Cum se utilizează simulările pentru a testa sistemele de pariuri

Simularea este cel mai bun mod de a testa o idee atunci când o formulă analitică este complexă sau indisponibilă. Simulați aceeași aleatorie ca în joc (RNG), executați mii de sesiuni „virtuale” cu sistemul dvs. de pariuri și vedeți distribuția rezultatelor: medie (EV), cantități, frecvența rezultatelor „plus”, adâncimea și durata desenelor. Mai jos este o tehnică practică.

1) Ce anume modelăm

1. Joc: distribuirea rezultatelor de un pas (back/bet) - multiplicator (X) pentru a paria (0; 0. 2; 1; 5;...) sau modelul evenimentului (hit/miss, bonusuri).

2. Strategie: mărimea pariului și regula de ieșire/pauză (plat, progresii, pauză profit/stop loss, „pauză după L-streak”).

3. Sesiune: lungimea (N) pașilor sau condițiile de oprire (banca ≤ stop loss; a realizat un break-profit; limita de timp).

Principalul lucru: strategia nu schimbă probabilitatea rezultatelor, schimbă distribuția rezultatului sesiunii (profilul de risc).

2) Cadru de simulare de bază (algoritm)

1. Definiți un „pașaport de distribuție” pentru un singur pas: valori (x_j) și probabilitățile acestora (p_j) (sumă (p_j=1)).

2. Inițializați banca (B_0), dimensiunea ratei (b_1) și contoare.

3. Pentru pasul (t = 1... N):

Selectați aleatoriu rezultatul (X_t) prin (p_j).
Calculați câștigurile (W_t=b_t\cdot X_t), net (R_t=W_t-b_t).
Actualizați banca (B_t=B_{t-1}+R_t).
Conform regulilor strategiei, calculați următoarea (b_{t+1}) și verificați condițiile de oprire (stop loss/teak profit/break).
4. Salvați măsurătorile de sesiune: total (B_T-B_0), max drawdown (max drawdown), lungimea sesiunii, numărul de bonusuri/lovituri semnificative.
5. Repetați M ori (de exemplu, 100.000 de sesiuni). Complot distribuirea rezultatelor.

3) Valorile cheie care merită colectate

Sesiune EV: total mediu în rate sau% din bancă.

Cantități rezultate: ( , ( , ( , (.

Șansa de gol: (\mathbb {P} (\text {total }\ge 0%)), (\mathbb {P} (\ge + 20%)).

Riscul de ruină: (\mathbb {P} (B_t\le 0\\text {sau }\\le\text {stop loss})).

Max drawdown: percentila mediană și 90 a adâncimii și duratei desenelor.

Prag intervale de așteptare (≥×10; bonus): percentila mediană şi a 75-a.

Sensibilitate: Cum se schimbă valorile cu variația rată/lungime sesiune.

4) De câte curse aveți nevoie

Pentru imaginea „corporală”: M = 10.000 de sesiuni de N = 1.000 de pași.

Pentru cozi grele (câștiguri mari rare): creșteți M la 100.000 + sau utilizați scenarii de stratificare/puncte suplimentare (simulări condiționate „dacă ≥×200-a întâmplat”).

Regula: a se vedea stabilitatea estimărilor - dacă EV/cantități se schimbă vizibil atunci când se dublează M, crește M.

5) Cum să comparați corect strategiile

Numere aleatorii comune (CRN): Rulați strategii pe aceeași secvență de rezultate aleatorii. Deci reduci răspândirea și compari exact logica pariurilor, și nu „norocul zgomotului”.

Testul de permutare: diferența între totalurile medii (\Delta) dintre strategiile A/B - amestecați etichetele A/B și vedeți cât de des (\Delta ^	\ ge	\ Delta). Acest lucru dă o valoare (p) -valoare fără a presupune normalitatea.
Intervalul Bootstrap pentru (\Delta): Resample „total A, total B” perechi peste sesiuni de multe ori și să ia 2. 5–97. A cincea percentilă.

Important: dacă așteptarea jocului este negativă (RTP <100%), strategia „cea mai bună” se distinge prin risc și forma de distribuție, și nu un semn de așteptare.

6) Acceleratoare și tehnici de modelare

Variația numerelor comune (CRN) - trebuie să aibă pentru comparații.

Mostre antitetice: Utilizați perechi (U) și (1-U) pentru a reduce variația estimărilor.

