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IGamingでの数学シミュレーションの仕組み
iGamingの数学シミュレーションは、実際のゲームと同じルールを持つ「仮想スピン/ベット」です。結果の分布を設定し、ボーナスとプレイヤーの戦略の仕組みを説明し、数千万回の実行でセッション結果がどのように分散されているかを示します。平均（EV）、数量、「プラス」の頻度、ドローダウンの深さと期間。シミュレーションは、次のスピンを予測しません-それは距離で起こり得るものの分布を測定します。
1）シミュレーションの構成
1.ステップゲームモデル。ランダム変数（X）-ベットする乗数：0；0.2;1;5;10; …そして、その確率（p_j）（合計=1）。
2.ボーナスメカニクス。フリースピン、スティッキーワイルド、ホールド&スピン、ホイール/トレイル-多くの場合、状態と遷移が必要です。
3.プレイヤー戦略。ベットサイズとストップルール：フラット、進行、利益/ストップロス、Lシリーズ後に一時停止します。
4.セッション。固定（N）回転か出口の状態（銀行≤停止損失；破損利益を達成しました。制限時間）。
主なこと：戦略は結果の分布の形を変更しますが、フェアプレイの結果の確率は非常に変化しません。
2）割り当ての2つのレベル： 「ステップ」と「セッション」
ピッチ（スピン/ベット）。1つのベット（\mu =\mathbb {E} ［X］）とその分散（\sigma^2）のEVを与えます。
セッション。ベット/終了ルールによって変更された独立した（またはほぼ独立した）ステップの合計。ここで彼らは興味を持っています：- EVセッション；
- 結果の量子（Q50、 Q75、 Q90、 Q95）；
- ターゲットチャンス（例≥ 0％または≥+20％）
- 最大ドローダウンとその期間；
- 「重要な」イベントを待つ間隔（≥ × 10、ボーナス）。
3）シミュレーション方法： シンプルから複雑まで
A）「流通パスポート」によるモンテカルロ"
有料バスケット（ 1、 1- 5、 5- 20、 20）とその確率を指定します。
ランダム（U\sim ［0,1］）を生成し、累積的に（X）にマップします。
ストラテジーを適用する：銀行を更新し、メトリックを数えます。
B）マルコフプロセス
粘着力学と乗数のアップグレードにより、現在のスピン状態に依存する結果が得られます。
ステータス：（ワイルド/乗数/スピンの設定は残ります）。
遷移：次の状態への確率。
報酬：ステップで予想される賞金。
しきい値の期待値とオッズを、ステート間のボトムアップ反復と考えてください。
C）ハイブリッド
ラウンドのモデルパート（ボーナス）Markovブロックとして、独立したステップとして基本的なゲーム。組み合わせる。
4）なぜ「たくさん走る」ことが重要なのか
スロットには「重い尾」があります。まれな非常に大きな支払いは、EVの重要な部分を提供します。小さなサンプルでは、それらは単に発生せず、推定値はシフトします。
ボディ映像のため：1,000回の10-50,000のセッション。
尾の安定性のために：100k+および/または層別化（「≥ × 200が起こった場合」シナリオを分離）。
安定性を参照してください：実行回数の2倍-メトリックはほとんど変更されないはずです。
5）正確に何を測定するか
EVセッションと中央値の結果（プレイヤーは期待値ではなく中央値を「生きている」）。
結果とドローダウンの分量（Q50/Q90）。
ターゲットチャンス（≥ 0％、 ≥+20％）。
破損のリスク（計画完了前に「ゼロ「/ストップロスの確率）。
待機間隔≥ × 10とボーナス（中央値、75パーセンタイル）。
セッション長とレートに対する感度（ヒートマップ）。
6）戦略の正しい比較
一般的な乱数（CRN）。同じランダムな結果セットで戦略を実行します。だからあなたは正確に「運」ではなく、賭けの論理を比較します。
Permutationテストとセッションペアのブートストラップは、正規性を前提としない差分間隔と（p） -valueを与えます。
事前に統一された成功基準：例えば「、ドローダウンの90パーセンタイル≤少なくとも40％の≥ 0％の確率で300ベット」。
7）分散の減少
CRN-基本的な必須です。
抗theticサンプル：組（U）および（1-U）は騒音を減らします。
層別：まれな大きいでき事を模倣し、重量を量ります。
バスケットによる集計：詳細な支払い表の代わりに-4-6間隔、ほぼ同じリスク画像が、より速く。
8）実験の再現性と正直さ
RNGシードを修正し、モデルバージョンを保持します。
あなたが行くようにルールを変更しないでください。任意の適応「データを見た後」結果が無効になります。
A/Bと同じノイズ。そうでなければ、その違いはしばしばファントムです。
間隔をあけて報告する。自信のないバンドの平均は、自己欺瞞への招待です。
9）シミュレーションが特に有用であるところ
複雑なボーナス：階段、乗数の進行、粘着力学。
ボーナス購入：（EV_{\text{net}}=\mathbb{E}[X]-C）とリスクプロファイルの比較「購入」と「自然な入力」。
レートマネジメント：Q90のドローダウンと≥ 0％の確率で、進行「コスト」はどのくらいですか。
セッションプラン：スピン200/500/1000で目標の可能性がどのように変化するか。
10）典型的なエラー
重い尾を持つ小さなボリューム→偶然「戦略をドラッグ」。
1つの実験で異なるRTPバージョン/スロットを混在させます。
テスト「最初のプラスに」強いバイアスです。
CRNがない-異なる「ノイズ」の比較。
量やドローダウンのない平均的な結論-実際のリスクを無視します。
11）シミュレーションミニ擬似コード
input： {x_j、 p_j}-ピッチ分布；B0-スタートアップバンク；N-スピンプラン；S-リピート戦略M時間：
B：=B0；ピーク：=B；maxDD：=0 （t=1）。。N：
x：={x_j、 p_j}の場合}
bet：=bet_rule （B、 t、 history、 S）
勝利：=ベットx
B：=B+（勝利-賭け）
ピーク：=max（ピーク、B）；maxDD：=max （maxDD、ピーク-B）
条件Sがstop/pause→exit the cycle save total （B-B0）、 maxDD、 duration、 M実行後のイベントカウンタ：count EV、 quantiles、 risk、 waiting intervals for strategy comparison-同じx （CRN N）、 bootstrap/permutation12）制限と倫理
シミュレーションは否定的な期待を肯定的な期待に変えません；ボラティリティの価格を示しています。
実質株式/キャッシュバック/トーナメントは最終的な経済を変える-それらを別々に考慮しなさい。
リアルマネーの心理はデモとは異なります。制限のルールを転送し、戦闘ゲームに一時停止します。
結果を公開するときは、技術、RNGの種子とボリュームを表示します。これは桜の摘み取りに対する保護です。
ボトムライン：シミュレーションはiGamingラボです。メカニクスを正式化し、正直に「スピン」バーチャルセッションを行い「、タイミング」についての神話を得ることはありませんが、EV、クオンタイル、ドローダウン、破滅のリスクなどの検証可能な数値です。適切な定式化（CRN、大量、不確実性間隔）により、シミュレーションは、レート、限界、セッション期間、およびボラティリティの選択に関する決定の信頼できる基礎を提供します。