Ինչպե՞ ս օգտագործել սիմուլյացիան համակարգերը ստուգելու համար

Սիմուլյացիան լավագույն միջոց է ստուգելու գաղափարը, երբ վերլուծական բանաձևը բարդ կամ անհասանելի է։ Դուք մոդելավորում եք նույն պատահականությունը, ինչ խաղի մեջ (RNG), գործարկում եք հազարավոր «վիրտուալ» նստարաններ ձեր համակարգով և դիտեք արդյունքների բաշխումը 'միջին (EV), քվանալի, «պլաստիկ» ելքերի հաճախականությունը, բացահայտման խորությունը և տևողությունը։ Ներքևում գործնական մեթոդ է։

1) Ի՞ նչ ենք մենք մոդելավորում

1. Խաղը 'մեկ մրցույթի (մեջքի/տոկոսադրույքի) - բազմապատկիչ (X) տոկոսադրույքի (0; 0. 2; 1; 5;...) կամ իրադարձական մոդել (հայտնվեց/չհաջողվեց բոնուսներ)։

2. Ռազմավարություն 'տոկոսադրույքի և ելքի չափի կանոն (ֆլեյտ, առաջընթաց, թեյկ-պրոֆիտ/stop-loss, «ընդմիջում L-streak» -ից հետո)։

3. Շվեյցարիա ՝ երկարությունը (N) քայլերի երկարությունը կամ կանգնելու պայմանները (bank wwww.stop-loss; հասնում են թեյք-պրոֆիտ; ժամանակի սահմանափակում)։

Ամենակարևորը 'ռազմավարությունը չի փոխում ելույթի հավանականությունը, այն փոխում է նստաշրջանի արդյունքի բաշխումը (ռիսկի պրոֆիլը)։

2) Սիմուլյացիայի հիմնական շրջանակը (ալգորիթմ)

1. Տվեք «բաշխման անձնագիր» մեկ տերմինալի համար 'արժեքներ (x _ 108) և դրանց հավանականությունը (p _ 108) (p _ 108 = 1)։

2. Նախաձեռնեք բանկը (B _ 0), տոկոսադրույքի չափը (b _ 1) և հաշվիչները։

3. Մրցույթի համար (t = 1... N)

Պատահականորեն ընտրեք արդյունքը (X _ t) համաձայն (p _ 108)։

Հաշվեք հաղթանակը (W _ t = b _ t/cdot X _ t), ոչ (R _ t = W _ t _ b _ t)։

Թարմացրեք բանկը (B _ t = B _ + + t)։
Ռազմավարության կանոնների համաձայն հաշվարկեք հաջորդ (b _ + t + 1) և ստանդարտ պայմանները (stop-loss/taik-pupit/ընդմիջում)։
4. Պահպանեք նստաշրջանի մետրերը 'արդյունքը (B _ T-B _ 0), maks (max no awdown), նստաշրջանի երկարությունը, բոնուսների/նշանակալի հիթերի քանակը։
5. Կրկնեք M-ը (օրինակ ՝ 100,000 նստաշրջան)։ Կառուցեք արդյունքների բաշխումը։

3) Հիմնական մետրերը, որոնք արժե հավաքել

EV նստաշրջանները 'միջին արդյունքը տոկոսադրույքներում կամ բանկի տոկոսը։

Քվանալի արդյունքներ ՝ (Q _ _ + 50), (Q _ + 75 +), (Q _ + 90), (Q _ + 95 +)։
Նպատակների հավանականությունը: (105 mathbb + P + (108 + արդյունք + 20%), (108 mathbb + P +)։
Քայքայման ռիսկը ://mathbb + P + (B _ t/le 0 & dp.m.com; կամ sp.cle prom + stop-loss)։
Max no awdown: Median և 90-րդ percentille խորությունը և շեղման տևողությունը։
Սպասման ընդմիջումները մինչև շեմն (թիվ 10; բոնուս) 'բժիշկ և 75-րդ պերցենտիլ։
Զգայունություն 'ինչպես են մետրիկները փոխվում, երբ դրույքաչափը/երկարությունը տարբերվում են։

4) Որքա՞ ն գռեհիկ է անհրաժեշտ

«Մարմնային» նկարի համար ՝ M = 10,000 N = 1 000 քայլ։

Ծանր պոչերի համար (հազվագյուտ մեծ հաղթանակներ) 'ավելացրեք M-ը մինչև 100,000 + կամ օգտագործեք ստրատիզացիա/ավելացված կետային սցենարներ (պայմանական սիմվոլներ «Եթե տեղի ունենաք թիվ 200»)։

Կանոնն այն է, որ դիտեք գնահատականների ցանկը, եթե EV/quanal- ը փոխվում է նկատելիորեն M-ի կրկնապատկման ժամանակ, ավելացրեք M.

