t-Luck Algorithm

Kuidas õnne mõõta

Õnne täpne mõõtmine või pigem lühiajalises perspektiivis ruleti võimaluse lünkade prognoosimine on puhas utoopia, kuid keerutuste arvu suurenemisega hakkavad prognoosid tänu statistikale muutuma üha vähem orienteeruvaks. meie õnne või ebaõnne ruletivõimaluse ennustamisel, on tegelikult mõõdetavad.

Lünkade mõõtmise võimalik viis on kirjeldatud juba ► see postitus, kui ma räägin teile kuulsast Marigny koefitsiendist.

Marigny koefitsiendil on siiski piirid, kuna see põhineb ainult vastandlikel ja võrdsetel võimalustel ehk arvestamata nulli olemasolu, mis on paraku tõsine hindamisviga.

Tegelikult, kui arvestada näiteks 40.000 5 ruletil keerutamist, on Marigny sõnul meil maksimaalne õnn (võrdne mängitud keerutuste ruutjuurega 1.000 korda) 40.000 võiduühikuga, kuid on kahju, et 1.081 38.000 korral keerutusi oleme kohanud ka 40.000 XNUMX korda nullist, nii et nagu võite näha ruletipanuste korral punase või mustaga ühtlase massiga (kindla panusega), jõudsid XNUMX XNUMX/XNUMX XNUMX keerutust, nulli tõttu on matemaatiliselt võimatu võita isegi ühte üksust!

See piir on aga palju suurem, kui arvestada panuseid ühele numbrile, sel juhul suudame alati ühtlase massi (kindla panuse) poole püüdlemisel üle elada isegi üle 200.000 XNUMX keerutuse!

Eelmise pildi simulatsioon saadi tarkvarabotiga ► Roulette Bias Sniper, nagu näete pärast 215.000 2 keerutust, mis mängisid kindla panuse, on endiselt 30 numbrit, mis oleksid mängija võitnud umbes 1.000 üksiku võidunumbri, seega üle XNUMX ühiku! Kuid see on teema, mida arutame põhjalikumalt teises postituses.

Teine meetod lünkade mõõtmiseks, kuid palju täpsem kui eelmine, on ► Tudengi t-jaotus, mida illustreerin teile kohe.

Selle meetodi esimene sammas on lünkade mõõtühik, nn standardhälve (ruutmeetrit).

Standardhälve võrdub sündmuste koguarvu (n) korrutise soodsate tõenäosuste (p) ja vastupidiste tõenäosuste (q) korrutise ruutjuurega.

ruutmeeter = RADQ (n * p * q)

näiteks kui arvestada 1.369 ruletti, mis meil on

ruutmeeter = RADQ (1.369 * 1/37 * 36/37) = 6.

II sammas t õpilane è keskmine sündmuse (m) väärtus, mis võrdub sündmuste arvu (n) ja soodsa tõenäosuse korrutisega.

m = n * p

jällegi seoses ülaltoodud 1.369 keerutusega, kui arvestada ühte numbrit, on meil

m = 1.369 * 1/37 = 37

Need kaks väärtust, keskmine (m) ja keskmine ruuthälve (ruutmeetrit), on absoluutse statistilise väärtusega, kuna need võimaldavad vähendada mis tahes tühimikku samaks mõõtühikuks, olenemata sündmusest, milles see aset leiab.

See oluline vähendamine saavutatakse täpselt t õpilane, mis on kõrvalekalde (mõistetav soodsate sündmuste U ja keskmise vahe) ja keskmise ruuthälbe suhe.

Seetõttu on meil järgmine:

t = (U - m) / ruutmeetrit

Jällegi seoses ruletipalli hüpoteetiliste 1.369 viskega, kui näiteks number 13 tuleb esile üheksateist korda, on

t = (19-37) / 6 = - 3

Märk + või - tähistab ülisagedust või ülisagedust.

