잠재적 지불금과 실제 지불금의 차이
소개
마케팅 자료에서 슬롯 제공 업체는 "최대 잠재력" (× 5,000, × 10,000 이상) 에 중점을 두지 만 실제 승리는이 수치보다 훨씬 낮습니다. 그 이유는 이론적 가능성과 단기 및 중기 세션에서 지불의 확률 적 분배 사이의 근본적인 차이입니다. 기본 개념과 실제 평가 방법을 분석합시다.
1. 이론적 잠재력: 명시된 수치의 기초
1. 최대 승리
-모든 보너스 및 주요 기능 내에서 하나의 베팅에 대한 모든 잠재적 지불의 합계.
2. 발전기 모델 (RNG)
-수학적 모델을 기반으로 각 이벤트 조합은 유한 한 확률을 갖습니다. 최대 이득은 가장 희귀 한 것 중 하나입니다.
3. RTP 및 하우스 엣지 계산
$$
\ 텍스트 {RTP} =\sum _ {i} P _ iimes W _ i,
\ 쿼드
\ 텍스트 {House Edge} = 1 -\텍스트 {RTP}
$$
여기서 $ P _ i $ 는 이벤트의 확률이고 $ W _ i $ 는 승수입니다. 선언 된 잠재력은이 용어의 합계에 포함되지만 $ P _ i $ 는 매우 작습니다.
2. 실제 지불: 기대 수학 및 변동성
1. 기대 (EV)
$$
\ mathrm {EV} = Simes\frac {\mathrm {RTP}} {100},
$$
여기서 $ S $ 는 요금입니다. EV는 무한한 스핀 샘플에서 평균 수익률을 보여 주지만 단일 세션 내에서 특정 결과를 보장하지는 않습니다.
2. 표준 편차
-EV 주변의 지불 확산에 대한 척도. 휘발성이 높을수록 λ가 높아지고 EV와의 편차가 길어질 수 있습니다.
3. 자신감 간격
DPT 별 $ N $ 스핀:
휘발성이 높은 슬롯은 SE를 눈에 띄게 작게 만들기 위해 백만 회전이 필요합니다.
3. 잠재력과 실제 간격을 결정하는 것
1. 변동성
-높음: 드물지만 매우 큰 상금 (최대는 떨어질 수 있지만 거의 결코).
-낮음: 빈번한 소액 지불, 제한된 잠재력.
2. 보너스 적중 주파수
큰 승수가 시작되는 보너스 라운드가 적을수록 선언 된 최대 값에 덜 접근합니다.
3. 스핀 샘플 크기
-짧은 세션 (최대 1,000 스핀): 실제 결과는 RTP에서 수십% 벗어날 수 있습니다.
-긴 세션 (100,000 + 스핀): 실제 데이터는 EV에 더 가깝지만 최대 가능성은 무시할 만합니다.
4. 요율 조건
낮은 요금은 상대 승수를 증가 시키지만 확률은 변경되지 않습니다. 높은 입찰은 상금 만 확장합니다.
4. 선언 된 잠재력의 경험적 검증
1. 데모 모드 테스트
-최소 입찰에서 100,000-1,000,000 회전을 시뮬레이트하십시오.
-보너스에서 최대 고정 승수, 평균 승수 및 백분율 적중을 기록하십시오.
2. 보너스 구매, 보류 및 승리
-100-200 회 보너스 구매: 마케팅 데이터와 비교하여 평균 승수를 계산하십시오.
3. 세션 통계 유지
-상금뿐만 아니라 세션 기간, 보너스 수, 절대 및 상대 이익도 고려하십시오.
4. 감사 보고서와의 비교
-eCOGRA/GLI 제공 업체는 테스트 보고서를 게시합니다. 공식 PDF로 데이터를 확인하십시오.
5. "과대 평가 된" 잠재력의 환상을 피하는 방법
1. "최대" 수치에 초점을 맞추지 마십시오
항상 1,000 스핀 당 평균 및 중간 지불금을 살펴보십시오.
