數學模擬如何在iGaming中工作

iGaming中的數學模擬與實際遊戲中的規則相同，是「虛擬自旋/下註」。您指定結果的分配，描述獎金的機制和玩家的策略，然後成千上萬的運行顯示會話結果是如何分配的：平均（EV），分量，「優點」頻率，深度和下降時間。模擬無法預測下一個旋轉-它測量距離上可能發生的事情的分布。

1）模擬包括什麼

1.步進遊戲模型。隨機變量（X）是比率的乘數：0；0.2;1;5;10; …和概率（p_j）（總和=1）。

2.獎金機制。Frispins，sticky-vilds，hold＆spin，車輪/步道-通常需要狀態和過渡。

3.玩家策略。投註和停止大小規則：平移，進展，鏟球/停止麋鹿，L系列後暫停。

4.會議。固定的（N）自旋或退出條件（銀行≤停止麋鹿；達到Take profit；時間限制）。

最重要的是：該策略改變了結果分配的形式，但不改變公平競爭結果的可能性。

2）分布的兩個級別： 「步驟」和「會議」

步驟（自旋/投註）。給出一個EV （\mu =\mathbb {E} ［X］）及其方差（\sigma^2）。

會議。由投註/退出規則修改的獨立步驟（或幾乎獨立步驟）的總和。這裏感興趣的是：

EV會議；
結果分量（Q 50、Q75、Q90、Q 95）；
目標機會（例如≥0%或≥+20%）；
max drawdown及其持續時間；
「有意義」事件的等待間隔（≥×10，獎金）。

3）如何模擬： 從簡單到復雜

A）蒙特卡洛（Monte Carlo）的「分配護照」

設置付款籃子（≤×1, × 1-× 5, × 5-× 20, ≥×20）及其概率。

生成隨機的（U\sim ［0.1］）和通過累積在（X）上繪制。

應用策略：更新銀行,讀取指標。

B）馬爾可夫過程

粘性力學和乘數升級使當前自旋的結果取決於狀態。

狀態：（剩下的病毒/乘數/自旋配置）。

過渡：進入下一個狀態的概率。

獎勵：步伐中的預期收益。

將閾值的期望值和概率視為狀態上的「自下而上」叠代。

C）雜種

回合的一部分（獎金）建模為馬爾可夫塊，基本遊戲建模為獨立步驟。合並。

4）為什麼「很多奔跑」很重要

插槽有「沈重的尾巴」：罕見的非常大的付款產生了相當一部分電動汽車。在小樣本中，它們根本不見面，分數發生變化。

對於身體圖片：1萬至5萬個環節，1000個旋轉。

對於尾巴穩定性：100 k+和/或分層（單獨的「如果發生≥×200」情景）。

查看穩定性：計算運行次數-度量必須幾乎保持不變。

5）究竟要測量什麼

EV會議和中位數結果（玩家通過中位數而不是等待「生活」）。

結果和縮寫的分量（Q 50/Q 90）。

目標機會（≥0%、≥+20%）。

破壞風險（計劃完成前為「零「/停止駝鹿的概率）。

等待到≥×10和獎金的間隔（中位數，第75 percentil）。

對會話長度和速度的敏感性（熱卡）。

6）策略的正確比較

常見隨機數（CRN）。在同一組隨機結果上運行策略。所以你比較的是賭註的邏輯，而不是「運氣」。

會話對的排列測試和bootstrap給出了差值間隔和（p）值而沒有正常性的假設。

預先獲得成功的統一標準： 例如，「第90次降息≤ 300個利率，機會為≥0％不低於40％。」

7）減少估計方差（變量減少）

CRN是必備的基礎。

對位樣本：對（U）和（1-U）降低噪聲。

分層：分別模擬罕見的大事件和權衡。

籃子匯總：而不是詳細的支付表-4-6間隔，幾乎相同的風險圖片，但速度更快。

8）實驗的可重復性和誠實

捕獲「種子」RNG並保存模型版本。

不要在移動過程中更改規則。任何「在看到數據後」的改編都使結果無法驗證。

A/B的相同噪音。否則，差異通常是幻影。

按間隔報告。沒有信任條的平均值是自欺欺人的邀請。

9）模擬特別有用的地方

復雜的獎金：梯子，乘數進步，粘性力學。

購買獎金：（EV_{\text{net}}=\mathbb{E}[X]-C）和比較「買入」vs「自然輸入」風險簡介。

利率管理：Q90下降和≥0％的機會方面，進展是多少「成本」。

會議計劃：目標機會如何隨著旋轉的200/500/1000而變化。

10）典型錯誤

小體積的尾巴沈重→「策略拖累」是偶然的。

在一個實驗中混合不同的RTP版本/插槽。

「到第一個加號」測試是一個強烈的偏差。

缺少CRN-在不同的「噪聲」上進行比較。

沒有分量/衰減的平均值推斷忽略了實際風險。

11）迷你偽代碼模擬


輸入：{x_j、p_j}-步驟分布；B0是起始銀行；N-自旋計劃；S-策略重復一次M：
B:= B0;peak:= B;maxDD：=0 for t=1.. N：
x：=來自{x_j, p_j}的案例}
bet：=規則_投註（B, t, history, S）
win:= bet x
B:= B + (win - bet)
peak:= max(peak, B);maxDD:= max(maxDD, peak - B)
如果S條件需要腳/暫停→退出循環以保留總數（B-B0），maxDD，持續時間，M運行後的事件計數器：計數電動汽車，分量，風險，策略比較的等待間隔-相同的x（CRN），差分的bootstrap/排列

12）限制和倫理

模擬不會將負期望轉化為正期望。它們顯示了波動性的價格。

真實股票/現金返還/錦標賽正在改變最終經濟--分別考慮它們。

真實金錢的心理學不同於演示：將極限規則和停頓帶入戰鬥遊戲。

公布結果，展示技術，RNG種子和體積是防止櫻桃采摘的保護。

底線：模擬是iGaming實驗室：您正式化機制，誠實「旋轉」虛擬會議，並且不會收到有關「計時」的神話，而是可驗證的數字-電動汽車，量化，縮減和破壞風險。如果設置正確（CRN，大量，不確定性間隔），則模擬為有關利率，限制，會話持續時間和波動性選擇的決策提供了可靠的基礎。