Koefitsient t õpilane seetõttu on see väga kasulik, kuna on olemas statistilisi tabeleid, mida võib leida ka netist, mis näitavad täpselt teatud väärtuste ületamise tõenäosuse protsent t.

Tavaliselt eeldatakse, et maksimaalne piir kohta t õpilane on võrdne 4, see on statistiline piir, mille puhul on kokku lepitud, et selle ületamise tõenäosus on praktiliselt null.

Enne jätkamist pidage seda meeles ThatsLuck võite leida ka tasuta sisu, kui soovite kursis olla väljaannetega, tellige kanal ►Youtube.


Marigny 2 viga

Selgitati, mida t õpilane ja kuidas seda arvutatakse, ütlen teile kohe, et see mõõtmismeetod on otsustavalt sobivam kui Marigny koefitsient, sest selle toodetud tulemustes võtab see arvesse ka maksu (null).

Marigny suur viga oli arvata, et kui võimalus on jõudnud 3-ni või kõrgemale, peab see tingimata taastuma, mistõttu soovitas ta seada eesmärgiks tühimiku viivitamatu taastamine.

Marigny esimene viga ei olnud nulli arvestamine, sest kui on täiesti tõsi, et tühimik tuleb tagasi anda, on sama tõsi, et keegi ei saa a priori kindlaks teha, mitu lööki see tühimik peab tekkima.

Kui võimalus saavutab näiteks lõhe 4 (väga kõrge Marigny koefitsient, kuna maksimum on 5), kes saab meile kinnitada, et punase ja musta vaheldumisfaas, mis kestab isegi sadu keerutusi, ei saa alata?

Pole paha, arvab keegi, et vaheldumisfaasides sa ei võida, aga ka ei kaota ... aga ei, sest igal juhul tuleb null välja vastavalt tema ootustele, vähendades eelnevalt ära kogu eelise, mille võiksime saavutada kui lõhe tõepoolest naaseb loodusliku tasakaalu poole.

Marigny teine ​​ja kõige tõsisem viga: pidada mitme päeva jooksul ja erinevatelt rulettidelt kogutud keerutusi üheks püsivuseks (tuntud ka kui "isiklik püsivus").

Katsetasin seda põnevat kontseptsiooni empiiriliselt ja pärast paari miljonit simuleeritud keerutust jõudsin selle järelduseni: konkreetse statistilise usaldusväärsuse huvides tuleb ruleti lünki mõõta eranditult keerutuste seerias, mis on viidatud samale generaatorile, kes need tootis. katkematu stardiseeriana.

Teisisõnu, kui tahame, et 1.000 keerutuse analüüs oleks usaldusväärne, peame pidevalt registreerima ühe ja sama ruletiga pidevalt 1.000 keerutust, mitte näiteks 10 osa 100 keerutusest, mis on tehtud erinevatel päevadel ja erinevatelt rulettidelt.

Pidage seda mõtet alati meeles, sest see on väga oluline ja ilmselgelt ei kehti, kui otsime ruleti eelarvamusi, sest sel juhul on kõigi andmete summa siiski soovituslik, see kinnitab tõepoolest defekt või mitte, kuid ka see on teema, mida on juba käsitletud ► muu postitus.


t-õnne algoritm (teooria)

Nüüd vaatame, millistel statistilistel eeldustel ma uue tarkvara rajasin t-õnne algoritm.

Analüüsime ülaltoodud tabelit uuesti:

Esitatud andmete põhjal saab näiteks punane väärtuseni t õpilane võrdub 3,00 tähendab, et tõenäosus, et see väärtus jõuab 3,50-ni, on vaid 0,02%!

Tegelikkuses see aga nii ei ole, sest võib-olla on küsimus, mida peaksime endale tõesti esitama: kui üks võimalus jõuab t = 3,00-ni, mitu korda jõuab see t = 3,50-ni? Ma ei ole seda kontrollimist veel teinud, kuid see ei võta kaua aega ja ma kujutan ette, et ülaltoodud tabelit tuleks lugeda õigemini järgmiselt: määramata arvul 1.000 pöörlemisega osamaksetel on need, mille väärtus on t = 3,00. 0,13%, samas kui osakuid, mille t on suurem kui 4, ei toimu.

