베팅 시스템을 테스트하기 위해 시뮬레이션을 사용하

시뮬레이션은 분석 공식이 복잡하거나 사용할 수없는 경우 아이디어를 테스트하는 가장 좋은 방법입니다. 게임 (RNG) 에서와 동일한 임의성을 시뮬레이션하고 베팅 시스템으로 수천 개의 "가상" 세션을 실행하며 평균 (EV), 양자, "플러스" 결과의 빈도, 깊이 및 지속 시간의 결과 분포를 확인하십시오. 아래는 실용적인 기술입니다.

1) 정확히 우리가 모델링 한 것

1. 게임: 한 단계 (뒤/내기) - 승수 (X) 의 결과 분포 (0; 0. 2; 1; 5;...) 또는 이벤트 모델 (적중/미스, 보너스).

2. 전략: 베팅 크기 및 종료/일시 정지 규칙 (평면, 진행, 손익/중지 손실, "L- 행진 후 중단").

3. 세션: 단계 또는 정지 조건의 길이 (N) (뱅크 브레이크 이익을 달성했습니다. 시간 제한).

주요 사항: 전략은 결과 확률을 변경하지 않으며 세션 결과의 분포 (위험 프로파일) 를 변경합니다.

2) 기본 시뮬레이션 프레임 워크 (알고리

1. 값 (x _ j) 과 확률 (p _ j) (sum (p _ j = 1)) 의 한 단계에 대해 "분배 여권" 을 정의하십시오.

2. 은행 (B _ 0), 요금 크기 (b _ 1) 및 카운터를 초기화하십시오.

3. 단계의 경우 (t = 1... N):

(p _ j) 로 결과 (X _ t) 를 임의로 선택합니다.
상금을 계산하십시오 (W _ t = b _ t\cdot X _ t), net (R _ t = W _ t-b _ t).
은행 업데이트 (B _ t = B _ {t-1} + R _ t).
전략의 규칙에 따라 다음 (b _ {t + 1}) 을 계산하고 정지 조건을 확인하십시오 (손실/이익/중지 중지).
4. 세션 메트릭 저장: 총 (B _ T-B _ 0), 최대 드로우 다운 (최대 드로우 다운), 세션 길이, 보너스 수/유의 히트.
5. M 번 반복 (예: 100,000 세션). 결과 분포를 플롯하십시오.

3) 수집 할 가치가있는 주요 지표

EV 세션: 평균 금리 또는 은행의%.

결과 양자: (Q _ {50}), (Q _ {75}), (Q _ {90}), (Q _ {95}).

목표 확률: (\matbb {P} (\텍스트 {total }\ge 0%)), (\matbb {P} (\ge + 20%)).

파멸의 위험: (\matbb {P} (B _ t\le 0\\tex {또는 }\le\tex {stop loss})).

최대 단점: 깊이 및 단점 지속 시간의 중간 및 90 번째 백분위 수.

임계 값 대기 간격 (보통 × 10; 보너스): 중간 및 75 백분위 수.

감도: 속도/세션 길이 변화에 따라 메트릭이 어떻게 변하는 지.

4) 얼마나 많은 달리기가 필요합니까?

"신체적" 그림: N = 1,000 단계로 M = 10,000 세션.

무거운 꼬리 (희귀 한 큰 승리) 의 경우: M을 100,000 + 로 늘리거나 계층화/추가 포인트 시나리오 (조건부 시뮬레이션 "

규칙: 추정치의 안정성 참조-M을 두 배로 늘릴 때 EV/양이 눈에 띄게 변하면 M.

5) 전략을 올바르게 비교하는 방법

공통 난수 (CRN): 동일한 랜덤 결과 시퀀스에서 전략을 실행하십시오. 따라서 스프레드를 줄이고 "소음의 행운" 이 아니라 베팅의 논리를 정확하게 비교합니다.

순열 테스트: A/B 전략 간의 평균 총계 (\델타) 의 차이-A/B 레이블을 섞고 얼마나 자주 확인하십시오 (\델타 ²	\ ge	\ 델타). 이것은 정상을 가정하지 않고 (p) -값을 제공합니다.
(\델타) 에 대한 부트 스트랩 간격: 세션에 걸쳐 "총 A, 총 B" 쌍을 재구성하고 2를 취합니다. 5–97. 다섯 번째 백분위 수.

중요: 게임에 대한 기대가 부정적 (RTP <100%) 인 경우 "최상의" 전략은 기대의 표시가 아니라 위험과 분포 형태로 구별됩니다.

6) 가속기 및 모델링 기술

공통 숫자 (CRN) 의 변형-비교해야합니다.

해독 샘플: 추정치 차이를 줄이기 위해 쌍 (U) 및 (1-U) 를 사용하십시오.

누적 캐싱: 빠른 매핑을위한 스토어 CumP 및 바이너리 검색/" 지정 "(U\to X).

