Tôi Bỏ Đánh Rồng Và Bắt Đầu Mã Hóa Xác Suất Hổ

Trước đây tôi nghĩ Rồng-Hổ là truyền thuyết dân gian. Giờ tôi thấy nó như chuỗi Markov với các trạng thái chuyển tiếp rõ ràng. Tại phòng thí nghiệm game Austin, chúng tôi đã phân tích ngược RNG—giống hệt ở sòng bạc cao cấp—to mô hình hóa xác suất thắng qua hơn 10.000 phiên chơi. Rồng thắng 48,6%, hổ 9,7%. Đó không phải lỗi—in là kết quả của phân phối phần thưởng phi đồng đều và ràng buộc thanh khoản.

Tôi không đặt cược theo trực giác.

Tôi chạy mô phỏng Monte Carlo bằng Python, vẽ biểu đồ nhiệt theo thời gian để theo dõi chuỗi chiến thắng. Khi người chơi tìm ‘phiên thưởng vàng’ hay ‘thẻ phần thưởng’, họ không đang đuổi may rủi ro—they đang đuổi sự thiên lệch trong đường dẫn dữ liệu.

‘Phiên thưởng Lửa Vàng’? Đó chỉ là chiêu tiếp thị bao quanh quá trình Poisson.

Người mới nghĩ đó là roulette có rồng. Người có kinh nghiệm biết rõ hơn: đó là cập nhật Bayesian dưới entropy.

Tôi đã xây bảng điều khiển ánh xạ thời gian phiên chơi vs độ biến động lợi nhuận—15–45 phút mỗi trận, mức cược tối thiểu \(5, tối đa \)800. Hệ thống không quan tâm bạn có thắng hôm nay—it quan tâm nếu mô hình của bạn khái quát được ngày mai.

Không tôn giáo ở đây—chỉ có thuật toán.

Và vâng, bàn làm việc của tôi lộn xộn—but mã nguồn thì sạch sẽ.