सट्टेबाजी प्रणाली का परीक्षण करने के लिए सिमुलेशन का उपयोग कैसे करें

एक विश्लेषणात्मक सूत्र जटिल या अनुपलब्ध होने पर एक विचार का परीक्षण करने का सबसे अच्छा तरीका है। आप खेल (RNG) के समान यादृच्छिकता का अनुकरण करते हैं, अपने सट्टेबाजी प्रणाली के साथ हजारों "आभासी" सत्र चलाते हैं और परिणामों का वितरण देखते हैं: औसत (EV), मात्रा, "प्लस" परिणामों की आवृत्ति, गहराई और अवधि। नीचे एक व्यावहारिक तकनीक है।

1) वास्तव में हम क्या मॉडल करते हैं

1. खेल: शर्त लगाने के लिए एक चरण (पीछे/शर्त) के परिणामों का वितरण - गुणक (X); 0. 2; 1; 5;...) या इवेंट मॉडल (हिट/मिस, बोनस)।

2. रणनीति: शर्त आकार और निकास/ठहराव नियम (फ्लैट, प्रगति, लाभ/स्टॉप हानि, "एल-स्ट्रीक के बाद टूट")।

3. सत्र: चरणों या स्टॉप स्थितियों की लंबाई (एन) (बैंक ≤ स्टॉप हानि; ब्रेक-प्रॉफिट हासिल किया; समय सीमा)।

मुख्य बात: रणनीति परिणामों की संभावना को नहीं बदलती है, यह सत्र परिणाम (जोखिम प्रोफ़ाइल) के वितरण को बदलती है।

2) बेसिक सिमुलेशन फ्रेमवर्क (एल्गोरिथ्म)

1. एक चरण के लिए एक "वितरण पासपोर्ट" को परिभाषित करें: मूल्य (x_j) और उनकी संभावनाएं (p_j) (योग (p_j=1))।

2. बैंक (B_0), दर आकार (b_1) और काउंटरों को आरंभ करें।

3. चरण के लिए (t = 1... N):

बेतरतीब ढंग से (X_t) द्वारा परिणाम (p_j)) का चयन करें।
जीत की गणना करें (W_t=b_t\cdot X_t), नेट (R_t=W_t-b_t)।
अपने बैंक को अपडेट करें (B_t=B_{t-1}+R_t)।
रणनीति के नियमों के अनुसार, अगले (b_{t+1}) की गणना करें और स्टॉप स्थितियों (स्टॉप लॉस/टीक प्रॉफिट/ब्रेक) की जांच करें।
4. सत्र मेट्रिक्स सहेजें: कुल (B_T-B_0), अधिकतम ड्रॉडाउन (अधिकतम ड्रॉडाउन), सत्र लंबाई, बोनस/महत्वपूर्ण हिट की संख्या।
5. एम बार दोहराएँ (उदाहरण के लिए, 100,000 सत्र)। परिणामों के वितरण की साजिश रची जाए।

3) प्रमुख मैट्रिक्स एकत्र करने लायक

EV सत्र: दरों या बैंक के% में औसत कुल।

परिणाम मात्रा: ( , ( , (,)।

लक्ष्य मौका: (é mathbb {P} (łtext {text} é ge 0%)), (é mathbb {P} (× ge + 20%).

बर्बाद होने का जोखिम: (łmathbb {P} ((B_t\le 0 × é text {or} le × text {stop lass})).

मैक्स ड्रॉडाउन: गहराई और ड्रॉडाउन की अवधि के औसत और 90 वें प्रतिशत।

थ्रेशोल्ड वेटिंग अंतराल (≥×10; बोनस): औसत और 75 वां प्रतिशत।

संवेदनशीलता: दर/सत्र लंबाई भिन्नता के साथ मैट्रिक्स कैसे बदलते हैं।

4) आपको कितने रन चाहिए

"शारीरिक" चित्र के लिए: N = 1,000 चरणों द्वारा M = 10,000 सत्र।

भारी पूंछ (दुर्लभ बड़ी जीत) के लिए: एम को 100,000 + तक बढ़ाएं या स्तरीकरण/अतिरिक्त बिंदु परिदृश्यों (सशर्त सिमुलेशन "यदि ≥×200 हुआ") का उपयोग करें।

