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IGaming에서 수학적 시뮬레이션이 작동하는 방
iGaming의 수학적 시뮬레이션은 실제 게임과 동일한 규칙을 가진 "가상 스핀/베팅" 입니다. 결과 분포를 설정하고 보너스의 메커니즘과 플레이어의 전략을 설명한 다음 수천 및 수백만 개의 런이 세션 결과가 어떻게 분포되는지 보여줍니다 (평균 (EV), 양자, "플러스" 의 빈도, 깊이 및 단축 기간). 시뮬레이션은 다음 스핀을 예측하지 않습니다. 멀리서 일어날 수있는 것의 분포를 측정합니다.
1) 시뮬레이션의 구성
1. 게임 단계 모델. 랜덤 변수 (X) - 내기 승수: 0; 0. 2; 1; 5; 10; … 그리고 그들의 확률 (p _ j) (sum = 1).
2. 보너스 역학. 프리스핀, 끈적 끈적한 야생, 홀드 & 스핀, 휠/트레일-종종 상태와 전환이 필요합니다.
3. 플레이어 전략. 내기 크기 및 정지 규칙: 평면, 진행, 이익/정지 손실, L 시리즈 후 일시 중지.
4. 세션. 고정 (N) 스핀 또는 종료 조건 (뱅크 방지 정지 손실; 브레이크 이익을 달성했습니다. 시간 제한).
가장 중요한 것은 전략은 결과 분포의 형태를 바꾸지 만 공정한 플레이 결과의 확률은 아닙니다.
2) "단계" 와 "세션" 의 두 가지 수준의 할당
피치 (스핀/베팅). 하나의 베팅의 EV (\mu =\matbb {E} [X]) 와 그 분산 (\sigma ² 2) 을 제공합니다.
세션. 베팅/종료 규칙에 따라 수정 된 독립적 (또는 거의 독립적 인) 단계의 요약. 여기에 관심이 있습니다:- EV 세션;
- 결과의 정량 (Q50, Q75, Q90, Q95);
- 목표 확률 (예: 0% 또는 0 + 20%)
- 최대 드로우 다운 및 지속 시간;
- "중요한" 이벤트를 기다리는 간격 (보너스 × 10, 보너스).
3) 시뮬레이션 방법: 간단한 것에서 복잡한 것까지
A) "배포 여권" 에 의한 몬테카를로
지불 바구니 (λ× 1, × 1- × 5, × 5- × 20, 소 × 20) 및 확률을 지정하십시오.
무작위 (U\sim [0,1]) 를 생성하고 누적을 통해 (X) 에 매핑하십시오.
전략을 적용하십시오: 은행을 업데이트하고 지표를 세십시오.
B) Markov 프로세스
끈적 끈적한 역학 및 승수 업그레이드는 현재 스핀 상태의 결과를 의존하게합니다.
상태: (야생/승수/스핀 구성 유지).
전환: 다음 상태로의 확률.
보상: 단계적으로 예상되는 상금.
상태 전반에 걸쳐 상향식 반복의 기대와 임계 값을 고려하십시오.
C) 하이브리드
라운드의 일부 (보너스) 를 Markov 블록으로, 기본 게임을 독립적 인 단계로 모델링합니다. 결합.
4) "많은 달리기" 가 중요한 이유
슬롯에는 "무거운 꼬리" 가 있습니다. 드문 매우 큰 지불은 EV의 상당 부분을 차지합니다. 작은 샘플에서는 단순히 발생하지 않으며 추정치가 이동합니다.
신체 사진: 1,000 스핀의 10-5 만 세션.
테일 안정성의 경우: 100k + 및/또는 층화 (분리 된 "
안정성을 참조하십시오: 실행 횟수의 두 배-메트릭이 거의 변하지 않아야합니다.
5) 정확히 측정해야 할 것
EV 세션 및 중간 결과 (플레이어는 기대가 아닌 중앙값을 "생활" 합니다).
결과 및 결점 수량 (Q50/Q90).
목표 확률 (0% 이상, 0 + 20%).
파멸의 위험 (계획이 완료되기 전에 "제로 "/정지 손실 확률).
보너스 × 10 및 보너스 (중간, 75 번째 백분위 수) 로 간격을 기다립니다.
세션 길이 및 속도에 대한 감도 (열 맵).
