Η ομάδα Blackjack του MIT: Νικώντας το καζίνο με μαθηματικά

Η ομάδα Blackjack του MIT είναι αναμφισβήτητα η μεγαλύτερη ομάδα μετρητών φύλλων και στρατηγικών μπλακτζάκ στην ιστορία. Τα κατορθώματά τους έχουν επαναληφθεί στην ποπ κουλτούρα πολλές φορές, κυρίως στην ταινία του 2008, 21. Η ομάδα μετρούσε φύλλα και κέρδιζε καζίνο σε όλο τον κόσμο για πάνω από 2 δεκαετίες, κερδίζοντας περίπου 50 εκατομμύρια δολάρια.

Μην τους θεωρείτε ως την Ομάδα Α του μπλακτζάκ, καθώς τα μέλη της ομάδας άλλαζαν συχνά και πιστεύεται ότι τουλάχιστον 80 άτομα ήταν μέρος της οργάνωσης. Αποτελούμενη από πτυχιούχους και φοιτητές του Πανεπιστημίου Χάρβαρντ, η Ομάδα Μπλάκτζακ του MIT χρησιμοποιούσε ακριβή καταμέτρηση φύλλων και βασικές στρατηγικές για να ξεπεράσει το καζίνο. Ο στόχος δεν ήταν μόνο να κερδίσει, αλλά και να καλύψει τα ίχνη της. Αξιοποιώντας αρκετό χρόνο και απώλειες κατά μήκος των νικών, η ομάδα μπορούσε να διατηρήσει το βελτιωμένο παιχνίδι της για χρόνια χωρίς να γίνεται αντιληπτή.

Πώς το έκαναν λοιπόν;

Σχηματίζοντας την Ομάδα Μπλάκτζακ του MIT

Η ιστορία της ομάδας του MIT ξεκινάει πραγματικά με τον Al Francesco, τον «Ο Νονός του Μπλακτζάκ«. Ο Φραντσέσκο σκέφτηκε την ιδέα του παίζοντας μπλακ τζακ σε ομάδες, μεγιστοποιώντας έτσι τις δυνατότητες καταμέτρησης φύλλων. Ξεκίνησε στις αρχές της δεκαετίας του 1970 στρατολογώντας μετρητές φύλλων και ταξιδεύοντας σε όλες τις ΗΠΑ. Η ιδέα ήταν να τοποθετηθούν αυτοί οι επαγγελματίες γύρω από διάφορα τραπέζια μπλακτζάκ και υπομονετικά κάρτες καταμέτρησηςΌταν ένας από τους παρατηρητές είδε μια ευκαιρία όπου το μαθηματικές πιθανότητες αν δεν ευνοούσαν πλέον το καζίνο, έκαναν σήμα σε έναν παίκτη να έρθει στο τραπέζι.

Στη συνέχεια, ο παίκτης θα τοποθετούσε μεγάλα στοιχήματα για να εκμεταλλευτεί πλήρως το πλεονέκτημα, μέχρι να μαθηματικό πλεονέκτημα χανόταν ή οι τράπουλες ανακατεύονταν. Ο παίκτης που επιλέγονταν να παίξει θα εναλλάσσονταν πάντα, βοηθώντας έτσι την ομάδα του Φραντσέσκο να αποφύγει εντοπισμός και απαγόρευσηΣτο απόγειό τους, είχαν 22 μέλη και τρεις «παίκτες». Αλλά όλα κατέρρευσαν το 1977, όταν ένας από τους παίκτες, ο Ken Uston, δημοσίευσε ένα βιβλίο, με τίτλο «Ο Μεγάλος Παίκτης», στο οποίο αποκάλυπτε τις τακτικές της ομάδας.

