचलन है। उच्च, अधिक स्थिर "जोखिम के लिए लाभ"।
सट्टेबाजी के लिए बी। स्यूडो-शार्प[
~ text {Sharpe} = é frac {ć overline {r} - r_f}{\sigma_r}
]() (जोखिम-मुक्त शर्त) जुए के संदर्भ में 0, इसलिए अक्सर ( ।
सी। सीएजीआर (पूंजी वृद्धि दर)[
{Text {CAGR} ć autx ~ frac {1} {T} {sum _ {t = 1} ^ T· ln (1 + r _ t)
]यह केवल "वन-ऑफ आरओआई" के बजाय एक स्थायी विकास टोपी को दर्शाता है।
6) महत्व और नमूना आकार
समझना चाहते हैं कि क्या आपका ROI सांख्यिकीय रूप से 0 से अलग है? आत्मविश्वास अंतराल का उपयोग करें।
दर वापसी विचरण अनुमान: एक सरणी प्राप्त करें (r_i), गणना करें (· overline {r}) और (łsigma _ r)।
मतलब ROI के लिए 95% CI:[
~ overline {r}· pm z_{0। 975} cdot wwwdot frac {łsigma _ r} {łsqrt {N}}
]यदि सीआई में 0 होता है, तो यह दावा करने के लिए पर्याप्त डेटा नहीं है कि रणनीति लाभदायक है।
वृद्धि का पता लगाने के लिए आवश्यक N की अनुमानित गणना (· डेल्टा):[
N ~ actox × बायाँ (é frac {z _ {1- × alpha/2} é sigma _ r} {łdelta}· right) ^ 2
]जहां (· डेल्टा) ब्याज का न्यूनतम प्रभाव है (उदाहरण के लिए, + 0। 5% प्रति टर्नओवर)।
7) समय पर कैसे विचार करें: आरओआई/घंटा और "प्रति घंटे लागत"
कभी-कभी दो रणनीतियां एक ही आरओआई का उत्पादन करती हैं, लेकिन एक तेजी से कारोबार करता है। भरें:[
~ text {ROI/hour} = wwwe frac {łPi} {text {Turnover} ~ cdot wwwe text {Text {Turnover}} {Text {Text {Time} = wwwe frac {Pi} {Texect {Time}}}
]और ईवी/घंटा। यदि आपका संसाधन घंटे है तो समय की प्रति इकाई लाभप्रदता से तुलना करें।
8) ए/बी रणनीति परीक्षण (सरल प्रोटोकॉल)
1. परिकल्पना: रणनीति बी शुद्ध ROI को कम से कम (· डेल्टा) पीपी द्वारा बढ़ाता है
2. योजना: समान सीमाएं, बैंक, समय, स्लॉट/बाजार तुलनीय हैं, खेल के क्रम का यादृच्छिककरण।
3. मेट्रिक्स: नेट आरओआई, आरएआरओआई, ड्रॉडाउन (अधिकतम डीडी), क्षितिज पर आरओआर, ईवी/घंटा।
4. नमूना आकार: ऊपर दिए गए सूत्र के अनुसार, अंडर (é अल्फा = 5%)।
5. सफलता की मापदंड: CI के लिए (· text {ROI} _ B - text {ROI} _ A) में 0 और ( डेल्टा) शामिल नहीं हैं।
6. नियमों को ठीक करना: कोई "पैरों को हिलाता है और टर्नओवर के साथ पकड़ ता है" - अन्यथा परीक्षण गलत है।
9) बोनस और वेगर को कैसे एकीकृत करें
प्रत्येक बोनस को बिक्री के% के रूप में स्थानां
कैशबैक: (c é times times फ्रैक {× text {expection हानि} {é text {turnaround}}).
रेकबैक/पॉइंट: टर्नओवर का निश्चित%।
वेगर के साथ बोनस जमा करें: (é frac {é text {net benefit} {é text {cumulative turnover}})।
इन प्रतिशत को जोड़ें और अंतर्निहित आरओआई में जोड़ें।- प्रतिबंधों (अधिकतम शर्त, खेल, शब्द) पर विचार करना सुनिश्चित करें - वे विचरण और वास्तविक आरओआई को बदलते हैं।
10) आंकड़ों को "जीवन" सुनिश्चित करने के लिए जोखिम प्रबंधन
शर्त का आकार: बैंक से एक शेयर का उपयोग करें (पॉजिटिव ईवी के लिए ⅓ - ½ केली; नकारात्मक ईवी के साथ - टर्नओवर कम करें और प्रोमो पर भरोसा करें)।
नुकसान रोकें/लाभ लें: शुरुआत से पहले ठीक करें; जैसे आप जाते हैं वैसे नहीं चलते।
ड्रॉडाउन कंट्रोल (डीडी) - स्टॉप सेट करें और सीमा को रोकें।- सहसंबंध: एक ही समय में अत्यधिक निर्भर घटनाओं को खेलने से बचें - यह स्पष्ट एन और आरओआई को खत्म करता है।
11) विशिष्ट व्याख्याएँ
छोटा + ROI (0। 3-1% प्रति क्रांति) उच्च (łsigma _ r) पर सांख्यिकीय शोर हो सकता है; एक बड़े एन।
0 से नीचे एक संकीर्ण CI के साथ लगातार − ROI → रणनीति लाभहीन है; केवल प्रोमो/गेम परिवर्तन को सहेजें।
विशाल विचरण के साथ उच्च ROI - आकर्षक लेकिन अप्रत्याशित है; RAROI, DD, RoR की जाँच करें।
12) गणना और रिपोर्टिंग चेकलिस्ट
डेटा संग्रह: तिथि, खेल/बाजार, शर्त, परिणाम, कारोबार, लाभ, प्रचार वृद्धि, समय।
मेट्रिक्स: नेट आरओआई, रारोई, शार्प, ईवी/घंटा, डीडी, आरओआर।
आंकड़े: 95% सीआई, आरओआई अंतर परीक्षण ए/बी में।
समाधान: स्केल/फ्रीज/अस्वीकार रणनीति; अद्यतन दर सीमा और नियमों को रोकना।
संशोधन: सप्ताह में एक बार/महीने - पुनर्गणना, लक्ष्यों के साथ तुलना।
13) बार-बार त्रुटियाँ
प्रोमो और कमीशन के बिना ROI पर विचार करें - गलत निष्कर्ष।- केवल ROI द्वारा अलग-अलग विचरण के साथ रणनीतियों की तुलना करें - जोखिम की अनदेखी।
- एक छोटे से नमूने पर निष्कर्ष निकालें - झूठी सकारात्मक "जीत"।
- परीक्षण के बीच में नियमों को बदलना - कोई वैधता नहीं।
- समय की अनदेखी करें - कम ईवी/घंटे पर घंटे बिताएं।
14) नीचे की रेखा
ROI लाभ मूल्यांकन न केवल "आपने कारोबार पर कितना अर्जित किया है", बल्कि एक पूरी प्रणाली है: शुद्ध ROI + जोखिम (RAROI/Sharpe) + महत्व (CI और N) + समय (EV/घंटा)। इस समोच्च का पालन करके, आप असमान सत्रों को एक नियंत्रित प्रयोग में बदल देते हैं, जहां प्रत्येक समायोजन संख्याओं द्वारा समर्थित होता है, और स्केलिंग एक भाग्यशाली लकीर के बजाय वास्तविक लचीलापन द्वारा समर