Კრიპტო კაზინო
Torrent Gear
Როგორ შევაფასოთ რეალური დაბრუნება 1000 როტაციისთვის
თქვენ შეგიძლიათ შეაფასოთ „რეალური დაბრუნება“ (ანუ თქვენი სესიის ნამდვილი RTP) 1000 როტაციისთვის რთული სტატისტიკის გარეშე. მნიშვნელოვანია მონაცემების სწორად შეგროვება, ძირითადი მეტრიკის გამოთვლა და გულწრფელად შეაფასოს შეცდომა: 1000 სპინი მოკლე დისტანციაა, ხოლო გაფანტვა ხელშესახები იქნება, განსაკუთრებით მაღალი ძაბვის სლოტებში.
1) რას ვაფასებთ
ფაქტობრივი RTP ნიმუში: მთლიანი გადახდის თანაფარდობა N ზურგზე მთლიანი განაკვეთის მიმართ.
ფორმულა ფიქსირებული კურსით (ბ):[
\widehat{RTP}=\frac{\sum_{i=1}^{N} \text{win}_i}{N\cdot b}\times100%
]Hit Frequency (HF): ზურგის წილი ნებისმიერი გადახდით ((\text {win} _ i> 0).
დისპერსია და „სიბრტყე“: რამდენად არათანაბრად ნაწილდება დროში მოგება (ცარიელი უკანა სერია, „ადიდებული“).
2) როგორ შევაგროვოთ მონაცემები 1000 სპინისთვის (მინიმალური)
მიიღეთ მარტივი ცხრილი (ერთი სტრიქონი = ერთი უკანა):- უკანა, კურსი (b) (უკეთესად ფიქსირებული), გადახდა (\ტექსტი {win _ i).
- დროშები (სურვილისამებრ): „მნიშვნელოვანი მოგება“ (მაგალითად, განაკვეთი, 10 × 10), ბონუსის რაუნდი და ა.შ.
- დათვლა (\widehat {RTP}) და HF;
- შეაფასეთ დისპერსია ემპირიულ მონაცემებზე;
- ააშენეთ ნდობის ინტერვალი ან გააკეთეთ bootstrap.
3) თქვენი მონაცემების ძირითადი გამოთვლები
მოდით (N = 1000), კურსი ფიქსირდება (b).
1. ფაქტობრივი RTP:[
\widehat{RTP}=\frac{\sum \text{win}_i}{N\cdot b}\times100%
]მაგალითი: 1000 სპინისთვის, განაკვეთით 1, სულ დაბრუნდა 940 (\widehat {RTP} = 94%).
2. Hit Frequency (HF):[
HF=\frac{#{i:\text{win}_i>0}}{N}\times100%
][
\bar{X}=\frac{1}{N}\sum X_i,\quad s^2=\frac{1}{N-1}\sum (X_i-\bar{X})^2
]აქ (\bar {X\\times100% =\widehat {RTP}).
4) ნდობის ინტერვალი RTP- სთვის (სწრაფი მეთოდი)
თუ გაქვთ (s) (მულტიპლიკატორის ემპირიული SKO), მაშინ სტანდარტული შეცდომა:[
SE=\frac{s}{\sqrt{N}}
][
\bar{X}\ \pm\ 1{,}96\cdot SE
]პროცენტის გადაცემით (100% -ით გამრავლებით), ჩვენ ვიღებთ ინტერვალს RTP- სთვის.
5) ნდობის ინტერვალი bootstrap- ის საშუალებით (ფორმულების გარეშე)
1. თქვენი მასივიდან ({X _ i}) რამდენჯერმე (მაგალითად, 5000 ჯერ), „შემთხვევით გადანერგეთ“ 1000 მნიშვნელობა დაბრუნებით.
2. თითოეული თანმიმდევრული ნიმუშისთვის გამოთვალეთ საშუალო (\bar {X} ^) (და გადაიტანეთ%).
3. მიიღეთ მიღებული 2.5-ე და 97.5-ე პროცენტი (\bar {X ^) - ეს არის bootstrap ინტერვალი ფაქტობრივი RTP- სთვის.
ასეთი ინტერვალი ასახავს თქვენი მონაცემების რეალურ „რღვევას“ და, როგორც წესი, უფრო გულწრფელია, ვიდრე კლასიკური მიდგომა.
6) რა განიხილება „ნორმალური“ მიმოფანტვა 1000 სპინზე
სწორი პასუხი დამოკიდებულია სლოტის ცვალებადობაზე. უხეშად:- დაბალი/საშუალო ცვალებადობა: ფაქტობრივი RTP- ის მიმოფანტვა 1000 სპინისთვის ხშირად 5-10 პროცენტული პუნქტით. „პასპორტიდან“ RTP.
- მაღალი ცვალებადობა: გადახრები ± 10-20 + გვ. - ჩვეულებრივი რამ მოკლე მანძილზე.
- აქედან გამომდინარე, 1000 სპინი არის ექსპრეს შეფასება და არა „განაჩენი პატიოსნების შესახებ“.
