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シミュレーションを使用して賭けシステムをテストする方法
シミュレーションは、分析式が複雑または利用できない場合にアイデアをテストする最良の方法です。ゲーム（RNG）と同じランダム性をシミュレートし、賭けシステムで何千もの「仮想」セッションを実行し、結果の分布を確認します。平均（EV）、数量、「プラス」結果の頻度、ドローダウンの深さと期間。以下は実用的なテクニックです。
1）私達がモデルする何を丁度
1.ゲーム：1つのステップ（バック/ベット）の結果の分布-ベットする乗数（X） （0；0.2;1;5；……）またはイベントモデル（ヒット/ミス、ボーナス）。
2.戦略：ベットサイズと終了/一時停止ルール（フラット、進行、損益/ストップロスを破る、「L-streak後に破る」）。
3.セッション：ステップまたは停止条件（銀行≤ストップロスの長さ（N）。破損利益を達成しました。制限時間）。
主なこと：戦略は結果の確率を変更しません、それはセッション結果の分布を変更します（リスクプロファイル）。
2）基本シミュレーションフレームワーク（アルゴリズム）
1.値（x_j）とその確率（p_j） （sum （p_j=1))の「配布パスポート」を定義します。
2.銀行（B_0)、レートサイズ（b_1）、カウンターを初期化します。
3.ステップ（t=1……N）：- 結果（X_t）を（p_j)でランダムに選択します。
- 賞金（W_t=b_t\cdot X_t)、ネット（R_t=W_t-b_t)を計算します。
- 銀行を更新してください（B_t=B_{t-1}+R_t)。
- 戦略のルールに従って、次の（b_{t+1}）を計算し、停止条件（ストップロス/チーク利益/ブレーク）を確認します。
- 4.セッションメトリクスの保存：合計（B_T-B_0)、最大ドローダウン（最大ドローダウン）、セッション長、ボーナス数/重要なヒット数。
- 5.M回繰り返す（例：100,000セッション）。結果の分布をプロットします。
3）収集する価値のある主要な指標
EVセッション：レートまたは銀行の％の平均合計。
結果クオンタイル：（Q_{50})、 （Q_{75})、 （Q_{90})、 （Q_{95})。
ゴールチャンス：（\mathbb {P} （\text {total }\ge 0％））、 （\mathbb {P} （\ge+20％））。
破滅のリスク：（\mathbb {P} （B_t\le 0\\text {or }\le\text {stop loss}））。
最大ドローダウン：深さの中央値と90パーセンタイル、ドローダウンの持続時間。
しきい値の待ち間隔（≥ × 10；ボーナス）：中央値と75パーセンタイル。
感度：レート/セッションの長さの変化でメトリックがどのように変化するか。
4）いくつの実行が必要ですか
「身体」画像の場合：N=1,000ステップによるM=10,000セッション。
重い尾（まれな大きな勝利）の場合：Mを100,000+に増やすか、層別化/追加のポイントシナリオを使用します（条件付きシミュレーション「≥ × 200が起こった場合」）。
ルール：見積もりの安定性を参照してください。Mを2倍にするとEV/クオンタイムが著しく変化する場合は、Mを増加させます。
5）戦略を正しく比較する方法
一般的な乱数（CRN）：同じランダムな結果のシーケンスで戦略を実行します。だから、スプレッドを減らし、正確にベットのロジックを比較し「、ノイズの幸運」ではありません。
重要：ゲームの期待が負（RTP <100％）の場合、「ベスト」戦略はリスクと分布の形態によって区別され、期待の兆候ではありません。
6）加速器およびモデリングの技術
共通番号のバリエーション（CRN）-比較のために持っている必要があります。
抗theticサンプル：見積もりの分散を減らすためにペア（U）と（1-U）を使用します。
累積キャッシュ：高速マッピング（U\to X）のためのCumPとバイナリ検索/」≤「を保存します。
バスケットによる集計：正確な（x_j)の代わりに、支払いを4-6間隔に組み合わせる-ほとんど変更されていないリスク画像と速度の急激な増加。
