Bahis sistemlerini test etmek için simülasyonlar nasıl kullanılır

Simülasyon, analitik bir formül karmaşık veya mevcut olmadığında bir fikri test etmenin en iyi yoludur. Oyunda (RNG) olduğu gibi aynı rastgeleliği simüle edersiniz, bahis sisteminizle binlerce'sanal "oturum gerçekleştirirsiniz ve sonuçların dağılımını görürsünüz: ortalama (EV), nicelikler," artı "sonuçların sıklığı, derinlik ve düşüş süresi. Aşağıda pratik bir teknik bulunmaktadır.

1) Tam olarak ne modelliyoruz

1. Oyun: Bir adımın sonuçlarının dağılımı (geri/bahis) - bahis için çarpan (X) (0; 0. 2; 1; 5;...) veya etkinlik modeli (hit/miss, bonuslar).

2. Strateji: bahis büyüklüğü ve çıkış/duraklama kuralı (düz, ilerlemeler, kar/stop kaybını kırma, "L-çizgisinden sonra kırılma").

3. Oturum: adımların uzunluğu (N) veya durdurma koşulları (banka ≤ stop kaybı; Bir break-kar elde etti; zaman sınırı).

Ana şey: strateji sonuçların olasılığını değiştirmez, oturum sonucunun dağılımını değiştirir (risk profili).

2) Temel simülasyon çerçevesi (algoritma)

1. Bir adım için bir "dağıtım pasaportu" tanımlayın: değerler (x_j) ve bunların olasılıkları (p_j) (toplam (p_j=1)).

2. Bankayı (B_0), oran büyüklüğü (b_1) ve sayaçları başlatın.

3. Adım için (t = 1... N):

Sonucu (X_t) rastgele seçin (p_j).
Kazançları hesaplayın (W_t=b_t\cdot X_t), net (R_t=W_t-b_t).
Bankanızı güncelleyin (B_t=B_{t-1}+R_t).
Stratejinin kurallarına göre, bir sonraki (b_{t+1}) hesaplayın ve durdurma koşullarını kontrol edin (zararı durdurun/tik kar/mola).
4. Oturum metriklerini kaydedin: toplam (B_T-B_0), maksimum düşüş (maksimum düşüş), oturum uzunluğu, bonus sayısı/önemli isabetler.
5. M zamanlarını tekrarlayın (örneğin, 100.000 seans). Sonuçların dağılımını belirleyin.

3) Toplamaya değer temel metrikler

EV oturumu: oranlar veya bankanın %'si cinsinden ortalama toplam.

Sonuç nicelleri: (Q_{50}), (Q_{75}), (Q_{90}), (Q_{95}).

Hedef şans: (\mathbb {P} (\text {total }\ge %0)), (\mathbb {P} (\ge + %20)).

Yıkım riski: (\mathbb {P} (B_t\le 0\\text {veya }\\le\text {stop loss})).

Maksimum düşüş: Derinliğin medyan ve yüzde 90'ı ve düşüş süresi.

Eşik bekleme aralıkları (≥×10; Bonus): ortanca ve yüzde 75.

Duyarlılık: Metriklerin oran/oturum uzunluğu değişimi ile nasıl değiştiği.

4) Kaç koşuya ihtiyacınız var

"Bedensel" resim için: M = 10.000 seans, N = 1.000 adım.

Ağır kuyruklar için (nadir büyük kazançlar): M'yi 100.000 +'ya yükseltin veya tabakalaşma/ek nokta senaryoları kullanın (koşullu simülasyonlar "≥×200 olduysa").

Kural: tahminlerin kararlılığına bakın - EV/kuantiller M'yi ikiye katlarken belirgin şekilde değişirse, M'yi artırın.

5) Stratejileri doğru bir şekilde karşılaştırmak

Ortak rastgele sayılar (CRN'ler): Aynı rastgele sonuç dizisi üzerinde stratejiler çalıştırın. Böylece yayılmayı azaltır ve "gürültünün şansını'değil, bahislerin mantığını tam olarak karşılaştırırsınız.

Permütasyon testi: A/B stratejileri arasındaki ortalama toplamlardaki (\Delta) fark - A/B etiketlerini karıştırın ve ne sıklıkta olduğunu görün (\Delta ^	\ ge	\ Delta). Bu normalliği varsaymadan bir (p) değeri verir.
(\Delta) için önyükleme aralığı: "Toplam A, toplam B" çiftlerini oturumlar boyunca birçok kez yeniden örnekleyin ve 2'yi alın. 5–97. Yüzde 5.

Önemli: Oyunun beklentisi negatifse (RTP <%100),'en iyi "strateji, bir beklenti işareti değil, risk ve dağıtım şekli ile ayırt edilir.

6) Hızlandırıcılar ve modelleme teknikleri

Ortak sayıların değişimi (CRN) - karşılaştırmalar için olması gerekir.

Antitetik örnekler: Tahminlerin varyansını azaltmak için çiftler (U) ve (1-U) kullanın.

Kümülatif önbellekleme: Hızlı eşleme için CumP ve ikili arama/" ≤" depolayın (U\to X).

