t-Luck Algorithm

Giunsa pagsukod ang swerte

Ang pagsukol sa swerte nga ensakto, o labi nga pagsulay sa pagtag-an sa mga kal-ang sa usa ka higayon sa roleta sa hamubo nga termino mao ang puro nga utopia, bisan pa samtang ang gidaghanon sa mga pagtuyok nagdugang, salamat sa mga istatistika ang mga forecasts nagsugod nga mahimong dili kaayo ug dili kaayo gibanabana, sa esensya, ang mga kal-ang nga mahibal-an ang among swerte o disgrasya sa pagpusta us aka higayon sa roulette, masukod gyud.

Ang usa ka posible nga paagi sa pagsukot sa mga kal-ang mao ang usa nga nailarawan sa ► kini nga post, kung isulti ko kanimo ang bahin sa bantog nga coefficient sa Marigny.

Bisan pa, ang Marigny coefficient adunay mga kinutuban, tungod kay kini gibase ra sa pagsupak ug mahatagan equiprobable nga kahigayunan, ie nga wala’y pag-isip ang presensya sa zero, nga sa kasubo nagpahinabo usa ka grabe nga sayup sa pagtasa.

Sa tinuud, kung atong hunahunaon pananglitan ang 40.000 nga pagtuyok sa roulette, suno kay Marigny kita adunay labing kadaghan nga swerte (managsama sa 5 ka pilo nga square root sa spin nga gipatugtog) mahimong 1.000 nga mga yunit nga nadaog, apan makaluluoy nga sa 40.000 nakit-an usab naton ang 1.081 ka beses nga zero, aron makita nimo ang mga pusta sa roleta sa Pula o Itum sa parehas nga masa (patag nga pusta), nakaabot sa 38.000 / 40.000 nga pagtuyok, tungod sa zero imposible sa matematika nga magdaog bisan ang usa ka yunit!

Hinuon, kini nga kinutuban labi ka daghan kung atong hunahunaon ang mga pusta sa us aka numero, sa kini nga kaso sa tinuud nga kanunay nga gipunting bisan ang masa (patag nga pusta) nga mabuhi kita bisan sa sobra sa 200.000 nga pagtuyok!

Ang simulation sa miaging imahe nakuha sa software bot ► Roulette Bias Sniper, sama sa imong makita pagkahuman sa 215.000 nga pagtuyok nga gipatugtog nga flat bet, adunay pa nga 2 nga numero nga mahimo’g makadaog sa magdudula nga katumbas sa mga 30 nga nag-iisa nga mga numero sa pagdaug, busa kapin sa 1.000 nga mga yunit! Apan kini usa ka hilisgutan nga pagahisgutan namon sa labi ka halalum sa usa pa ka post.

Ang usa pa nga pamaagi sa pagsukot sa mga kal-ang, apan labi ka tukma kaysa sa nauna, mao ang ► Pag-apod-apod sa estudyante, nga iilustrar ko dayon kanimo.

Ang una nga haligi sa kini nga pamaagi mao ang yunit sa pagsukol alang sa mga kal-ang nga gitawag sukaranan nga pagtipas (sqm)

Ang sukaranan nga pagtipas parehas sa kuwadradong gamot sa produkto sa kinatibuk-ang ihap (n) ka beses nga gipaboran nga mga kalagmitan (p) ug ang kaatbang nga kalagmitan (q).

sqm = RADQ (n * p * q)

sama pananglit kung gikonsidera naton ang 1.369 nga spin of roulette nga anaa kanato

sqm = RADQ (1.369 * 1/37 * 36/37) = 6.

Ang ikaduha nga haligi sa t estudyante è average sa usa ka hitabo (m), nga parehas sa produkto sa gidaghanon sa mga hitabo (n) ug ang gipaboran nga kalagmitan.

m = n * p

pag-usab may kalabutan sa 1.369 nga mga pagtuyok sa taas, kung giisip namon ang usa ka numero, adunay kami:

m = 1.369 * 1/37 = 37

Ang kining duha nga kantidad, gipasabut (m) ug gipasabut nga square deviation (sqm), adunay hingpit nga kantidad sa istatistika, tungod kay gitugotan nila ang pagkubu sa bisan unsang gintang sa parehas nga yunit sa pagsukol, dili igsapayan ang hitabo diin kini nahinabo.