5) Ինչպե՞ ս ճիշտ համեմատել ռազմավարությունը

Ընդհանուր պատահական թվերը (CRN) 'պաշտպանեք ռազմավարությունները նույն պատահական արդյունքների հաջորդականության վրա։ Այսպիսով, դուք կնվազեցնեք և համեմատեք հենց տրամաբանությունը, ոչ թե աղմուկը։

Փոխակերպման թեստը 'միջին հաճախականության տարբերությունը (Corta) A/B-ի ռազմավարությունների միջև, վերափոխեք «A/B» և տեսեք, թե որքան հաճախ (Corta ^	\ge	\Delta). Սա տալիս է (p) նշանակությունը առանց նորմալության ենթադրությունների։
Botstrap-ը նախատեսված է (Corta) 'բազմիցս վերամարմնավորեք զույգերը «A արդյունքը, արդյունքը B» և վերցրեք 2-ը։ 5–97. 5-րդ տոկոսը։

Կարևոր է, եթե խաղի ակնկալումը բացասական է (RTP <100%), «լավագույն» ռազմավարությունը տարբերվում է տարածման ձևից և ոչ թե սպասման նշանից։

6) Արագացուցիչներ և մոդելավորման մեթոդներ

Ընդհանուր թվերի տատանումը (CRN) - must-have համեմատության համար։

Անտիթետիկ նմուշներ 'օգտագործեք զույգեր (U) և (1-U), որպեսզի նվազեցնի գնահատականների ցրումը։
Կուտակտիվների կատարումը 'պահեք CuMP-ը և երկուական որոնումը/որոնումը արագ մապինգի համար (U/to X)։
Զամբյուղների համախմբումը 'ճշգրիտ (x _ 105) փոխարեն, միացրեք վճարումները 4-6 ընդմիջումներով' արագության կտրուկ աճը ռիսկի գրեթե անփոփոխ նկարում։
Մարկովի վիճակը sticky-մեխանիկի և բոնուսային աստիճանների համար 'պահպանեք վիճակը, անցումները, ակնթարթային վարձատրությունները։

7) Ի՞ նչ կարելի է համարել ռազմավարության «հաջողությունը»

Նախօրոք ստուգեք, օրինակ

«Միջին արթնացումը 3,150 ռուբլու» և «ավարտի հնարավորությունը 240% 2440% -ը 1000 սպինով», կամ «90-րդ percentil 36300 ռուբլիներ EV-ում ոչ ավելի վատ, քան բանկի 355 տոկոսը»։
Առանց քննադատության, ցանկացած ռազմավարություն կգտնի «գեղեցիկ պատուհան»։

8) Տիպիկ փորձարկումներ

Ֆլեթ vs առաջընթացը (մարտինգալ, d'Alamber, հիթից հետո ավելացում) 'համեմատել EV, (Q _ + 90), քայքայման վտանգը, անապատի երկարությունը։

Taik-popit/stop-loss: Գնահատել «վաղ ելքի» հաճախականությունը և բաց թողած պոչերի գինը։

Նստաշրջանի երկարությունը 'ինչպե՞ ս է փոխվում 200-ից 2 000 սպինինների հավանականությունը։

Բոնուսային գնումը: (EV _ _ codice _ net _ =/mathbb + E + (X] -C), ինչպես աճում է ցրումը և քայքայման վտանգը։

Տոկոսադրույքի չափը որպես բանկի մասնաբաժին, վերցրեք (f) '95-րդ առաջադրանքը սահմանափակելու համար։

