RTP如何影響潛在收益
導言
回歸球員（RTP）是關鍵參數，從長遠來看可以確定球員的平均賭註回報百分比。了解其影響不僅可以選擇「慷慨」的自動機，還可以更準確地預測重大收益的可能性並形成有效的資金管理。
1.RTP的定義及其數學基礎
RTP公式
$$
\mathrm {RTP} =\frac {ext{所有付款的總和}{ext{所有費率的總和}}imes 100%
$$
在實踐中，提供商對隨機數生成器（GSF）進行建模，以便在無窮多個回合中，玩家的平均回報率趨向於聲明的RTP。
理論指標
RTP是為數百萬個模擬計算的平均值。在實際會話中，由於波動，偏差可能很大。
House Edge
相反的RTP參數是「主場優勢」（House Edge）：
$$
\mathrm{House\,Edge} = 100% - \mathrm{RTP}.
$$
2.RTP對預期收益值（EV）的影響)
預期值（Expected Value, EV）
對於單個S和RTP r投註：
$$
\mathrm{EV} = S imes \left(\frac{r}{100}ight)
$$
例如，以1美元和RTP的費率，獲勝的數學期望為0美元。96.
風險和偏差
EV不保證短期盈利：分布（標準平衡）和支出分配（命中頻率）決定了實際結果接近EV的速度。
RTP與支付頻率的相關性
在其他同等條件下，提供商可以改變小型獲勝組合的數量以達到給定的RTP-這會影響「頻繁」付款的感覺。
3.波動性及其與RTP的相互作用
波動性分類
低：經常小獲勝，緩慢接近RTP
平均：支付頻率和金額的平衡
高：罕見但大筆付款；長時間的「沈默」
為什麼RTP是相同的，感覺是不同的
具有96％ RTP的兩個插槽可以以不同的方式構建付款：
低電壓插槽：50%的小贏得0。5 ×費率，2%大10 ×
高電壓插槽：2%大20 ×，幾乎沒有小額付款
玩家的實際任務
RTP+波動性的選擇必須與資金和策略的大小相匹配（長時間與頭獎的「快速狩獵」相對）。
4.RTP和波動性插槽選擇策略
1.確定會議的目的
「馬拉松」：中低RTP波動率≥ 96%
「大獎狩獵」：高波動RTP ≥ 95%
2.計算預算以平整電動汽車
對於具有96％ RTP和σ波動性的插槽，要在95％的信任水平上達到±電動汽車的1％的誤差，將需要N ≈（1。96·σ/0.01）²旋轉。
σ越高，自旋越大，因此所需的資金就越高。
3.完善技術參數
命中頻率（獲勝組合的下降頻率）
最大乘數（對於頭獎和獎勵模式很重要）
附加功能（獎勵遊戲、免費旋轉、漸進式頭獎）
4.演示模式實踐
在演示中進行一系列測試1,000-5,000旋轉，記錄實際平均回報和獲勝分配。
5.實例分析：RTP如何在實踐中顯現
RTP較低的Mega Moolah彌補了可能的大獎損失，最高可達× 1,000,000；在一次會議中達到接近電動汽車所需的資金很高。
Starburst ―一個「馬拉松」插槽，RTP高，而且非常頻繁，但付款很少。
6.切實可行的建議
選擇96%及以上的RTP以獲得長期利潤。
結合適當的波動性：評估資金和會議策略。
捕獲真實數據：使用演示模式對參數進行經驗評估。
考慮支付時間表：獎金模式和頭獎可能會從根本上改變平均水平。
嚴格的資金管理：將損失限制在每屆會議總預算的5-10%。
二.結論
RTP是選擇插槽的基本參考，但是策略的有效性取決於RTP，波動性和資金管理的結合。精確的數學模型有助於預測長期的結果，並且在演示模式下對遊戲參數進行分析和經驗測試，可以使策略適應個人目標：「馬拉松」或「頭獎狩獵」。
回歸球員（RTP）是關鍵參數，從長遠來看可以確定球員的平均賭註回報百分比。了解其影響不僅可以選擇「慷慨」的自動機，還可以更準確地預測重大收益的可能性並形成有效的資金管理。
1.RTP的定義及其數學基礎
RTP公式
$$
\mathrm {RTP} =\frac {ext{所有付款的總和}{ext{所有費率的總和}}imes 100%
$$
在實踐中，提供商對隨機數生成器（GSF）進行建模，以便在無窮多個回合中，玩家的平均回報率趨向於聲明的RTP。
理論指標
RTP是為數百萬個模擬計算的平均值。在實際會話中，由於波動，偏差可能很大。
House Edge
相反的RTP參數是「主場優勢」（House Edge）：
$$
\mathrm{House\,Edge} = 100% - \mathrm{RTP}.
