潛在付款與實際付款之間的差額
導言
在營銷材料中，插槽提供商專註於「最大潛力」（× 5,000，× 1萬以上），但實際收益遠低於這些數字。原因是在短期和中期會議中，理論可能性和概率支付分配之間的根本差異。我們將分析基本的概念和實際的評估方法。
1.理論潛力：聲明數字的核心是什麼
1.最大乘數（Max Win）
-所有獎金和核心職能下所有潛在單一費率的金額。
2.發電機模型（GHF）
-基於數學模型，每個事件組合都有有限概率；最大收益是最罕見的收益之一。
3.計算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，$W_i$是乘數。聲明的潛力包括在這些項中的總和，但極少的P_i美元。
2.實際支出：期望數學和變異性
1.數學等待（EV）
$$
\mathrm{EV} = S imes \frac{\mathrm{RTP}}{100},
$$
其中S美元是賭註。EV在無限自旋樣本中顯示平均回報，但不保證單個會話中的特定結果。
2.標準偏差（σ）
-在電動汽車周圍分散付款的措施。波動性越高，σ越高，與電動汽車的偏離期可能持續的時間就越長。
3.信任間隔
根據CPT，對於$N$旋轉：
$$
\mathrm{SE} = \frac{σ}{\sqrt{N}},
\quad
95%ext{CI} = \mathrm{EV} \pm 1{,}96 imes \mathrm{SE}.
$$
對於高功率插槽，需要100萬個自旋才能使 SE變得明顯小。
3.潛能與現實之間的差距取決於什麼
1.波動性
-高：罕見但非常大的收益（最多可以下降，但幾乎從不下降）。
-低：經常小額付款，潛力有限。
2.獎金命中率
使用較大的乘數啟動獎勵回合的頻率越低，您接近聲明的最大值的頻率就越低。
3.自旋樣本的大小
-短會話（最多1,000個自旋）：實際結果可能會偏離RTP的百分之十。
-長會話（100,000+旋轉）：實際數據更接近電動汽車，但即使在那裏，最大值的機會仍然很小。
4.投註條件
低利率會增加相對乘數，但不會改變概率。高風險只會擴大收益。
4.對申報潛力的實證檢驗
1.演示模式測試
-以最低費率模擬100,000-1,000,000旋轉。
-記錄最大固定乘數、平均乘數和獎金命中率。
2.購買獎金分析（Bonus Buy, Hold&Win）
-購買100-200次獎勵回合：計算平均乘數,與營銷數據進行比較。
3.維護會議統計
-不僅要考慮獎金,還要考慮會議持續時間、獎金數量、絕對和相對利潤。
4.與審計員報告的比較
-使用eCOGRA/GLI的提供商發布測試報告：將您的數據與官方PDF核對。
5.如何避免「誇大」潛力的幻想
1.不要專註於「最大」數字
總是看1000個旋轉的平均和中位數支出。
2.研究波動性
-提供商通常指定波動性類別1至5；選擇與您的資金相匹配的級別。
3.獲勝率
-低波動性插槽通常會產生「命中率」（20-30％），但高點× 100- × 500。
-高熱量-「熱門」5-10％，潛力× 1,000- × 5,000。
4.RTP分布
-對於潛力大的插槽，部分RTP用於小額頻繁支付，其余用於最低頭獎流。
6.選擇插槽的實用指南
1.確定會議的目的
「大獎狩獵」（高波動，RTP ≥ 95％）
「馬拉松」（低/平均波動，RTP ≥ 96％）
2.設置樣本量
-計劃在高波動性下進行5,000至50,000次自旋,以降低SE。
3.停止麋鹿和鏟球
-將虧損限制在10%到20%之間，在實現50%到100%的增長時記錄利潤。
4.組合插槽
-將高波動率換成每500-1,000個自旋的低波動，以「擺脫」強偏差。
5.檢查審計員報告
-優先考慮提供RTP和極端付款公開的PDF報告的提供商。
二.結論
申報的最大潛力只是理論上的最高支付範圍，實際支付取決於概率分布，波動性和自旋數。要做出明智的決定，請關註演示模式下的電動汽車，σ，獎金頻率和經驗結果。平衡的「狩獵」和「馬拉松」策略將允許最佳利用聲稱的插槽功能，而無需等待「奇跡旋轉」。
