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如何評估策略在長期遊戲中的有效性
長距離策略的有效性不是「晚上運氣/運氣不好」，而是在不變的規則下在許多獨立拉伸上的指標穩定性。下方是一個工作框架，可將直覺轉化為可測量的度量，可復制的測試和誠實的結論。
1）首先是目標和假設
定義特定的成功標準和視野：- 目標：「最大程度地減少第90次沈降」，「最大化每1000次旋轉的中位數總數」，「提高≥0％的完成機會」。
- 假設：「策略A相對於1000個自旋的戰鬥B策略，給出較慢的總數≥3個百分點。」
- 地平線：batch的長度（例如1000個自旋）和batch的數量（穩定引線的最小30-50）。
重要的是：如果RTP <100％，並且沒有外部優勢，則「效率」=更可接受的風險特征（縮小，分量，目標概率），而不是奇跡般的改變。
2）正確的「債務」指標"
1.EV at butch（平均費率/%）-顯示方向。
2.結果的中位數和分數（Q50/Q75/Q90）與「正常」和「不良」（玩家生活在中位數和尾巴）一樣。
3.銀行的增長率為：- 線性：平均每桶百分比、日誌增長（平均'ln （Bt/Bt − 1））'，如果利率分數取決於銀行，則相關。
- 4.破產風險：破產戰/停止麋鹿的份額。
- 5.Max drawdown（深度和持續時間）是中位數和第90 percentile。
- 6.「重大事件」（≥×10，獎金）的頻率和等待間隔（中位數，第75 percentil）用於計劃。
- 7.時間穩定性：蝙蝠之間的度量方差，變異系數。
- 「類似夏普」的度量：平均總和/標準差每個戰鬥。
- 凱利合規性（如果有邊緣）：選擇的投註份額與凱利的偏差程度；罰款/重復罰款。
3）實驗設計： 使結論誠實
戰鬥：將遊戲分為相同長度的獨立窗口（例如,1000個旋轉）。
A/A測試：在A/B之前，確保在相同的策略下，系統沒有「看到差異」（假警報）。
示例外：在單個戰鬥集上設置規則,在其他戰鬥集上進行驗證（查看所有數據後未出現任何規則）。
模擬中的通用隨機數（CRN）：策略在相同的噪音上進行比較。
固定的退出規則：take-profit/停止麋鹿，L-streak後超時-在測試開始之前規定。
4）誤差和體積： 需要多少「長度」
標準的batch平均誤差為（1/\sqrt {M}）,其中（M）為batch數。地標：- 30-50的戰鬥≈最小的，因此中位/分位數變得「可識別」。
- 對於沈重的尾巴（高波動，罕見的重大勝利）是100多次戰鬥。
- 要比較中位數/中位數差異策略，請使用bootstrap或排列測試，而不僅僅是t測試。
5）如何比較策略（A vs B）
1.Batch度量（總數％，max DD，機會≥0％）。
2.差值（\Delta =\text {m度量}_A -\text {m度量}_B）適用於每個butch（如果CRN/成對的 butch）。
3.Butstrap 95％的DI for （\Delta）和重新排列測試（p-value）是無常態假設的持續驗證。
4.臨床上重要的三角洲：提前設定一個閾值，低於該閾值，差值「不值得使策略復雜化」。
6）剪切和穩定控制
從長遠來看，環境正在發生變化：RTP版本，提供商池，股票/現金返還，旋轉速度。
CUSUM/控制卡：觀察指標與其長期平均值的累積偏差總和，以發現漂移。
滑動窗口：關於最後20-30個蹦床的報告是預警。
分層：按插槽/波動/股票時間劃分的單獨行。
7）貨幣經濟： 考慮一切
該策略的有效性不僅僅是「背部」。包括：- Keshback/rake back/mission/錦標賽積分：重新計算為「下註」或百分比。
- 時間/限制成本：較長的會話=上面的曝光到尾巴。
- 費用/貨幣轉換/供應商限額：影響實際電動汽車和風險。
8）凱利和增長速度（當有優勢時）
如果您有一個外部邊緣（真正的正電動汽車），目標指標是銀行的平均日誌增長。
凱利（Kelly）的股份最大化了日誌增長，但具有侵略性。經常使用「一半凱利」來降低波動性。
在負預期中，最佳份額-0：「效率」歸結為風險/愉悅管理而不是利潤。
9）長巖陷阱
再培訓（將規則「加固」為歷史）。解決方案：標示出來並提前提交協議。
多重比較（測試數十種策略並選擇「最佳」）。解決方案：調整（Bonferroni/FDR）或具有選擇和驗證的「聯賽」。
幸存者轉移：只看到「活著」的策略。保存故事，不要隱藏封閉的故事。
在戰鬥中改變投註/插槽：打破可比性。
停止「運氣」：測試「到第一個加分」會扭曲分布。
10）小型評估協議（可插入法規）
1.開始之前：目標，度量，蹦床長度，蹦床數，進出/退出規則，重要性標準，這被認為是成功的。
2.收集：旋轉記錄（投註，付款，≥×10/bonus標誌），batch總數，max DD，持續時間。
3.分析：結果中位數和分數，破壞風險，等待間隔，計量吸入器，A/B排列測試。
4.穩定性：CUSUM，滑動窗口，分層。
5.報告：度量表，計量，「三角洲是否足夠重要」的結論，關於利率和限制的建議。
6.解決方案："； B"；/「另外 30個數據戰」/「檔案」。
11）「策略護照（long-run）」-現成的模板
策略/規則版本： ……/……
插槽/產品組合和RTP池： Butch：1000個旋轉；戰鬥：- EV（蹦床平均值）：%［95% DI……-］
- 中位數（Q 50 ）/IQR：……％/……-……％
- 目標機會：≥0%……%；≥+20%……%
- Max drawdown：中位數……費率；90年代的 percentil……
- 間隔到≥×10：中位數……自旋；第75 percentil……
- 每場戰鬥的破壞風險：……％
- 與底座的比較（flat）： （\Delta） EV……pp. ［butstrap DI…….；p排列=……］
- 穩定性：CUSUM-漂移/否；滑動窗口-c。
- 腰包經濟：+……EV（計算方法-……）。
- 決定：實施/刪除/拒絕。
- 註意：數據限制，環境變化。
12）提前短支票清單「策略有效」
是否有標示確認?
是否顯示了DI/分數/縮寫，而不僅僅是平均值？
是否考慮了外部獎金/獎金？
A/A測試（系統沒有「看到」幻影三角洲）是否通過？
沒有多重測試沒有調整？
策略是否生活在相同的條件下（RTP、投註、限制）?
結果：長期效率是關於測量學科的。鎖定目標，在蹦床上測試，對策略進行正確比較（butstrap，排列，CRN），不僅顯示平均值，還顯示分位數，縮減和風險。考慮腰包和介質漂移，保持協議不變。因此，該策略不再是一組感覺，並成為具有可理解的長距離風險特征的可控工具。