潜在付款与实际付款之间的差额
导言
在营销材料中，插槽提供商专注于"最大潜力"（× 5,000，× 1万以上），但实际收益远低于这些数字。原因是在短期和中期会议中，理论可能性和概率支付分配之间的根本差异。我们将分析基本的概念和实际的评估方法。
1.理论潜力：声明数字的核心是什么
1.最大乘数（Max Win）
-所有奖金和核心职能下所有潜在单一费率的金额。
2.发电机模型（GHF）
-基于数学模型，每个事件组合都有有限概率；最大收益是最罕见的收益之一。
3.计算RTP和House Edge
$$
ext{RTP} = \sum_{i} P_i imes W_i,
\quad
ext{House Edge} = 1 - ext{RTP}
$$
其中$P_i$是事件的概率，$W_i$是乘数。声明的潜力包括在这些项中的总和，但极少的P_i美元。
2.实际支出：期望数学和变异性
1.数学等待（EV）
$$
\mathrm{EV} = S imes \frac{\mathrm{RTP}}{100},
$$
其中S美元是赌注。EV在无限自旋样本中显示平均回报，但不保证单个会话中的特定结果。
2.标准偏差（σ）
-在电动汽车周围分散付款的措施。波动性越高，σ越高，与电动汽车的偏离期可能持续的时间就越长。
3.信任间隔
根据CPT，对于$N$旋转：
$$
\mathrm{SE} = \frac{σ}{\sqrt{N}},
\quad
95%ext{CI} = \mathrm{EV} \pm 1{,}96 imes \mathrm{SE}.
$$
对于高功率插槽，需要100万个自旋才能使 SE变得明显小。
3.潜能与现实之间的差距取决于什么
1.波动性
-高：罕见但非常大的收益（最多可以下降，但几乎从不下降）。
-低：经常小额付款，潜力有限。
2.奖金命中率
使用较大的乘数启动奖励回合的频率越低，您接近声明的最大值的频率就越低。
3.自旋样本的大小
-短会话（最多1,000个自旋）：实际结果可能会偏离RTP的百分之十。
-长会话（100,000+旋转）：实际数据更接近电动汽车，但即使在那里，最大值的机会仍然很小。
4.投注条件
低利率会增加相对乘数，但不会改变概率。高风险只会扩大收益。
4.对申报潜力的实证检验
1.演示模式测试
-以最低费率模拟100,000-1,000,000旋转。
-记录最大固定乘数、平均乘数和奖金命中率。
2.购买奖金分析（Bonus Buy, Hold&Win）
-购买100-200次奖励回合：计算平均乘数,与营销数据进行比较。
3.维护会议统计
-不仅要考虑奖金,还要考虑会议持续时间、奖金数量、绝对和相对利润。
4.与审计员报告的比较
-使用eCOGRA/GLI的提供商发布测试报告：将您的数据与官方PDF核对。
5.如何避免"夸大"潜力的幻想
1.不要专注于"最大"数字
总是看1000个旋转的平均和中位数支出。
2.研究波动性
-提供商通常指定波动性类别1至5；选择与您的资金相匹配的级别。
3.获胜率
-低波动性插槽通常会产生"命中率"（20-30％），但高点× 100- × 500。
-高热量-"热门"5-10％，潜力× 1,000- × 5,000。
4.RTP分布
-对于潜力大的插槽，部分RTP用于小额频繁支付，其余用于最低头奖流。
6.选择插槽的实用指南
1.确定会议的目的
"大奖狩猎"（高波动，RTP ≥ 95％）
"马拉松"（低/平均波动，RTP ≥ 96％）
2.设置样本量
-计划在高波动性下进行5,000至50,000次自旋,以降低SE。
3.停止麋鹿和铲球
-将亏损限制在10%到20%之间，在实现50%到100%的增长时记录利润。
4.组合插槽
-将高波动率换成每500-1,000个自旋的低波动，以"摆脱"强偏差。
5.检查审计员报告
-优先考虑提供RTP和极端付款公开的PDF报告的提供商。
二.结论
申报的最大潜力只是理论上的最高支付范围，实际支付取决于概率分布，波动性和自旋数。要做出明智的决定，请关注演示模式下的电动汽车，σ，奖金频率和经验结果。平衡的"狩猎"和"马拉松"策略将允许最佳利用声称的插槽功能，而无需等待"奇迹旋转"。