Soovides siiski pidada usaldusväärseks oletavat hüpoteesi, et osamakse t = 2,50 võib ületada t = 3,00 ainult 0,13% juhtudest, soovisin seada t-õnne algoritm konkreetse loogika järgi selles mõttes, et nii Marigny koefitsient kui ka t õpilane, kui nad jõuavad äärmuslike väärtusteni, esindavad nad tegelikult antud võimaluse väga tugevat suundumust, mis nagu varem nägime, võib naasta pärast seda, kes teab, kui palju sadu keerutusi jätkub, samal ajal kui me maksame jätkuvalt makse leti eest nullini.

Siiani teatatu kinnitamiseks pakun välja need kaks graafikut, viidates 1.000 keerutusele, mida on mõlema suhtes analüüsitud t õpilane (esimene graafik) ja punase võimaluse lõhe trend.

Nagu näete, kinnitab esimene graafik, et kui väärtus t = on saavutatud -2,5 pärast umbes 200 pöörlemist (oleme seetõttu punase hüpofrekordi juures, st must on mitu korda välja tulnud) väärtus t õpilane hakkab tõusma, mis näitab, et punane võimalus hakkab järk-järgult oma sagedust tasakaalustama vastupidise musta võimaluse suhtes.

Tõus pole siiski ootamatu, kuid näeme, et tasakaal (väärtus t õpilane nullilähedane) jõuab praktiliselt 1.000 keerutuseni, seega mängime umbes 800 keerutust, milles maksame ilu 800/37 = 22 nulli ja tegelikult, nagu näete teises graafikus nullist tulenevalt, on alustanud mängija hüpoteetiline raha kihlveod pärast 200 keerutust (raha / vahe väärtus -45 teises graafikus), sulgeb 1.000 viset käputäie võidetud tükkidega, sest suurema osa vahe sulgemisest tulenevast eelisest on söönud null.

Milline oleks olnud antud juhul mängija jaoks optimaalne strateegia? Oleks pidanud alustama mängimist t = -2,5 juures (spin 204 juures) ja lõpetama kohe, kui on saadud paar kasumit (keerul 246) väärtusega t õpilane tõusis tagasi -2,00-ni, võites seega 3 kasumit. Tundub vähe? Kõnealune mängija oleks võitnud 3 keerutuses 42 tükki ehk 7% Roi-st!

Sellest kõigest tuleneb meie oma Esimene reegel: alustada kihlvedusid alles siis, kui t õpilane saavutab väärtuse +/- 2,5 ja peatub kohe, kui kasum on saavutatud.


Keskmised suundumused

II sammas t-õnne algoritm on selle väärtuse otsimine t õpilane 2,5 mitte võimalustes, mis lähevad tugevasse tühimikku, nagu ülaltoodud graafikul, mis viitab Punasele, vaid tõenäosuses, et selle asemel on stabiilsem trend, pehmem kui teistel ja ma olen selle terminiga ümber nimetanud Keskmised suundumused.

Kuid kui nendel võimalustel pole suurt tühimikku, siis kuidas nad jõuavad väärtuseni t õpilane 2,5?  

Siin on näide sellest, mida ma kohe mõtlen Keskmised suundumused.

Kaks ülaltoodud graafikut viitavad alati punasele võimalusele, mis on seekord simuleeritud 100 keerutusega.

Esimest graafikut vaadates märkate, et väärtus t õpilane piisavalt järele jäänud stabiilneEhk vahemikus +1 kuni -1,5 praktikas algas esimeses graafikus see väärtus ilmselgelt 0-st, tõusis seejärel +1-ni, siis langes -1,5-ni ja lõpuks naasis +1-le.

