t-Luck Algorithm

Şans nasıl ölçülür

Şansı doğru bir şekilde ölçmek veya kısa vadede bir rulet şansının boşluklarını tahmin etmeye çalışmak tamamen ütopyadır, ancak dönüş sayısı arttıkça, istatistikler sayesinde tahminler, özünde, şansımızı veya talihsizliğimizi belirlemek rulette bir şans gerçekten ölçülebilir.

Boşlukları ölçmenin olası bir yolu, ► bu gönderi, size ünlü Marigny katsayısından bahsettiğimde.

Bununla birlikte, Marigny katsayısının sınırları vardır, çünkü sadece zıt ve eşit olasılıklara dayalıdır, yani maalesef ciddi bir değerlendirme hatası oluşturan sıfırın varlığı hesaba katılmadan.

Aslında, örneğin rulette 40.000 dönüşü düşünürsek, Marigny'ye göre maksimum şansımızın (oynanan dönüşlerin karekökünün 5 katına eşit) 1.000 birim kazanacağına sahip olacağız, ancak yazık ki 40.000'de Döndürmelerde ayrıca 1.081 kez sıfırla karşılaşmış olacağız, böylece Kırmızı veya Siyah rulet bahislerinde görebileceğiniz gibi, eşit kütlede (düz bahis) 38.000 / 40.000 dönüşe ulaştı, sıfır nedeniyle tek bir birim bile kazanmak matematiksel olarak imkansız!

Bununla birlikte, bu sınır, tek sayı üzerine yapılan bahisleri dikkate alırsak çok daha büyüktür, bu durumda aslında her zaman eşit kütleyi hedefleyerek (sabit bahis) 200.000'den fazla dönüşte bile hayatta kalabiliriz!

Önceki görüntünün simülasyonu bot yazılımı ile elde edildi ► Roulette Bias Sniper, 215.000 dönüşten sonra düz bahis oynandıktan sonra görebileceğiniz gibi, oyuncuya yaklaşık 2 tekli kazanan sayıya eşdeğer, yani 30 birimden fazla kazanan 1.000 sayı hala var! Ancak bu, başka bir yazıda daha derinlemesine tartışacağımız bir konudur.

Boşlukları ölçmenin başka bir yöntemi, ancak öncekinden çok daha hassas olan, ► Student t dağılımı, size hemen açıklayacağım.

Bu yöntemin ilk ayağı, boşluklar için ölçü birimidir. standart sapma (mXNUMX).

Standart sapma, toplam olay sayısının (n) çarpı olumlu olasılıkların (p) ve zıt olasılıkların (q) çarpımının kareköküne eşittir.

metrekare = RADQ (n * p * q)

örneğin, 1.369 rulet dönüşünü düşünürsek, sahip olduğumuz

m1.369 = RADQ (1 * 37/36 * 37/6) = XNUMX.

İkinci ayağı t öğrenci è ortalama olay sayısının (n) ve uygun olasılığın ürününe eşit olan bir olayın (m).

m = n * p

Yine yukarıdaki 1.369 dönüşle ilgili olarak, tek bir sayı düşünürsek, elimizde:

m = 1.369 * 1/37 = 37

Bu iki değer, ortalama (m) ve ortalama kare sapma (mXNUMX) mutlak istatistiksel değere sahiptir, çünkü herhangi bir boşluğun meydana geldiği olaydan bağımsız olarak aynı ölçü birimine indirgenmesine izin verirler.

Bu önemli azalma tam olarak şu şekilde elde edilir: t öğrenci bu, sapma (uygun olaylar U ve ortalama arasındaki fark olarak anlaşılır) ile ortalama kare sapma arasındaki orandır.

Bu nedenle bizde:

t = (U - m) / mXNUMX

Yine bir rulet topunun varsayımsal 1.369 atışı ile ilgili olarak, örneğin 13 sayısı on dokuz kez gelirse, bizde

t = (19 - 37) / 6 = - 3

+ Veya - işareti hiper frekansı veya hipofrekansı gösterir.

Katsayı t öğrenci bu nedenle çok kullanışlıdır çünkü internette de bulunabilen istatistiksel tablolar vardır. tam olarak belirli değerlerin aşılma olasılığının yüzdesi t.