在营销材料中，插槽提供商专注于"最大潜力"（× 5,000，× 1万以上），但实际收益远低于这些数字。原因是在短期和中期会议中，理论可能性和概率支付分配之间的根本差异。我们将分析基本的概念和实际的评估方法。
1.理论潜力：声明数字的核心是什么
1.最大乘数（Max Win）
-所有奖金和核心职能下所有潜在单一费率的金额。
2.发电机模型（GHF）
-基于数学模型，每个事件组合都有有限概率；最大收益是最罕见的收益之一。
3.计算RTP和House Edge
$$
ext{RTP} = \sum_{i} P_i imes W_i,
\quad
ext{House Edge} = 1 - ext{RTP}
$$
其中$P_i$是事件的概率，$W_i$是乘数。声明的潜力包括在这些项中的总和，但极少的P_i美元。
2.实际支出：期望数学和变异性
1.数学等待（EV）
$$
\mathrm{EV} = S imes \frac{\mathrm{RTP}}{100},
$$
其中S美元是赌注。EV在无限自旋样本中显示平均回报，但不保证单个会话中的特定结果。
2.标准偏差（σ）
-在电动汽车周围分散付款的措施。波动性越高，σ越高，与电动汽车的偏离期可能持续的时间就越长。
3.信任间隔
根据CPT，对于$N$旋转：
$$
\mathrm{SE} = \frac{σ}{\sqrt{N}},
\quad
95%ext{CI} = \mathrm{EV} \pm 1{,}96 imes \mathrm{SE}.
$$
对于高功率插槽，需要100万个自旋才能使 SE变得明显小。
3.潜能与现实之间的差距取决于什么
1.波动性
-高：罕见但非常大的收益（最多可以下降，但几乎从不下降）。
-低：经常小额付款，潜力有限。
2.奖金命中率
使用较大的乘数启动奖励回合的频率越低，您接近声明的最大值的频率就越低。
3.自旋样本的大小
-短会话（最多1,000个自旋）：实际结果可能会偏离RTP的百分之十。
-长会话（100,000+旋转）：实际数据更接近电动汽车，但即使在那里，最大值的机会仍然很小。
4.投注条件
低利率会增加相对乘数，但不会改变概率。高风险只会扩大收益。
4.对申报潜力的实证检验
1.演示模式测试
-以最低费率模拟100,000-1,000,000旋转。
-记录最大固定乘数、平均乘数和奖金命中率。
2.购买奖金分析（Bonus Buy, Hold&Win）
-购买100-200次奖励回合：计算平均乘数,与营销数据进行比较。
3.维护会议统计
-不仅要考虑奖金,还要考虑会议持续时间、奖金数量、绝对和相对利润。
4.与审计员报告的比较
-使用eCOGRA/GLI的提供商发布测试报告：将您的数据与官方PDF核对。
5.如何避免"夸大"潜力的幻想
1.不要专注于"最大"数字
总是看1000个旋转的平均和中位数支出。
2.研究波动性
-提供商通常指定波动性类别1至5；选择与您的资金相匹配的级别。
3.获胜率
-低波动性插槽通常会产生"命中率"（20-30％），但高点× 100- × 500。
-高热量-"热门"5-10％，潜力× 1,000- × 5,000。
4.RTP分布
-对于潜力大的插槽，部分RTP用于小额频繁支付，其余用于最低头奖流。
6.选择插槽的实用指南
1.确定会议的目的
"大奖狩猎"（高波动，RTP ≥ 95％）
"马拉松"（低/平均波动，RTP ≥ 96％）
2.设置样本量
-计划在高波动性下进行5,000至50,000次自旋,以降低SE。
3.停止麋鹿和铲球
-将亏损限制在10%到20%之间，在实现50%到100%的增长时记录利润。
4.组合插槽
-将高波动率换成每500-1,000个自旋的低波动，以"摆脱"强偏差。
5.检查审计员报告
-优先考虑提供RTP和极端付款公开的PDF报告的提供商。
二.结论
申报的最大潜力只是理论上的最高支付范围，实际支付取决于概率分布，波动性和自旋数。要做出明智的决定，请关注演示模式下的电动汽车，σ，奖金频率和经验结果。平衡的"狩猎"和"马拉松"策略将允许最佳利用声称的插槽功能，而无需等待"奇迹旋转"。