Η ομάδα του Φραντσέσκο διαλύθηκε, αλλά τα κατορθώματά τους ενέπνευσαν την Ομάδα Blackjack του MITΌλα ξεκίνησαν όταν ο Μπιλ Κάπλαν, απόφοιτος του Χάρβαρντ με εμπειρία στον τζόγο, σχημάτισε μια οργάνωση φοιτητών του Χάρβαρντ. Βοήθησε στη δημιουργία ενός επιστημονικού κλάδου, οργάνωσε την ομάδα και δημιούργησε μια επαγγελματική ομάδα μπλακτζάκ. Ήταν πολύ πιο περίπλοκη από την ομάδα του Φραντσέσκο, ακόμη και χρησιμοποιώντας την υποστήριξη επενδυτών και αξιολογήσεις απόδοσης. Η ομάδα του Κάπλαν δεν ήταν απλώς μια ομάδα φοιτητών που έπαιζαν μπλακτζάκ. Ήταν σε μεγάλο βαθμό ένα επιχειρηματικό μοντέλο, που παρείχε μισθούς στους παίκτες και λάμβανε υποστήριξη από επενδυτές.

Εκμεταλλεύσεις και Αξιοσημείωτα Μέλη

Με έδρα τη Βοστώνη, η ομάδα ταξίδεψε σε όλο τον κόσμο, από την Αμερική μέχρι τις Μπαχάμες και ΕυρώπηΧρησιμοποίησαν ψευδώνυμα, σχεδίασαν δρομολόγια και ανέλυσαν τους στόχους τους για να αποφύγουν τον εντοπισμό. Ξεκινώντας επαγγελματικά το 1980, η ομάδα είχε ένα επενδυτικό μερίδιο 89,000 δολαρίων. Η αρχική σύνθεση περιλάμβανε δέκα παίκτες, συμπεριλαμβανομένων των JP Massar, «Jonathan», «Goose» και «Big Dave». Πολλά από τα πραγματικά τους ονόματα δεν είναι γνωστά μέχρι σήμερα, καθώς πολλοί απόφοιτοι του MIT Blackjack εξακολουθούν να θέλουν να διατηρήσουν την ανωνυμία τους.

Προφανώς διπλασίασαν τα 89,000 δολάρια σε διάστημα δέκα εβδομάδων. Κατά μέσο όρο, έβγαζαν περίπου 170 δολάρια ανά ώρα σε ένα τραπέζι. Οι επενδυτές κέρδισαν πάνω από 250% της αρχικής τους επένδυσης τον πρώτο χρόνο.

Ο Κάπλαν σύντομα έγινε γνωστός στους διαχειριστές καζίνο και αναγκάστηκε να καταβάλει κάθε δυνατή προσπάθεια για να κρύψει την ταυτότητά του. Μέχρι το 1984, αναγκάστηκε να επιστρέψει στην κανονική του δουλειά και να σταματήσει να συμμετέχει στα παιχνίδια. Οι δραστηριότητες διοικούνταν τότε από τους συνεργάτες του, τον Μάσαρ, καθώς και τους Τσανγκ και Μπιλ Ρούμπιν. Αν και ο Κάπλαν διατήρησε διευθυντικό ρόλο στις κινήσεις της ομάδας και στρατηγικές blackjack.

Κατά τη διάρκεια της δεκαετίας του 1990, η ομάδα έφτασε στο πραγματικό της αποκορύφωμα, φτάνοντας τα 80 μέλη και φτάνοντας στο... μεγαλύτερα καζίνο στη χώρα. Προφανώς, ένα Σαββατοκύριακο, άρπαξαν ακόμη και πάνω από 400,000 δολάρια, σύμφωνα με έναν ερευνητή ασφαλείας. Αλλά το ακριβές κέρδος και τα κέρδη δεν είναι γνωστά. Μπορούμε να βασιστούμε μόνο σε εικασίες και λογαριασμούς. Η ομάδα τελικά διαλύθηκε το 2000, αφού λειτουργούσε από το 1979 και είχε κερδίσει περίπου 50 εκατομμύρια δολάρια.

