Come utilizzare le simulazioni per controllare i sistemi di puntata

La simulazione è il modo migliore per verificare se la formula analitica è complessa o non disponibile. Modella la stessa casualità del gioco (RNG), esegue migliaia di sessioni «virtuali» con il tuo sistema di scommesse e guarda la distribuzione dei risultati: media (EV), quantili, frequenza degli esiti «pro», profondità e durata delle interruzioni. Di seguito è una tecnica pratica.

1) Cosa stiamo modellando esattamente

1. Gioco: distribuzione degli esiti di un passo (schiena/puntata) - Multiplicatore (X) alla puntata (0; 0. 2; 1; 5;...) o modello di evento (colto/fallito, bonus).

2. Strategia: regola di puntata e di uscita/pausa (flat, progressione, take-profit/stop-loss, «pausa dopo L-streak»).

3. Sessione: lunghezza (N) dei passi o condizioni di arresto (banca) raggiunti da take profit limite di tempo).

La strategia non cambia la probabilità di esito, ma cambia la distribuzione del risultato della sessione (profilo di rischio).

2) Armatura base simulazione (algoritmo)

1. Specificare il «passaporto di distribuzione» per un singolo passaggio, ovvero il valore (x _ j) e la loro probabilità (p _ j) (importo (p _ j = 1)).

2. Inizializza la banca (B _ 0), l'importo della puntata (b _ 1) e i contatori.

3. Per il passo (t = 1... N):

Selezionare casualmente l'esito (X _ t) per (p _ j).
Calcola la vincita (W _ t = b _ t\cdot X _ t), netta (R _ t = W _ t-b _ t).
Aggiorna la banca (B _ t = B _ {t-1} + R _ t).
In base alle regole della strategia, calcolare il seguente (b _ {t + 1}) e controllare le condizioni di arresto (stop-losco/take-profit/pausa).
4. Salva le metriche della sessione: totale (B _ T-B _ 0), massimo errore (max drawdown), lunghezza della sessione, numero di bonus/successi significativi.
5. Ripetere M volte (ad esempio 100.000 sessioni). Creare una distribuzione dei risultati.

3) Metriche chiave che vale la pena raccogliere

La sessione EV è la media dei tassi o il% della banca.

Quantili di risultato: (Q _ {50}), (Q _ {75}), (Q _ {90}), (Q _ {95}).

Possibilità di obiettivo: (\mathbb {P} (\text {totale }\ge 0%)), (\mathbb {P} (\ge + 20%).

Rischio di rovina: (\mathbb {P} (B _ t\le 0\\text {o }\\le\text {stop-alce})).

Max drawdown è la mediana e la novantesima percezione della profondità e della durata dei casini.

Intervalli di attesa fino alla soglia (≥×10; bonus): mediana e 75 percento.

Sensibilità: come le metriche cambiano quando variano la puntata/lunghezza della sessione.

4) Quanti test sono necessari

Per immagini «corporee»: M = 10.000 sessioni N = 1.000 passi.

Per le code pesanti (rari grandi vincite): aumenta M a 100.000 + o usa la stratificazione o gli scenari di punteggiatura aggiuntivi (simulazioni condizionali «se si verifica un ≥×200»).

Regola: vedi la stabilità delle stime - Se l'EV/Quantili cambia notevolmente al raddoppio di M, aumenta M.

5) Come confrontare le strategie correttamente

Numero totale casuale (CRN): consente di eseguire le strategie sulla stessa sequenza di esiti casuali. Così si riduce il divario e si confronta la logica delle scommesse piuttosto che la «fortuna del rumore».

Test di riposizionamento: differenza di media (\Delta) tra le strategie A/B - Trascinare le etichette A/B e vedere la frequenza (\Delta ^	\ge	\Delta). Questo dà un valore (p) senza presupposti di normalità.
Spaziatura bootstrap per (\Delta) - Ricomporre ripetutamente le coppie «totale A, totale B» per sessione e prendere 2. 5–97. Cinque per cento.

Se l'attesa del gioco è negativa (RTP <100%), la strategia migliore è il rischio e la forma di distribuzione piuttosto che il segno di attesa.

6) Acceleratori e tecniche di simulazione

Variazione dei numeri comuni (CRN) - must-have per le comparazioni.

Campionamenti antitetici: utilizzare le coppie (U) e (1-U) per ridurre la dispersione dei voti.