Kini nga hinungdanon nga pagkunhod nakab-ot sa ensakto pinaagi sa t estudyante, nga mao ang proporsyon sa taliwala sa pagtipas (masabut ingon ang kalainan tali sa paborableng mga hitabo U ug gipasabut) ug gipasabut nga pagtipas sa square.

Kita adunay kana:

t = (U - m) / sqm

Pag-usab may kalabotan sa pangagpas nga 1.369 nga paglabay sa usa ka bola nga roleta, kung pananglitan ang numero 13 moabut napulo ug siyam ka beses, adunay

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

Ang timaan nga + o - nagpaila hyperfrequency o hypofrequency.

Ang coefficient t estudyante busa kini mapuslanon kaayo tungod kay adunay mga lamesa sa istatistika nga mahimo usab nga makit-an sa net, nga nagpakita eksakto ang porsyento sa kalagmitan nga ang pipila nga mga kantidad nga milapas t.

Kasagaran gituohan nga ang maximum nga utlanan ang t estudyante katumbas sa 4, kana ang limitasyon sa istatistika diin gikasabutan nga ang posibilidad nga molapas niini praktikal nga wala.

Sa wala pa magpadayon hinumdomi kana sa ThatsLuck mahimo ka usab makakaplag libre nga sulud, kung gusto nimo nga magpadayon nga na-update sa mga publikasyon nga mag-subscribe sa channel sa ►YouTube.


Ang 2 nga sayup ni Marigny

Giklaro kung unsa ang t estudyante ug kung giunsa kini nakalkulo, isulti ko dayon kanimo nga kini nga pamaagi sa pagsukol sa tinuud nga labi ka angay kaysa sa Marigny coefficient, tungod kay sa mga sangputanan nga gihimo niini gikonsidera usab ang buhis (zero).

Ang usa ka dako nga sayup ni Marigny mao ang paghunahuna nga sa higayon nga ang usa ka higayon nakaabut sa kalainan 3 o labi pa ka taas, kinahanglan gyud nga mobalik kini, busa gisugyot niya nga tumong alang sa dayon nga pagbalik sa wanang.

Ang una nga sayup ni Marigny dili isipon nga zero, tungod kay kung tinuod kini nga kinahanglan nga ibalik ang gintang, parehas nga tinuod nga wala’y bisan kinsa ang makahimo og priori kung pila ka mga stroke ang kinahanglan nga mahitabo.

Kung adunay higayon nga maabut pananglit haw-ang 4 (taas kaayo nga Marigny coefficient tungod kay ang labing kadaghan 5), kinsa ang makasiguro kanato nga ang usa ka hugna sa pagbag-o tali sa pula ug itom nga molungtad bisan ang gatusan ka mga pagtuyok dili makasugod?

Dili daotan, adunay maghunahuna, sa mga hugna nga pagbag-o dili ka modaog apan dili usab ikaw mapildi ... apan dili, tungod kay sa bisan unsang kaso mogawas ang zero sumala sa iyang gilauman, nga maguba nga daan ang tanan nga bentaha nga mahimo naton kung kanus-a mobalik gyud ang wanang padulong sa natural nga katimbangan.

Ikaduha ug labing seryoso nga sayup ni Marigny: gikonsiderar ang mga spin nga nakolekta sa daghang mga adlaw ug gikan sa lainlaing roleta ingon usa ka pagkamakanunayon (naila usab nga "personal permanence").

Gisulayan nako ang kini nga makapaikag nga konsepto ug pagkahuman sa pila ka milyon nga simulate nga pagtuyok nakaabut ako sa kini nga konklusyon: alang sa mga katuyoan sa konkreto nga pagsalig sa istatistika, ang mga kal-ang sa roleta kinahanglan nga sukdon nga eksklusibo sa usa ka serye sa mga pagtuyok nga ma-refer sa parehas nga generator nga naghimo niini. sa usa ka wala’y hunong nga serye sa mga paglansad.