Siiani pole midagi imelikku, aga kui väärtus kokku lugeda t õpilane vastavalt minimaalsed ja maksimaalsed väärtused saavutasime, et alates +1 (max) langes see väärtuseni -1,5 (min), nii et neid oli üks hälve minimaalse ja maksimaalse väärtuse vahel + 1 / -1,5 või 2,5 punkti!

Siit oleme leidnud oma võrdlusväärtuse 2,5 ja seetõttu, kui graafiku pöörlemise 20 ümber on loodud vahe 2,5 ja hakkame keskenduma punasele (kuna -1,5 juures oleme hüpofrekventsis), on siin see, et saatus ( ja statistika) premeerib meid, mängides tegelikult kuni t õpilane = +1, oleksime võitnud 15 ühikut vähem kui 80 keerutusega!

Ilmselt ülaltoodud reegli 1 alusel oleksime pärast esimest kasumit peatunud, kuid loodan selle näitega selgitada keskmise trendi mõistet ja seda, kuidas arvestada t õpilane lähtudes miinimum- ja maksimumväärtuste vahest.


t-Luck algoritm (tarkvara)

Siiani on kõik selge? Ok, ärge muretsege, tarkvara teeb kõik need arvutused t-õnne algoritm, peab mängija sisestama numbrid sellisel kujul, nagu need välja tulevad, ja võib-olla panustada ainult võrdse massi (kindla panuse) eest, kui tarkvara on sellest märku andnud.

Pärast aktiveerimist  t-õnne algoritm koodiga, mida juba teate, kuidas seda leida, avage lihtsalt mängulaud ja hakake sisestama juba välja antud numbreid, selleks klõpsake lihtsalt ühel keskveeru 0–36-ga nummerdatud nupul.

Numbril klõpsamisel kuvatakse see ka vasakus alanurgas (Viimane) olevas kastis meie viitemeenutusena.

Numbrite registreerimisel olge ettevaatlik, sest kui sisestate numbri valesti, ei saa seda kuidagi parandada ja peate klõpsama logol ThatsLuck paremas alanurgas, mis lähtestab seansi põhimõtteliselt ja siis peate alustama otsast peale.

Praktikas pole midagi muud teha, kui üks võimalus jälgida, mida näete, on:

►Punane / must

► Isegi / paaritu

►Madal / kõrge

►Kümned

►Veerud

►Sestine

tekitab õpilase t-väärtuste lõhe 2,5 kohe t-õnne algoritm aktiveeritakse hoiatus, mis näitab, millise võimaluse poole püüelda!

Nagu näete ülaltoodud pildil, antakse sel juhul märku proovida panustada esimesele kuuendale (SES 1), mis, nagu näete kahes paremas veerus (mis tähistavad Sagedus erinevatest võimalustest), ei ole see kõige sagedasem sestina (mis on SES 2) ega kõige harvem (SES 3 ja SES 6 pole kunagi välja antud).

Juhul, kui peaks tulema arv vahemikus 1 kuni 6, langeb õpilase t väärtus alla 2,5 ja hoiatus kaob, kuni ilmub hoiatus, mida te ei panusta, ja registreerige lihtsalt võidunumbrid vastavalt nende väärtusele vabastamise kronoloogiline järjekord.

Ilmselt juhtub ka, et panustate korraga rohkem võimalusi ja sel juhul võite proovida panustada isegi paar väiksema väärtusega ühikut panustamise võimaluste vahel ühistele numbritele, täpselt nagu ma tegin alloleval pildil , kus ma ületasin COL 1 SES 2-ga ja panustasin seetõttu ka kahele ühisele numbrile 7 ja 10.

Loodan, et olen projekti põhjalikult analüüsinud t-õnne algoritm, minu soovitused on üsna lihtsad: ärge kunagi suurendage oma panust ja tehke algusest peale kindlaks, mitu ühikut võita enne peatumist (Stopwin), väärtus, mille soovitan seada väärtuseks 10, siis tehke muidugi nii, nagu soovite, nii tähtis kui alati on lõbus panga kulul!