t-Luck Algorithm

Как измерить удачу

Точно измерить удачу или, скорее, попытаться предсказать пробелы в шансах в рулетке в краткосрочной перспективе - чистая утопия, однако по мере увеличения количества вращений благодаря статистике прогнозы начинают становиться все менее и менее приблизительными. определить нашу удачу или неудачу в ставках на шанс в рулетке, на самом деле измеримы.

Возможный способ измерения зазоров уже описан в ► questo сообщение, когда я расскажу вам о знаменитом коэффициенте Мариньи.

Однако коэффициент Мариньи имеет пределы, так как он основан только на противоположных и равновероятных шансах, то есть без учета наличия нуля, что, к сожалению, представляет собой серьезную ошибку оценки.

Фактически, если мы рассмотрим, например, 40.000 5 вращений на рулетке, согласно Мариньи, наша максимальная удача (равная 1.000-кратному квадратному корню из сыгранных вращений) будет составлять 40.000 выигранных единиц, но жаль, что из 1.081 38.000 спинов мы также встретим 40.000 умноженное на ноль, так что, как вы можете видеть, ставки рулетки на красное или черное при равной массе (фиксированная ставка) достигли XNUMX/XNUMX XNUMX вращений, из-за нуля математически невозможно выиграть даже одну единицу!

Этот предел, однако, намного больше, если мы рассматриваем ставки на одно число, в этом случае на самом деле, всегда стремясь к равномерной массе (фиксированная ставка), мы можем выжить даже в более чем 200.000 спинов!

Моделирование предыдущего изображения было получено с помощью программного бота ► Roulette Bias Sniper, как вы можете видеть после 215.000 2 разыгранных фиксированных вращений, все еще остаются 30 числа, которые позволили бы игроку выиграть, что эквивалентно примерно 1.000 одиночным выигрышным числам, то есть более XNUMX единиц! Но это тема, которую мы обсудим более подробно в другом посте.

Еще один метод измерения зазоров, но гораздо более точный, чем предыдущий, - ► Распределение Стьюдента, который я сразу проиллюстрирую.

Первым столпом этого метода является единица измерения зазоров, называемая стандартное отклонение (кв.м).

Стандартное отклонение равно квадратному корню из произведения общего числа событий (n) на благоприятные вероятности (p) и противоположные вероятности (q).

кв.м = RADQ (n * p * q)

например, если мы рассмотрим 1.369 спинов рулетки, мы получим

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

Второй столп т студент è в среднем события (m), который равен произведению количества событий (n) на благоприятную вероятность.

м = п * р

опять же по отношению к 1.369 спинам выше, если мы рассмотрим одно число, мы имеем:

м = 1.369 * 1/37 = 37

Эти два значения, среднее (м) и среднеквадратичное отклонение (кв.м), имеют абсолютную статистическую ценность, потому что они позволяют уменьшить любой разрыв до одной и той же единицы измерения, независимо от события, в котором он возникает.

Это важное снижение достигается именно за счет т студент, которое представляет собой отношение между отклонением (понимаемым как разница между благоприятными событиями U и средним значением) и среднеквадратическим отклонением.

Таким образом, мы имеем следующее:

t = (U - м) / кв.м

Опять же, что касается гипотетических 1.369 бросков шарика в рулетку, если, например, число 13 выпадает девятнадцать раз, мы имеем

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

Знак + или - указывает на гиперчастоту или пониженную частоту.

Коэффициент т студент поэтому это очень полезно, потому что есть статистические таблицы, которые также можно найти в сети, которые указывают точно процент вероятности превышения определенных значений t.

Принято считать, что максимальный предел из т студент быть равным 4, то есть статистический предел, для которого согласовано, что вероятность его превышения практически равна нулю.

Прежде чем продолжить, запомните, что на ThatsLuck вы также можете найти бесплатный контент, если вы хотите быть в курсе публикаций, подпишитесь на канал в ►YouTube.


2 ошибки Мариньи

Уточнил, что т студент и как он рассчитывается, я сразу скажу вам, что этот метод измерения определенно более уместен, чем коэффициент Мариньи, потому что в получаемых им результатах он также учитывает налог (ноль).

Большая ошибка Мариньи заключалась в том, что он думал, что, как только шанс достигнет разницы 3 или выше, он обязательно должен вернуться, поэтому он предложил стремиться к немедленному возврату разницы.

Первая ошибка Мариньи заключалась в том, что он не считал ноль, потому что, если это абсолютно верно, что разрыв должен быть возвращен, также верно и то, что никто не может априори установить, сколько ударов этот разрыв должен произойти.

