Კრიპტო კაზინო
Torrent Gear
Როგორ მუშაობს მათემატიკური სიმულაციები iGaming- ში
IGaming- ში მათემატიკური სიმულაციები არის „ვირტუალური უკანა/ფსონები“ იმავე წესების შესაბამისად, როგორც რეალურ თამაშში. თქვენ განსაზღვრავთ შედეგების განაწილებას, აღწერთ ბონუსების მექანიკას და მოთამაშის სტრატეგიას, შემდეგ კი ათასობით და მილიონობით პროგნოზს აჩვენებს, თუ როგორ არის განაწილებული სესიის შედეგები: საშუალო (EV), კვანტური, „პლუსების“ სიხშირე, სიღრმე და დაშლის ხანგრძლივობა. სიმულაცია არ პროგნოზირებს შემდეგ სპინს - ის ზომავს განაწილებას, თუ რა შეიძლება მოხდეს მანძილზე.
1) რა არის სიმულაცია
1. ნაბიჯის თამაშის მოდელი. შემთხვევითი ცვლადი (X) - მულტიპლიკატორი კურსით: 0; 0. 2; 1; 5; 10; … და მათი ალბათობა (p _ j) (თანხა = 1).
2. პრემიის მექანიკა. Frispins, sticky Wilds, hold & spin, ბორბლები/ბილიკები - ხშირად მოითხოვს სახელმწიფოებს და გადასვლას.
3. მოთამაშის სტრატეგია. განაკვეთის ზომისა და შეჩერების წესები: flat, პროგრესი, Take Profit/stop loss, პაუზები L სერიის შემდეგ.
4. სესია. ან დაფიქსირებული (N) უკანა, ან გასასვლელი პირობები (ბანკი - გაჩერების ლოსი; მიღწეულია take projit; დროის ზღვარი).
მთავარია: სტრატეგია ცვლის შედეგების განაწილების ფორმას, მაგრამ არა თავად გულწრფელი თამაშის შედეგების ალბათობას.
2) განაწილების ორი დონე: „ნაბიჯი“ და „სხდომა“
ნაბიჯი (უკანა/ფსონი). ის აძლევს EV- ს ერთ განაკვეთს (\mu =\mathbb {E} [X]) და მის დისპერსიას (\sigma ^ 2).
სესია. დამოუკიდებელი (ან თითქმის დამოუკიდებელი) ნაბიჯების ჯამი, რომელიც შეცვლილია განაკვეთის/გასვლის წესებით. მათ აინტერესებთ:- EV სესია;
- კვანილი შედეგი (Q50, Q75, Q90, Q95);
- მიზნების შანსი (მაგალითად, 0% ან + 20%);
- max drawdown და მისი ხანგრძლივობა;
- „მნიშვნელოვანი“ მოვლენების მოლოდინის ინტერვალები (10 × 10, პრემია).
3) როგორ გავითვალისწინოთ: მარტივიდან რთული
ა) მონტე კარლო „განაწილების პასპორტებში“
დაუსვით გადახდის კალათები (1 × 1, × 1- × 5, × 5- × 20, 2 × 20) და მათი ალბათობა.
ჩამოაყალიბეთ შემთხვევითი (U\sim [0,1]) და mappit (X) კუმულატით.
გამოიყენეთ სტრატეგია: განაახლეთ ბანკი, გაითვალისწინეთ მეტრიკა.
ბ) მარკოვის პროცესები
Sticky მექანიკა და ფაქტორების განახლება მიმდინარე უკანა შედეგს დამოკიდებულია მდგომარეობაზე.
მდგომარეობა: (ვეილდის კონფიგურაცია/ფაქტორი/სპინი რჩება).
გადასვლები: ალბათობა შემდეგ მდგომარეობაში.
ჯილდო: მოსალოდნელი მოგება ერთი ნაბიჯით.
განიხილეთ რეიდების მოლოდინი და შანსი, როგორც სახელმწიფოების „ქვემოდან ზემოთ“.
გ) ჰიბრიდები
რაუნდის ნაწილი (პრემია) მოდელირებული, როგორც მარკოვის ბლოკი, ძირითადი თამაში, როგორც დამოუკიდებელი ნაბიჯები. აერთიანეთ.
4) რატომ არის მნიშვნელოვანი „უამრავი რქა“
სლოტებს აქვთ „მძიმე კუდები“: იშვიათი ძალიან დიდი გადახდები იძლევა EV- ს მნიშვნელოვან ნაწილს. მცირე ნიმუშებზე ისინი უბრალოდ არ ხვდებიან და შეფასება იცვლება.
სხეულის სურათისთვის: 10-50 ათასი სესია 1000 სპინისთვის.
კუდის სტაბილურობისთვის: 100k + ან/და სტრატიფიკაცია (ცალკეული სცენარები „თუ მოხდა × 200“).
უყურეთ სტაბილურობას: გაორმაგდით მეტრის სიმაღლეების რაოდენობა.
5) რა უნდა გავზომოთ
EV სესია და საშუალო შედეგი (მოთამაშე „ცხოვრობს“ მედია და არა მოლოდინი).
კვანალი შედეგი და დაშვება (Q50/Q90).
მიზნების შანსი (0%, + 20%).
დანგრევის რისკი (გეგმის დასრულებამდე „ნულოვანი „/გაჩერების ლოსის ალბათობა).
ლოდინის ინტერვალები C × 10 და პრემიამდე (საშუალო, 75-ე percentil).
მგრძნობელობა სხდომის სიგრძისა და განაკვეთის მიმართ (სითბოს ბარათები).