Cumulativ caching: Stocați CumP și căutare binară/” ≤„ pentru cartografiere rapidă (U\to X).

Agregarea prin coșuri: în loc de precise (x_j), combinați plățile în 4-6 intervale - o creștere bruscă a vitezei cu o imagine de risc aproape neschimbată.

Markov afirmă pentru mecanica lipicioasă și scările bonus: păstrați statul, tranzițiile, recompensele instantanee.

7) Ceea ce este considerat „succesul” strategiei

Fixați criteriul în avans: de exemplu,

„median drawdown ≤ 150 de pariuri” și „șansa de a termina ≥0% ≥ 40% la 1.000 de rotiri”, sau „90 percentila de drawdown ≤ 300 de pariuri la EV nu mai rău de − 5% din bancă”.

Fără un criteriu, orice strategie va găsi o „fereastră frumoasă”.

8) Experimente de tip

Flat vs progresie (martingale, d'Alembert, build-up după lovit): compara EV, (Q_{90}), riscul de ruină, lungimea de „deserturi”.

Break profit/stop loss: estimați frecvența „ieșirii timpurii” și prețul cozilor ratate.

Lungimea sesiunii: cum se schimbă șansa ≥0% de la 200 la 2.000 de rotiri.

Cumpărarea unui bonus: (EV_{\text{net}}=\mathbb{E}[X]-C) modul în care dispersia și riscul de ruină cresc.

Dimensiunea ratei ca parte a băncii: alegeți (f) pentru a limita percentila 95 a drawdown.

9) Greșeli tipice și cum să le evitați

După-fapt se potrivesc: schimbarea strategiei „în curs” de simulare. Repară regulile în avans.

Se amestecă diferite versiuni RTP/sloturi în același model.

M mic cu cozi grele → iluzia de „strategie târât”.

Comparație pe diferite „zgomote” (fără CRN) - diferența este adesea fantomă.

Oprirea „prin noroc” - testul „la primul plus” distorsionează distribuția.

Ignorarea timpului/pauzelor - fără limite realiste de expunere.

10) Pseudocodul mini (ușor de înțeles fără limbaj)


intrare: distribuție {x_j, p_j}, bank B0, rate b0, N, reguli de strategie S
M ori:
B: = B0; b: = b0; vârf: = B; maxDD: = 0 pentru t = 1.. N:
x: = cazul {x_j, p_j}
câștig: = b x
B: = B + (câștig - b)
vârf: = max (vârf, B); maxDD: = max (maxDD, vârf - B)
dacă condițiile S necesită pauză/oprire → ieșire b: = next _ bet _ rule (B, istoric, S)
dacă b = 0 → renunțați (sesiune oprită)
salvați total (B-B0), maxDD, lungime, alte valori colectează distribuții, EV, cantități, risc la compararea strategiilor - utilizați același x (CRN)

11) Cum se documentează rezultatele (șablon de raport)

Joc/Versiunea RTP/Step Distribution - Scurta Descriere sau Basket Table

Strategii: A (plat), B (progresie k =...), reguli de ieșire
Parametrii de simulare: N =..., M =..., CRN = da, antitetic = da/nu
EV (mediană după sesiune): A...% (IQR... -...%); B...% (IQR... -...%)

Termină șansa ≥0 %/ ≥+20%: A .../...; B .../...

Max drawdown (percentila mediană/90): A .../... tarife; B .../... tarife

Lungimea desertului ≥×10 (percentila mediana/75): A .../... rotiri; B .../...

A − B diferență: (\Delta) EV... pp; bootstrap 95% CI [...;...]; permutare (p =)...

Concluzie: ce strategie oferă un profil de risc acceptabil pentru obiectivele dvs.; limitări și recomandări.

12) Memento-uri importante

Simulările nu fac așteptările negative pozitive; ele arată costul riscului și sustenabilitatea normelor.

A se vedea cantități și drawdowns, nu doar media: jucătorul trăiește în mediană și „zile rele”, nu de așteptare.

Onestitatea experimentului este mai importantă decât rezultatul: fixați criteriile în avans, utilizați CRN și arătați intervalele de incertitudine.

Linia de fund: O simulare Monte Carlo pozat în mod corespunzător transformă „credința în strategie” în numere verificabile: EV, șansa de gol, drawdowns, și riscul de ruină. Acest lucru vă permite să comparați sistemele de pariere cu privire la calitatea distribuției rezultatelor și să luați decizii rațional - înainte de a risca bani reali.