Կրիպտո կազինո
Torrent Gear
Ինչպես են աշխատում մաթեմատիկական սիմուլյացիան iGaming-ում
iGaming-ում մաթեմատիկական սիմուլյացիան «վիրտուալ մեջքեր/դրույքաչափեր» է նույն կանոններով, ինչպես իրական խաղում։ Դուք փորձում եք տարբերակել ելքերը, նկարագրում եք բոնուսների մեխանիզմը և խաղացողի ռազմավարությունը, իսկ հետո հազարավոր և միլիոնավոր պրոգոններ ցույց են տալիս, թե ինչպես են բաշխվում նստաշրջանների արդյունքները 'միջին (EV), քվանալի, «պլյուսների» հաճախությունը, նվազման խորությունը և տևողությունը։ Սիմուլյացիան չի կանխատեսում հաջորդ սպինը, այն չափում է այն, ինչ կարող է տեղի ունենալ հեռավորության վրա։
1) Ո՞ րն է սիմուլյացիան
1. Խաղային մոդելը։ Պատահական մեծությունը (X) մուլտիպլիկատոր է տոկոսադրույքի վրա: 0; 0. 2; 1; 5; 10; … և նրանց հավանականությունը (p _ 105) (գումարը = 1)։
2. Բոնուսների մեխանիկան։ Ֆրիսպինները, sticky-wilds, hold & spin, անիվներ/արահետներ, հաճախ պահանջում են պետություններ և անցումներ։
3. Խաղացողի ռազմավարությունը։ Տոկոսադրույքի չափի կանոնները և կանգառները 'ֆլեյտ, առաջընթաց, թեյկ-պրոֆիտ/stop-loss, դադար L-series-ից հետո։
4. Նստաշրջան։ Կամ ֆիքսված (N) սպին կամ ելքի պայմանները (bank wwww.stop-loss; հասնում են թեյք-պրոֆիտ; ժամանակի սահմանափակում)։
Ամենակարևորը 'ռազմավարությունը փոխում է արդյունքների բաշխման ձևը, բայց ոչ թե ազնիվ խաղի արդյունքների հավանականությունը։
2) Բաշխման երկու մակարդակ ՝ «քայլ» և «նստաշրջան»
Քայլ (սպին/տոկոսադրույք)։ Այն տալիս է EV մեկ դրույքաչափը (sigma ^ 2)։
Նստաշրջան։ Վճարման (կամ գրեթե 105) քայլերի գումարը, որը փոփոխվում է տոկոսադրույքի/ելքի կանոններով։ Այստեղ հետաքրքրում են
EV նստաշրջանները;- Քվանալի արդյունքը (Q50, Q75, Q90, Q95);
- նպատակների հնարավորություն (օրինակ ՝ 360% կամ 36+ 20%);
- max www.awdown և դրա տևողությունը;
- «նշանակալի» իրադարձությունների սպասման ընդմիջումները (թիվ 10, բոնուս)։
3) Ինչպես սիմուլյացիա անել, պարզ և բարդ։
Ա) Մոնտե Քարլոն «բաշխման անձնագրերով»
Թույլ տվեք, որ զամբյուղները զամբյուղներ լինեն։- Ստեղծեք պատահական (U/sim [0,1]) և սեղմեք (X) կուտակային միջոցով։
- Կիրառեք ռազմավարություն 'թարմացրեք բանկը, համարեք չափումներ։
- Sticky-մեխանիկները և մեծահասակների ապգրինիդները արդյունք են տալիս ներկա մեջքին կախված վիճակից։
- Անցումներ 'հավանականություն հաջորդ վիճակին։
- Վարձատրություն 'ակնկալվող հաղթանակը մրցույթի վրա։
- Համարեք սպասումը և շանսերը «ներքևից վերև»։
- Մրցույթի մի մասը (բոնուս) մոդելավորեք որպես մարկովական բլոկ, հիմնական խաղը 'որպես անկախ քայլեր։ Բրանդիրուզե՛ ք։
4) Ինչո՞ ւ է կարևոր «շատ եղունգներ»
Արցունքները «ծանր պոչեր» ունեն, հազվագյուտ շատ մեծ վճարումները տալիս են EV-ի զգալի մասը։ Փոքր նմուշներում դրանք պարզապես չեն հանդիպում, և գնահատումը տեղափոխվում է։
Մարմնական նկարի համար '10-50 հազար նստարաններ 1000 սպինով։
Պոչերի կայունության համար '100k + և/կամ ստրատիֆիկացիա (առանձին սցենարներ «Եթե տեղի ունեցավ թիվ 200»)։
Տե՛ ս. Կրկնապատկեք պրոգոնների քանակը, որոնք պետք է գրեթե չփոխվեն։
5) Ի՞ նչ չափել
EV նստաշրջանը և միջին արդյունքը (խաղացողը «ապրում է» մեդիանով, ոչ թե սպասելով)։- Քվանալի արդյունքներ և շեղումներ (Q50/Q90)։
- Նպատակների հնարավորությունը (360 տոկոսը, 36+ 20 տոկոսը)։
- Ոչնչացման ռիսկը (հավանականությունը «զրոյի «/stop-loss մինչև պլանի ավարտը)։
- Սպասման ընդմիջումները մինչև 1010 և բոնուս (մեդիան, 75-րդ պերցենտիլ)։
- Զգայունությունը սկզբնական նստաշրջանի և տոկոսադրույքի վրա (ջերմային քարտեզներ)։
6) Ռազմավարության ճիշտ համեմատությունը
