大赢数学：如何计算
导言
插槽中的重大收益是罕见的一系列事件的结果：奖金下降，乘数激活和字符级联。要了解赔率并正确规划资金，您需要了解支付的数学：RTP，EV，方差和概率分布。下面是支撑重大收益计算的关键概念和公式。
1.RTP和预期值（EV）
从长远来看，回归球员（RTP）是向球员返回赌注的理论百分比：
$$
\mathrm{RTP} = \sum_{i} P_i imes W_i,
$$
其中$P_i$是结果$i的概率，$W_i$是付款乘数（以费率单位）。
一个自旋的Expected Value（数学期望）：
$$
\mathrm{EV} = S imes \frac{\mathrm{RTP}}{100},
$$
其中S美元是赌注的大小。EV从未保证过特定的收益，但显示了大量自旋的平均收入。
2.方差和标准偏差
$\sigma^$2的方差测量电动汽车周围的支付差：
$$
\sigma^2 = \sum_{i} P_i imes (W_i - \mu)^2,
\quad
\mu = \frac{\mathrm{EV}}{S}.
$$
$\sigma =\sqrt {\sigma^2}$标准偏差显示结果平均偏离电动汽车的程度。
插槽波动与$\sigma$直接相关：$\sigma$越高，"跳跃"的收益就越多，没有付款的时间就越长。
3.大赢的概率分布
"大奖"概率（最大乘数$M$）：
$$
P_{ext{max} }\approx\frac {ext {bonus的下降频率}{ext {bonus中可能的结果数量}}
$$
在实践中，对于声称潜力× 1,000-1万 ×的插槽，"最大"频率范围从$10^{-6}到$10^{-8}不等。
大数定律保证以$No\infty$将实际平均值近似于RTP，但是即使以$N=10^7$旋转的"大奖"事件仍然很少见。
4.估计旋转数至重大收益
几何分布模型。如果发生重大事件的概率为$p$，则第一个此类事件之前的平均旋转次数为：
$$
E[N] = \frac{1}{p}.
$$
示例。$p=10^{-6}$,$E ［N］=1\、000\、000$旋转。以每旋转1欧元的价格，银行必须覆盖这些旋转，以"活着"达到平均头奖。
5.信任间隔和结果稳定性
$N$旋转的标准平均误差（SE）：
$$
\mathrm{SE} = \frac{\sigma}{\sqrt{N}}.
$$
平均收益的95％置信区间：
$$
\mathrm{EV} \pm 1{,}96 imes \mathrm{SE}.
$$
对于高功率插槽，即使在$N=100\，000美元的情况下，SE仍然很大，因此短会话产生的结果与电动汽车大不相同。
6.筹款计划：凯利和固定股份
1.固定份额规则
-为单个会话分配不超过总资金的1-2%。这将限制长期干旱期间的损失。
2.凯利标准
-允许您根据以下公式优化$f^*$的费率大小：
$$
f^= \frac{bp - q}{b},
$$
其中$b$是获胜的"比率"（EV/S-1），$p$是获胜的概率，$q=1-p$。对于低$p$和高$b的插槽，结果通常是负面的，表明存在积极的风险。
7.不同策略的组合
"马拉松"和"狩猎"
-马拉松：低椭圆形插槽，EV接近RTP，需要适度的资金。
-狩猎：高活力、数百万美元的潜力，为数十万的旋转提供资金。
分散会议
-将整个计划分为5,000-10,000个自旋系列,分析结果并调整费率。
8.大型事件的计算示例
假设有一个插槽
S$=1欧元，
上限为$M=× 5\，$000，
奖金率为1％，在"大奖"奖金中，概率为0.01％。
然后$p=0。001%$=$10^{-6}$和
$$
E ［N］=1\，000\， 000ext{自旋}，\quad
ext{潜在收益}=5\，000,
$$
也就是说，平均花费100万欧元，您将获得5,000欧元-"狩猎"的负电动汽车需要额外的收入来源（RTP-EV）。
二.结论
插槽中的重大收益是高乘数事件的可能性极小的结果。要计算赔率并计划资金，您需要理解RTP，方差，概率分布以及平均旋转数至"大奖"。通过应用EV，SE和预期旋转数量的公式，以及固定份额策略或Kelly标准，您可以构建合理的"银行狩猎"方法并最大程度地减少财务风险。
插槽中的重大收益是罕见的一系列事件的结果：奖金下降，乘数激活和字符级联。要了解赔率并正确规划资金，您需要了解支付的数学：RTP，EV，方差和概率分布。下面是支撑重大收益计算的关键概念和公式。
1.RTP和预期值（EV）
从长远来看，回归球员（RTP）是向球员返回赌注的理论百分比：
$$
\mathrm{RTP} = \sum_{i} P_i imes W_i,
$$
其中$P_i$是结果$i的概率，$W_i$是付款乘数（以费率单位）。
一个自旋的Expected Value（数学期望）：
$$
\mathrm{EV} = S imes \frac{\mathrm{RTP}}{100},
$$
其中S美元是赌注的大小。EV从未保证过特定的收益，但显示了大量自旋的平均收入。
2.方差和标准偏差
$\sigma^$2的方差测量电动汽车周围的支付差：
$$
\sigma^2 = \sum_{i} P_i imes (W_i - \mu)^2,
\quad
\mu = \frac{\mathrm{EV}}{S}.