2. 연구 변동성
-제공자는 종종 1과 5 사이의 변동성 범주를 지정합니다. 자금과 일치하는 레벨을 선택하십시오.
3. 승리 빈도
-변동성이 낮은 슬롯은 종종 "적중" (20-30%) 을 제공하지만 최고 × 100- × 500입니다.
-매우 휘발성- "적중" 5-10%, 잠재적 × 1,000 - × 5,000.
4. RTP 배포
-잠재력이 높은 슬롯의 경우 RTP의 일부는 작은 빈번한 지불로, 나머지는 최소 잭팟 스트림으로갑니다.
6. 슬롯 선택 모범 사례
1. 세션의 목적을 정의합니다
잭팟 헌트 (높은 변동성, RTP 확장 95%)
마라톤 (낮은/중간 변동성, RTP
2. 표본 크기 설정
-SE를 낮추기 위해 변동성이 높은 5,000 ~ 50,000 회전을 계획하십시오.
3. 손실을 멈추고 이익을 끊으십
-자금 조달에서 10-20% 의 손실을 제한하고 50-100% 성장에 도달하면 이익을 수정하십시오.
4. 슬롯 결합
-500-1,000 스핀마다 높은 변동성을 낮은 변동성으로 변경하여 강한 편차에서 "철회" 합니다.
5. 감사 보고서 검토
-RTP 및 극단적 인 지불에 대한 공개 PM 보고서가있는 제공 업체를 선호하십시오.
결론
최대 선언 가능성은 이론적으로 지불의 상한 일 뿐이며 실제 지불은 확률 분포, 변동성 및 스핀 수에 의해 결정됩니다. 균형 잡힌 결정을 위해 데모 모드에서 EV, λ, 보너스 주파수 및 경험적 결과에 중점을 둡니다. "사냥" 과 "마라톤" 의 균형 잡힌 전략을 통해 "단일 기적 스핀" 을 기다리지 않고도 슬롯의 선언 된 기능을 최적으로 사용할 수 있습니다.
마케팅 자료에서 슬롯 제공 업체는 "최대 잠재력" (× 5,000, × 10,000 이상) 에 중점을 두지 만 실제 승리는이 수치보다 훨씬 낮습니다. 그 이유는 이론적 가능성과 단기 및 중기 세션에서 지불의 확률 적 분배 사이의 근본적인 차이입니다. 기본 개념과 실제 평가 방법을 분석합시다.
1. 이론적 잠재력: 명시된 수치의 기초
1. 최대 승리
-모든 보너스 및 주요 기능 내에서 하나의 베팅에 대한 모든 잠재적 지불의 합계.
2. 발전기 모델 (RNG)
-수학적 모델을 기반으로 각 이벤트 조합은 유한 한 확률을 갖습니다. 최대 이득은 가장 희귀 한 것 중 하나입니다.
3. RTP 및 하우스 엣지 계산
$$
\ 텍스트 {RTP} =\sum _ {i} P _ iimes W _ i,
\ 쿼드
\ 텍스트 {House Edge} = 1 -\텍스트 {RTP}
$$
여기서 $ P _ i $ 는 이벤트의 확률이고 $ W _ i $ 는 승수입니다. 선언 된 잠재력은이 용어의 합계에 포함되지만 $ P _ i $ 는 매우 작습니다.
2. 실제 지불: 기대 수학 및 변동성
1. 기대 (EV)
$$
\ mathrm {EV} = Simes\frac {\mathrm {RTP}} {100},
$$
여기서 $ S $ 는 요금입니다. EV는 무한한 스핀 샘플에서 평균 수익률을 보여 주지만 단일 세션 내에서 특정 결과를 보장하지는 않습니다.
2. 표준 편차
-EV 주변의 지불 확산에 대한 척도. 휘발성이 높을수록 λ가 높아지고 EV와의 편차가 길어질 수 있습니다.
3. 자신감 간격
DPT 별 $ N $ 스핀:
- $$
- \ mathrm {SE} =\frac {λ} {\sqrt {N}},
- \ 쿼드
- (PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)
- $$
휘발성이 높은 슬롯은 SE를 눈에 띄게 작게 만들기 위해 백만 회전이 필요합니다.