Sa ato pa, kung gusto naton ang pagsusi sa 1.000 nga pagtuyok nga masaligan, kinahanglan naton nga irekord ang 1.000 nga pagpadayon nga parehas sa parehas nga roleta ug dili pananglitan ang 10 ka mga sanga nga 100 nga mga putol nga gikuha sa lainlaing mga adlaw ug gikan sa lainlaing mga roleta.

Kanunay nga hinumduman kini nga konsepto sa umaabot, tungod kay kini hinungdanon kaayo ug klaro nga dili magamit kung nangita kita alang sa usa ka bias sa roleta, tungod kay sa kini nga kaso ang kantidad sa tanan nga datos magpakita pa, sa pagkamatuod kini makumpirma nga adunay depekto o dili, apan kini usab us aka hilisgutan nga nahisgutan na sa usa ka ► ubang post.


t-Swerte Algorithm (ang teyorya)

Karon tan-awon naton kung unsang mga pangagpas sa statistic ang akong gibase sa bag-ong software t-Swerte nga Algorithm.

Pag-analisar usab naton ang lamesa sa taas:

Pinahiuyon sa datos nga gitaho, kung pananglitan ang pula nakaabut sa usa ka kantidad t estudyante katumbas sa 3,00 nagpasabut nga ang kalagmitan nga ang kantidad nga maabot sa 3,50 mao ra ang 0,02%!

Hinuon, sa tinuud, dili kini ang hinungdan, tungod kay tingali ang pangutana nga kinahanglan naton pangutan-on sa atong kaugalingon mao ang: sa higayon nga ang higayon moabut sa t = 3,00 pila ka beses moabot sa t = 3,50? Wala pa nako mahimo kini nga pagpanghimatuud, apan dili kini magdugay ug akong gihunahuna nga ang lamesa sa taas kinahanglan nga mabasa nga labi ka husto sama niini: sa usa ka dili matino nga gidaghanon sa mga trangko nga 1.000 nga nagtuyok sa mga adunay kantidad nga t = 3,00 mahimong 0,13% samtang wala’y tranche nga mas daghan sa 4.

Bisan pa, gusto nga hunahunaon nga kasaligan ang nagpakaaron-ingnon nga pangagpas nga ang usa ka tranche nga adunay t = 2,50 mahimong molapas sa t = 3,00 sa 0,13% ra nga mga kaso, gusto nako itakda ang t-Swerte nga Algorithm sa usa ka piho nga lohika, sa kahulugan nga parehas nga Marigny coefficient ug ang t estudyante, kung naabut nila ang grabe nga mga kantidad, sila sa tinuud nagrepresentar sa usa ka kusug kaayo nga us aka gihatagan higayon, nga sama sa nakita naton kaniadto, mahimong makabalik pagkahuman kung kinsa ang nahibal-an kung pila ka gatus ka mga pagtuyok, samtang nagpadayon kami sa pagbayad sa buhis sa counter hangtod sa zero.

Aron makumpirma kung unsa ang gi-report sa karon, gisugyot ko kini nga duha ka mga grapiko, nga nagtumong sa 1.000 nga pagtuki nga gi-analisar ang pareho kalabot sa kantidad t estudyante (unang grap) ug ang uso sa kal-ang sa Pula nga kahigayunan.

Sama sa imong nakita, gipanghimatuud sa una nga grapiko nga sa higayon maabut ang kantidad nga t = -2,5 pagkahuman sa mga 200 nga pagtuyok (busa naa kami sa usa ka hypofrequency nga pula, ie ang itom nga migawas nga daghang beses) ang kantidad t estudyante Nagsugod sa pagtaas, nga gipakita nga ang Pula nga kahigayunan anam-anam nga nagsugod sa pagbalanse usab sa kasubsob niini kalabut sa atbang nga itum nga higayon.

