ตัวจำลองกลยุทธ์เกมแครช
ตัวจำลองกลยุทธ์
- เงินทุนสุดท้ายค่ามัธยฐาน
- โชคร้าย (เปอร์เซ็นไทล์ที่ 10)
- โชคดี (เปอร์เซ็นไทล์ที่ 90)
- โอกาสหมดทุน
- การลดลงสูงสุดค่ามัธยฐาน
- จำนวนรอบที่เล่นโดยเฉลี่ย
ตัวอย่าง: 1000 เซสชัน × 100 รอบ เงินทุน ฿5,000 เดิมพันพื้นฐาน ฿100 เป้าหมาย 2x ความได้เปรียบ 3%
| กลยุทธ์ | เงินทุนสุดท้ายค่ามัธยฐาน | โชคร้าย (เปอร์เซ็นไทล์ที่ 10) | โชคดี (เปอร์เซ็นไทล์ที่ 90) | โอกาสหมดทุน |
|---|---|---|---|---|
| มาร์ติงเกล (เพิ่มเป็นสองเท่าหลังแพ้) | ฿4,600 | ฿0 | ฿10,200 | 46.5% |
| แอนตี้มาร์ติงเกล (เพิ่มเป็นสองเท่าหลังชนะ รีเซ็ตหลัง 3 ครั้ง) | ฿4,600 | ฿2,100 | ฿7,200 | 1.1% |
| เดิมพันคงที่ | ฿4,800 | ฿3,600 | ฿6,000 | 0.0% |
ลองรันหลายครั้งด้วยการตั้งค่าที่ต่างกัน เพื่อหาแนวทางที่เหมาะกับเงินทุนและสไตล์การเล่นของคุณ
ตัวจำลองทำอะไร
คุณเลือกทุน เดิมพันพื้นฐาน เป้าถอนอัตโนมัติ และจำนวนรอบ เช่น ทุน ฿5,000 และเดิมพันพื้นฐาน ฿100 แล้วตัวจำลองเกมแครชจะเล่นเซสชันนั้นซ้ำหลายร้อยหรือหลายพันครั้งด้วยจุดแครชสุ่ม ตามหนึ่งในสามระบบ:
- มาร์ติงเกล ทบสองเท่าหลังแพ้ทุกครั้ง แล้วกลับไปเดิมพันพื้นฐานหลังชนะ
- แอนตี้มาร์ติงเกล (ปาโรลี) ปล่อยเงินชนะวิ่งต่อหลังชนะแต่ละครั้ง สูงสุดชนะติดสามครั้ง แล้วรีเซ็ต แพ้แล้วกลับไปเดิมพันพื้นฐาน
- เดิมพันคงที่ ลงเท่าเดิมทุกรอบ
อ่านผลอย่างไร
- ทุนตอนจบ (มัธยฐาน) ผลของเซสชันที่อยู่ตรงกลาง ครึ่งหนึ่งดีกว่า อีกครึ่งแย่กว่า
- เปอร์เซ็นไทล์ 10 และ 90 ปลายดวงซวยและดวงดีของช่วงผล
- โอกาสหมดตัว สัดส่วนเซสชันที่ทุนลดต่ำกว่าเดิมพันพื้นฐาน
- การร่วงสูงสุด (มัธยฐาน) การร่วงจากจุดสูงสุดที่แย่ที่สุดโดยทั่วไประหว่างเซสชัน
คณิตศาสตร์เบื้องหลัง
รอบแครชถึงเป้า x ด้วยโอกาสประมาณ (1 − edge) / x ไม้ที่ถอนที่ x จึงคืนเฉลี่ย (1 − edge) / x × x = 1 − edge ต่อหน่วย สิ่งนี้จริงทุกเป้าและทุกขนาดไม้ แต่ละสูตรจึงเป็นการเลือกความรู้สึกของเซสชัน: มาร์ติงเกลสะสมชนะเล็กจำนวนมาก ปาโรลีขี่ช่วงชนะติด และเป้าคงที่ทำให้ทุกอย่างนิ่ง ตัวจำลองแสดงความรู้สึกนั้นเป็นตัวเลขก่อนคุณเล่น เชื่อมผลกับสูตรได้ที่ สูตรเกมแครชที่ดีที่สุด หรือเล่นรอบสดใน เกมแครชฟรี
คำถามที่พบบ่อย
ตัวจำลองเลือกจุดแครชอย่างไร?
ใช้การกระจายแบบแครชมาตรฐาน: crash = max(1, floor(100 × (1 − edge) / (1 − U)) / 100) โดย U คือตัวเลขสุ่มแบบสม่ำเสมอ ที่ RTP 97% ราว 3% ของรอบแครชทันทีที่ 1.00x
ทำไมมาร์ติงเกลดูดีในค่ามัธยฐาน?
มาร์ติงเกลชนะเล็ก ๆ เกือบตลอด เซสชันทั่วไปจึงจบบวกนิดหน่อย การขาดทุนมาจากเซสชันที่หมดตัวซึ่งเกิดไม่บ่อย อัตราหมดตัวแสดงความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่นั้น
ตั้งค่า RTP ให้ตรงกับเกมที่เล่นได้ไหม?
ได้ ใส่ช่องความได้เปรียบเจ้ามือเป็น 100 ลบ RTP ของเกม เช่น RTP 97% คือความได้เปรียบ 3% และ RTP 99% คือ 1%
โดย Daniel Foster · Crash Game Maths & Mechanics Analyst
Daniel focuses on the mathematics and mechanics behind crash games. His reviews examine RTP disclosures, volatility, multipliers, game mechanics and the mathematical principles behind different crash titles.
เผยแพร่ · อัปเดต