अंधविश्वास से रणनीति कैसे बताई जाए

1) संक्षिप्त उत्तर

रणनीति परीक्षण योग्य मान्यताओं, डेटा और गणित के आधार पर नियमों का एक सेट है, जिसमें अपेक्षा और जोखिम नियंत्रण का एक समझने योग्य स्रोत है।

अंधविश्वास कार्य के बिना "पैटर्न" में एक विश्वास है: "काले रंग के बाद यह लाल हो जाएगा", "स्लॉट गर्म हो गया है", "खुश समय/संख्या।"

2) तीन रणनीति मानदंड

1. मिथ्यात्मकता। थीसिस में यह सुनिश्चित करने का एक तरीका है कि यह गलत है (परीक्षण/प्रयोग)।

2. कारण → प्रभाव। यह स्पष्ट है कि इसे क्यों काम करना चाहिए (संभावना/भुगतान/लागत परिवर्तन)।

3. सफलता मीट्रिक और जोखिम। औसत दर्जे के लक्ष्य (ईवी, आरओआई, केली शेयर, ड्रॉडाउन) और सीमाएं (एसएल/टीपी, बैंकरोल का%) हैं।

यदि कम से कम एक बिंदु नहीं है, तो यह 90% अंधविश्वास है।

3) अपेक्षा का स्रोत: जहां + ईवी लिया जाता है (यदि बिल्कुल भी)

कैसीनो खेल: घर के किनारे को नियमों में बनाया गया है; सट्टेबाजी की रणनीति RTP को नहीं बदलती है। इसका मतलब है कि + ईवी के पास कहीं नहीं जाना है - आप केवल प्रक्षेपवक्र और जोखिम को नियंत्रित कर सकते हैं।

संभावित + EV के साथ अपवाद:

मूल रणनीति + कार्ड गणना के साथ लाठी (उपयुक्त नियमों के साथ ऑफ़ लाइन)।
"सही" टेबल पर वीडियो पोकर सही गेम के साथ भुगतान करते हैं।
अंकगणितीय रूप से अनुकूल शब्दों के साथ प्रोमो/ओवरले।
सही संभावना मॉडल के साथ खेल/विनिमय।
यदि आपकी "योजना" संभावनाओं/भुगतान/लागतों को नहीं बदलती है - तो यह + ईवी के बारे में नहीं है।

4) अंधविश्वास के लाल झंडे

श्रृंखला के लिए अपील: "7 माइनस के बाद, निश्चित रूप से एक प्लस" (जुआरी की गिरावट)।

आफ्टर-द-फैक्ट पैटर्न: पहले से भविष्यवाणी के बिना "क्यों काम किया" की व्याख्या।

समय जादू: "स्लॉट रात में अधिक उदार होते हैं", "रूले मंगलवार को देता है।"

अपारदर्शी संकेत: "गुप्त संकेतक", तकनीक के बिना रेखांकन।

गणित की अनदेखी करता है: कोई किनारा/आरटीपी गणना, आरओआई, जोखिम, केवल "संवेदनाएं"।

आश्वासन का वादा: "जोखिम-मुक्त" प्रणाली, "100% रणनीति।"

5) हरी रणनीति झंडे

एक परीक्षण योजना के साथ परिकल्पना: आप डेटा कैसे इकट्ठा करते हैं, क्या नमूना, क्या सफलता मानदंड।

प्रभाव का शुद्ध स्रोत: बढ़ी हुई संभावना (पी), बेहतर भुगतान (के), कम लागत (कमीशन, कर), बाजार फिल्टर।

जोखिम लेखांकन: बीआर, एसएल/टीपी के% में दर, अवधि, पदों का सहसंबंध।

दोहराव: परिणाम नए डेटा (आउट-ऑफ-सैंपल) पर स्थिर है।

पारदर्शी मैट्रिक्स: EV = k· p − 1 (खेल), कुल ≈ − एज × टर्नओवर (कैसीनो), शार्प/क्वार्टाइल ऑफ ड्रॉडाउन (पोर्टफोलियो)।

6) छेड़ छाड़परीक्षण (खेल से पहले करें)

1. कथन को औपचारिक रूप दें। उदाहरण के लिए: "यदि k ≥ 1। 95 और मेरा मॉडल p ≥ 0 देता है। 54, फिर ईवी = 1। 95 × 0। 54 − 1 = +0. 053».

2. थ्रेसहोल्ड और क्षितिज सौंपें। कितने प्रयास, न्यूनतम नमूना क्या है।

3. परिकल्पना द्वारा "स्टॉप को परिभाषित करें। "किस परिणाम में आप विचार को गलत (पी-वैल्यू, आत्मविश्वास अंतराल, आरओआई ड्रॉप) के रूप में पहचानते हैं।

4. पीछे हटने से बचाएं। डेटा को इन-सैंपल/सत्यापन/आउट-ऑफ-सैंपल द्वारा विभाजित करें।

यदि चरण 1-4 का प्रदर्शन नहीं किया जा सकता है, तो यह एक रणनीति नहीं है।

7) गणितीय मिनी-सेट

कैसीनो (EV <0):

[
~ text {Expected Total} ~ text {edge}· text {Times {Turnover}, é quad é text {edge} = 1- é text {RTP}।
]

परिणाम: प्रगति/विकल्प केवल विचरण और कारोबार/घंटे बदलते हैं, औसत नहीं।

खेल (एकल शर्त):

[
EV = k é cdot p ^ - 1; łquad é text {Kelley का अंश} = wwwe frac {k p ^ -1} {k-1} (× text {use} é tfrac14 × text {-} tfrac12)।
]

मूल्य प्रति घंटे:

[
Loss_{hour}\approx\text {edge} 08 times time {bid} times times (é text {experies/min})· time time 60।
]

8) उदाहरण: रणनीति या अंधविश्वास?