Genellikle varsayılır ki maksimum limit del t öğrenci eşittir 4Bu, aşma olasılığının pratikte sıfır olduğuna karar verilen istatistiksel sınırdır.

Devam etmeden önce şunu hatırla ThatsLuck ayrıca ücretsiz içerik de bulabilirsiniz, eğer yayınlarda güncel kalmak istiyorsanız, kanala abone olun ►YouTube.


Marigny'nin 2 hatası

Ne olduğu açıklığa kavuşturuldu t öğrenci ve nasıl hesaplandığını size hemen söyleyeyim, bu ölçüm yöntemi kesinlikle Marigny katsayısından daha uygundur, çünkü ürettiği sonuçlarda vergiyi (sıfır) da hesaba katar.

Marigny'nin büyük bir hatası, bir şans 3 veya daha yüksek bir farka ulaştığında, mutlaka geri dönmesi gerektiğini düşünmesiydi, bu yüzden boşluğun derhal geri dönüşünü hedeflemeyi önerdi.

Marigny'nin ilk hatası sıfırı dikkate almamaktı, çünkü boşluğun geri döndürülmesi gerektiği kesinlikle doğruysa, hiç kimsenin bu boşluğun kaç vuruş olması gerektiği konusunda a priori kuramayacağı da aynı derecede doğrudur.

Bir şans örneğin boşluk 4'e ulaşırsa (maksimum 5 olduğu için çok yüksek Marigny katsayısı), kırmızı ve siyah arasında yüzlerce spin süren bir değişim aşamasının başlayamayacağını kim söyleyebilir?

Fena değil, birisi düşünecek, değişim aşamalarında kazanmıyorsun ama kaybetmiyorsun ... ama hayır, çünkü her halükarda onun beklentisine göre sıfır çıkacak, elde edebileceğimiz tüm avantajları önceden aşındıracak. boşluk gerçekten doğal dengeye döndüğünde.

Marigny'nin ikinci ve en ciddi hatası: birkaç gün boyunca ve farklı ruletten toplanan dönüşleri tek bir kalıcılık olarak görmek ("kişisel kalıcılık" olarak da bilinir).

Bu büyüleyici konsepti deneysel olarak test ettim ve birkaç milyon simüle edilmiş dönüşten sonra şu sonuca vardım: Somut istatistiksel güvenilirlik amacıyla, ruletin boşlukları, onları üreten aynı jeneratöre atıfta bulunulabilen bir dizi dönüşle münhasıran ölçülmelidir. kesintisiz bir dizi lansmanda.

Başka bir deyişle, 1.000 dönüşün güvenilir olmasını istiyorsak, aynı rulette sürekli olarak 1.000 dönüş kaydetmeliyiz, örneğin farklı günlerde ve farklı ruletten alınan 10 dönüşlü 100 dilim değil.

Gelecekte bu kavramı her zaman hatırlayın, çünkü bu çok önemlidir ve rulet önyargısı aradığımızda açık bir şekilde geçerli değildir, çünkü bu durumda tüm verilerin toplamı yine de gösterge niteliğinde olacaktır, gerçekten de varlığını doğrulayacaktır. kusurlu olsun ya da olmasın, ancak bu da zaten bir ► diğer gönderi.


t-Şans Algoritması (teori)

Şimdi yeni yazılımı hangi istatistiksel varsayımlara dayandırdığımı görelim t-Luck Algoritması.

Yukarıdaki tabloyu tekrar inceleyelim:

Rapor edilen verilere göre, örneğin kırmızı bir değere ulaşırsa t öğrenci 3,00'e eşit, bu değerin 3,50'ye ulaşma olasılığının sadece% 0,02 olduğu anlamına gelir!

Ancak gerçekte durum bu değildir, çünkü belki de kendimize gerçekten sormamız gereken soru şudur: Bir şans t = 3,00'e ulaştığında, kaç kez t = 3,50'a ulaşır? Bu doğrulamayı henüz yapmadım, ancak uzun sürmeyecek ve yukarıdaki tablonun aşağıdaki gibi daha doğru okunması gerektiğini düşünüyorum: 1.000 dönüşlük belirsiz sayıda dilimde t = 3,00 değerine sahip olanlar 0,13'ten büyük t ile dilim olmayacak iken% 4.