在營銷材料中，插槽提供商專註於「最大潛力」（× 5,000，× 1萬以上），但實際收益遠低於這些數字。原因是在短期和中期會議中，理論可能性和概率支付分配之間的根本差異。我們將分析基本的概念和實際的評估方法。
1.理論潛力：聲明數字的核心是什麼
1.最大乘數（Max Win）
-所有獎金和核心職能下所有潛在單一費率的金額。
2.發電機模型（GHF）
-基於數學模型，每個事件組合都有有限概率；最大收益是最罕見的收益之一。
3.計算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，$W_i$是乘數。聲明的潛力包括在這些項中的總和，但極少的P_i美元。
2.實際支出：期望數學和變異性
1.數學等待（EV）
$$
\mathrm{EV} = S imes \frac{\mathrm{RTP}}{100},
$$
其中S美元是賭註。EV在無限自旋樣本中顯示平均回報，但不保證單個會話中的特定結果。
2.標準偏差（σ）
-在電動汽車周圍分散付款的措施。波動性越高，σ越高，與電動汽車的偏離期可能持續的時間就越長。
3.信任間隔
根據CPT，對於$N$旋轉：
$$
\mathrm{SE} = \frac{σ}{\sqrt{N}},
\quad
95%ext{CI} = \mathrm{EV} \pm 1{,}96 imes \mathrm{SE}.
$$
對於高功率插槽，需要100萬個自旋才能使 SE變得明顯小。
3.潛能與現實之間的差距取決於什麼
1.波動性
-高：罕見但非常大的收益（最多可以下降，但幾乎從不下降）。
-低：經常小額付款，潛力有限。
2.獎金命中率
使用較大的乘數啟動獎勵回合的頻率越低，您接近聲明的最大值的頻率就越低。
3.自旋樣本的大小
-短會話（最多1,000個自旋）：實際結果可能會偏離RTP的百分之十。
-長會話（100,000+旋轉）：實際數據更接近電動汽車，但即使在那裏，最大值的機會仍然很小。
4.投註條件
低利率會增加相對乘數，但不會改變概率。高風險只會擴大收益。
4.對申報潛力的實證檢驗
1.演示模式測試
-以最低費率模擬100,000-1,000,000旋轉。
-記錄最大固定乘數、平均乘數和獎金命中率。
2.購買獎金分析（Bonus Buy, Hold&Win）
-購買100-200次獎勵回合：計算平均乘數,與營銷數據進行比較。
3.維護會議統計
-不僅要考慮獎金,還要考慮會議持續時間、獎金數量、絕對和相對利潤。
4.與審計員報告的比較
-使用eCOGRA/GLI的提供商發布測試報告：將您的數據與官方PDF核對。
5.如何避免「誇大」潛力的幻想
1.不要專註於「最大」數字
總是看1000個旋轉的平均和中位數支出。
2.研究波動性
-提供商通常指定波動性類別1至5；選擇與您的資金相匹配的級別。
3.獲勝率
-低波動性插槽通常會產生「命中率」（20-30％），但高點× 100- × 500。
-高熱量-「熱門」5-10％，潛力× 1,000- × 5,000。
4.RTP分布
-對於潛力大的插槽，部分RTP用於小額頻繁支付，其余用於最低頭獎流。
6.選擇插槽的實用指南
1.確定會議的目的
「大獎狩獵」（高波動，RTP ≥ 95％）
「馬拉松」（低/平均波動，RTP ≥ 96％）
2.設置樣本量
-計劃在高波動性下進行5,000至50,000次自旋,以降低SE。
3.停止麋鹿和鏟球
-將虧損限制在10%到20%之間，在實現50%到100%的增長時記錄利潤。
4.組合插槽
-將高波動率換成每500-1,000個自旋的低波動，以「擺脫」強偏差。
5.檢查審計員報告
-優先考慮提供RTP和極端付款公開的PDF報告的提供商。
二.結論
申報的最大潛力只是理論上的最高支付範圍，實際支付取決於概率分布，波動性和自旋數。要做出明智的決定，請關註演示模式下的電動汽車，σ，獎金頻率和經驗結果。平衡的「狩獵」和「馬拉松」策略將允許最佳利用聲稱的插槽功能，而無需等待「奇跡旋轉」。