$$
2.RTP對預期收益值（EV）的影響)
預期值（Expected Value, EV）
對於單個S和RTP r投註：
$$
\mathrm{EV} = S imes \left(\frac{r}{100}ight)
$$
例如，以1美元和RTP的費率，獲勝的數學期望為0美元。96.
風險和偏差
EV不保證短期盈利：分布（標準平衡）和支出分配（命中頻率）決定了實際結果接近EV的速度。
RTP與支付頻率的相關性
在其他同等條件下，提供商可以改變小型獲勝組合的數量以達到給定的RTP-這會影響「頻繁」付款的感覺。
3.波動性及其與RTP的相互作用
波動性分類
低：經常小獲勝，緩慢接近RTP
平均：支付頻率和金額的平衡
高：罕見但大筆付款；長時間的「沈默」
為什麼RTP是相同的，感覺是不同的
具有96％ RTP的兩個插槽可以以不同的方式構建付款：
低電壓插槽：50%的小贏得0。5 ×費率，2%大10 ×
高電壓插槽：2%大20 ×，幾乎沒有小額付款
玩家的實際任務
RTP+波動性的選擇必須與資金和策略的大小相匹配（長時間與頭獎的「快速狩獵」相對）。
4.RTP和波動性插槽選擇策略
1.確定會議的目的
「馬拉松」：中低RTP波動率≥ 96%
「大獎狩獵」：高波動RTP ≥ 95%
2.計算預算以平整電動汽車
對於具有96％ RTP和σ波動性的插槽，要在95％的信任水平上達到±電動汽車的1％的誤差，將需要N ≈（1。96·σ/0.01）²旋轉。
σ越高，自旋越大，因此所需的資金就越高。
3.完善技術參數
命中頻率（獲勝組合的下降頻率）
最大乘數（對於頭獎和獎勵模式很重要）
附加功能（獎勵遊戲、免費旋轉、漸進式頭獎）
4.演示模式實踐
在演示中進行一系列測試1,000-5,000旋轉，記錄實際平均回報和獲勝分配。
5.實例分析：RTP如何在實踐中顯現
| 自動機 | RTP（%） | 波動 | 命中頻率（%） | Max Win （×率） |
|---|---|---|---|---|
| ------------------- | ------: | ------------: | ----------------: | ----------------: |
| Mega Moolah | 88.12 | 高 | 10 | × 100萬 |
| Starburst | 96.10 | 低 | 24 | × 250 |
| Gonzo’s Quest | 95.97 | 平均 | 20 | × 15 000 |
| Book of Dead | 96.21 | 高 | 23 | × 5 000 |
| Dead or Alive 2 | 96.80 | 非常高 | 26 | × 10萬 |
RTP較低的Mega Moolah彌補了可能的大獎損失，最高可達× 1,000,000；在一次會議中達到接近電動汽車所需的資金很高。
Starburst ―一個「馬拉松」插槽，RTP高，而且非常頻繁，但付款很少。
6.切實可行的建議
選擇96%及以上的RTP以獲得長期利潤。
結合適當的波動性：評估資金和會議策略。
捕獲真實數據：使用演示模式對參數進行經驗評估。
考慮支付時間表：獎金模式和頭獎可能會從根本上改變平均水平。
嚴格的資金管理：將損失限制在每屆會議總預算的5-10%。
二.結論
RTP是選擇插槽的基本參考，但是策略的有效性取決於RTP，波動性和資金管理的結合。精確的數學模型有助於預測長期的結果，並且在演示模式下對遊戲參數進行分析和經驗測試，可以使策略適應個人目標：「馬拉松」或「頭獎狩獵」。