नियम: अनुमानों की स्थिरता देखें - यदि ईवी/मात्रा एम को दोगुना करते समय ध्यान से बदलती है, तो एम।

5) रणनीतियों की सही तरीके से तुलना कैसे करें

सामान्य यादृच्छिक संख्या (CRN): यादृच्छिक परिणामों के एक ही अनुक्रम पर रणनीति चलाएं। तो आप प्रसार को कम करते हैं और दांव के तर्क की तुलना करते हैं, न कि "शोर की किस्मत।"

क्रमपरिवर्तन परीक्षण: A/B रणनीतियों के बीच औसत योग (é डेल्टा) में अंतर - A/B लेबल में फेरबदल करें और देखें कि कितनी बार (é डेल्टा ^	· जीई	· डेल्टा)। यह सामान्यता ग्रहण किए बिना एक (p) -value देता है।
के लिए बूटस्ट्रैप अंतराल: सत्रों में कई बार "कुल ए, कुल बी" जोड़े को फिर से खोलें और 2 लें। 5–97. 5 वां प्रतिशत।

महत्वपूर्ण: यदि खेल की अपेक्षा नकारात्मक है (RTP <100%), तो "सर्वश्रेष्ठ" रणनीति जोखिम और वितरण के रूप में प्रतिष्ठित है, न कि अपेक्षा का संकेत।

6) त्वरक और मॉडलिंग तकनीक

सामान्य संख्याओं (CRN) की भिन्नता - तुलना के लिए होनी चाहिए।

एंटीथेटिक नमूने: अनुमानों के विचरण को कम करने के लिए जोड़े (यू) और (1-U) का उपयोग करें।
संचयी कैशिंग: फास्ट मैपिंग के लिए कम्प और बाइनरी सर्च/" ≤" स्टोर करें (U é to X)।
टोकरियों द्वारा एकत्रीकरण: सटीक (x_j) के बजाय, भुगतान को 4-6 अंतराल में मिलाएं - लगभग अपरिवर्तित जोखिम वाली तस्वीर के साथ गति में तेज वृद्धि।
मार्कोव चिपचिपा-यांत्रिकी और बोनस-सीढ़ियों के लिए कहता है: राज्य, संक्रमण, तत्काल पुरस्कार रखें।

7) रणनीति की "सफलता" क्या मानी जाती है

पहले से मानदंड तय करें: उदाहरण के लिए,

"मेडियन ड्रॉडाउन ≤ 150 दांव" और "खत्म होने की संभावना ≥0% ≥ 40% प्रति 1,000 स्पिन", या "ईवी पर 300 दांव के 90 वें प्रतिशत ≤ बैंक के − 5% से भी बदतर नहीं।"

एक मानदंड के बिना, किसी भी रणनीति को "सुंदर खिड़की" मिलेगी।

8) प्रयोग टाइप करें

फ्लैट बनाम प्रगति (मार्टिंगेल, डी 'अलेम्बर्ट, हिट के बाद बिल्ड-अप): ईवी की तुलना करें, (Q_{90}), खंडहर का जोखिम, "रेगिस्तान" की लंबाई।

ब्रेक प्रॉफिट/स्टॉप लॉस: "जल्दी निकास" की आवृत्ति और मिस्ड टेल की कीमत का अनुमान लगाएं।

सत्र की लंबाई: कैसे मौका बदलता है ≥0 200 से 2,000 स्पिन तक।

एक बोनस खरीदना: (EV_{\text{net}}=\mathbb{E}[X]-C) कैसे फैलाव और बर्बादी का जोखिम बढ़ रहा है।

बैंक के हिस्से के रूप में दर का आकार: ड्रॉडाउन के 95 वें प्रतिशत को सीमित करने के लिए चुनें (एफ)।

9) विशिष्ट गलतियाँ और उनसे कैसे बचें

आफ्टर-द-फैक्ट फिट: सिमुलेशन के "पाठ्यक्रम में" रणनीति बदलें। पहले से नियमों को ठीक करें।

