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확률 이론을 사용하여 슬롯을 선택하는 방법
슬롯 선택은 테마/그래픽에 관한 것이 아닙니다. 확률 이론을 통해 게임을 세션, 자금 조달 및 신경계의 목적에 맞출 수 있습니다. 중요한 것은 분포만큼 절대적인 상금이 아닙니다. 무언가가 얼마나 자주 발생하는지, "사막" 이 얼마나 오래 지속되는지, 얼마나 깊은 결점이 일반적인지.
1) 목적과 제한 사항 정의
먼저 지금 플레이하는 이유와 허용되는 프레임을 결정하십시오.
짧은 세션 (20-40 분, 신경이 거의 없음): 빈번한 이벤트 → 높은 HF, 더 빈번한 프리스핀 (더 많은 (q _ {FS})), 낮은/중간 휘발성 프로파일이 필요합니다.
"스키드 헌트 (Skid Hunt)": 큰 승수 → 높은 위험, 드물지만 강한 보너스의 기회를 위해 빈 기간을 견딜 준비가되었습니다.
캐시백/미션을위한 갈기: 안정성과 스핀 볼륨은 HF, 보통 꼬리, 제어 된 단점보다 "샷" → 보다 중요합니다.
한계를 기록하십시오: 중지 손실 (베팅) 및 세션 길이 (백). 이것이 슬롯을 비교하기위한 기초입니다.
2) 슬롯 키 확률 파라미터
RTP-장거리에서 평균 수익률. 리듬과 위험에 대해 이야기하지 않고 "경제" 의 한계를 설정합니다.
HF (Hit F주파수) - 지불과 스핀의 공유 (> 0). "활기" 를 담당합니다.
(q _ {FS}) -한쪽 뒤로 프리스핀 트리거 (또는 보너스의 중간 간격) 가능성.
임계 값은 (예: (t = 5,10,50)
확률 (q) 을 가진 이벤트 전에 대기 간격:- 평균 (1/q) 스핀, 중앙값 (\접근 0 {,} 693/q) (작은 (q) 의 경우).
- 보너스 결제 양 (Q _ {50}, Q _ {75}, Q _ {90}) - "일반적인" 및 "때때로".
- 드로우 다운 (최대 드로우 다운) -깊이 및 지속 시간 (경험적/시뮬레이션).
3) 빠른 교정을위한 미니 공식
(N) 스핀에 대한 보너스 보너스를 보는 기회: (1- (1-q _ {FS}) ² {N}).
계획하기 위해 "합리적인" 스핀 수: 중요한 이벤트 전 2-3 중간 간격 (예:- (N) 에서 예상되는 "유의 한" 적중 횟수: (N\cdot q _ {\ge\times t}).
- 대략 휘발성에 관한 것: 희귀 한 큰 (X) 과 작은 (q _ {FS}) 의 비율이 클수록 빈 세그먼트가 길어지고 결점 꼬리가 깊어집니다.
4) 특정 목표를 위해 두 슬롯을 비교하는 방법
목표: 짧은 "실시간" 세션 600 스핀, 손실 200 베팅 중지.
HF가 높은 슬롯 (30-35% +), 중간 간격이 10 × 더 짧고 (q _ {FS}) 높은 슬롯을 선택하십시오. 확인:- 보너스 확률 1 확률: (1- (1-q _ {FS}) ² {600}) -" 편안한 "(예: 60-80% +) 이어야합니다.
- 경험적/시뮬레이션 결점 Q90 소멸의 정지 손실.
목표: 2000 스핀에 대한 "스키드" (λ× 100) 의 가능성.
(q _ {\ge\times 100}) 와 보너스 형식: 슬롯 A가 더 자주 줄 수 있지만 (q _ {FS}) 보너스는 "작지만" 슬롯 B는 덜 자주 (Q _ {90}). (N\cdot q _ {\ge\times 100}) 를 읽고 단점 Q90을 참조하십시오: 은행이 견딜 수 있습니까?
5) "슬롯 여권" -테이블/로그에서 쓸 내용
RTP 및 풀 버전:...% (여러 개가있는 경우 참고).
HF:...% (출처: 계산/경험적).
프리 스핀: (q _ {FS} =...); 중간 간격... 스핀; 원하는 N.에 대한 (P (\ge1\\tex {FS per} N))
임계 값은 다음과 같습니다.
베팅시 보너스 정량: (Q _ {50 }/Q _ {75 }/Q _ {90}).
드로우 다운: 1000 스핀 배치에서 중앙값과 Q90 (베팅).
