크래시 갬블링의 켈리 기준

켈리 기준은 베팅할 금액을 결정하는 현명한 방법입니다. 모든 돈을 잃을 위험 없이 꾸준히 돈을 불릴 수 있는 적절한 금액만 베팅할 수 있도록 도와줍니다. 현명한 베팅을 위한 가이드라고 생각하시면 됩니다. 위험을 낮게 유지하기 위해 베터와 투자자들 사이에서 매우 인기가 있습니다.

기본적인 켈리 기준 공식은 다음과 같습니다:

𝑓∗=(𝑏*𝑝−𝑞)/𝑏

어디:

• 𝑓∗ is the fraction of the bankroll to be wagered;
• 𝑏 is the net odds received on the bet;
• 𝑝 is the probability of winning;
• 𝑞 is the probability of losing, which is 1−𝑝.

해석:

• 𝑓*: 예상 성장을 극대화하기 위해 베팅해야 하는 자금의 최적 비율을 나타냅니다. 예를 들어 결과가 0.25라면 자금의 25%를 베팅해야 한다는 의미입니다.
• 𝑏: 베팅과 관련된 승수에서 1을 뺀 값입니다. 예를 들어 승리 시 돈을 두 배로 늘릴 수 있는 경우(원래 베팅을 포함하여 $1 베팅마다 $2를 돌려받음) 𝑏는 1이 되세요.
• 𝑝: 귀하가 평가한 베팅 승리 확률입니다. 0에서 1 사이의 값이어야 하며, 0.5는 당첨 확률 50%를 나타냅니다.
• 𝑞: 내기를 잃을 확률로, 1−𝑝으로 계산됩니다.

사용 방법:

1. Access your last 50 to 100 games: Most crash games have a history. Moreover, provably fair games give you full access to the game history and results. For example, third-party scripts are used to verify games on BC.Game crash game or NanoGames.
2. Calculate Your Edge: Your “edge” is 𝑏*𝑝−𝑞. If this value is positive, you have an advantage over the house or the market.
3. Determine Bet Size: The formula tells you the optimal proportion of your bankroll to bet to maximize growth and minimize risk.

Applying this strategy manually requires diligence in tracking and calculating. But can offer insights into the game’s patterns and your betting strategy’s effectiveness.

예시:

동전 던지기에 베팅하여 정답을 맞히면 베팅금의 두 배를 받는데, 동전이 앞면이 나올 확률이 51%라는 것을 알고 있다고 가정합니다(베팅한 동전):

• 𝑏=1(이길 경우 두 배의 돈을 벌기 때문에)
• 𝑝=0.51
• 𝑞=0.49

이를 켈리 공식에 대입하면 다음과 같은 결과가 나옵니다:

𝑓∗=(1)(0.51)−0.49=0.02

이 결과는 위험을 최소화하면서 시간이 지남에 따라 자금을 최대화하려면 각 토스에 자금의 2%를 베팅해야 한다는 것을 시사합니다.

중요한 고려 사항:

• 켈리 기준은 확률(𝑝 및 𝑞)을 정확하게 추정할 수 있다고 가정합니다. 과대평가하면 큰 손실이 발생할 위험이 커질 수 있습니다.
• 장기적인 전략입니다. 단기적인 변동성은 여전히 심각한 하락을 초래할 수 있습니다.
• 켈리 기준이 제안하는 것보다 더 많이 베팅하면 자금의 상당 부분을 잃을 위험이 높아집니다. 베팅을 줄이면 위험이 줄어들지만 자금 증가도 느려집니다.

Script for BC.Game’s Crash

50개의 게임에서 데이터를 수집하면 𝑝(승리 확률)와 𝑞(패배 확률, 1-𝑝)의 보다 정확한 추정치를 계산할 수 있습니다. 이 데이터를 통해 과거 결과를 바탕으로 베팅 전략을 개선하여 베팅의 정확성을 높이고 자금 관리를 최적화할 수 있습니다.

1단계: 게임 데이터 수집

먼저 지난 50개 게임의 결과를 수집하는 것으로 시작합니다(설정 가능한 매개변수). 이 데이터 수집 단계에서는 각 게임이 크래시되기 전에 목표 배수에 도달했는지 여부를 추적합니다.

2단계: 확률 계산

게임 데이터가 확보되면 목표 배수에 도달하거나 초과한 게임 수를 관찰된 총 게임 수(이 경우 50개)로 나누어 승리 확률(𝑝)을 계산합니다.

3단계: 켈리 기준 적용

데이터에서 𝑝를 계산하고 𝑞=1-𝑝를 알았으면 켈리 기준 공식을 적용하여 베팅할 최적의 뱅크롤 비율을 결정합니다.

