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Excel을 사용하여 전략을 계산하는 방법
Excel은 빠른 계산 및 시뮬레이션을위한 훌륭한 다각형입니다. 아래는 코드없이 아이디어를 테스트 할 수있는 최소 "툴킷" 입니다: 테이블 (www.+ T), 구조화 된 링크, 동적 어레이, 피봇 테이블, "가설 분석" (목표 찾기, 데이터 테이블, 시나리오 관리자), Monte Carlo RAND () 및 베팅 크기 일치 솔버.
1) 기본 파일 구조 (3 장)
시트 '파라 메터'
'베팅' (수정)- 'Bank _ start'
- 'HF' (필요한 경우 승리 스핀의 공유)
- (PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)
'시뮬레이션' 시트
테이블 'tblSpins' (차량 + T):- '스핀' (1... N)
- '베팅' (= 매개 변수 [베팅])
- 'U' (= RAND ()) -균일 한 무작위
- 'X' (승수) -누적 표
- '승리' (= BetX)
- '히트' (= '- (X> 0)')
- 'Hit _ 소 × 10' (= '- (X> = 10)')
- 'Net' (= Win-Bet)
- '뱅크' ('뱅크 _ 스타트' 에서 누적)
'보상' 시트
요약 표/그래프: 상금 분포, 은행 누적, 주파수, 간격.
2) RAND () 를 "스핀 지불" 로 바꾸는 방법
매개 변수 패널에서 누적을 지정하십시오
'tblSpins [X]' 에서는 누적 검색을 사용하십시오
명명 된 범위 'CumP' 및 'ValsX' 를 만드십시오.
포뮬러 (Excel 365):
= XLOOKUP ([@ U], CumP, ValsX, 1)인수 '1' 은 검색에 "보다 작거나 같음" (단계 함수) 을 제공합니다.
대체 (XLOOKUP 제외):
= INDEX (ValsX, MATCH ([@ U], CumP, 1))3) 대기 주파수 및 간격
적중 주파수 (HF) 샘플:
= AVERAGE (tblSpins [Hit])
= AVERAGE (tblSpins [Hit _ 계정 × 10])이벤트 간 간격 (기하 근사): 임계 값 매개 변수에 확률 'q' ("매개 변수") 가있는 경우
평균 간격: '= 1/q'
중앙값: '= ROUNDUP (LN (0. 5 )/LN (1-q), 0) '
로그에서 경험적 간격:- 적중시 0으로 재설정하고 그렇지 않으면 1로 자라는 보조 열 'Schyotchik _ bez _ "적중" 순간의 값 목록은 간격입니다. 그들을 위해 중앙값과 백분위 수 (PERCENTILE/QUARTILE) 를 읽으십시오.
4) RTP, 확산 및 하락
실제 RTP:
= SUM (tblSpins [Win] )/SUM (tblSpins [Bet])% × 100%.
잃어버린 행진 (L- 행진):- 칼럼 'Lose' = '- (tblSpins [Win]
- 열 'L _ Run' = "현재 실행 길이" (IF 및 이전 행 참조가있는 공식)
- 'MAX (L _ Run)' - 최대 시리즈.
최대 드로우 다운
'Bank' 의 'Peak' = '누적 최대': '= MAX ([@ [Bank]]; pre _ row [피크]) '
열 'DD' = '= [@ Peak] - [@ Bank]'
'MAX (DD)' - 깊이; ' MAX (DD )/Bank _ star '-은행 주식.
5) 요약 표 및 그래프
승수의 히스토그램: 바구니가있는 그룹 'X'
은행선: 'Spin' 의 'Bank' 차트.
"중요한" 적중의 누적 빈도: 100/500 스핀 블록의 적중 점유.
일반 저널을 보관하면 슬라이서를 슬롯/전략으로 필터링 할 수 있습니다.
6) "What-if" 분석: 목표 추구, 데이터 테이블, 시나리오
목표 추구
예:- 중앙 드로우 다운의 평균 150 속도를 찾으십시오.
- "두 개의 중앙값 이하 × 10 간격의 생존을위한 스타터 뱅크를 찾으십시오".
데이터 테이블 (1- 및 2- 팩터)
축을 따라 매개 변수: 속도 및 세션 길이.
모델 셀의 메트릭은 0% 이상 또는 중앙 드로우 다운을 완료 할 수 있습니다.
표는 매개 변수의 시각적 선택을 위해 결과 그리드를 반환합니다.
스크립트 관리자Name
"플랫", "소프트 진행", "하드 진행", "보너스 구매" -고정 매개 변수 세트 (베팅/종료 규칙).
7) 몬테카를로 (하나의 공식으로)
아이디어: N 스핀을 통해 M "미니 세션" 을 실행하고 결과 분포를 수집하십시오.
