Como usar simulações para verificar sistemas de apostas

A simulação é a melhor maneira de testar uma ideia quando a fórmula analítica é complexa ou inacessível. Você modela a mesma aleatoriedade do jogo (RNG), executa milhares de sessões «virtuais» com o seu sistema de apostas e vê a distribuição dos resultados: média (EV), quantili, frequência dos resultados «a mais», profundidade e duração dos erros. Abaixo, uma técnica prática.

1) Exatamente o que estamos modelando

1. Jogo: distribuição do resultado de um passo (costas/apostas) - multiplicador (X) para a taxa (0; 0. 2; 1; 5;...) ou modelo de evento (acertado/falhado, bónus).

2. Estratégia: regra de tamanho de aposta e saída/pausa (flat, progressão, take-profit/stop-loss, «intervalo pós-L-streak»).

3. Sessão: comprimento (N) dos passos ou condições de parar (banco ≤ stop-loss; alcançado pelo take-profit; limite de tempo).

Principal: A estratégia não altera a probabilidade de resultado, mas altera a distribuição do resultado da sessão (perfil de risco).

2) Esqueleto básico de simulação (algoritmo)

1. Defina «passaporte de distribuição» para um passo: valores (x _ j) e sua probabilidade (p _ j) (soma (p _ j = 1).

2. Inicialize o banco (B _ 0), a taxa (b _ 1) e os contadores.

3. Para o passo (t = 1... N):

Por acaso, selecione o resultado (X _ t) por (p _ j).
Calcule os ganhos (W _ t = b _ t\cdot X _ t), neto (R _ t = W _ t-b _ t).
Atualize o banco (B _ t = B _\t-1 f. + R _ t).
Pelas regras da estratégia, calcule o seguinte (b _\t + 1) e verifique as condições de stop (stop-loss/teke-profit/intervalo).
4. Salve as métricas da sessão: resultado (B _ T-B _ 0), máxima (max drawdown), comprimento da sessão, número de bónus/hits significativos.
5. Repita M vezes (por exemplo, 100 000 sessões). Construa a distribuição de resultados.

3) Métricas-chave que vale a pena recolher

EV sessão: média das taxas ou% do banco.

O Qntli resultou em (Q _\50), (Q _\75), (Q _\90), (Q _\95).

Chance de alvos: (\mathbb Se\P) (\text\total de 03\ge 0%), (\mathbb\P) (\ge + 20%).

Risco de ruína: (\mathbb\P f. (B _ t\le 0\\text\ou <\le\text\stop-loss)).

Max drawdown: Mediana e 90 percenteis de profundidade e duração.

Intervalos de espera até o limite (≥×10; bónus) mediana e 75 percenteis.

Sensibilidade: como as métricas mudam quando as taxas/comprimentos variam.

4) Quantos testes são necessários

Para imagens «corporais»: M = 10 000 sessões por N = 1 000 passos.

Para as caudas pesadas (grandes ganhos raros): aumente M para 100 000 + ou use a stratação/cenários de ponto adicionais (simulações condicionais «se houver ≥×200»).

Regra: veja a estabilidade das avaliações - se o EV/quantli mudar visivelmente ao dobrar o M, aumente o M.

5) Como comparar as estratégias corretamente

Números aleatórios gerais (CRN): execute estratégias na mesma sequência de resultados aleatórios. Assim você vai reduzir a dispersão e comparar exatamente a lógica das apostas, e não a «sorte do ruído».

Teste de reposição: diferença de média (\Delta) entre as estratégias A/B - arraste os rótulos A/B e veja com que frequência (\Delta ^	\ge	\Delta). Isso dá um valor (p) sem suposições de normalidade.
Espaçamento de botstrap para (\Delta): Repita repetidamente os pares «final A, resultado B» por sessão e pegue 2. 5–97. 5%.

Importante: se a expectativa do jogo é negativa (RTP <100%), a estratégia «melhor» é o risco e a forma de distribuição, em vez de um sinal de espera.

6) Aceleradores e técnicas de simulação

Variação de números gerais (CRN) - must-have para comparações.

Amostras antitéticas: use pares (U) e (1-U) para reduzir a dispersão de notas.

