科学
モンテカルロ法: カジノの結果をシミュレートする
モンテカルロ法は、繰り返しランダムサンプリングに基づいて確率を計算するために使用できる数学アルゴリズムです。ランダム性を数値や統計に分解するために使用でき、カジノ運営者はモンテカルロ法を使用してゲームの RTP を決定します。
しかし、この方法はカジノでのみ使用されているわけではありません。エンジニアリング、コンピューター グラフィックスの生成、ゲーム用 AI、物理科学にも応用されています。この理論は、さまざまな分野や産業に広がり、ランダムと呼ばれるものの中に具体的な数学的パターンを見つけています。ここでは、モンテ カルロ法がカジノ ゲームでどのように使用されているか、そしてそれがプレイヤーにとって有用であるかどうかを見ていきます。
カジノゲームにおけるシミュレーション
この方法は膨大な数の試行に依存しており、その結果は多くの有用な情報を示すことができます。 勝つ確率、平均勝利額、さらにはこれらの勝利がどのように分配されるかまで知ることができます。これらの洞察は、カジノゲームにおける確率の仕組みを理解するのに役立ちますが、モンテカルロ法にもいくつかの制限があります。つまり、これらの結果に基づいて仮定を立てなければならないということです。
一般的に、カジノのオーナーはゲームの公平性をテストする際に同様のアプローチを採用しています。認可を受けたオンラインカジノは、ゲームを公開する前にすべてのゲームをテストする必要があります。例外はなく、要件を満たさない場合は深刻な結果を招く可能性があります。プロセスは次のとおりです。
- カジノ運営者がソフトウェアプロバイダーにゲームをリクエストする
- オペレーターはゲームソリューションを取得する
- オペレーターはニーズに合わせてゲームを微調整します（支払い、ゲームアルゴリズム）
- その後、ゲームは第三者監査人によってテストされる必要がある。
- モンテカルロ法を用いて、数十万の結果を分析する
- ゲームが公平性の基準を満たしていれば、監査人から承認印が押される。
- カジノ運営者は、自分のサイトでゲームを開始することができます。
乱数ジェネレータとフェアプレイ
ゲームテストの監査人は、カジノゲームが、公正なプレイに不可欠なパラメータである乱数ジェネレータを使用しているかどうかを確認します。これは、結果が常にランダム化され、プレイヤーをニアミスに導くような調整や、ゲーマーをひきつける心理的トリックがないことを意味します。 RTP オンラインカジノによって決定され、開発者が設定した数学的アルゴリズムとゲーム監査人のシミュレーション結果に基づいて決定されます。
RNGゲームは常に ランダムな結果を生成するアルゴリズムはラウンド間やゲームが停止しているときでもカウントを止めません。これにより、プレイボタンを押した瞬間から常にランダムな結果を得ることができます。RNGテーブルゲームでは、ライブテーブルと同じカードセットが使用されますが、カードはラウンドごとにシャッフルされるため、 カードカウント戦略 無駄です。
モンテカルロ法の仕組み
モンテカルロ法を使用するには、まず基準を設定し、ゲームのルールを導入し、シミュレーションを実行する必要があります。簡単な例から始めると、ルーレットでは、 ストレートベットで勝つつまり、35つの数字に賭けて、1倍の配当を得るというものです。賭けるのはXNUMXつの数字だけなので、勝利の条件はシンプルです。ボールが選択したセグメントに止まれば良いのです。各ラウンドの後に数字を変えるかどうかは関係ありません。どちらの場合もシミュレーションが可能です。
次のステップは、シミュレーションを実行することです。結果が多ければ多いほど、各スピンの実際の勝率に近づきます。これらのカジノ ゲームを実験室の条件下でテストする場合、何百万ものシミュレーションを実行することがあります。これにより、負けや勝ちのラウンドが続くなどの数学的な異常が軽減されます。
その後、結果を分析して、勝利の確率、平均、分布を確認できます。ボールがセグメントに落ちる頻度を計算できます。利益を上げるには何回勝つ必要があるか、そしてそれらの勝利の頻度。
確率を理解してハウスエッジを設定する
カジノ運営者は、これらのシミュレーターを使用して、ゲームが公平にプレイできるかどうかをテストする必要があります。ゲームには、 ハウスエッジ カジノがビジネスを継続できるようにするために、ビデオポーカーのゲームにアルゴリズムを使用し、その結果があまりにも寛大すぎると判断するかもしれません。言い換えれば、ゲームが市場に出たら、カジノは損失を被ることになります。そこで、勝つ頻度をわずかに減らすようにアルゴリズムを微調整することができます。または、ジェネレーターをそのままにして、 フルペイペイテーブル、短期給与制度を採用します。