6) 전략의 올바른 비교
공통 난수 (CRN). 동일한 랜덤 결과 세트에서 전략을 실행하십시오. 따라서 "행운" 이 아니라 베팅의 논리를 정확하게 비교합니다.
순열 테스트 및 세션 쌍 부트 스트랩은 정규성에 대한 가정없이 차이 간격과 (p) -값을 제공합니다.
사전에 균일 한 성공 기준: 예를 들어, "90% 백분위 수의 결점은 최소 40% 이상의 확률로 300 베팅합니다".
7) 변형 감소
CRN-기본 필수 아이템.
항성 샘플: 쌍 (U) 및 (1-U) 는 소음을 줄입니다.
층화: 희귀 한 대규모 이벤트를 별도로 시뮬레이션하고 무게를
바구니 별 집계: 자세한 지불 테이블 대신 4-6 간격, 거의 동일한 위험 그림이지만 더 빠릅니다.
8) 실험의 재현성과 정직
RNG 시드를 수정하고 모델 버전을 유지하십시오.
당신이 갈 때 규칙을 바꾸지 마십시오. "데이터를 본 후" 적응하면 결과가 유효하지 않습니다.
A/B와 동일한 노이즈 그렇지 않으면 차이점은 종종 팬텀입니다.
간격으로보고합니다. 자신감 밴드가없는 평균은 자기기만에 대한 초대입니다.
9) 시뮬레이션이 특히 유용한 곳
복잡한 보너스: 계단, 승수 진행, 끈적 끈적한 역학.
보너스 구매: (EV _ {\텍스트 {net}} =\matbb {E} [X] -C) 및 위험 프로필 "구매" 대 "자연 입력" 의 비교.
요율 관리: Q90 결점 및 0% 이상의 확률 측면에서 진행 비용은 "비용" 입니다.
세션 계획: 스핀 200/500/1000으로 목표의 가능성이 어떻게 변하는 지.
10) 전형적인 오류
꼬리가 무거운 소량 → 우연히 "전략 드래그".
한 실험에서 다른 RTP 버전/슬롯을 혼합합니다.
"첫 번째 플러스" 에 대한 테스트는 강력한 편견입니다.
CRN의 부재-다른 "잡음" 에 대한 비교.
실제 위험을 무시하고 정량/결점없이 평균적으로 결론.
11) 시뮬레이션 미니 유사 코드
입력: {x _ j, p _ j} - 피치 분포; B0 - 스타트 업 뱅크; N - 스핀 플랜; S-반복 전략 M 시간:
B: = B0; 피크: = B; maxDD: t = 1의 경우 = 0.. N:
x: = {x _ j, p _ j} 의 경우
내기: = bet _ rule (B, t, history, S)
승리: = 베팅 x
B: = B + (승리-내기)
피크: = max (피크, B); maxDD: = max (maxDD, 피크-B)
S가 정지/일시 정지 → 종료주기 총 (B-B0), maxDD, 지속 시간, M 실행 후 이벤트 카운터: EV 수, 양자, 위험, 전략 비교 대기 간격-동일한 x (CRN), 부트 스트랩/차이에 대한 순열12) 한계와 윤리
시뮬레이션은 부정적인 기대를 긍정적 인 기대로 바꾸지 않습니 그들은 변동성의 가격을 보여줍니다.
실제 주식/캐시백/토너먼트는 최종 경제를 변화시킵니다. 별도로 고려하십시오.
실제 돈의 심리학은 데모와 다릅니다. 한계 규칙을 전투 게임으로 이전하고 일시 중지하십시오.
결과를 게시 할 때 기술, RNG 시드 및 볼륨을 보여주십시오. 이는 체리 따기로부터 보호합니다.
결론: 시뮬레이션은 iGaming 실험실입니다. 역학을 공식화하고 정직하게 "스핀" 가상 세션을 진행하며 "타이밍" 에 대한 신화가 아니라 검증 가능한 숫자 (EV, 정량, 결점 및 파멸 위험) 를 얻습니다. 올바른 공식 (CRN, 대량, 불확실성 간격) 을 사용하면 시뮬레이션은 요율, 한계, 세션 기간 및 변동성 선택에 대한 결정을위한 신뢰할 수있는 기반을 제공합니다.