바스켓 별 집계: 정확한 (x _ j) 대신 결제를 4-6 간격으로 결합하십시오. 거의 변하지 않은 위험 그림으로 속도가 급격히 증가합니다.

Markov는 끈적 끈적한 역학 및 보너스 계단에 대해 설명합니다. 상태 유지, 전환, 즉각적인 보상.

7) 전략의 "성공" 으로 간주되는 것

미리 기준을 수정하십시오. 예를 들어

"중간 드로우 다운 10150 베팅" 및 "1,000 스핀 당 0% 이상 40% 이상 마무리 할 확률" 또는 "은행의 -5% 보다 나쁘지 않은 EV에서 90% 의 드로우 다운 300 베팅 백분위 수".

기준이 없으면 모든 전략은 "아름다운 창" 을 찾을 것입니다.

8) 유형 실험

플랫 대 진행 (martingale, d'Alembert, 적중 후 축적): EV, (Q _ {90}), 폐허의 위험, "사막" 의 길이 비교.

손익/손실 중단: "조기 종료" 의 빈도와 누락 된 꼬리의 가격을 추정하십시오.

세션 길이: 확률이 200에서 2,000으로 0% 이상 변경되는 방법.

보너스 구매: (EV _ {\텍스트 {net}} =\matbb {E} [X] -C) 분산 및 파멸의 위험이 증가하고 있습니다.

은행의 주식으로 요율 크기: 95 번째 백분위 수를 제한하기 위해 (f) 를 선택하십시오.

9) 전형적인 실수와이를 피하는 방법

사후 적합: 시뮬레이션의 "과정에서" 전략을 변경하십시오. 미리 규칙을 수정하십시오.

동일한 모델에서 다른 RTP 버전/슬롯을 혼합하십시오.

꼬리가 무거운 작은 M → "전략 끌기" 의 환상.

다른 "소음" (CRN 제외) 에 대한 비교-차이점은 종종 팬텀입니다.

"행운으로" 중지 - "첫 번째 플러스" 에 대한 테스트는 분포를 왜곡합니다.

시간/일시 정지 무시-현실적인 노출 제한이 없습니다.

10) 미니 의사 코드 (언어없이 이해할 수 있음)


입력: 배포 {x _ j, p _ j}, 은행 B0, 요율 b0, N, 전략 S 규칙
M 번:
B: = B0; b: = b0; 피크: = B; maxDD: t = 1의 경우 = 0.. N:
x: = {x _ j, p _ j} 의 경우
승리: = b x
B: = B + (승리 - b)
피크: = max (피크, B); maxDD: = max (maxDD, 피크-B)
조건 S에 일시 정지/정지 → 종료 b: = 다음 _ bet _ rule (B, 히스토리, S) 이 필요한 경우
b = 0 → 종료 (세션 중지)
전략을 비교할 때 총 (B-B0), maxDD, 길이, 기타 메트릭이 분포, EV, 양자, 위험을 수집합니다. 동일한 x (CRN) 를 사용하십시오

11) 결과를 문서화하는 방법 (템플릿보고)

게임/RTP 버전/단계 배포-짧은 설명 또는 바구니 표

전략: A (평면), B (진행 k =...), 종료 규칙
시뮬레이션 매개 변수: N =..., M =..., CRN = yes, antithetic = yes/no
EV (세션 별 중앙값): A...% (IQR... -...%); B...% (IQR... -...%)

마무리 확률이 0% 이상입니다: A .../...; B .../...

최대 드로우 다운 (중간/90 번째 백분위 수): A .../... 요율; B .../... 요금

사막 길이 더 큰 × 10 (중간/75 번째 백분위 수): A .../... 스핀; B .../...

A-B 차이: (\델타) EV... pp; 부트 스트랩 95% CI [...;...]; 순열 (p =)...

결론: 어떤 전략이 목표에 수용 가능한 위험 프로파일을 제공합니까? 제한 및 권장 사항.

12) 중요한 알림

시뮬레이션은 부정적인 기대를 긍정적으로 만들지 않 그들은 위험 비용과 규칙의 지속 가능성을 보여줍니다.

평균뿐만 아니라 정량과 결점을 참조하십시오. 플레이어는 기다리지 않고 중앙과 "나쁜 날" 에 산다.

실험의 정직성은 결과보다 중요합니다. 미리 기준을 수정하고 CRN을 사용하고 불확실성의 간격을 보여주십시오.

결론: 적절하게 제기 된 Monte Carlo 시뮬레이션은 "전략에 대한 믿음" 을 검증 가능한 숫자 (EV, 목표 기회, 결점 및 파멸 위험) 로 바꿉니다. 이를 통해 실제 돈을 벌기 전에 결과 분배 품질에 대한 베팅 시스템을 비교하고 합리적으로 결정을 내릴 수 있습니다.