높은 요금과 변동성: 위험 계산
1. 변동성의 개념과 그 역할
변동성은 게임 결과가 수학적 기대 (RTP) 를 중심으로 확산되는 정도입니다. 높은 속도에서 변동성은 자금 조달이 얼마나 빠르고 깊게 침몰하거나 성장할 수 있는지를 결정합니 높은 롤러의 경우 평균 리턴 값뿐만 아니라 지불금의 표준 편차 값을 아는 것이 중요합니다.
2. 위험 지표
1. 표준 편차 (함수):
2. 변동 계수 (CV):
3. 최대 드로우 다운:
4. 위험에 처한 가치 (VaR):
3. 은행 계산 및 위험 관리
1. 고정 베팅:
2. 켈리 기준:
3. 위험 제한 모델:
4. 슬롯의 계산 예
RTP = 96%, 스핀 λ3 β( 여기서 β는 평균 승수율).
β율 = €1,000, N = 100 스핀:
위험을 10% 자금 조달 B = €500,000으로 제한하기 위해 일일 손실 한도는 €5 000이며 VaR Frah와 일치합니다. 한 세션에서 자본 안전을 95% 보장하는 어느 정도의 안전을 제공합니다.
5. 실제 권장 사항
1. 테스트 실행: 큰 베팅을하기 전에 고정 베타에서 100-200 스핀을 실행하여 경험적으로 λ와 Max Drawdown을 평가하십시오.
2. 적응 비율: 20% B 이상의 하락 후 k가 낮으면 안정적인 성장으로 만 증가합니다.
3. 정기적 인 분석: 각 게임에 대해 베팅 로그, 레코드 μ및 λ를 유지하고 일주일에 한 번 전략을 수정하십시오.
4. 다각화: 전체 이력서를 줄이기 위해 서로 다른 게임 (슬롯, 룰렛, 블랙 잭) 간에 자금을 확산시킵니다.
5. 제어 자동화: 스크립트 또는 API 도구를 사용하여 임계 값을 추적하고 제한이 트리거 될 때 베팅을 즉시 차단합니다.
6. 결론
높은 비율로 위험을 정확하게 계산하는 것은 변동성에 대한 이해와 통계 지표 사용에 근거합니다 (λ, VaR, CV). 잘 구축 된 자금 관리 시스템 (고정이자, Kelly의 기준, 정지 제한 및 간격 공격) 을 통해 하이 롤러는 자본을 절약 할뿐만 아니라 큰 금리의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
변동성은 게임 결과가 수학적 기대 (RTP) 를 중심으로 확산되는 정도입니다. 높은 속도에서 변동성은 자금 조달이 얼마나 빠르고 깊게 침몰하거나 성장할 수 있는지를 결정합니 높은 롤러의 경우 평균 리턴 값뿐만 아니라 지불금의 표준 편차 값을 아는 것이 중요합니다.
2. 위험 지표
1. 표준 편차 (함수):
- 슬롯의 경우: β가 평균 베타 승수이고 N은 베팅 수입니다.
- 보드 게임의 경우: 가능한 결과에서 계산됩니다 (예: 룰렛 방법 (p· (1-p)))· β에서).
2. 변동 계수 (CV):
- $ CV =\frac {자기} {} $,
- 여기서 μ는 개당 평균 승리입니다. 이력서가 높을수록 일련의 실패로 결점이 더 커질 것으로 예상됩니다.
3. 최대 드로우 다운:
- 게임 세션 당 최고점에서 최저점으로 전체 자금 조달 감소; 과거 데이터를 기반으로하거나 VaR 공식 (Value at Risk) 에 따라 계산됩니다.
4. 위험에 처한 가치 (VaR):
- $ VaR _ {α} = μ- z _ {α}· 게 $,
- 여기서 zwarter는 정규 분포의 양자입니다 (예: z far. 95% 의 경우 645).
3. 은행 계산 및 위험 관리
1. 고정 베팅:
- 속도 = k· B, 여기서 B는 현재 자금 롤이고 k = 1-2% 입니다. 단점을 예측 가능한 양으로 제한합니다.
2. 켈리 기준:
- $ f =\frac {bp-q} {b} $,
- 여기서 b는 순 확률이고 p는 이길 확률입니다. q = 1-p. 조심스럽게 사용했습니다 (분수 Kelly PK½).
3. 위험 제한 모델:
- 일일 정지 손실: B.의 10-15%
- 와인 중지: 고정 이익 목표, 그 후 세션이 종료됩니다 (5-10% B).
- 간격 레이드: 일련의 M 베팅 (예: M = 50), 분석 및 중단.
4. 슬롯의 계산 예
RTP = 96%, 스핀 λ3 β( 여기서 β는 평균 승수율).
β율 = €1,000, N = 100 스핀:
- μ= (RTP-1)· β- €40
- 자기 자신의 모든 것을 가지고 있습니다
- VaR 전원. 엄청나게 많은 것- €40 -1. 645· €30,000- €49,360 → 5% 이하 €49,360 이상 손실 가능성.
위험을 10% 자금 조달 B = €500,000으로 제한하기 위해 일일 손실 한도는 €5 000이며 VaR Frah와 일치합니다. 한 세션에서 자본 안전을 95% 보장하는 어느 정도의 안전을 제공합니다.
5. 실제 권장 사항
1. 테스트 실행: 큰 베팅을하기 전에 고정 베타에서 100-200 스핀을 실행하여 경험적으로 λ와 Max Drawdown을 평가하십시오.
2. 적응 비율: 20% B 이상의 하락 후 k가 낮으면 안정적인 성장으로 만 증가합니다.
3. 정기적 인 분석: 각 게임에 대해 베팅 로그, 레코드 μ및 λ를 유지하고 일주일에 한 번 전략을 수정하십시오.
4. 다각화: 전체 이력서를 줄이기 위해 서로 다른 게임 (슬롯, 룰렛, 블랙 잭) 간에 자금을 확산시킵니다.
5. 제어 자동화: 스크립트 또는 API 도구를 사용하여 임계 값을 추적하고 제한이 트리거 될 때 베팅을 즉시 차단합니다.
6. 결론
높은 비율로 위험을 정확하게 계산하는 것은 변동성에 대한 이해와 통계 지표 사용에 근거합니다 (λ, VaR, CV). 잘 구축 된 자금 관리 시스템 (고정이자, Kelly의 기준, 정지 제한 및 간격 공격) 을 통해 하이 롤러는 자본을 절약 할뿐만 아니라 큰 금리의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
