如何確定高價何時還清

1.我們確定關鍵指標

1.RTP (Return to Player)

-長期返還給玩家的賭註百分比。

-RTP由提供商固定(通常為94-98%),並且不會隨費率大小而變化。

2.EV (Expected Value)

-絕對值中勝出的數學期望:
  • $$
  • EV = RTP \times BetAmount - BetAmount
  • $$

-使用Bet=100美元,RTP=96%: EV=0。96 × 100 − 100 = −$4.

3.ROI (Return on Investment)

-相對回報:
  • $$
  • ROI = \frac{EV}{BetAmount} \times 100% = RTP - 100%
  • $$

-RTP=96% ROI=− 4%。

4.Hit Frequency (HF)

-任何付款的旋轉份額(包括獎金)。

-確定付款的平穩性和所需的資金。

5.波動(σ)

-標準付款偏差。

-σ越高,需要更多的資金來維持「縮水」。

2.為什麼縮放可以得到回報

助推力學

在高限額模式下,某些插槽會增加獎勵頻率(反模式,下降速率)或提供額外的乘數,從而增加EV獎勵回合。

絕對勝利

以100美元而不是1美元的價格,平均絕對支付(AWPS)增長了100 ×,使以美元計價的電動汽車更有意義。

3.回報評估方法

步驟1。演示測試

1.意甲(低錦標)

-10,000個基本費率的自旋(例如1美元)。

-記錄HF₁、AWPS₁和σ₁。

2.B系列(High-Stakes演示)

-相當於High-Stakes費率的10,000個旋轉(100美元)。

-記錄HF₂、AWPS₂和σ₂。

步驟2。計算電動汽車的收益

基本EV₁=AWPS₁ − Bet₁

EV₂ = AWPS₂ − Bet₂

ΔEV = EV₂ − EV₁ × (Bet₂/Bet₁)

-如果EV> 0 Δ,High-Stakes模式會帶來額外的數學益處。

步驟3。波動和資金核算

Bankroll for High-Stakes

$$
  • Bankroll ≥ Bet₂ \times σ\_factor \times N\_{spins}
  • $$

-σ\_因子取決於對衰減的容忍(1。5–2.0),N\_ spins是會話中的旋轉數。

獲勝頻率

-相對於HF₁降低HF₂ 2-5%可能會增加對破產的需求。

4.收支平衡點High-Stakes

1.我們定義break-even EV

-查找其中的Bet\_ min

$$
  • EV_{HL} = 0
  • $$

-解決方案:Bet\_Min=EV\_bonus/( RTP\_bonus − 1)。

-在實踐中:測試Low-和High-Stakes系列以找到EV₂達到零的點。

2.我們與替代方案進行比較

-如果100美元EV₂> EV₁ × 100,請切換到High-Stakes。

5.實例實例

度量標準Low ($1)High ($100)註意事項
RTP96 %96 %不變
HF20 %22 %助推力學(+2 p.p.)
AWPS$0.96$96.50+$0.50通過獎金
EV−$0.04−$3.50ΔEV = +$0.50
σ (×Bet)1.21.5波動性上升

在此示例中,High-Stakes EV從− 4美元減少到− 3美元。50每旋轉,得到+0美元。50個利潤率為100美元。

6.當沒有回報時

缺乏助推力學

如果HF₂ ≈ HF₁ AWPS₂/Bet₂=AWPS₁/Bet₁,則EV₂線性增長為虧損。

過度波動

過高的σ₂會導致持有大量資金,並在實施電動汽車Δ之前增加破產風險。

不適當的融資

如果沒有足夠的資金,就無法縮小:即使是正電動汽車的Δ也可能被小規模破產的縮水「吃掉」。

7.四.建議

1.總是在存款前進行演示測試。

2.維護日誌:HF、AWPS、Excel σ或專用跟蹤器。

3.從中間投註(30-50% Max Bet)開始,評估機械師的反應。

4.根據實際波動調整資金: 至少100 × Bet₂ × 1。5.

5.如果Δ EV ≤ 0或HF₂不超過HF₁,請切換回Low-Stakes。

二.結論

High-Stakes的回報不是取決於利率的大小,而是取決於特定助推力機制給出的EV變化,以及銀行承受波動性增加的能力。明確的演示測試技術,電動汽車Δ計算和嚴格的資金管理將有助於準確了解100美元及以上的利率何時開始得到回報,以及何時最好保持在熟悉的水平。

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