Στρατηγικές που χρησιμοποίησαν

Ακόμα και οι καλύτεροι μαθηματικοί και οι καλύτεροι μετρητές φύλλων τελικά παγιδεύονται από τα καζίνο και αναγκάζονται να κλείσουν. Είναι γνωστό ότι είναι δύσκολο να εντοπίσεις έναν μετρητή φύλλων, κάτι που... pit boss ή ένα μέλος ασφαλείας μπορεί να το βεβαιώσει. Τα καζίνο δεν απαγορεύουν στην πραγματικότητα το μέτρημα φύλλων, αλλά διατηρούν το δικαίωμα να διώξουν οποιονδήποτε από το καζίνο ή ακόμα και να τον απαγορεύσουν. Αυτό περιλαμβάνεται στους όρους και τις προϋποθέσεις - και κάτι με το οποίο συμφωνείτε μόλις μπείτε σε ένα καζίνο.

Επομένως, η τήρηση μιας βασικής στρατηγικής δεν είναι αρκετή από μόνη της. Η ομάδα Blackjack του MIT ήταν τόσο επιτυχημένη και για τόσο μεγάλο χρονικό διάστημα, επειδή το γνώριζαν αυτό. Και έκαναν ό,τι μπορούσαν για να αποφύγουν να τους εντοπίσουν. προσωπικό ασφαλείας καζίνοΕπιπλέον, δεν χρησιμοποιούσαν μόνο βασικές στρατηγικές μπλακτζάκ. Διέθετε μια ομάδα μαθηματικών ειδικών και στρατηγικών τζόγου που χρησιμοποιούσαν διάφορες μεθόδους για να εντοπίσουν πότε οι μαθηματικές πιθανότητες έγειραν υπέρ του παίκτη και εναντίον της μπάνκας.

Καταμέτρηση Φύλλων και Βασική Στρατηγική

Η ομάδα του MIT χρησιμοποίησε το σύστημα καταμέτρησης φύλλων Hi-Lo, μία από τις απλούστερες μεθόδους καταμέτρησης φύλλων που υπάρχουν. Περιλαμβάνει τη χρήση ενός τρέχοντος αριθμητικού συστήματος και την παρακολούθηση του Αληθινός αριθμός – μια τιμή που καθορίζει ποιος έχει το πλεονέκτημα και σε ποιο βαθμό. Κατά τη διάρκεια του παιχνιδιού, θα μετρούσαν πόσες κάρτες υψηλότερης και χαμηλότερης αξίας είχαν χρησιμοποιηθεί. Εάν υπήρχαν περισσότερες δεκάδες και άλλες κάρτες υψηλής αξίας που απομένουν στην τράπουλα, οι πλεονέκτημα στο μπλακτζάκ θα έγερνε υπέρ των παικτών.

Στη συνέχεια, μπορούσαν να αυξήσουν το μέγεθος του πονταρίσματος. Φυσικά, μόλις ανακάτευε η τράπουλα, το πλεονέκτημα εξαφανιζόταν και στη συνέχεια μπορούσαν να αφήσουν ή να μειώσουν το ποντάρισμα. Όχι με πολύ προφανή ή άμεσο τρόπο - απλώς με φυσικό τρόπο για να αποφευχθεί η πρόκληση υποψιών. Η βασική στρατηγική μπλακτζάκ έπρεπε να είναι πρακτικά δεύτερη φύση για τους παίκτες. Έπρεπε να ξέρουν πότε να χτυπήστε, σταματήστε, παραδοθείτε και διπλασιάστε, χωρίς κανένα λάθος.

Παρακολούθηση Άσσων και Προηγμένο Ανακάτεμα

Κάποια μέλη είχαν πιο εξειδικευμένους ρόλους στην ομάδα του MIT. Έπρεπε να παρακολουθούν τους Άσσους και να προσπαθούν να εντοπίσουν πού βρίσκονταν οι Άσσοι στις τράπουλες μετά το ανακάτεμα. Ακούγεται σχεδόν αδύνατο, αλλά με πολλή εξάσκηση και εμπειρία, μπορείς στην πραγματικότητα να γίνεις αρκετά έξυπνος στον εντοπισμό των Άσσων. Αυτά τα μέλη έπρεπε να παρακολουθούν έμπορος ανακάτεμα τράπουλας και να αναζητήσουν πού κόβουν τα φύλλα, καθώς και τις κινήσεις ανακατέματος. Όσο πιο ακριβής ήταν η πρόβλεψή τους, τόσο μεγαλύτερες ήταν οι πιθανότητες να εκμεταλλευτούν οι παίκτες το μπλακτζάκ ή παράδοση – ανάλογα με το πού θα προσγειωθεί ο Άσσος.