6) სტრატეგიების სწორი შედარება
საერთო შემთხვევითი ნომრები (CRN). მოათავსეთ სტრატეგიები შემთხვევითი შედეგების იმავე კომპლექტზე. ასე რომ, თქვენ შეადარებთ ფსონების ლოგიკას და არა „იღბალს“.
Permutation ტესტები და bootstrap სესიების წყვილებზე იძლევა განსხვავების ინტერვალს და (p) მნიშვნელობას ნორმალურობაზე ვარაუდების გარეშე.
წარმატების ერთიანი კრიტერიუმები წინასწარ: მაგალითად, „ჩაძირვის 90-ე პუნქტი 300 განაკვეთით, 0% -იანი შანსით, არანაკლებ 40% -ით“.
7) შეფასების დისპერსიის შემცირება
CRN - ძირითადი must-have.
ანტიტეტიკური ნიმუშები: წყვილი (U) და (1-U) ამცირებენ ხმაურს.
სტრატიფიკაცია: ცალკე მოახდინეთ იშვიათი დიდი მოვლენების სიმულაცია და წონა.
კალათის შეკრება: დეტალური გადახდის ცხრილის ნაცვლად - 4-6 ინტერვალით, თითქმის იგივე რისკის სურათი, მაგრამ უფრო სწრაფი.
8) ექსპერიმენტის რეპროდუქცია და პატიოსნება
ჩაწერეთ RNG- ის „თესლი“ და შეინარჩუნეთ მოდელის ვერსიები.
ნუ შეცვლით წესებს. ნებისმიერი ადაპტაცია „მონაცემების ნახვის შემდეგ“ შედეგს არასასურველს ხდის.
იგივე ხმაური A/B. წინააღმდეგ შემთხვევაში, განსხვავება ხშირად ფანტომია.
მოხსენებები ინტერვალებით. საშუალო ნდობის გარეშე არის მოწვევა საკუთარი თავის მოტყუებისკენ.
9) სადაც სიმულაციები განსაკუთრებით სასარგებლოა
რთული პრემიები: კიბეები, მრავალფუნქციური პროგრესი, sticky მექანიკა.
ბონუსის შეძენა: (EV _\\\text {net} =\mathbb {E} [X] -C) და რისკის პროფილის შედარება „bai“ vs „ბუნებრივი შეყვანა“.
განაკვეთის მენეჯმენტი: რამდენია პროგრესი Q90 ჩაძირვის თვალსაზრისით და შანსი 0% -ით.
სესიის გეგმა: როგორ იცვლება მიზნების შანსი 200/500/1000 სპინებზე.
10) ტიპიური შეცდომები
მცირე მოცულობამ მძიმე კუდებით „სტრატეგია გადაათრია“ შემთხვევით.
სხვადასხვა RTP ვერსიების/სლოტების ნაზავი ერთ ექსპერიმენტში.
ტესტი „პირველ პლუსამდე“ - ძლიერი ოფსეტური.
CRN- ის არარსებობა შედარებაა სხვადასხვა „ხმაურზე“.
დასკვნები საშუალო ქამრების/შემცირების გარეშე არის რეალური რისკის უგულებელყოფა.
11) მინი ფსევდოკოდური სიმულაცია
შეყვანა: {x _ j, p _ j} - ნაბიჯის განაწილება; B0 - საწყისი ბანკი; N - უკანა გეგმა; S არის სტრატეგია, რომ გაიმეოროს M ერთხელ:
B:= B0; peak:= B; MaxDD: = 0 t = 1.. N:
x: = შემთხვევა {x _ j, p _ j}
ბეტი: = განაკვეთის წესი (B, t, ისტორია, S)
win:= bet x
B:= B + (win - bet)
peak:= max(peak, B); maxDD:= max(maxDD, peak - B)
თუ პირობები S მოითხოვს ფეხის/პაუზის მიღებას ციკლიდან გასვლას (B-B0), maxDD, ხანგრძლივობა, მოვლენების მრიცხველები M პროგონის შემდეგ: განიხილეთ EV, მეოთხედი, რისკი, მოლოდინის ინტერვალები სტრატეგიების შედარებისთვის - იგივე x (CRN), bootstrap/permutation განსხვავებისთვის12) შეზღუდვები და ეთიკა
სიმულაციები უარყოფით მოლოდინს დადებითად არ აქცევს; ისინი აჩვენებენ ცვალებადობის ფასს.
რეალური აქციები/ქეშბეკი/ტურნირები ცვლის საბოლოო ეკონომიკას - გაითვალისწინეთ ისინი ცალკე.
რეალური ფულის ფსიქოლოგია განსხვავდება დემოსგან: გადაიტანეთ ლიმიტების წესები და პაუზები საბრძოლო თამაშში.
შედეგების გამოქვეყნებისას, აჩვენეთ ტექნიკა, RNG თესლი და მოცულობები - ეს არის დაცვა cherry-picking- ისგან.
შედეგი: სიმულაცია არის iGaming ლაბორატორია: თქვენ აფორმებთ მექანიკას, გულწრფელად „ტრიალებთ“ ვირტუალურ სესიებს და მიიღებთ არა მითებს „ტაიმინგის“ შესახებ, არამედ გამოცდილი ნომრები - EV, ქანჟირება, ჩაძირვა და დანგრევის რისკი. სწორი წარმოებით (CRN, დიდი მოცულობები, გაურკვევლობის ინტერვალები), სიმულაცია იძლევა საიმედო საფუძველს გადაწყვეტილებების განაკვეთების, ლიმიტების, სხდომის ხანგრძლივობის და ცვალებადობის არჩევის შესახებ.