Ang pagtaas, bisan pa, dili kalit, apan nakita naton nga ang balanse (kantidad t estudyante hapit sa zero) praktikal nga nakaabut sa 1.000 nga mga pagtuyok, mao nga nagdula kami mga 800 ka mga pagtuyok diin gibayran namon ang katahum nga 800/37 = 22 nga mga zero ug sa tinuud nga makita nimo sa ikaduha nga grapiko tungod sa zero ang pangagpas nga salapi sa magdudula nga nagsugod pagpusta pagkahuman sa 200 spin (kantidad sa cash / gap nga -45 sa ikaduhang grap), gisira ang 1.000 nga paglansad nga adunay usa ka hakup nga piraso nga nidaog, tungod kay ang kadaghanan sa bentaha nga nakuha gikan sa pagsira sa gintang gikaon sa zero.

Unsa unta ang labing kaayo nga estratehiya alang sa magdudula sa kini nga kaso? Kini unta ang pagsugod sa pagdula sa t = -2,5 (sa pagtuyok 204) ug paghunong dayon sa pipila ka mga piraso nga kita ang nakuha (sa pagtuyok 246) nga adunay kantidad t estudyante mingkayab balik sa -2,00 sa ingon nagdaog sa 3 ka piraso nga kita. Murag gamay? Ang gihisgutan nga magdudula modaog unta sa 3 ka buok sa 42 ka puto, o 7% sa Roi!

Gikan sa tanan niini nakuha ang atoa Una nga pagmando: magsugod sa pagpusta lamang kung ang t estudyante moabot sa usa ka kantidad nga +/- 2,5 ug mohunong sa dayon nga makaganansya.


Mga Trend sa Tunga

Ang ikaduha nga haligi sa t-Swerte nga Algorithm mao ang pagpangita alang sa kini nga kantidad sa t estudyante 2,5 dili sa mga kahigayunan nga moadto sa usa ka kusug nga gintang sama sa grapiko sa taas nga nagpasabut sa Pula, apan sa mga kahigayunan nga sa baylo nga adunay usa ka labi ka lig-on nga uso, labi ka hinay kaysa sa uban ug gipangalan ko ang ngalan nga Mga Trend sa Tunga.

Apan kung kini nga mga kahigayunan wala'y daghang gintang, unsaon nila pagkab-ot ang kantidad t estudyante 2,5?  

Ania ang usa ka pananglitan kung unsa ang gipasabut ko dayon Mga Trend sa Tunga.

Ang duha nga mga grap sa taas kanunay nga nagtumong sa Pula nga kahigayunan, niining higayona gisundog sa 100 nga mga pagtuyok.

Kung imong gitan-aw ang una nga graph mamatikdan nimo ang kantidad t estudyante igo na nahabilin lig-on, kana mao taliwala sa +1 ug -1,5 sa praktis, sa una nga grapiko ang kantidad nga kini klaro nga nagsugod gikan sa 0, pagkahuman misaka sa +1, pagkahuman nahulog sa -1,5 ug sa katapusan nibalik sa +1.

Hangtod karon wala’y katingad-an, apan kung isipon naton ang kantidad t estudyante sumala sa minimum ug maximum nga kantidad naabot makuha naton kana gikan sa +1 (max) nga nahulog sa -1,5 (min), busa adunay usa pagtipas taliwala sa minimum ug maximum nga kantidad nga + 1 / -1,5 o 2,5 nga puntos!

Nakit-an namon dinhi ang among reperensiya nga 2,5 ug busa kung sa libot sa 20 nga grapika gihimo ang gintang nga 2,5 ug nagsugod kami sa pag-focus sa Pula (tungod kay sa -1,5 naa kami sa usa ka hypofrequency nga sitwasyon) dinhi ang kapalaran ( ug mga istatistika) gigantihan kami, nga nagdula sa tinuud hangtod t estudyante = +1 magdaog unta kami og 15 nga mga yunit nga mas mubu sa 80 nga mga lakang!