$$
$\sigma =\sqrt {\sigma^2}$标准偏差显示结果平均偏离电动汽车的程度。
插槽波动与$\sigma$直接相关：$\sigma$越高，"跳跃"的收益就越多，没有付款的时间就越长。
3.大赢的概率分布
"大奖"概率（最大乘数$M$）：
$$
P_{ext{max} }\approx\frac {ext {bonus的下降频率}{ext {bonus中可能的结果数量}}
$$
在实践中，对于声称潜力× 1,000-1万 ×的插槽，"最大"频率范围从$10^{-6}到$10^{-8}不等。
大数定律保证以$No\infty$将实际平均值近似于RTP，但是即使以$N=10^7$旋转的"大奖"事件仍然很少见。
4.估计旋转数至重大收益
几何分布模型。如果发生重大事件的概率为$p$，则第一个此类事件之前的平均旋转次数为：
$$
E[N] = \frac{1}{p}.
$$
示例。$p=10^{-6}$,$E ［N］=1\、000\、000$旋转。以每旋转1欧元的价格，银行必须覆盖这些旋转，以"活着"达到平均头奖。
5.信任间隔和结果稳定性
$N$旋转的标准平均误差（SE）：
$$
\mathrm{SE} = \frac{\sigma}{\sqrt{N}}.
$$
平均收益的95％置信区间：
$$
\mathrm{EV} \pm 1{,}96 imes \mathrm{SE}.
$$
对于高功率插槽，即使在$N=100\，000美元的情况下，SE仍然很大，因此短会话产生的结果与电动汽车大不相同。
6.筹款计划：凯利和固定股份
1.固定份额规则
-为单个会话分配不超过总资金的1-2%。这将限制长期干旱期间的损失。
2.凯利标准
-允许您根据以下公式优化$f^*$的费率大小：
$$
f^= \frac{bp - q}{b},
$$
其中$b$是获胜的"比率"（EV/S-1），$p$是获胜的概率，$q=1-p$。对于低$p$和高$b的插槽，结果通常是负面的，表明存在积极的风险。
7.不同策略的组合
"马拉松"和"狩猎"
-马拉松：低椭圆形插槽，EV接近RTP，需要适度的资金。
-狩猎：高活力、数百万美元的潜力，为数十万的旋转提供资金。
分散会议
-将整个计划分为5,000-10,000个自旋系列,分析结果并调整费率。
8.大型事件的计算示例
假设有一个插槽
S$=1欧元，
上限为$M=× 5\，$000，
奖金率为1％，在"大奖"奖金中，概率为0.01％。
然后$p=0。001%$=$10^{-6}$和
$$
E ［N］=1\，000\， 000ext{自旋}，\quad
ext{潜在收益}=5\，000,
$$
也就是说，平均花费100万欧元，您将获得5,000欧元-"狩猎"的负电动汽车需要额外的收入来源（RTP-EV）。
二.结论
插槽中的重大收益是高乘数事件的可能性极小的结果。要计算赔率并计划资金，您需要理解RTP，方差，概率分布以及平均旋转数至"大奖"。通过应用EV，SE和预期旋转数量的公式，以及固定份额策略或Kelly标准，您可以构建合理的"银行狩猎"方法并最大程度地减少财务风险。