Ընդհանուր պատահական թվերը (CRN)։ Մի՛ թողեք ռազմավարությունը պատահական արդյունքների նույն հավաքածուի վրա։ Այսպիսով, դուք համեմատում եք հենց տրամաբանությունը, ոչ թե «բախտը»։
Վերարտադրողական թեստերը և բուտստրապը նստաշրջանների զույգերով տալիս են տարբերություն և (p) նշանակություն առանց նորմալության ենթադրությունների։
Հաջողության միասնական չափանիշները նախօրոք. <<90-րդ percentil 35300 ռուբլիներ, երբ 0 տոկոսը ցածր է 40 տոկոսից>>։
7) Գնահատականների ցրման նվազումը (variance reduction)
CRN-ը հիմնական must-have է։- Անտիթետիկ նմուշները ՝ զույգերը (U) և (1-U) կրճատում են աղմուկը։
- Ստրատիֆիկացիա 'առանձին համադրեք հազվագյուտ մեծ իրադարձություններ և կշռեք։
- Զամբյուղների համախմբումը '4-6 ընդմիջումների փոխարեն, գրեթե նույն ռիսկի պատկերը, բայց ավելի արագ։
8) Փորձի վերարտադրությունը և ազնվությունը
Ամրագրեք RNG-ի «սերմը» և պահպանեք մոդելի տարբերակները։- Մի փոխեք կանոնները։ Ցանկացած հարմարեցում «այն բանից հետո, երբ մենք տեսանք տվյալները» արդյունքն անարժան է դարձնում։
- Նույն աղմուկը A/B համար Հակառակ դեպքում տարբերությունը հաճախ ֆանտոմն է։
- Զեկույցները ընդմիջումների հետ։ Միջինը, առանց վստահելի շերտերի, ինքնախաբեության հրավեր է։
9) Որտե՞ ղ են սիմուլյացիան հատկապես օգտակար
Բարդ բոնուսներ 'աստիճաններ, մեծահասակների առաջընթաց, sticky-մեխանիկա։- Բոնուսի գնումը: (EV _ _ _ controction _ net _ =/mathbb _ E = [X] -C) և ռիսկի ավելացման համեմատությունը «bay» vs «բնական լուծույթ»։
- Տոկոսադրույքի կառավարումը 'որքա՞ ն «արժե» առաջընթացը Q90 խնդրահարույց տերմիններում և 240% հավանականությամբ։
- Նստաշրջանի պլանը 'որպես նպատակների հնարավորություն փոխվում է 200/500/1000 սպինով։
10) Տիպիկ սխալներ
Փոքր ծավալը ծանր պոչերի դեպքում «ռազմավարությունը քաշեց» պատահականորեն։- Տարբեր RTP տարբերակների/փղերի խառնուրդը մեկ փորձի մեջ։
- «Մինչև առաջին պլյուսի» թեստը ուժեղ է։
- CRN-ի բացակայությունը համեմատություն է տարբեր «աղմուկների» հետ։
- Միջին առանց քվանտիլների/անկման եզրակացությունները իրական ռիսկի անտեսումն են։
11) Մինի-կեղծ սիմվոլը սիմվոլը
բանաձևը ՝ _ x _ 105, p _ 108 _ - կոդավորման բաշխումը; B0 մեկնարկային բանկն է։ N - սպինների պլան; S-ը M-ն կրկնելու ռազմավարություն է։
B:= B0; peak:= B; DD: = 0 t = 1.. N։
x: = դեպքը _ x _ 108, p _ 108-ից
bet: = կանոն _ (B, t, պատմություն, S)
win:= bet x
B:= B + (win - bet)
peak:= max(peak, B); maxDD:= max(maxDD, peak - B)
Եթե S-ի պայմանները պահանջում են կանգառ/դադար, ապա պետք է դուրս գան ցիկլից (B-B0), DD, DD, երկարություն, M-ից հետո իրադարձությունների հաշվարկներ12) Սահմանափակումներ և էթիկա
Սիմվոլը չի վերածում բացասական ակնկալիքի դրական։ նրանք ցույց են տալիս անկայունության գինը։- Իրական բաժնետոմսերը/keshbek/արբիտրները փոխում են կադրային տնտեսությունը, հաշվի առեք դրանք առանձին։
- Իրական փողի հոգեբանությունը տարբերվում է դեմոյից 'տեղափոխեք մարտական խաղին սահմանների կանոնները և դադարը։
- Հրապարակելով արդյունքները, ցույց տվեք տեխնիկան, RNG սերմը և ծավալները, սա պաշտպանություն է cherry-picking-ից։
Այսպիսով, սիմվոլը iGaming-ի լաբորատորիա է, դուք ձևավորում եք մեխանիկա, ազնվորեն «պտտում» վիրտուալ նստաշրջանները և ստանում ոչ թե «թայմինգի» առասպելներ, այլ ստուգված թվեր 'EV, քվանտներ, ներարկումներ և քայքայման ռիսկ։ Ճիշտ արտադրությամբ (CRN, մեծ ծավալներ, անորոշության ընդմիջումներ) սիմվոլները հուսալի հիմք են տալիս տոկոսադրույքների, սահմանների, նստաշրջանի տևողության և ալատիլության ընտրության որոշումների համար։