3. 잠재력과 실제 간격을 결정하는 것
1. 변동성
-높음: 드물지만 매우 큰 상금 (최대는 떨어질 수 있지만 거의 결코).
-낮음: 빈번한 소액 지불, 제한된 잠재력.
2. 보너스 적중 주파수
큰 승수가 시작되는 보너스 라운드가 적을수록 선언 된 최대 값에 덜 접근합니다.
3. 스핀 샘플 크기
-짧은 세션 (최대 1,000 스핀): 실제 결과는 RTP에서 수십% 벗어날 수 있습니다.
-긴 세션 (100,000 + 스핀): 실제 데이터는 EV에 더 가깝지만 최대 가능성은 무시할 만합니다.
4. 요율 조건
낮은 요금은 상대 승수를 증가 시키지만 확률은 변경되지 않습니다. 높은 입찰은 상금 만 확장합니다.
4. 선언 된 잠재력의 경험적 검증
1. 데모 모드 테스트
-최소 입찰에서 100,000-1,000,000 회전을 시뮬레이트하십시오.
-보너스에서 최대 고정 승수, 평균 승수 및 백분율 적중을 기록하십시오.
2. 보너스 구매, 보류 및 승리
-100-200 회 보너스 구매: 마케팅 데이터와 비교하여 평균 승수를 계산하십시오.
3. 세션 통계 유지
-상금뿐만 아니라 세션 기간, 보너스 수, 절대 및 상대 이익도 고려하십시오.
4. 감사 보고서와의 비교
-eCOGRA/GLI 제공 업체는 테스트 보고서를 게시합니다. 공식 PDF로 데이터를 확인하십시오.
5. "과대 평가 된" 잠재력의 환상을 피하는 방법
1. "최대" 수치에 초점을 맞추지 마십시오
항상 1,000 스핀 당 평균 및 중간 지불금을 살펴보십시오.
2. 연구 변동성
-제공자는 종종 1과 5 사이의 변동성 범주를 지정합니다. 자금과 일치하는 레벨을 선택하십시오.
3. 승리 빈도
-변동성이 낮은 슬롯은 종종 "적중" (20-30%) 을 제공하지만 최고 × 100- × 500입니다.
-매우 휘발성- "적중" 5-10%, 잠재적 × 1,000 - × 5,000.
4. RTP 배포
-잠재력이 높은 슬롯의 경우 RTP의 일부는 작은 빈번한 지불로, 나머지는 최소 잭팟 스트림으로갑니다.
6. 슬롯 선택 모범 사례
1. 세션의 목적을 정의합니다
잭팟 헌트 (높은 변동성, RTP 확장 95%)
마라톤 (낮은/중간 변동성, RTP
2. 표본 크기 설정
-SE를 낮추기 위해 변동성이 높은 5,000 ~ 50,000 회전을 계획하십시오.
3. 손실을 멈추고 이익을 끊으십
-자금 조달에서 10-20% 의 손실을 제한하고 50-100% 성장에 도달하면 이익을 수정하십시오.
4. 슬롯 결합
-500-1,000 스핀마다 높은 변동성을 낮은 변동성으로 변경하여 강한 편차에서 "철회" 합니다.
5. 감사 보고서 검토
-RTP 및 극단적 인 지불에 대한 공개 PM 보고서가있는 제공 업체를 선호하십시오.
결론
최대 선언 가능성은 이론적으로 지불의 상한 일 뿐이며 실제 지불은 확률 분포, 변동성 및 스핀 수에 의해 결정됩니다. 균형 잡힌 결정을 위해 데모 모드에서 EV, λ, 보너스 주파수 및 경험적 결과에 중점을 둡니다. "사냥" 과 "마라톤" 의 균형 잡힌 전략을 통해 "단일 기적 스핀" 을 기다리지 않고도 슬롯의 선언 된 기능을 최적으로 사용할 수 있습니다.