Η μελέτη των μεθόδων ανακατέματος δεν βοηθά μόνο στον εντοπισμό Άσσων. Η ομάδα του MIT μπόρεσε επίσης να αξιολογήσει πόσο καλά ένας ντίλερ θα μπορούσε να διαχειριστεί την εργασία και να προσπαθήσει να εκμεταλλευτεί τους ντίλερ με ασθενέστερες μεθόδους ανακατέματος. Απαιτεί έντονη συγκέντρωση και οπτικές δεξιότητες, αλλά με το σωστό τρόπο. επίπεδο δεξιοτήτων, οι άσσοι ιχνηλάτες και οι ειδικοί στο ανακάτεμα του MIT θα μπορούσαν πολύ γρήγορα να εντοπίσουν μια καλή ευκαιρία.

Κρύβοντας τα ίχνη τους

Η ομάδα του MIT δεν κέρδιζε πάντα όταν έπαιζε μπλακτζάκ. Συνειδητοποιώντας τους κινδύνους του να σε εντοπίσει η ασφάλεια του καζίνο, η ομάδα έπρεπε επίσης να χάνει μερικές φορές. Σίγουρα, μπορείς ακόμα και να χάσεις ακόμα κι αν οι υπολογισμοί σε οδηγούν, αλλά έπρεπε επίσης περιστασιακά να βγάζουν εκτός εαυτού το καζίνο και να παίζουν σκόπιμα παιχνίδια με υψηλό πλεονέκτημα στο καζίνο.

Ένα άλλο μέρος της κάλυψης των ιχνών τους ήταν ο εντοπισμός ακριβών στιγμών όπου ένας παίκτης θα μπορούσε να μπει και να πάρει μια μεγάλη νίκη. Αυτοί οι παίκτες μεταμφιέζονταν σε υψηλούς κυλίνδρους, και να πλησιάσουν σε ένα τραπέζι για να ποντάρουν. Μετά από μερικούς μόνο γύρους, θα τα παρατούσαν με ένα τεράστιο χρηματικό ποσό – φαινομενικά μια περίπτωση καλής διακύμανσης ή «η τύχη του αρχαρίου«. Αλλά η προετοιμασία των βάσεων μπορεί να διήρκεσε ώρες, με τους παρατηρητές και τους αναλυτές να περιμένουν υπομονετικά την τέλεια ευκαιρία για να βγάλουν λεφτά.»

Μπορεί η Στρατηγική να Εξακολουθεί να Λειτουργεί Σήμερα;

Καμία από τις μεθόδους που χρησιμοποίησε η ομάδα του MIT δεν ήταν ειδικά παράνομη ή πολύ δύσκολη για να την μάθει οποιοσδήποτε παίκτης μπλακτζάκ. Δεν χρησιμοποιούσαν λογισμικό καταμέτρησης φύλλων υψηλής τεχνολογίας ή άλλες συσκευές που θα μπορούσαν να σας αποκλείσουν από ένα καζίνο. Οι μέθοδοί τους βασίζονταν στην καταμέτρηση φύλλων και σε βασική στρατηγική. Και, φυσικά, έπρεπε να παραμείνουν στη σκιά και να αποφύγουν να εγείρουν υποψίες. Αλλά όλες αυτές οι τεχνικές μπορούν να χρησιμοποιηθούν ακόμα και σήμερα, αν και πρέπει να είστε πολύ προσεκτικοί.

