如何使用模擬檢查投註系統

當分析公式復雜或不可用時，模擬是檢驗想法的最佳方法。您模擬與遊戲（RNG）相同的隨機性，使用您的下註系統運行數千個「虛擬」會話，並查看結果分布：平均值（EV），分位數，「加價」結果的頻率，沈降的深度和持續時間。下面是實用技術。

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1）究竟是什麼我們建模

1.遊戲：單步結果（自旋/投註）分布-投註（0）的乘數（X）；0.2;1;5；……）或事件模型（命中/命中，獎金）。

2.策略：投註大小和退出/停頓規則（平移，進度，鏟球/停止麋鹿，「L-streak後休息」）。

3.會話：步驟的長度（N）或停止條件（銀行≤停止麋鹿；達到Take profit；時間限制）。

最重要的是：策略不會改變結果的可能性，它會改變會話結果的分布（風險概況）。

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2）模擬基本框架（算法）

1.為一個步驟設置「分布護照」：值（x_j）及其概率（p_j）（總和（p_j=1))。

2.初始化銀行（B_0)、利率大小（b_1）和計數器。

3.對於步驟（t=1…… N）：

• 隨意選擇結果（X_t） （p_j)。
• 計算收益（W_t=b_t\cdot X_t)，凈收益（R_t=W_t-b_t)。
• 更新銀行（B_t=B_{t-1}+R_t)。
• 根據策略規則，計算下一個（b_{t+1}）並檢查停止條件（停止麋鹿/鏟球/休息時間）。
• 4.保存會話指標：總數（B_T-B_0)、最大縮寫（max drawdown）、會話長度、獎金/重要命中次數。
• 5.重復一次M（例如,100,000個會話）。繪制結果分布。

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3）值得收集的關鍵指標

EV會議：平均利率或銀行利息。

結果分量：（Q_{50})，（Q_{75})，（Q_{90})，（Q_{95})）。

目標可能性：（\mathbb {P} （\text {geat}\ge 0%）, （\mathbb {P} （\ge+20%））。

破壞風險：（\mathbb {P} （B_t\le 0\\text {或}\le\text {stop-loss}））。

Max drawdown：中位數和90年代的沈降深度和持續時間。

到閾值的等待間隔（≥×10；獎金）：中位數和第75 percentil。

靈敏度：當會話速率/長度變化時，度量會如何變化。

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4）需要多少運行

對於「身體」圖片：M=N10,000會議=1,000步。

對於重尾巴（罕見的大勝利）：將M增加到100,000+或使用分層/附加點腳本（條件模擬「如果≥×200發生」）。

規則：觀察估計的穩定性-如果EV/分量在 M加倍時發生顯著變化，則增加M。

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5）如何正確比較策略

常見隨機數（CRN）：在相同的隨機結果序列上運行策略。這就是你減少擴散的方式並比較投註邏輯，而不是「噪音的運氣」。

重要的是：如果遊戲的期望是負面的（RTP <100％），則「最佳」策略具有風險和分配形式，而不是期望符號。

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6）加速器和模擬技術

通用數的變體（CRN）是比較的必填。

對立取樣：使用對（U）和（1-U）減少估計的方差。

累積緩存：存儲CumP和二進制搜索/搜索「≤」以快速映射（U\to X）。

籃子聚合：而不是精確的（x_j）將付款組合為4-6個間隔-以幾乎不變的風險模式大幅提高速度。

sticky機械師和獎金階梯的馬可夫狀態：存儲狀態，過渡，即時獎勵。

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7）該策略的「成功」是什麼

提前確定標準： 例如、

「降息中位數 150個賭註」和「完成機會為 ％ 每1,000個旋轉一個40％。」或「第90個降息 300個電動汽車降息並不比銀行的5％差。」

沒有標準，任何策略都會找到「美麗的窗口」。

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8）典型實驗

Flat vs進展（martingale，d'Alembert，命中後的積聚）：比較EV（Q_{90})，破壞的風險，「沙漠」的長度。

Take profit/停止麋鹿：估計「提前退出」的頻率和錯過尾巴的價格。

會議長度：≥0％的機會從200到2,000旋轉如何變化。

購買獎金：（EV_{\text{net}}=\mathbb{E}[X]-C)差異的增長和毀滅的風險。

作為銀行份額的利率大小：選擇（f）以限制第95次降息。

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9）典型的錯誤以及如何避免它們

事後擬合：改變「沿途」模擬策略。提前提交規則。

在同一模型中混合不同的RTP版本/插槽。

較小的M尾巴沈重→錯覺「策略拖累了」。

不同的「噪聲」（沒有CRN）上的比較通常是幻影。

停止「運氣」-測試「到第一個加分」會扭曲分布。

忽略時間/停頓-沒有現實的曝光限制。

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10）迷你偽代碼（可以理解沒有語言）

輸入：分布{x_j, p_j},銀行B0,利率b0, N,戰略規則S
M時間：
B:= B0;b:= b0;peak:= B;maxDD：=0 for t=1.. N：
x：=來自{x_j, p_j}的案例}
win:= b x
B:= B + (win - b)
peak:= max(peak, B);maxDD:= max(maxDD, peak - B)
如果S條件需要暫停/停頓→ b：=規則_下一個_投註（B,歷史,S）
如果b=0 →退出（會議停止）
保存總數（B-B0）, maxDD,長度,等度量收集分布,EV,分量,風險比較策略-使用相同的x （CRN）

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11）如何設計結果（報告模板）

遊戲/RTP版本/步幅分布： 簡要說明或購物車表

策略： A（平移），B（進展k=……），退出規則

模擬參數： N=……,M=……,CRN=yes, antitetic=yes/no

EV（會議中點）： A……％（IQR……-……％）；B …% (IQR …–…%)

完成率為≥0％/≥+20％： A……/……；B …/…

Max drawdown（中位數/第90 percentil）： a……/……費率；B …/…投註

「沙漠」長度≥×10（中位數/第75 percentil）： A……/……自旋；B …/…

差值A − B： （\Delta） EV……p.p.；95%的計量吸入器［……；……］；重新排列（p=）……

結論：哪種策略為您的目標提供了可接受的風險特征；限制和建議。

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12）重要提醒

模擬不會使負期望為正；它們顯示了風險價格和規則的可持續性。

觀看分位數和縮寫，而不僅僅是平均值：玩家生活在中位數和「壞日子」而不是等待。

實驗的誠實比結果更重要：提前確定標準，使用CRN並顯示不確定性間隔。

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底線：正確的蒙特卡洛模擬將「戰略信念」變成可驗證的數字：電動汽車、目標機會、縮減和破產風險。這允許您根據結果分配的質量來比較費率系統，並在您冒著實際金錢風險之前合理地做出決策。