การประยุกต์คณิตศาสตร์การเงินเพื่อเอาชนะเกม Aviator

จากการทำงาน 5 ปีกับการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงสำหรับแพลตฟอร์มออนไลน์ ฉันมองว่าเกม Aviator ไม่ใช่เกมที่อาศัยดวงล้วน แต่เป็นการทดสอบ การวิเคราะห์การกระจายความน่าจะเป็น ที่น่าสนใจ นี่คือกลยุทธ์เชิงปริมาณของฉัน:

1. การทำแผนที่เส้นโค้งตัวคูณ (เส้นทางการบินของคุณ)

กลไกหลักคือดูตัวคูณเพิ่มขึ้นก่อนถอนเงิน ซึ่งคล้ายกับ แบบจำลองการลดลงแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล ที่ใช้ในการกำหนดราฒาอนุพันธ์:

• ตัวคูณกระจายตาม กฎพาเรโต (80% ของผลตอบแทนอยู่ต่ำกว่า 2 เท่า)
• “จุดที่น่าสนใจ” สำหรับผลตอบแทนที่ดีที่สุดอยู่ระหว่าง 1.3x-1.8x จากแบบจำลอง Monte Carlo
• การตกติดต่อกันต่ำกว่า 1 เท่าสร้างกลุ่มความผันผวน (คล้ายตลาดหุ้น)

เคล็ดลับ: บันทึกข้อมูลมากกว่า 100 รอบใน Excel จะเห็นว่าผลตอบแทนเฉลี่ยอยู่ที่เพียง 1.57x แม้จะมีโอกาสได้ถึง 100x+

2. การจัดการเงินทุน: แนวทาง Kelly Criterion

ผู้เล่นส่วนใหญ่เสียเงินเพราะ:

• เดิมพันเกิน 5% ของเงินทุนต่อรอบ
• ติดหนี้ด้วยระบบ Martingale (ซึ่งล้มเหลวทางคณิตศาสตร์)

ฉันคำนวณขนาดเดิมพันโดยใช้ เศษส่วน Kelly:

เดิมพันเหมาะสม = (ข้อได้เปรียบ)/(อัตราต่อรอง) × เงินทุน

สำหรับ Aviator:

• ข้อได้เปรียบ ≈ 2.5% (ขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการ)
• อัตราต่อรอง = ตัวคูณเป้าหมายลบด้วย 1 (เช่น 0.7 สำหรับ 1.7x)

วิธีนี้ลดความเสี่ยงต่อการสูญเสียให้ต่ำกว่า 1% ในขณะที่เพิ่มผลตอบแทนสูงสุด

3. รูปแบบเวลาและการเลือกเซสชันเกม

เซิร์ฟเวอร์เกมแสดงแนวโน้มที่วัดได้:

• เซสชันเช้า (GMT+0) มีความผันผวนน้อยลง 12%
• รอบใหม่มักเริ่มด้วยรอบ “วอร์มอัพ” 3-5 รอบ