Aviator Game: ตัวเลขไม่โกหก

เมื่อสมาชิก YouTube ถามว่าทำไมฉันใช้เวลา 1,742 ชั่วโมงวิเคราะห์เส้นทางการบินในเกมพนัน (ใช่ ฉันนับไว้) ฉันจะแสดงโค้ด JavaScript นี้ให้พวกเขาดู:

javascript // การกระจายตัวของตัวคูณใน Aviator const crashPoints = [1.2, 1.5, 2.0, 3.0, 5.0, 10.0]; const probabilities = [0.7, 0.15, 0.08, 0.04, 0.02, 0.01];

นี่คือคำอธิบายว่าทำไมผู้เล่นส่วนใหญ่ ‘ตก’ ก่อนถึง 2x เรามาวิเคราะห์กันดีกว่า

ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ RTP

ค่า RTP ที่โฆษณาไว้ที่ 97%? ในทางเทคนิคถูกต้องแต่ทำให้เข้าใจผิด จากแบบจำลอง Monte Carlo (ทดลอง 100k เกม) พบว่า:

• 68% ของเซสชั่นจบลงด้วย RTP ต่ำกว่า 90%
• มีเพียง 12% ที่เข้าใกล้ค่าเฉลี่ยตามทฤษฎี
• ‘ช่วงเวลาโชคดี’ ที่คุณจำได้? น่าจะอยู่ในกลุ่มเปอร์เซ็นไทล์ที่ 98

เคล็ดลับ: ให้คิดถึง RTP เหมือนสถิติความปลอดภัยของการบิน - สบายใจจนกว่าจะเจอสภาพอากาศแปรปรวน

โซนความผันผวนที่ควรรู้

แบ่งโหมดความผันผวนของเกมตามหลักฟิสิกส์การบิน:

1. การขึ้นอย่างมั่นคง (ความผันผวนต่ำ)

   • เหมือนการบินระดับสูงปกติ
   • คาดการณ์: ค่าตัวคูณส่วนใหญ่จะอยู่ที่ 1.1-1.8x
   • จากข้อมูลพบว่า 83% ของการถอนเงินเกิดขึ้นที่นี่

2. การเล่นกับเมฆ (ความผันผวนปานกลาง)

   • เหมือนสภาพอากาศแปรปรวนเล็กน้อย
   • เป็นจุดที่ดีสำหรับค่าตัวคูณ 2-5x (เกิดขึ้นเพียง 14%)

3. โหมดเจ็ตสตรีม (ความผันผวนสูง)

   • ความฝันที่จะได้ตัวคูณมากกว่า 10x+
   • เกิดขึ้นเพียงแค่3%ของเวลา (แต่ทำยอดวิว YouTube ได้ดี)

อัลกอริทึมจัดการเงินทุนที่คุณต้องการ

สูตรที่ฉันใช้ใน Patreon (สมาชิก $15/เดือนได้เวอร์ชั่นสด):

เงินพนันเหมาะสม = (เงินทุน * ช่วงความเชื่อมั่น) / (เป้าหมายตัวคูณ -1)

ตัวอย่าง: สำหรับเงินทุน \(100 โดยหวังตัวคูณ2xและมั่นใจ95%: = (\)100 *0.05)/(2-1)= $5/รอบ