ए। "दस अश्वेतों के बाद मैंने लाल रंग में डाल दिया - मौका बढ़ गया है।"

अंधविश्वास। घटनाएं स्वतंत्र हैं; p अपरिवर्तित था।

बी। "यूरोपीय रूले खेलना, अमेरिकी रूले नहीं।"

खेल मूल्य प्रबंधन रणनीति: बढ़ त 2। 70% बनाम 5। 26%. औसत एक प्लस नहीं होगा, लेकिन लागत कम है।

सी। "मैं जीतने के बाद शर्त बढ़ाता हूं, हारने के बाद इसे कम करता हूं - स्लॉट" महसूस करता है। "

अंधविश्वास। टर्नओवर और अस्थिरता परिवर्तन, आरटीपी नहीं।

डी। "फुल पेटेबल जैक या बेहतर वीडियो पोकर + ऑप्टिमल रणनीति"

संभावित + ईवी के साथ रणनीति (शायद ही कभी, तालिका और त्रुटि-मुक्त खेल पर निर्भर करता है)।

ई। "मैं केवल <2% के मार्जिन के साथ रिंक पर शर्त लगाता हूं, जहां मेरा पी ईवी> 0 देता है; आकार - ¼ केली"

रणनीति: एक पी मॉडल, गुणवत्ता थ्रेसहोल्ड, जोखिम प्रबंधन है।

9) व्यावहारिक फ़िल्टर 5 प्रश्न

1. वास्तव में संभावनाओं/भुगतान/लागतों में क्या बदल रहा है?

2. पहले से इसे कैसे मापना और जांचना है?

3. जोखिम प्रबंधन योजना क्या है? (% BR, SL/TP, अवधि)

4. परिकल्पना का खंडन क्या माना जाएगा?

5. क्या अतीत के लिए हितों/मैनुअल नमूने/फिटिंग का टकराव है?

10) डेटा और अनुशासन चेकलिस्ट

एक पत्रिका रखें: कारोबार, कुल,% दर, गति, खेल/बाजार, आरटीपी संस्करण, प्रचार स्थितियां।

अल्फा पर विचार करें: तथ्य और बेंचमार्क के बीच का अंतर (एक कैसीनो के लिए - 'एज × टर्नओवर')।

परीक्षण लचीलापन: नए डेटा पर दोहराव; रिपोर्ट से "बेहतर दिन" को बाहर करें।

नियंत्रण गति (एक घंटे से भी कम ऑटो-प्रयास/मिनट)।

टाइमर और एसएल/टीपी के साथ छोटे सत्र रखें; कोई डोगन नहीं।

11) लगातार संज्ञानात्मक जाल

जुआरी की गिरावट: "मौका के ऋण" में विश्वास।

उत्तरजीविता पूर्वाग्रह: हम बचे लोगों को देखते हैं, हम सैकड़ों असफल "रणनीतियों" को नहीं देखते हैं।

पुष्टि पूर्वाग्रह: हम तथ्यों को इकट्ठा करते हैं "," अनदेखा "के खिलाफ।

नियंत्रण भ्रम: शर्त नियंत्रण ≠ संभावना नियंत्रण।

तदर्थ: "इसके बाद इसका मतलब है।"

12) अंधविश्वास के बजाय क्या करना है

लक्ष्य को परिभाषित करें: playtime/wagering/+ EV।

सस्ते उत्पाद (किनारे से नीचे) चुनें, बीआर के% में दर का उपयोग करें:

हाई-वॉल्यूम: 0। 25–0. 75% बीआर, मध्यम: ~ 1% बीआर, कम/1: 1: 1-2% बीआर।
SL/TP (जैसे − 20... − 40 %/+ 30... + 150%) के साथ श्रृंखला (30-90 मिनट) में खेलें।
खेल/प्लस के लिए - मॉडल पी का निर्माण करें, आउट-ऑफ-सैंपल का परीक्षण करें, आंशिक केली का उपयोग करें।
काउंट बोनस अंकगणित: बोनस × दांव × किनारे (अनुमत खेल)।

एक रणनीति अपेक्षा और जोखिम नियंत्रण के एक समझने योग्य स्रोत के साथ एक परीक्षण योग्य परिकल्पना है; अंधविश्वास - सब कुछ जो "महसूस" पर निर्भर करता है, "श्रृंखला को देखा" ", सिस्टम हमेशा काम करता है। "कैसिनो में ", सट्टेबाजी की रणनीति" खेल को सकारात्मक नहीं बनाती है, लेकिन एक घंटे, खेल और तनाव की कीमत का प्रबंधन करने में मदद करती है। और जहां + ईवी मौलिक रूप से संभव है (खेल, दुर्लभ भुगतान तालिकाएं, ओवरले), यह डेटा और अनुशासन द्वारा दिया जाता है, संकेत नहीं।