Τότε, η ασφάλεια των καζίνο δεν ήταν τόσο προηγμένη όσο είναι σήμερα. Σίγουρα, είχαν το Eye in the Sky και άφθονο προσωπικό για την παρακολούθηση των παικτών. Αλλά δεν είχαν Εργαλεία με τεχνητή νοημοσύνη, λογισμικό αναγνώρισης προσώπουκαι λύσεις που βασίζονται σε δεδομένα για τον εντοπισμό πιθανών μετρητών καρτών. Ακόμα κι αν αποφύγατε την ανίχνευση αναγνώρισης προσώπου και αξιοποιήσατε κάποιες απώλειες στο παιχνίδι σας, είναι σχεδόν αδύνατο να ξεπεράσετε τους ανιχνευτές μετρητών καρτών μηχανικής μάθησης. Αυτές οι λύσεις κάνουν προβολές και προσομοιώσεις του παιχνιδιού μας και μπορεί να προσδιορίσει με μεγάλη ακρίβεια εάν ένας παίκτης μετράει κάρτες ή όχι.

Αλλά και πάλι, δεν είναι μια ακριβής επιστήμη. Βασίζεται σε πολύ συγκεκριμένες λεπτομέρειες. Όπως π.χ. μέγεθος του πονταρίσματός σας, ο χρόνος του/της αλλαγές στοιχημάτωνκαι πώς αντιδράτε στις κάρτες που τραβιούνται. Στο τέλος της ημέρας, είναι δυνατό να χρησιμοποιήσετε όλες τις ίδιες μεθόδους που χρησιμοποίησε η ομάδα του MIT.

Σκέψεις και ανησυχίες για τη στρατηγική Blackjack

Ένας από τους μεγαλύτερους κινδύνους σχετικά με τις στρατηγικές μπλακτζάκ είναι ότι ορισμένοι παίκτες παρερμηνεύουν τον τρόπο λειτουργίας τους. στρατηγικές Δεν έχουν σκοπό να σας κάνουν να κερδίζετε συνέχεια ή να εντοπίζουν ένα σενάριο στο οποίο η νίκη είναι εγγυημένη. Κάθε άλλο. Σκοπός τους είναι να εντοπίσουν συνθήκες που σας δίνουν μεγαλύτερη μαθηματική πιθανότητα νίκης.

Ποτέ δεν πας all-in σε μια στρατηγική μπλακτζάκ, ακόμα κι αν το True Count σου φανεί υπέρ. Η αρχή είναι να παίζεις στο τραπέζι ενώ το πλεονέκτημα είναι υπέρ σου και να παίζεις με μεγάλα πονταρίσματα. Θεωρητικά, θα πρέπει να βγάζεις περισσότερα χρήματα και μπορείς να φύγεις όταν τα φύλλα ανακατευτούν. Ή, το True Count εξισορροπείται ή πηγαίνει υπέρ του καζίνο.

Αλλά ο τρόπος που απεικονίζεται το μπλακτζάκ στην ποπ κουλτούρα δίνει σε ορισμένους παίκτες την εντύπωση ότι μια στρατηγική θα κερδίσει ανεξάρτητα. Δημιουργεί μια αίσθηση τρόμου για τους παίκτες. μεροληψίες, υπερβολική αυτοπεποίθηση και ένα η έπαρση του τζογαδόρουΔεν πρέπει ποτέ να υποθέτετε απλώς ότι ακόμα κι αν οι πιθανότητες είναι υπέρ σας, η νίκη σας είναι εγγυημένη. Διαφορά μπορούν ακόμα να μπουν στο παιχνίδι, και το καζίνο μπορεί ακόμη και να κερδίσει αν οι πιθανότητες είναι εναντίον του.

Γι' αυτό παίξτε προσεκτικά και μην παρασυρθείτε ή συναισθηματική μετά από ήττεςΌσο για την εφαρμογή μιας στρατηγικής για να κερδίσετε ένα house, δεν είναι αδύνατο. Μπορείτε να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας και να γίνετε μάστερ στο να εντοπίζετε ανακατεμένα φύλλα ή άσσους. Το μεγαλύτερο εμπόδιό σας είναι η τεχνολογία ανίχνευσης καταμέτρησης φύλλων και το λογισμικό κατά της εξαπάτησης με τεχνητή νοημοσύνη.