Sepetlerle toplama: Doğru (x_j) yerine, ödemeleri 4-6 aralıklarla birleştirin - neredeyse değişmemiş bir risk tablosu ile hızda keskin bir artış.

Markov, yapışkan mekanik ve bonus merdivenler için şunları belirtir: durumu, geçişleri, anında ödülleri koruyun.

7) Stratejinin "başarısı'olarak kabul edilen şey

Kriteri önceden belirleyin: örneğin,

"Medyan düşüş ≤ 150 bahis've" 1.000 dönüşte % ≥0 ≥ %40 bitirme şansı "veya" düşüşün yüzde 90'ı ≤ EV'de bankanın − %5'inden daha kötü olmayan 300 bahis ".

Bir kriter olmadan, herhangi bir strateji "güzel bir pencere" bulacaktır.

8) Tip deneyleri

Düz vs ilerleme (martingale, d'Alembert, vurduktan sonra birikme): EV'yi karşılaştırın, (Q_{90}), harabe riski, "çöllerin" uzunluğu.

Kar/zarar durdurma: "Erken çıkış" sıklığını ve kaçırılan kuyrukların fiyatını tahmin edin.

Oturum uzunluğu: Şansın 200'den 2.000 dönüşe nasıl % ≥0 değiştiği.

Bonus satın alma: (EV_{\text{net}}=\mathbb{E}[X]-C) dağılım ve yıkım riskinin nasıl büyüdüğü.

Büyüklüğü bankanın payı olarak değerlendirin: Düşüşün yüzde 95'ini sınırlamak için (f)'yi seçin.

9) Tipik hatalar ve bunlardan nasıl kaçınılacağı

Gerçeğin ardından uyum: simülasyonun "seyrinde" değişim stratejisi. Kuralları önceden belirleyin.

Aynı modelde farklı RTP sürümlerini/yuvalarını karıştırın.

Ağır kuyrukları olan küçük M - "sürüklenen strateji" yanılsaması.

Farklı "sesler" üzerinde karşılaştırma (CRN olmadan) - fark genellikle fantomdur.

"Şansla" durdurma -'ilk artı "testi dağılımı bozar.

Zaman/duraklamaları yoksayma - gerçekçi pozlama sınırları yok.

10) Mini pseudocode (dil olmadan anlaşılabilir)


giriş: dağıtım {x_j, p_j}, banka B0, oran b0, N, strateji kuralları S
M kez:
B: = B0; b: = b0; zirve: = B; maxDD: = 0 için t = 1.. N:
x: = {x_j, p_j} durumu
kazanmak: = b x
B: = B + (kazan - b)
tepe: = max (tepe, B); maxDD: = max (maxDD, tepe noktası - B)
Eğer S koşulları duraklatma/durdurma gerektiriyorsa - çıkış b: = next _ bet _ rule (B, history, S)
b = 0 ise - çıkın (oturum durduruldu)
Toplam tasarruf (B-B0), maxDD, uzunluk, diğer metrikler dağılımları toplar, EV, nicelikler, stratejileri karşılaştırırken risk - aynı x (CRN) kullanın

11) Sonuçlar nasıl belgelenir (rapor şablonu)

Oyun/RTP Sürüm/Adım Dağıtımı - Kısa Açıklama veya Sepet Tablosu

Stratejiler: A (düz), B (ilerleme k =...), çıkış kuralları
Simülasyon parametreleri: N =..., M =..., CRN = evet, antitetik = evet/hayır
EV (oturuma göre medyan): A... % (IQR... -...%); B... % (IQR... -... %)

Bitiş şansı ≥0 %/ ≥+20 %: A .../...; B .../...

Maksimum düşüş (medyan/yüzde 90): A .../... oranları; B .../... oranları

Çöl uzunluğu ≥×10 (medyan/75th persentil): A .../... Döner; B .../...

A − B farkı: (\Delta) EV... pp; Bootstrap %95 CI [...;...]; Permütasyon (p =)...

Sonuç: Hangi strateji hedefleriniz için kabul edilebilir bir risk profili verir; sınırlamalar ve öneriler.

12) Önemli hatırlatıcılar

Simülasyonlar olumsuz beklentiyi olumlu yapmaz; Riskin maliyetini ve kuralların sürdürülebilirliğini gösterirler.

Niceliklere ve düşüşlere bakın, sadece ortalamaya değil: oyuncu medyanda ve "kötü günlerde" yaşıyor, beklemiyor.

Deneyin dürüstlüğü sonuçtan daha önemlidir: kriterleri önceden düzeltin, CRN kullanın ve belirsizlik aralıklarını gösterin.

Alt satır: Düzgün bir şekilde pozlanmış bir Monte Carlo simülasyonu, "stratejiye olan inancı" doğrulanabilir sayılara dönüştürür: EV, gol şansı, düşüşler ve yıkım riski. Bu, bahis sistemlerini sonuçların dağılımının kalitesine göre karşılaştırmanıza ve gerçek parayı riske atmadan önce rasyonel kararlar vermenize olanak tanır.