BC.Game 스크립트 구현

We collect game data during the game session. This approach takes some time but is more suitable if you’re confident in the game’s stability and wish to maximize the data available for analysis.

🔗 스크립트 다운로드

BC.Game에서 충돌 게임 스크립트를 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Go to Advanced Betting Mode: In the BC Originals Crash game, switch to “Advanced” to see different crash game scripts.
2. Add a Script: Press the Add Script button, put in the code for the script you want to start the automated betting, give it a name and press the Save button.
3. Run Script: Turn on the script to automatically bet and possibly increase your cryptocurrency.

BC.Game 스크립트 추가 및 사용 방법 알아보기

중요한 고려 사항:

• 𝑝의 정확도: 승리 확률(𝑝)의 정확도는 베팅 규모를 최적화하는 데 있어서 Kelly Criterion의 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터 수집 및 분석이 최대한 정확하도록 하세요.
• 역학 변화: 크래시 게임의 역학은 시간이 지남에 따라 변할 수 있습니다. 정기적으로 데이터를 업데이트하고 이에 따라 전략을 재조정하세요.
• 위험 관리: Kelly Criterion은 위험 관리에 도움이 되지만 입력(𝑝 및 𝑞)의 정확성을 기반으로 합니다. 항상 주의를 기울이고 위험에 노출되지 않은 자금의 일부를 따로 확보하는 것을 고려하십시오.

요약

켈리 기준 사용과 크래시 게임에서 베팅을 위한 게임 기록 분석에 대한 논의를 요약하면, 이 전략은 실제로 과거 데이터를 기반으로 승리 확률이 유리하다고 판단되는 상황을 파악하는 데 중점을 둡니다. 이 전략은 최근 게임 결과에서 승리 확률(𝑝)을 계산하고 켈리 기준을 적용하여 인지된 우위, 즉 손실에 비해 승리 확률이 높은 시나리오에서 베팅 규모를 최적화하는 것을 목표로 합니다. 작동 방식은 다음과 같습니다:

전략 이해

1. 과거 데이터 수집: 최근 특정 게임의 결과를 축적하여 게임 동작을 분석합니다. 이 데이터 세트는 목표 배율에서 승리와 패배의 빈도를 이해하는 데 도움이 됩니다.
2. 승률 계산(𝑝): 수집된 데이터를 분석하여 게임이 목표 배율에 도달하거나 초과할 확률을 추정합니다. 이 승리 확률은 베팅 우위가 있는지 여부를 결정하는 데 중요합니다.
3. 켈리 기준 적용: 승리 확률(𝑝)이 있는 상태에서 켈리 기준을 사용하여 베팅할 자금의 최적 비율을 계산합니다. 이 계산은 베팅이 귀하의 우위에 비례해야 한다는 논리에 기초합니다. 승리 확률이 높을수록 베팅 규모도 커지지만 성장과 위험 사이의 균형을 이루는 지점까지만 가능합니다.
4. 긍정적인 베팅 기회를 기다립니다: 계산된 승리 확률이 긍정적인 기대 값을 나타낼 때까지 기다립니다. 즉, 데이터 세트 내의 승리한 게임 수가 패배보다 승리할 가능성이 더 높다는 것을 의미하는 경우입니다. 선택한 목표 승수에서. 그런 다음에야 베팅을 하고 위험을 최소화하면서 자금의 장기적인 성장을 극대화하기 위해 Kelly 기준에 따라 해당 베팅의 크기가 최적화됩니다.

주요 이점

이 전략의 가장 큰 장점은 데이터 기반이며 동적이라는 점입니다. 이 전략은 가장 최근의 결과에 반영된 현재 게임 상황에 맞게 조정됩니다. 과거 데이터에서 승리 확률이 높은 상황에 집중함으로써 통계적으로 유리한 기회에 맞춰 베팅 전략을 조정할 수 있습니다.

중요 고려 사항

• 데이터 관련성: 이 전략은 과거 게임 결과가 미래 결과에 대한 관련 예측 변수라고 가정하며, 이는 일관된 메커니즘과 확률을 갖춘 게임에서도 마찬가지입니다.
• 샘플 크기 및 변동성: 승리 확률 추정의 정확성은 데이터세트 내의 크기와 변동성에 따라 달라집니다. 데이터 세트가 클수록 더 신뢰할 수 있는 추정치를 제공할 수 있지만 게임 데이터를 수집하는 데 시간이 걸리고 관련성을 보장하기 위한 세심한 관리가 필요합니다.

요약하자면, 이 전략은 켈리 기준을 과거 게임 데이터 분석과 함께 활용하여 긍정적인 베팅 기회를 식별하고 활용하며, 정보에 입각해 계산된 베팅을 함으로써 승리 확률을 높이는 것을 목표로 합니다.