변동성 의견: 낮음/중간/높음; "대기 가격".
이러한 여권은 비교를 투명하게 만들고 목표에 대한 선택을 조정합니다.
6) 제조업체가 게시하지 않은 경우 번호를 얻을 수있는 곳
유료 표 + 가정: HF 및 (q _ {FS} 평가) (인접한 재료의 스트립 카운트/웨이 메소드 참조).
경험: 5-10 만 개의 데모 스핀-카운트 (\hat q) 및 간격; 무거운 꼬리를 위해-더.
시뮬레이션: 결제의 "바스켓" 을 설정하고 (q _ {FS}) 1000-2000 스핀의 Monte Carlo 10k-100k 세션을 실행합니다. 양과 단점을 제거하십시오.
RTP 교정-기본 게임 + 보너스 금액이 여권 RTP와 거리가 멀면 빈도 가정을 확인하십시오.
7) 자금 조달 및 한도 선택
1. 간격의 중앙값과 75 번째 백분위 수를 이하 × 10으로 추정하고 프리 스핀으로 추정하십시오.
2. 자금 조달이 2-3 이상의 비율로 유지되도록하십시오.
3. 슬롯의 단점 Q90과 정지 손실을 비교하십시오. Q90> 정지 손실이 발생하면 속도를 낮추거나 덜 휘발성 슬롯을 선택하십시오.
8) 보너스 vs "천연" 항목 구매
순 구매 기대: (EV _ {\텍스트 {net}} =\matbb {E} [X _ {\텍스트 {FS}}] -C).
위험 프로파일은 종종 더 어렵습니다. 결점 Q90이 높고 꼬리가 더 두껍습니다. EV뿐만 아니라 양과 수평선에 파멸의 위험을 비교하십시오.
9) 빈번한 선택 오류
RTP에서만 가능합니다. 96% 의 두 슬롯은 위험 프로파일이 근본적으로 다를 수 있습니다.
"보안" 과 HF를 혼동하십시오. "많은 작은 수익률이 긴 L- 시리즈를 취소하지는 않습니다.
보너스 간격을 무시하십시오 드문 보너스는 짧은 세션을 심리적으로나 재정적으로 "먹습니다".
믹스 RTP 버전. 동일한 슬롯의 풀은 96% 와 94% 입니다. 감각이 다릅니다.
믿어 "타이밍. "독립적 인 등받이는 과거를" 보상 "하지 않습니다.
10) 대상 슬롯을 선택하기위한 빠른 알고리즘
1. 목표와 한계를 공식화하십시오 (스핀 지평선, 정지 손실, 원하는 0 %/계속 + Kh% 확률).
2. 응시자의 경우 여권을 수집하십시오: RTP, HF, (q _ {FS}), 임계 값 확률, 보너스 용량, 결점 Q90.
3. 정지 손실의 단점 Q90> (P (\ge1\\tex {FS per} N)) 이 너무 작은 슬롯을 제거했습니다.
4. 나머지 중 다음을 선택하십시오
"활기" -중간 단점에서 최대 HF 및 (q _ {FS});
허용 가능한 드로우 다운 Q90을 사용하여 "드리프트" -최대 (q _ {\ge\times 50/100}).
5. 속도와 일시 정지 규칙을 수정하고 길을 따라 변경하지 마십시오. 세션 후 데이터를 기록하십시오.
11) 템플릿 "비교 카드" (기사/테이블에 삽입)
12) 플레이어 유형별 최종 벤치 마크
초보자/짧은 세션: HF TP, (q _ {FS}) TP, 중간 간격
"drifts" 팬: (q _ {\ge\times50/100}) TP, FS 250-400 + 및 Q90 DD 300-500 + 간격의 중간 값에 대한 준비 상태.
갈기 모드: HF TP, (q _ {FS}) JP는 극단적 인 꼬리가없는 보너스입니다. 캐쉬백을위한 높은 백 볼륨.
결론: 확률 이론은 승리의 순간을 "추측" 하지 않습니다. 목표, 수평선 및 자금 조달을위한 슬롯을 선택할 수있는 언어와 도구를 제공합니다. RTP뿐만 아니라 HF (q _ {FS}) 의 여권, 임계 값 확률, 간격 및 양을 참조하십시오. 그런 다음 선택은 의식이됩니다. 사건을 기다리는 시간, 어떤 결점이 있을지, 이 특정 슬롯이 지금 당신에게 적합한 이유를 알고 있습니다.