9) Բնորոշ սխալներ և ինչպես խուսափել դրանցից

Հետֆակտում 'փոխել ռազմավարությունը «սիմուլյացիայի» ընթացքում։ Նախօրոք կանոններ դրեք։

Տարբեր RTP տարբերակների/փղերի խառնուրդը մեկ մոդելի մեջ։
Փոքր M-ն, ծանր պոչերի ժամանակ, ռուսական պատրանքները «ռազմավարությունը քաշեց»։
Համեմատությունը տարբեր «աղմուկների» վրա (առանց CRN) հաճախ ֆանտոմային տարբերությունն է։
«Հաջողության» կանգառը '«մինչև առաջին պլյուսի» թեստը աղավաղում է բաշխումը։
Ժամանակի/դադարի անտեսումը էքսպոզիայի իրական սահմանափակումներ չունի։

10) Մինի-կեղծ (հասկանալի է առանց լեզվի)


բանաձևը 'բաշխումը _ x _ 105, p _ 108 +, B0 բանկը, b0, N, S ռազմավարության կանոնները, S-ի ռազմավարության կանոնները, S-ի ռազմավարության կանոնները, B0 բանկը, B0, b0-ը,
M անգամ
B:= B0; b:= b0; peak:= B; DD: = 0 t = 1.. N։
x: = դեպքը _ x _ 108, p _ 108-ից
win:= b x
B:= B + (win - b)
peak:= max(peak, B); maxDD:= max(maxDD, peak - B)
Եթե S-ի պայմանները պահանջում են դադար/ոտք, ապա պետք է դուրս գալ b: = կանոն _ հաջորդ _ դրույքաչափը (B, պատմություն, S)
Եթե b = 0 մգ դուրս գալ (նստաշրջանը կանգ է առնում)
պահպանեք արդյունքը (B-B0), DD, երկարություն, այլ մետրիկներ հավաքել բաշխումը, EV, quanali, ռիսկը ռազմավարության համեմատությամբ 'օգտագործել նույն x (CRN)

11) Ինչպե՞ ս կարելի է արդյունքներ կազմել (հաղորդագրության ձևանմուշներ)

Խաղը/տարբերակը RTP/կոդավորման բաշխումը 'ռուսական նկարագրություն կամ ռուսական զամբյուղ

Ռազմավարություններ ՝ A (ֆլեյտ), B (առաջընթացը k =...), ելքի կանոնները
Սիմուլյացիայի պարամետրեր: N =..., M =..., CRN = այո, անտիթետիկ = այո/
EV (մեդիա): A...% (IQR... -%); B …% (IQR …–…%)
Ավարտի հնարավորություն 240 %/240 + 20%: A .../...; B …/…
Max no awdown (մեդիա/90-րդ պերցենտիլ): A .../... 1942; B …/…
«Անապատի» երկարությունը 2410 (մեդիա/75-րդ պերցենտիլ) ՝ A .../... մեջքը; B …/…

Տարբերությունը A 24B: (Winta) EV... p.p.; 95% DI [...]; (p =)...

Եզրակացություն, թե ինչ ռազմավարություն է տալիս ռիսկի ընդունելի պրոֆիլը ձեր նպատակների տակ։ սահմանափակումներ և առաջարկություններ։

12) Կարևոր հիշեցումներ

Սիմվոլը բացասական ակնկալիքներ չի տալիս դրական. նրանք ցույց են տալիս ռիսկի գինը և կանոնների կայունությունը։

Տեսեք քվանտներն ու ներարկումները, ոչ միայն միջինը 'խաղացողը ապրում է մեդիաներում և «վատ օրերին», այլ ոչ թե սպասելով։

Փորձի ազնվությունը ավելի կարևոր է, քան արդյունքը, գրանցեք չափանիշները նախապես, օգտագործեք CRN-ը և ցույց տվեք անորոշության ընդմիջումները։

Արդյունքն այն է, որ Մոնթե Կառլոյի ճիշտ տեղադրումը սիմուլյացիան «հավատը ռազմավարության» վերածում է ստուգված թվերի ՝ EV, նպատակների, արթնացման և քայքայման վտանգի։ Սա թույլ է տալիս համեմատել արդյունքների բաշխման որակը և որոշումներ կայացնել ռացիոնալ կերպով նախքան իրական փողը վտանգելը։