Если шанс достигает, например, промежутка 4 (очень высокий коэффициент Мариньи, так как максимум равен 5), кто может гарантировать нам, что фаза чередования красного и черного, которая длится даже сотни вращений, не может начаться?

Неважно, что кто-то подумает, что в фазах чередования вы не выигрываете, но и не проигрываете ... но нет, потому что в любом случае ноль выйдет в соответствии с его ожиданиями, заранее уничтожив все преимущества, которые мы могли бы достичь, когда разрыв действительно возвращается к естественному балансу.

Вторая и самая серьезная ошибка Мариньи: рассматривать спины, собранные за несколько дней на разных рулетках, как единое постоянство (также известное как «личное постоянство»).

Я эмпирически проверил эту увлекательную концепцию и после нескольких миллионов смоделированных вращений пришел к такому выводу: для целей конкретной статистической надежности промежутки в рулетке должны измеряться исключительно в серии вращений, относящихся к тому же генератору, который их произвел. в непрерывной серии запусков.

Другими словами, если мы хотим, чтобы анализ 1.000 вращений был надежным, мы должны записывать 1.000 вращений непрерывно на одной и той же рулетке, а не, например, 10 траншей по 100 вращений, взятых в разные дни и из разных рулеток.

Всегда помните об этой концепции в будущем, потому что она очень важна и, очевидно, неприменима, когда мы ищем предвзятость рулетки, потому что в этом случае сумма всех данных все равно будет ориентировочной, действительно, она подтвердит наличие дефект или нет, но это тоже тема, уже обсуждаемая в ► другой пост.


Алгоритм t-Luck (теория)

Теперь посмотрим, на каких статистических предположениях я основал новое программное обеспечение. Алгоритм t-Luck.

Давайте еще раз проанализируем приведенную выше таблицу:

На основании представленных данных, если, например, красный цвет достигает значения т студент равное 3,00 означает, что вероятность того, что это значение достигнет 3,50, составляет всего 0,02%!

В действительности, однако, это не так, потому что, возможно, вопрос, который мы действительно должны задать себе, заключается в следующем: как только шанс достигает t = 3,00, сколько раз он достигает t = 3,50? Я еще не проводил эту проверку, но это не займет много времени, и я полагаю, что приведенную выше таблицу следует читать более правильно: на неопределенном количестве траншей по 1.000 спинов те, которые будут иметь значение t = 3,00, будут 0,13%, при этом транша с t больше 4 не будет.

Однако, желая считать достоверной предположительную гипотезу о том, что транш с t = 2,50 может превышать t = 3,00 только в 0,13% случаев, я хотел установить Алгоритм t-Luck по определенной логике, в том смысле, что и коэффициент Мариньи, и т студент, когда они достигают экстремальных значений, они на самом деле представляют собой очень сильную тенденцию данного шанса, которая, как мы видели ранее, может вернуться после того, как неизвестно сколько сотен вращений, пока мы продолжаем платить налог по прилавку, причитающийся до нуля.

Чтобы подтвердить то, о чем сообщалось до сих пор, я предлагаю эти два графика, относящиеся к 1.000 спинов, проанализированных как по отношению к значению. т студент (первый график) и тенденции разрыва красного шанса.

Как видите, первый график подтверждает, что при достижении значения t = -2,5 примерно после 200 вращений (поэтому мы находимся в гипочастоте красного, т.е. черный выпадал много раз) значение т студент начинает расти, указывая на то, что шанс красного постепенно начинает перебалансировать свою частоту по сравнению с противоположным шансом черных.

Подъем, однако, не внезапный, но мы видим, что баланс (значение т студент близко к нулю) практически достигает 1.000 вращений, поэтому мы играем около 800 вращений, в которых мы платим красоту 800/37 = 22 нуля и фактически, как вы можете видеть на втором графике, из-за нуля гипотетические деньги игрока, который начал ставка после 200 вращений (значение наличных денег / гэпа -45 на втором графике) закрывает 1.000 запусков с горсткой выигранных фигур, потому что большая часть преимущества, полученного от закрытия разрыва, была съедена нулем.

Какой была бы оптимальная стратегия для игрока в этом случае? Можно было бы начать игру при t = -2,5 (на вращении 204) и остановиться, как только будет получено несколько частей прибыли (на вращении 246) со значением т студент поднялся до -2,00, выиграв 3 части прибыли. Кажется мало? Соответствующий игрок выиграл бы 3 фишки за 42 вращения, или 7% от Roi!