目的は、単に小さな優位性を確保することです。ゲームで勝つ頻度と、その勝利額は、カジノ運営者が自由に調整できるものです。ペイラインを減らして、ボラティリティの高いモデルを使用することを決定するかもしれません。または、ボラティリティは低いが、より大きな勝利を提供できるソリューションを使用するかもしれません。
一般的に、低ボラティリティのゲームは、資金の多いプレイヤーに適しています。頻繁に勝つことに頼るのではなく、ある程度の金額を獲得するまでプレイを続けるだけの資金があるプレイヤーです。資金が少ないプレイヤーは、高ボラティリティのゲームを選ぶかもしれません。勝利するまでに長い時間待つ必要はありませんが、ほとんどの場合、勝敗は比較的控えめです。
プレイヤーとしてモンテカルロ法を使用する
モンテカルロ シミュレーションの理論は理解しやすいものです。しかし、プレイヤーが正確に使用できる方法ではありません。分析に必要な数値を得るには、膨大な数の結果をシミュレートできるプログラムを構築する必要があります。
ただし、モンテ カルロ法には、ゲームの RTP をテストするだけでなく、さまざまな用途があります。たとえば、バンクロールを分析するために使用できます。プレイするたびに支出を追跡することで、総支出額と勝利額を分析できます。収益の分布を使用して、ゲーム期間を長く維持するために、各ラウンドでバンクロールの何パーセントを使用する必要があるかを計算できます。
モンテカルロ法はスポーツの結果を分析するのにも使えます。最も単純なレベルでは、優勝候補が試合に何回勝つかを計算し、そのデータを使ってそのチームに賭けて獲得できる平均金額を算出できます。あるいは、優勝候補に賭けて利益を上げるために必要な平均オッズを計算することもできます。より正確な結果を得るには、大量のデータが必要です。モンテカルロ法は、次のようなスポーツではより正確です。 野球 チームはシーズン中に160試合以上をプレーします。 NFL 18試合 チームがプレイする。
ランダム性の概念を破る
ランダム性を理解するのは難しいです。なぜなら、RNGカジノゲームでは厳密な物理的確率を割り当てることができないからです。フレンチルーレットでは、ホイールに37のセグメントがあり、各ラウンドの前に、ストレートナンバーが出る確率は1分の37であることが分かっています。あるいは、黒/赤に賭ける場合、18セグメントのうち37セグメントが賭けに有効です。 ブラックジャックをする一般的に、10 の価値を持つカードが出る確率は、約 4 分の 13 です (以前に引いたカード、デッキのサイズなどを無視します)。
通常のデッキにはジョーカーを除いて52枚のカードがあることはわかっています。 ヨーロピアンルーレットとフレンチルーレット一方、アメリカン ルーレットには 38 のセグメントがあります。ただし、各ラウンドの結果は完全にランダムです。前のラウンドの結果は、次に何が起こるかには影響しません。
スロットはこれらのゲームよりも複雑です。ゲームを開いて個々のセグメントを確認したり、マシンの背後にあるパラメータを確認したりすることはできません。主にRTPや 乱高下.
モンテカルロ法は確かにランダム性の概念を打破するのに有効ですが、限界もあります。分析するサンプルの範囲が広いほど、精度は向上します。これらのゲームの確率をより正確に把握するには、リールを何千回も回転させる必要があるかもしれません。それでも、得られる数字は、何十万回ものスピンをシミュレートした場合ほど正確ではありません。
ランダム性に対してゲームを最適化する方法
カジノゲームやスポーツベットで勝つには、ランダム性と運が不可欠であることは避けられません。確率は、資金を最適化したり、損失に備えたりするのに役立つこともあります。しかし、ここには与えられたものはなく、結果も決まっていません。したがって、 賭けの戦略 私たちが推奨するものは、多くの場合、あなたの資金を保護することに重点を置いており、 感情ではなく理性で遊ぶ.
ポーカーがどれだけ上手でも、スポーツ賭博のエキスパートとしてどれだけ長くプレイしても、ギャンブルで必ずお金を勝ち取るという保証はありません。最良のアドバイスは、負ける可能性を常に受け入れ、損失を追いかけないことです。ギャンブルの予算計画を立てれば、破産を回避できます。利益が出たら、いつやめるかを知ってください。資金をゆっくりと増やし、最近の損失に焦点を当てるのではなく、全体像を見てください。結局のところ、ギャンブルのランダム性を受け入れることで、ゲームにもっと喜びを見出すことができます。
