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

• \text{RTP} = \sum_{i} P_i \times W_i,
• \quad
• \text{House Edge} = 1 - \text{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 \times \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

• $$
• \mathrm{SE} = \frac{σ}{\sqrt{N}},
• \quad
• 95%\text{CI} = \mathrm{EV} \pm 1{,}96 \times \mathrm{SE}.
• $$

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」。