Cache cumulativi - Memorizzare la ricerca/ricerca binaria per il mapping rapido (U\to X).

Aggregazione con cestini: al posto di precisi (x _ j) unisci i pagamenti in 4-6 intervalli - aumento della velocità con un quadro di rischio quasi invariato.

Stati Markov per il meccanico sticky e le scale bonus: conserva lo stato, le transizioni, le ricompense istantanee.

7) Quale «successo» della strategia

Fissare in anticipo i criteri, ad esempio:

«Una mediana di 150 puntate» e «una possibilità di arrivo pari al 40% per mille spin», o «90 percento di percento per 300 puntate con un EV uguale al 5% della banca».
Senza un criterio, qualsiasi strategia troverà una bella finestra.

8) Esperimenti tipici

Flat vs progressione (Martingale, d'Alamber, ingrandimento post-successo): confronta EV, (Q _ {90}), rischio di rovina, lunghezza del deserto.

Take-profit/stop-loss: stima la frequenza di «uscita precoce» e il prezzo delle code perse.

Lunghezza della sessione: come cambia la possibilità del ≥0% da 200 a 2.000 spin.

Acquista il bonus: (EV _ {\text {net}} =\mathbb {E} [X] -C), come aumenta la dispersione e il rischio di rovina.

Il tasso di scommessa come quota di banca è di selezionare (f) per limitare il limite del 95 ° perentorio.

9) Errori tipici e come evitarli

Adattamento postfatto - Cambia la strategia «in corso» della simulazione. Fissare le regole in anticipo.

Mescolare diverse versioni o slot RTP nello stesso modello.

Il Piccolo M, con una coda pesante, si illude che la strategia sia stata trascinata.

Il confronto su rumori diversi (senza CRN) è spesso una differenza fantasma.

L'interruzione «per fortuna» - il test «prima più» distorce la distribuzione.

Ignora tempo/pausa - Nessuna limitazione di esposizione realistica.

10) Mini-pseudocode (chiaro senza lingua)


ingresso: distribuzione {x _ j, p _ j}, B0, b0, N, regole strategie S
M volte:
B:= B0; b:= b0; peak:= B; maxDD:= 0 per t = 1.. N:
x: = caso di {x _ j, p _ j}
win:= b x
B:= B + (win - b)
peak:= max(peak, B); maxDD:= max(maxDD, peak - B)
se le condizioni S richiedono una pausa/stop, → b: = regola _ successiva _ puntata (B, cronologia, S)
se b = 0 → uscire (sessione interrotta)
salvare il totale (B-B0), la lunghezza, ecc. metriche di distribuzione, EV, quantili, il rischio quando si confrontano le strategie - Utilizzare gli stessi x (CRN)

11) Come elaborare i risultati (modello di report)

Gioco/versione RTP/distribuzione passo - Breve descrizione o tabella cestini

Strategie: A (flash), B (progressione k =...), regole di uscita
Impostazioni simulazione: N =..., M =..., CRN = sì, antitetici = sì/no
EV (mediana per sessione): A...% (IQR......%); B …% (IQR …–…%)
Possibilità di arrivo ≥0 %/ ≥+20%: A .../...; B …/…
Max drawdown (mediana/90): A .../... scommesse; B …/… scommesse
Lunghezza del «deserto» (mediana/75): A .../... spin; B …/…

Differenza A - B: (\Delta) EV... p.p.; butstrap 95% DI [...;]; riposizionamento (p =)...

Conclusione: quale strategia fornisce un profilo di rischio accettabile al vostro scopo; restrizioni e raccomandazioni.

12) Promemoria importanti

Le simulazioni non rendono l'attesa negativa; mostrano il prezzo del rischio e la sostenibilità delle regole.

Guardate quantili e casini, non solo media: il giocatore vive in mediana e «giorni brutti», non in attesa.

L'onestà dell'esperimento è più importante del risultato: fissa i criteri in anticipo, usa il CRN e mostra gli intervalli di incertezza.

In conclusione, la simulazione corretta di Montecarlo trasforma la «fede in strategia» in numeri verificabili: EV, possibilità di obiettivi, errori e rischio di rovina. Questo permette di confrontare i sistemi di scommesse sulla qualità della distribuzione dei risultati e di decidere in modo razionale prima di rischiare il denaro reale.