7) შედეგის ინტერპრეტაცია: როგორ არ დავუშვათ შეცდომა
94% პასპორტით 96-97% 1000 სპინისთვის არ არის მიზეზი დასკვნების გამოტანა. უყურეთ ნდობის ინტერვალი: ის მარტივად „ფარავს“ პასპორტის RTP- ს.
80-85% ძალიან „ბოროტი“ დისტანციისთვის (ბონუსების/ჰიტების გარეშე) შესაძლებელია თუნდაც გულწრფელ თამაშში. შეამოწმეთ კუდის მოვლენები: მათ უბრალოდ არ შეეძლოთ.
გასაღები: ნუ დაბნეულობთ სესიას და გრძივი. პასპორტის RTP ხორციელდება ძალიან დიდ მოცულობებში.
8) კიდევ 3 სასარგებლო მეტრი
საშუალო მულტიპლიკატორი გამარჯვებული ზურგზე (ნულის გარეშე): გვიჩვენებს „ტიპურ“ გადახდას, რომელიც არ არის განათებული იშვიათი X 1000-ით.
ინტერვალები მნიშვნელოვან მოვლენებს შორის (მაგალითად, 10 × 10): საშუალო და 75-ე Percentil მისცემენ რეალისტურ მოლოდინს „რამდენი ლოდინი“.
დანაკარგების მაქსიმალური სერია (L-streak): სასარგებლო იქნება გაჩერების ლოსიების დასადგენად არა მხოლოდ ფულით, არამედ ზურგით.
9) მინი ჩეკის გაანგარიშების სია (შეგიძლიათ ჩასვათ ნებისმიერ სტატიაში/მოხსენებაში)
1. შეაგროვეთ 1000 სტრიქონი: კურსი, გადახდა.
2. გაანგარიშეთ: (\widehat {RTP}), HF, (\bar {X}), (s), (SE).
3. ააშენეთ 95% ინტერვალი (კლასიკური ან/და bootstrap).
4. ჩამოწერეთ: საშუალო ინტერვალით „მნიშვნელოვან“ მოვლენებსა და ტოპ 3 L-streak- ს შორის.
5. მოკლედ დაასკვნით: „შედეგი ჯდება/არ ჯდება მოსალოდნელ გაფანტვაში ასეთი ცვალებადობისთვის“.
10) დასრულებული შაბლონი „1000 სპინის პასპორტი“
სლოტი/პროვაიდერი:...
ფსონი: ... (ფიქსირებული.)
სპინოვი: 1000
ფაქტობრივი RTP: ...%
95% DI (bootstrap): ... -...%
HF (ნებისმიერი მოგება): ...%
საშუალო ინტერვალით × 10: ... უკანა (75-ე პერცენტილი:...)
მაქს L-streak: ... უკანა
კომენტარი ცვალებადობაზე: დაბალი/საშუალო/მაღალი; მოსალოდნელი „ცარიელი“ სეგმენტები...
დასკვნა: არის თუ არა გონივრული გაფანტვა პასპორტის RTP- სთან შედარებით (დიახ/არა), არის თუ არა მიზეზი მონაცემთა მოცულობის გაზრდა.
11) ხშირი შეცდომები და როგორ მოვერიდოთ მათ
განაკვეთის/სლოტის შეცვლა ტესტის შუაში. შეინარჩუნეთ სტაბილური პირობები.
დასკვნები შეცდომის გარეშე. ყოველთვის აჩვენეთ ინტერვალი, არა მხოლოდ წერტილი.
კუდის უგულებელყოფა. ერთი × 300 შეიძლება „ამოიღოს“ RTP; პრემიის არარსებობა - „დაიხრჩო“. ეს არის თვისება და არა „გადახრა“.
Gambler’s fallacy. გრძელი უდაბნო არ „ზრდის შანსს“ შემდეგი უკანა მხარეს.
12) რა უნდა გავაკეთოთ, თუ უფრო ზუსტად გვსურს
გაზარდეთ მოცულობა 10,000 + ზურგზე ან გააერთიანეთ რამდენიმე დამოუკიდებელი სესია.
გამოიყენეთ bootstrap რეგულარულად და შეინახეთ წყარო მონაცემები.
HF- სთვის შეგიძლიათ გამოიყენოთ Bayes- ის შეფასება (- aprior) - მისცემს სისუფთავე ინტერვალებს იშვიათ მოვლენებში.
ფიქსირებულ ბანკში - შეადარეთ არა მხოლოდ RTP, არამედ გაჟონვა (max drawdown), რათა გავიგოთ ცვალებადობის „ფასი“.
შედეგი: 1000 უკანა არის სწრაფი „თერმომეტრი“ და არა დიაგნოზი. სწორად შეგროვებული მონაცემები, ფაქტობრივი RTP, HF და ნდობის ინტერვალის გაანგარიშება (უკეთესია, ვიდრე bootstrap) საშუალებას გვაძლევს გავიგოთ, მოხვდით თუ არა მოსალოდნელ დერეფანში ამ არასტაბილურობის დონისთვის. ყველაფერი, რაც სცილდება, არის მიზეზი, რომ არ გამოვიტანოთ ნაჩქარევი დასკვნები, არამედ გავაფართოვოთ ნიმუში და გადავამოწმოთ ტექნიკა.