보고서 워크 시트에서 Excel 365 (동적 배열):1. 매개 변수: 'N = 1000' (스핀), 'M = 1000' (세션).
2. 'N × M' 크기의 'U' 행렬 생성:
= RANDARRAY (N; M)- LAMBDA 'Fdrow (u) = XLOOKUP (u; CumP; ValsX;; 1) '
= MAP (RANDARRAY (N; M); LAMBDA (u; Fdrow (u)))
= BYCOL (X _ mat; LAMBDA (콜; SUM (colrate) -NStack)5. "결과" 벡터에 따르면, 카운트 양자, 평균, 0% 이상의 점유율 등이 있습니다.
8) 자신감 간격 부트 스트랩 (VBA 없음)
경험적 열 'X' (스핀 당 승수) 가 있습니다. 색인 배열을 만드십시오
= RANDBETWEEN (1; 길이 N의 ROWS (X )//벡터
= INDEX (X; 지수)평균/양을 계산하십시오. 칼럼 'Mtimes (BYCOL) 에서 반복하십시오-RTP/HF/정량에 대한 추정치 및 신뢰 구간의 분포를 얻으십시오.
9) 베팅 전략 비교
전략 규칙에 'Bet' 열을 추가하십시오:- 플랫: '= 매개 변수 [Bet]'
- 가벼운 진행: '= IF (손실; Bet1,2; 매개 변수 [Rate]) '(예)
- '= IF (은행 <= 은행 _ 시작-스톱 로스; 0; IF (은행> = 은행 _ 시작 + TeikProfit; 0; 내기)) '
- 제로 입찰은 세션을 "중지" 합니다. 그런 다음 배치/시나리오별로 메트릭을 비교하십시오: 중간 결과, IQR, 최대 드로우 다운, 확률 0% 이상.
10) 해결사: 은행에서 요율 점유율 선택
목적: 95 번째 백분위 수의 드로우 다운을 최소화하거나 변수 'f' 로 세션을 0% 이상 완료 할 수있는 기회를 최대화하려면 (제한 = 'fBank _ current', 제한 '0 대상 셀: 위험/성공 지표. 수정 가능한: 'f'. 제한 사항: 'f _ min "대상을 망칠 위험". Solver는 시뮬레이션을 기반으로 'f' 를 선택합니다 (N/M을 줄여야 할 수도 있음). 11) 기사/클라이언트 보고서 (템플릿) RTP 슬롯/버전/전략: ...//플랫/진행 세션 당 스핀:...; 세션 (M):... 실제 RTP (세션 별 중앙값): ...% (IQR... -...%) HF (중앙값): ...% 전 × × 10 간격: 중앙값... 스핀 (75 번째 백분위 수...) 최대 드로우 다운 (중간/90 번째 백분위 수): .../... 요금 확률을 0% 이상으로 마무리하십시오: .../... 위험 결론: 낮음/중간/높음; 요율/제한 권장 사항. 12) 빈번한 실수와 피하는 방법 하나의 샘플에서 RTP 슬롯/버전을 혼합하면 결과가 유효하지 않습니다. 간격이없는 짧은 시리즈 (스핀 지정 1000) 의 결론은 통계가 아니라 일화입니다. 시드를 수정하지 않고 RAND () - 한 세트의 'U' 에 대한 전략 비교: 모든 시나리오에 대해 하나의 임의의 숫자 배열을 사용하십시오 ("노이즈" 가 취소 됨). "조기 보상" 을위한 진행-예상이 아닌 분배 형태를 변경합니다. 결점 제어 부족-항상 최대 결점 및 사막 지속 시간을 읽으십시오. 13) Excel 365 기능의 미니 가이드 (교체 포함) XLOOKUP/XMATCH-임계 값 검색 (VLOOKUP/MATCH 교체). LET/LAMBDA-기능으로 설계 모델 (재사용). SEQUENCE/RANDARRAY/BYROW/BYCOL/MAP/SCAN-Monte Carlo 및 집계를위한 동적 배열. 퍼센트. INC/QUARTILE. INC - 양자; COUNTIFS/SUMIFS-바구니. 365 없음? MAP/BYCOL 대신 INDEX + MATCH, 대규모 공식 (차량 + 시프트 + 입력), 데이터 테이블을 사용하십시오. 결론: Excel을 사용하면 RTP, 적중 빈도, 간격 및 하락에 대한 보고서와 함께 주어진 분포에 따른 결과 생성에서 Monte Carlo까지 몇 시간 안에 전략을 위해 작업 실험실을 조립할 수 있습니다. 동일한 소음에 대한 전략을 비교하고, 정량과 신뢰 구간을 보여주고, What-if와 Solver를 사용하여 내기와 한계를 선택하십시오. 따라서 환상과 "타이밍" 없이 위험과 안정성에 대한 재현 가능한 결론을 얻습니다.