Armazenamento de cúmplices: guarde CumP e busca binário/ ≤ para mapping rápido (U\to X).

Agregação de cestas: em vez de exatos (x _ j), junte os pagamentos em intervalos de 4 a 6 intervalos - aumento acentuado da velocidade em um quadro de risco quase inalterado.

Estados de Marcova para sticky-mecânico e escadas bónus: guarde fortunas, transições, recompensas instantâneas.

7) O que considerar o «sucesso» da estratégia

Defina o critério, por exemplo,

«uma margem mediana de 150 apostas» e «uma chance de % 40% por mil spins», ou «uma percentela de 90% 300 apostas para um EV igual a 5% do banco».

Sem critério, qualquer estratégia encontrará uma janela bonita.

8) Experiências típicas

Flat vs progressão (martingale, d' Alambert, ampliação pós-êxito): compara EV, (Q _\90), risco de ruína, comprimento de «deserto».

Take-profit/stop-loss, para estimar a frequência da «saída precoce» e o preço das caudas perdidas.

Comprimento da sessão: como a chance de ≥0% de 200 para 2 000 spins muda.

Compra de um bónus: (EV _\\text\net 03 =\mathbb\E f. [X] -C), como aumenta a dispersão e o risco de ruína.

A taxa como parte de um banco: selecionar (f) para limitar o percurso 95.

9) Erros típicos e como evitá-los

Ajustamento pós-forno: Altere a estratégia da simulação. Fixe as regras com antecedência.

Mistura versões RTP/slots diferentes em um modelo.

Pequeno M, com as caudas pesadas → a ilusão «estratégia arrastou».

Comparação em «ruídos» diferentes (sem CRN) - a diferença é muitas vezes fantasma.

Parar «por sorte» - o teste «a mais» distorce a distribuição.

Ignorar tempo/pausas - não há limites realistas de exposição.

10) Pseudocode mini (compreensível sem língua)


entrada: Distribuição de <x _ j, p _ j f., banco B0, taxa b0, N, regras de estratégia S
M vezes:
B:= B0; b:= b0; peak:= B; maxDD:= 0 para t = 1.. N:
x: = Caso de <x _ j, p _ j 03
win:= b x
B:= B + (win - b)
peak:= max(peak, B); maxDD:= max(maxDD, peak - B)
se os termos S exigirem pausa/pé → sair b: = regra _ seguinte _ aposta (B, histórico, S)
se b = 0 → sair (sessão parada)
salvar o resultado (B-B0), maxDD, comprimento, etc métricas de recolher distribuição, EV, quantli, risco na comparação de estratégias - usar os mesmos x (CRN)

11) Como fazer os resultados (modelo de relatório)

Jogo/versão RTP/distribuição de passo: breve descrição ou tabela de cestas

Estratégias: A (flash), B (progressão k =...), regras de saída

Parâmetros de simulação: N =..., M =..., CRN = sim, antitéticos = sim/não

EV (mediana por sessão): A...% (IQR... -...%); B …% (IQR …–…%)

Chance de meta de ≥0 %/ ≥+20%: A .../...; B …/…

Max drawdown (mediana/90): A .../... apostas; B …/… apostas

Comprimento de «deserto» ≥×10 (mediana/75º percentel): A .../... spin; B …/…

Diferença A - B: (\Delta) EV... p.p.; butstrap 95% DI [...;...]; remanejamento (p =)...

Conclusão: Que estratégia fornece um perfil de risco aceitável para os seus objetivos; restrições e recomendações.

12) Lembretes importantes

As simulações não tornam a expectativa negativa positiva; eles mostram o preço do risco e a sustentabilidade das regras.

Veja o quântili e os furos, não apenas o médio: o jogador vive na mediana e nos «dias ruins», em vez de esperar.

A honestidade do experimento é mais importante do que o resultado: fixe os critérios com antecedência, use o CRN e exibe intervalos de incerteza.

Resultado: a simulação dada por Monte Carlo transforma «fé em estratégia» em números verificáveis: EV, probabilidade de alvos, perfuração e risco de ruína. Isso permite comparar as taxas de qualidade de distribuição de resultados e tomar decisões de forma racional antes de arriscar o dinheiro real.