マルコフは粘着力学とボーナス階段のための状態：状態を維持します。、トランジション、インスタント報酬。
7）戦略の「成功」と考えられるもの
事前に基準を修正： 例えば、
「150ベット≤のドローダウン中央値」と「1,000スピンあたり0％ ≥ 40％ ≥仕上げのチャンス」、または「EVでのドローダウンの90パーセンタイル≤ 300ベットは銀行の− 5％より悪くない」。
基準がなければ、どんな戦略でも「美しいウィンドウ」が見つかります。
8）型実験
フラット対進行（martingale、 d'Alembert、ヒット後のビルドアップ）：EV、 （Q_{90})、廃墟のリスク、「砂漠」の長さを比較します。
損益/ストップロスを破る：「早期終了」の頻度と欠落した尾の価格を推定します。
セッションの長さ：チャンスが200スピンから2,000スピンに0％ ≥どのように変化するか。
ボーナスを購入する：（EV_{\text{net}}=\mathbb{E}[X]-C）分散と破滅のリスクがどのように成長しているか。
銀行のシェアとしてのレートサイズ：ドローダウンの95パーセンタイルを制限するには（f）を選択します。
9）典型的な間違いとそれらを回避する方法
実際にフィットした後：シミュレーションの「コースで」戦略を変更します。事前にルールを修正してください。
同じモデルに異なるRTPバージョン/スロットをミックスします。
重い尾を持つ小さなM→「戦略ドラッグ」の錯覚。
異なる「ノイズ」（CRNなし）の比較-違いはしばしばファントムです。
「運によって」停止-テスト「最初のプラスに」分布を歪めます。
時間/一時停止を無視する-現実的な露出制限はありません。
10）ミニ擬似コード（言語なしで理解可能）
input： distribution {x_j、 p_j}、 B0、 rate b0、 N、 strategy Sのルール
M時間：
B：=B0；b：=b0；ピーク：=B；maxDD：=0 （t=1）。。N：
x：={x_j、 p_j}の場合}
win：=b x
B：=B+（勝利-b）
ピーク：=max（ピーク、B）；maxDD：=max （maxDD、ピーク-B）
条件Sがpause/stop→exit b：=next_bet_rule （B、 history、 S）を必要とする場合)
b=0→quit（セッションが停止した場合）
save total （B-B0）、 maxDD、 length、その他のメトリクスはディストリビューション、EV、クオンタイル、戦略比較時のリスクを収集します。同じx （CRN）を使用します)11）結果を文書化する方法（レポートテンプレート）
ゲーム/RTPバージョン/ステップ配布-短い説明またはバスケットのテーブル- 戦略：A（フラット）、B（進行k=……）、終了ルール
- シミュレーションパラメータ：N=……、M=……、CRN=yes、 antithetic=yes/no
- EV（セッションごとの中央値）：A……％ （IQR……-...%);B……％ （IQR……-……％）
- 終了確率≥ 0％/≥+20％： A……/……；B……/……
- 最大ドローダウン（中央/90パーセンタイル）：A……/……料金；B……/……料金について
- 砂漠の長さ≥ × 10（中央/75パーセンタイル）：A……/……スピン；B……/……
- A − Bの違い：（\Delta） EV……pp；ブートストラップ95％ CI［……；……］；permutation （p=）……
結論：どの戦略があなたの目標に対して許容可能なリスクプロファイルを提供するか。制限と推奨事項。
12）重要なリマインダー
シミュレーションは否定的な期待を肯定的にさせません；リスクのコストとルールの持続可能性を示しています。
平均だけでなく、量やドローダウンを参照してください。プレイヤーは中央値と「悪い日」に住んでおり、待っていません。
実験の正直さは、結果よりも重要です：事前に基準を修正し、CRNを使用し、不確実性の間隔を表示します。
ボトムライン：適切にポーズをとったモンテカルロシミュレーションは、「戦略への信念」を、EV、ゴールチャンス、ドローダウン、破滅のリスクという検証可能な数字に変えます。これにより、リアルマネーを危険にさらす前に、結果の分配の質に関する賭けシステムを比較し、合理的に意思決定を行うことができます。