Bununla birlikte, t = 2,50 olan bir dilimin t = 3,00'ü yalnızca vakaların% 0,13'ünde aşabileceği şeklindeki önerici hipotezin güvenilir olduğunu düşünmek isteyerek, t-Luck Algoritması hem Marigny katsayısı hem de t öğrenci, aşırı değerlere ulaştıklarında, aslında, daha önce gördüğümüz gibi, kaç yüz dönüşün ardından kim bilir sonra geri dönebilecek, belirli bir şansın çok güçlü bir eğilimini temsil ediyorlar, bu arada biz ödenmesi gereken tezgâhta vergi ödemeye devam ediyoruz. sıfıra.

Şimdiye kadar bildirilenleri doğrulamak için, her ikisi de değerle ilişkili olarak analiz edilen 1.000 dönüşe atıfta bulunarak bu iki grafiği öneriyorum. t öğrenci (ilk grafik) ve Kırmızı şansın boşluğunun eğilimi.

Gördüğünüz gibi, ilk grafik bir kez t = değerine ulaşıldığını doğrular. -2,5 yaklaşık 200 dönüşten sonra (bu nedenle kırmızı bir hipofrekansın varlığındayız, yani siyah birçok kez ortaya çıktı) değeri t öğrenci Kırmızı şansın, karşı Siyah şansına göre frekansını kademeli olarak yeniden dengelemeye başladığını gösteren yükselmeye başlar.

Ancak yükseliş ani değil, ancak dengenin (değerin t öğrenci sıfıra yakın) pratik olarak 1.000 dönüşe ulaşır, bu yüzden 800/800 = 37 sıfırın güzelliğini ödediğimiz yaklaşık 22 spin oynuyoruz ve aslında ikinci grafikte de görebileceğiniz gibi, sıfırdan dolayı başlayan oyuncunun varsayımsal parası 200 spin sonrası bahis (ikinci grafikte nakit / boşluk değeri -45), 1.000 lansmanı bir avuç taş kazanarak kapatır, çünkü boşluk kapanışından kaynaklanan avantajın çoğu sıfır tarafından yenilmiştir.

Bu durumda oyuncu için en uygun strateji ne olurdu? T = -2,5'te (spin 204'te) oynamaya başlamak ve değerle birkaç parça kar elde edilir edilmez (spin 246'da) durmak olurdu t öğrenci -2,00'a geri dönerek 3 parça kâr elde etti. Küçük görünüyor? Söz konusu oyuncu 3 dönüşte 42 parça veya Yatırım Getirisinin% 7'sini kazanacaktı!

Tüm bunlardan bizimkileri türetir İlk kural: sadece bahis yapmaya başla t öğrenci +/- 2,5 değerine ulaşır ve kar elde edilir edilmez durur.


Orta Eğilimler

İkinci ayağı t-Luck Algoritması bu değeri aramaktır t öğrenci 2,5 Kırmızıya atıfta bulunan yukarıdaki grafikte olduğu gibi güçlü bir boşluğa girme ihtimalinde değil, bunun yerine diğerlerinden daha yumuşak, daha istikrarlı bir eğilim sergileme ve terimle yeniden adlandırmam ihtimalinde Orta Eğilimler.

Ancak bu şanslar büyük bir boşluğa sahip değilse, değere nasıl ulaşırlar? t öğrenci 2,5?  

İşte hemen ne demek istediğimin bir örneği Orta Eğilimler.

Yukarıdaki iki grafik her zaman Kırmızı şansa atıfta bulunur, bu sefer 100 dönüşte simüle edilmiştir.

İlk grafiğe bakarsanız, değerin t öğrenci yeterince kaldı kararlı, bu +1 ile -1,5 arasında pratikte, ilk grafikte bu değer açıkça 0'dan başladı, sonra + 1'e yükseldi, sonra -1,5'e düştü ve sonunda + 1'e döndü.

