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如何評估ROI戰略的好處
1）什麼是ROI,為什麼需要它
ROI （Return on Investment）是該戰略相對於投資期內的相對收益。
[
\text {ROI} =\frac {\text {Victory} -\text {Stavy} {\text {Stavy} =\frac {\text {Profit}} {\text {Stavy}}
]毛額ROI （Gross）-不包括傭金/獎金。
Pure ROI （Net）-在所有傭金、vager、現金返還、回贈、稅收之後。
每個營業額的ROI代表「每個營業額單位的價值」。方便比較插槽/市場和重新組合。
重要的是：ROI是這段時期的照片。要了解策略是否「可行」，請增加風險和意義。
2）基本計算選項
A.屆會/期間的ROI[
\text {ROI} _\text {period} =\frac {\Pi} {\text {Lobe}} =\frac {\text {Victory} -\text {Stavy} {\text {Stavy}}}
][
\overline{r}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N \frac{x_i-u_i}{u_i}
]其中（u_i）是利率的大小，（x_i）是回報。當費率不同時很方便。
C.有效的促銷ROI
令HE基本域（=1-\text {RTP}（用於插槽）或負EV（用於標記）。
如果現金返還（c）被計入凈虧損，而回購/point （r）被計入營業額，則粗略估計：[
\text{ROI}_\text{eff} \approx -\text{HE}\ +\ (c \cdot \text{loss_rate})\ +\ r
]實際上：計算促銷貢獻占營業額的百分比，並添加到基本的ROI中。
3）示例（逐步）
每周營業額： 10,000 u
底線： − 250 u（損失）
現金返還： →+25 u損失10%
雷克貝克： 0。4%的營業額→+40 u
ROI毛額： （-250/10 000=-2。5%)
促銷貢獻： （25+40）/10,000=+0。65%)
純ROI： （-2。5%+0.65% = -1.85%)
結論：促銷將營業額成本降低了0。第65頁；匹配插槽/市場時,比較純ROI。
4）ROI vs EV： 當ROI「作弊」
在短段上，方差很大：ROI在負電動汽車（反之亦然）中可能強烈為正。
ROI沒有置信區間，沒有考慮到波動性，是未來的弱預測器。
解決方案：添加風險調整指標和重要性檢查。
5）風險調整指標
A. RAROI (Risk-Adjusted ROI)[
\text{RAROI} = \frac{\overline{r}}{\sigma_r}
]其中（\overline {r}是平均利率/自旋收益率,（\sigma_r）是其標準偏差。越高-「每股風險收益」就越穩定。
B.投註的偽夏普[
\text{Sharpe} = \frac{\overline{r} - r_f}{\sigma_r}
]（r_f）（無風險賭註）在賭博環境中≈ 0，因此通常（r_f=0)。
C. CAGR（資本增長率）[
\text{CAGR} \approx \frac{1}{T}\sum_{t=1}^T \ln(1+r_t)
]這反映了穩定的增長極限，而不僅僅是「一次性ROI」。
6）樣本的意義和規模
想了解您的ROI與0是否在統計上有所不同？使用置信區間。
估計收益率差異：獲取數組（r_i),計算（\overline {r}和（\sigma_r）。
平均ROI的95％的DI：[
\overline{r} \pm z_{0.975}\cdot \frac{\sigma_r}{\sqrt{N}}
]如果DI包含0-數據不足以聲稱該策略有利可圖。
增益檢測器所需的N的近似計算（\delta）：[
N \approx \left(\frac{z_{1-\alpha/2}\ \sigma_r}{\delta}\right)^2
]其中（\delta）是最小感興趣的效果（例如+0）。營業額為5%）。
7）如何考慮時間： ROI/小時和「小時成本」
有時，兩個策略會產生相同的ROI，但是一個策略會更快地產生周轉。輸入：[
\text {ROI/hash} =\frac {\Pi} {\text {Anlove} }\cdot\frac {\text {Anlove} {\text {Time} =\frac {\Pi} {\text {Time}}
]和EV/小時。如果您的資源是時鐘，則按每單位時間的盈利能力進行比較。
8）A/B策略測試（簡單協議）
1.假設：戰略B將純ROI提高到最低（\delta）p。
2.計劃：相同的限制，銀行，時間，插槽/市場是可比的，隨機遊戲順序。
3.指標：Net ROI，RAROI，縮寫（max DD），地平線上的RoR，EV/小時。
4.樣本量：上面的公式為（\alpha=5%）。
5.成功標準：DI for （\text {ROI}_B-\text {ROI}_A）不包含0和≥ （\delta）。
6.固定規則：不要「拉起腳步，追趕失誤」-否則測試是不正確的。
9）如何整合獎金和vager
將每個獎金轉換為營業額的百分比：- 現金返還：（c\times\frac {\text{預期損失}}{\text {lobe}}）。
- 雷克貝克/波因特：營業額的固定百分比。
- 帶有vager的存款獎金：（\frac {\text{凈收益}}{\text {compleanshov}）。
- 折叠這些百分比並添加到基本ROI中。
- 請務必考慮限制（最大賭註、遊戲、截止日期）-它們會改變方差和實際的ROI。
10）管理ROI「生存」統計數據的風險
利率大小：使用銀行的份額（⅓-凱利½為正電動汽車；負電動汽車-減少營業額並依靠促銷活動）。
停止麋鹿/鏟球：固定直到開始；不要在移動過程中移動。
縮放控制（DD）：設置停止和暫停閾值。
相關：避免在高度依賴的事件中同時玩耍--這誇大了看似的N和 ROI。
11）類型解釋
小+ROI（0。3-1％的營業額）可能是高時統計噪聲（\sigma_r）；需要一個大的N.
在狹窄的DI低於0的情況下穩定− ROI →該策略無利可圖；只保存促銷/更改遊戲。
具有巨大分散性的高ROI →吸引人，但不可預測。檢查RAROI、DD、RoR。
12）計算和報告支票清單
數據收集：日期，遊戲/市場，投註，結果，周轉，職業生涯，促銷增加，時間。
度量標準：Net ROI，RAROI，Sharpe，EV/小時，DD，RoR。
統計數據：95%的計量吸入器,A/B的ROI差值測試。
解決方案：擴展/凍結/拒絕戰略；更新利率限制和停止規則。
審計：每周/每月一次-重新計算，與目標進行比較。
13）經常出錯
將ROI視為無促銷和傭金→錯誤的結論。
僅通過ROI將策略與不同的方差進行比較→而忽略了風險。
對小樣本得出結論→假陽性「勝利」。
在測試中間更改規則→沒有有效性。
不要考慮時間→花時間在低電動汽車/小時上。
14）結果
ROI的收益評估不僅是「營業額賺了多少錢」，而且是整個系統：凈ROI+風險（RAROI/Sharpe）+意義（DI和N）+時間（EV/小時）。按照這個輪廓，您將不同的會話變成一個托管實驗，其中每個調整都以數字為後盾，而縮放是真正的可持續性，而不是成功的系列。