एक ही मॉडल में अलग-अलग आरटीपी संस्करण/स्लॉट मिलाएं।

भारी पूंछ के साथ छोटा एम - "रणनीति खींची गई" का भ्रम।
अलग-अलग "शोर" (सीआरएन के बिना) पर तुलना - अंतर अक्सर प्रेत होता है।
"भाग्य से" रोकना - परीक्षण "पहले प्लस के लिए" वितरण को विकृत करता है।
समय/ठहराव की अनदेखी - कोई यथार्थवादी जोखिम सीमा नहीं।

10) मिनी स्यूडोकोड (भाषा के बिना समझने योग्य)


इनपुट: वितरण {x_j, p_j}, बैंक B0, दर b0, N, रणनीति S के नियम
एम टाइम्स:
B: = B0; b: = b0; शिखर: = बी; मैक्सडीडी: = 0 के लिए टी = 1। N:
x: = {x_j, p_j} का मामला
जीत: = b x
B: = B + (जीत - बी)
शिखर: = अधिकतम (चोटी, बी); मैक्सडीडी: = अधिकतम (मैक्सडीडी, शिखर - बी)
यदि शर्तें S को ठहराव/रोकने की आवश्यकता होती है → निकास b: = next _ bet _ rul (B, इतिहास, S)
यदि b = 0 → छोड़ दें (सत्र रुक गया)
कुल (बी-बी 0), मैक्सडीडी, लंबाई, अन्य मैट्रिक्स वितरण एकत्र करते हैं, ईवी, मात्रा, जोखिम जब रणनीतियों की तुलना करते हैं - एक ही एक्स (सीआरएन) का उपयोग करें

11) परिणाम कैसे दस्तावेज़ करें (रिपोर्ट टेम्पलेट)

खेल/आरटीपी संस्करण/चरण वितरण - संक्षिप्त विवरण या बास्केट तालिका

रणनीतियाँ: A (फ्लैट), B (प्रगति k =...), बाहर नियम

सिमुलेशन पैरामीटर: N =..., M =..., CRN = हाँ, एंटीथेटिक = हाँ/नहीं

EV (सत्र द्वारा मध्यस्थ): A...% (IQR... -...%); B...% (IQR... -...%)

मौका समाप्त करें ≥0 %/ ≥+20%: A .../...; B .../...

मैक्स ड्रॉडाउन (औसत/90 वें प्रतिशत): ए .../... दरें; B .../... दरें

रेगिस्तान की लंबाई ≥×10 (मध्य/75 वां प्रतिशत): ए .../... स्पिन; B .../...

A − B अंतर: (é डेल्टा) EV... पीपी; बूटस्ट्रैप 95% सीआई [...;...]; क्रमपरिवर्तन (पी =)...

निष्कर्ष: कौन सी रणनीति आपके लक्ष्यों के लिए एक स्वीकार्य जोखिम प् सीमाएं और सिफारिशें।

12) महत्वपूर्ण अनुस्मा

सिमुलेशन नकारात्मक अपेक्षा को सकारात्मक नहीं बनाते हैं; वे जोखिम की लागत और नियमों की स्थिरता दिखाते हैं।

मात्रा और ड्रॉडाउन देखें, न कि केवल औसत: खिलाड़ी मध्य में रहता है और "बुरे दिन", इंतजार नहीं कर रहा है।

प्रयोग की ईमानदारी परिणाम से अधिक महत्वपूर्ण है: अग्रिम में मानदंड को ठीक करें, सीआरएन का उपयोग करें और अनिश्चितता के अंतराल को दिखाएं।

नीचे की रेखा: एक ठीक से प्रस्तुत मोंटे कार्लो सिमुलेशन "रणनीति में विश्वास" को सत्यापन योग्य संख्याओं में बदल देता है: ईवी, लक्ष्य मौका, ड्रॉडाउन और बर्बादी का जोखिम। यह आपको परिणामों के वितरण की गुणवत्ता पर सट्टेबाजी प्रणालियों की तुलना करने और तर्कसंगत रूप से निर्णय लेने की अनुमति देता है - इससे पहले कि आप वास्तविक धन का