Şimdiye kadar garip bir şey yok, ama değeri sayarsak t öğrenci göre minimum ve maksimum değerler ulaştık + 1'den (maks.) -1,5'e (dk.) düşecek, yani bir tane vardı sapma minimum ve maksimum + 1 / -1,5 veya 2,5 puan arasında!

Burada referans değerimiz 2,5'i bulduk ve bu nedenle grafiğin 20 dönüşü civarında 2,5'lik boşluk yaratıldı ve Kırmızı'ya odaklanmaya başladık (çünkü -1,5'te bir hipofrekans durumundayız) işte kader ( ve istatistikler) bizi ödüllendiriyor, aslında t öğrenci = +1 15'den az dönüşte 80 birim kazanmış olurduk!

Açıkçası, yukarıdaki 1. kurala dayanarak, ilk kardan sonra dururduk, ancak bu örnekle Orta Trend kavramını ve t öğrenci karşılaşılan minimum ve maksimum değerler arasındaki boşluğa dayandırarak.


t-Luck Algoritması (Yazılım)

Şimdiye kadar her şey temiz mi? Tamam, endişelenme, yazılım tüm bu hesaplamaları yapacak t-Luck Algoritması, oyuncunun yalnızca sayıları çıktıkça girmesi ve Yazılım tarafından işaret edildiğinde yalnızca eşit kütle (sabit bahis) için özel olarak bahis yapması gerekecektir.

Aktive ettikten sonra  t-Luck Algoritması Zaten nasıl bulacağınızı bildiğiniz kodla, bir oyun masası açın ve daha önce yayınlanmış olan sayıları girmeye başlayın, bunun için 0'dan 36'ya kadar numaralandırılmış orta sütundaki düğmelerden birine tıklayın.

Bir numaraya tıkladığınızda, aynı zamanda sol alttaki kutuda (Son) referans hatırlatıcımız olarak görünür.

Numaraları kaydederken dikkatli olun, çünkü yanlış bir numara girerseniz, düzeltmenin bir yolu yoktur ve logoya tıklamanız gerekir. ThatsLuck sağ altta, bu temelde oturumu sıfırlar ve ardından her şeye yeniden başlamanız gerekir.

Pratikte, göreceğiniz gibi izleme şanslarından biri:

►Kırmızı / Siyah

►Çift / Tek

►Düşük / Yüksek

►Düzinelerce

►Sütunlar

►Sestin

anında 2,5 öğrenci t-değeri boşluğu üretir t-Luck Algoritması hangi şansı hedefleyeceğinizi gösteren bir uyarı etkinleştirilir!

Yukarıdaki resimde görebileceğiniz gibi, bu durumda sağdaki iki sütunda görebileceğiniz gibi (SES 1) ilk altıncıya (SES XNUMX) bahis yapmaya çalışmanız işaret edilir. Sıklık çeşitli şanslar arasında), ne en sık görülen sestina (SES 2'dir) ne de en az sıklıkta olanıdır (SES 3 ve SES 6 hiç yayınlanmaz).

1 ile 6 arasında bir sayı çıkması durumunda, öğrencinin değeri 2,5'in altına düşecek ve ardından uyarı, bahis yapmadığınız bir uyarı gelene kadar açıkça kaybolacak ve kazanan sayıları bunlara göre kaydedin. kronolojik yayın sırası.

Açıkçası, aynı zamanda daha fazla şansa da bahis oynayacaktır ve bu durumda, aynı aşağıdaki resimde yaptığım gibi, bahis yapma şansı arasındaki ortak sayılar üzerine daha düşük değerli birimlerle bile bahis oynamaya çalışabilirsiniz. COL 1'i SES 2 ile geçtiğim ve bu nedenle 7 ve 10 numaralı iki ortak sayıya da bahse girerim.

Umarım projenin kapsamlı bir analizini sağlamışımdır t-Luck Algoritması, önerilerim oldukça basit: asla bahsinizi artırmayın ve durdurmadan önce kaç birim kazanacağınızı en baştan belirleyin (Stopwin), tavsiye ettiğim bir değer 10 olarak belirleyin, sonra elbette istediğiniz gibi yapın, her zamanki kadar önemlidir banka pahasına eğlence!