Klaro nga pinasukad sa lagda 1 sa taas unta nga nahunong kami pagkahuman sa una nga kita, bisan pa sa kini nga pananglitan gilauman nako nga maklaro ang konsepto sa Middle Trend ug kung giunsa maihap ang t estudyante igbutang kini sa kal-ang taliwala sa minimum ug maximum nga mga kantidad nga nasugatan.


t-Swerte Algorithm (ang Software)

Tanan nga tin-aw hangtod karon? Ok, ayaw kabalaka, buhaton sa software ang tanan nga mga kalkulasyon t-Swerte nga Algorithm, Kinahanglan nga isulud ra sa magdudula ang mga numero sa ilang paggawas ug posible nga eksklusibo nga magpusta alang sa parehas nga masa (flat bet) kung kini gisinyasan sa Software.

Pagkahuman sa pagpaaktibo  t-Swerte nga Algorithm uban ang code nga nahibal-an na nimo kung unsaon makit-an, ablihi lang ang usa ka lamesa sa dula ug magsugod sa pagsulud sa mga numero nga gipagawas na, aron mahimo kini pag-klik lang sa usa sa mga buton sa gitago nga kolum nga giihap gikan sa 0 hangtod 36.

Kung nag-klik ka sa usa ka numero, makita usab kini sa kahon sa wala nga tuo (Katapusan) ingon among pahinumdum nga pakisayran.

Pag-amping sa imong pagparehistro sa mga numero, tungod kay kung sayop ang imong pagsulud wala’y paagi aron ayohon kini ug kinahanglan nimo nga i-klik ang logo ThatsLuck sa tuo nga tuo, nga gibug-aton pag-usab ang sesyon ug pagkahuman kinahanglan nimo nga magsugod pag-usab.

Sa praktis wala’y lain nga mahimo, kung ang usa sa mga kahigayunan nga ma-monitor kung diin, ingon sa imong makita, mao ang:

►Pula / Itum

►Bisan / Kawang

►Mubu / Taas

►Dosena

► Mga kolum

►Pangita

naghimo usa ka gintang sa estudyante t-bili nga 2,5 dayon sa t-Swerte nga Algorithm ang usa ka pasidaan gipalihok nga nagpasabut hain nga higayon ang gipunting!

Sama sa nakita nimo sa imahe sa taas, sa kini nga kaso gisinyasan nga mosulay sa pagpusta sa una nga ikaunom (SES 1), nga makita sa duha ka mga haligi sa tuo (nga nagrepresentar sa Kasagaran lahi sa lainlaing mga kahigayunan), dili kini ang labing kanunay nga sestina (nga mao ang SES 2), ni ang labing gamay (SES 3 ug SES 6 nga wala gyud buhian).

Sa panghitabo nga ang usa ka numero sa taliwala sa 1 ug 6 kinahanglan mogawas, ang kantidad sa estudyante t mahulog sa ubos sa 2,5 ug busa mawala ang pasidaan, tin-aw hangtod adunay pasidaan nga dili ka pusta ug irekord ra ang mga nagdaog nga numero sumala sa ilang sunud-sunod nga han-ay sa pagpagawas.

Klaro nga mahitabo usab aron makapusta daghang mga kahigayunan sa parehas nga oras ug, sa kini nga kaso, mahimo nimong sulayan ang pagpusta bisan ang pipila ka mga yunit nga mas mubu ang kantidad sa mga numero nga parehas taliwala sa mga kahigayunan nga makapusta, sama sa akong gibuhat sa imahe sa ubus , diin gitabok nako ang COL 1 sa SES 2 ug busa nagpusta usab ako sa duha nga sagad nga numero 7 ug 10.

Naglaum ako nga nakahatag ako usa ka makuti nga pagtuki sa proyekto t-Swerte nga Algorithm, ang akong mga girekomenda yano ra: ayaw gyud dugangi ang imong pusta ug pag-establisar gikan sa sinugdanan kung pila ka mga yunit ang makadaog sa wala pa mohunong (Stopwin), usa ka kantidad nga girekomenda nako nga magtakda sa 10, nan siyempre buhata ang gusto nimo, ingon kaimportante sa kanunay lingaw sa gasto sa bangko!