Из всего этого происходит наше Первое правило: начинайте делать ставки только тогда, когда т студент достигает значения +/- 2,5 и останавливается, как только будет получена прибыль.


Средние тенденции

Второй столп Алгоритм t-Luck искать это значение т студент 2,5 не в шансах возникновения сильного разрыва, как на графике выше со ссылкой на красный, а в шансах, которые вместо этого представляют более стабильный тренд, более мягкий, чем другие, и который я переименовал с помощью термина Средние тенденции.

Но если у этих шансов нет большого разрыва, как они достигают значения? т студент 2,5?  

Вот пример того, что я имею в виду сразу Средние тенденции.

Два графика выше всегда относятся к красному шансу, на этот раз смоделированному на 100 вращениях.

Если вы посмотрите на первый график, вы заметите, что значение т студент достаточно осталось стабильный, То есть, от +1 до -1,5 на практике, на первом графике это значение, очевидно, начиналось с 0, затем увеличивалось до +1, затем упало до -1,5 и, наконец, вернулось к +1.

Пока ничего странного, но если посчитать значение т студент согласно минимальные и максимальные значения достигнутое, у нас будет то, что с +1 (макс.) оно упало до -1,5 (мин.), поэтому был один отклонение между минимальным и максимальным значением + 1 / -1,5 или 2,5 балла!

Здесь мы нашли наше эталонное значение 2,5, и поэтому, когда вокруг спина 20 графика образовался разрыв 2,5, и мы начинаем сосредотачиваться на красном (потому что при -1,5 мы находимся в ситуации пониженной частоты), здесь судьба ( и статистика) награждает нас, играя фактически до т студент = +1 мы бы выиграли 15 единиц менее чем за 80 вращений!

Очевидно, что на основании правила 1, приведенного выше, мы остановились бы после получения первой прибыли, однако с помощью этого примера я надеюсь прояснить концепцию среднего тренда и то, как считать т студент основываясь на разнице между минимальным и максимальным встречающимися значениями.


Алгоритм t-Luck (Программное обеспечение)

Пока все ясно? Хорошо, не волнуйтесь, программа сделает все эти расчеты Алгоритм t-Luck, игроку нужно будет только вводить числа по мере их появления и, возможно, делать ставки исключительно на равную массу (фиксированная ставка), когда об этом сигнализирует Программное обеспечение.

После активации  Алгоритм t-Luck с кодом, который вы уже знаете, как найти, просто откройте игровой стол и начните вводить числа, которые уже были выпущены, для этого просто нажмите одну из кнопок в центральном столбце с номерами от 0 до 36.

Когда вы нажимаете на число, оно также появляется в поле в левом нижнем углу (Последний) в качестве нашего справочного напоминания.

Будьте осторожны при регистрации чисел, потому что, если вы ввели неправильный номер, исправить это невозможно, и вам придется нажимать на логотип ThatsLuck в правом нижнем углу, который в основном сбрасывает сеанс, а затем вам нужно начинать все заново.

На практике больше нечего делать, когда одна из возможностей контролировать, как вы увидите, следующие:

►Красный / черный

►Четный / Нечетный

►Низкий / высокий

►Десятки

►Колонны

►Sestine

непосредственно в Алгоритм t-Luck активируется предупреждение, указывающее, к какому шансу нужно стремиться!

Как вы можете видеть на изображении выше, в этом случае он получает сигнал о попытке сделать ставку на первую шестую (SES 1), что, как вы можете видеть в двух столбцах справа (которые представляют частота вылазки различных шансов), это не самая частая сестина (то есть SES 2), ни наименее частая (SES 3 и SES 6 никогда не выпускались).

В случае, если выпадет число от 1 до 6, значение студента t упадет ниже 2,5, а затем предупреждение исчезнет, ​​очевидно, до тех пор, пока не появится предупреждение, что вы не делаете ставки, а просто запишите выигрышные числа в соответствии с их хронологический порядок выпуска.

Очевидно, также может случиться, что вы поставите больше шансов одновременно, и в этом случае вы можете попытаться поставить даже некоторые единицы меньшего значения на числа, общие между шансами сделать ставку, как я сделал на изображении ниже. где я пересек COL 1 с SES 2, и поэтому я также сделал ставку на два общих числа 7 и 10.

Надеюсь, я провел тщательный анализ проекта. Алгоритм t-Luck, мои рекомендации довольно просты: никогда не увеличивайте ставку и с самого начала определяйте, сколько единиц выиграть, прежде чем остановиться (Stopwin), значение, которое я рекомендую установить на 10, затем, конечно, делайте, что хотите, так же важно, как всегда, иметь веселье за ​​счет банка!