柔軟なバンクロール管理戦略
効果的なバンクロール管理は、ルールの厳格なセットではなく、適応ソリューションのシステムです。以下は、それ以上の苦労のないステップバイステップのテクニックです。
1.基本的な原則
1.レートの多様化
ゲームやセッションの異なるタイプのためのいくつかの別々の「パッケージ」に合計バンクロールを破ります。
例：スロット、ボードゲーム、スポーツベッティング、および「プロセス」（ビデオポーカー）のための5,000 ₴の4を作るために20,000 ₴のバンクロールで。
2.ルール1-5％
1つのベットのサイズは、セッションの現在のバンクに適応します：高度に分散したゲームの場合は1-2％、低分散ゲームの場合は3-5％。
3.動的再配布
各セッションの後、パッケージの残高を修正します。マージンが受信されなかったゲームに「extra」を再配布します。
2.アダプティブベットのサイズ
1.修正されたケリー式
```
f=（bp-q ）/b
UBI
pは勝利の推定確率であり、
q=1-p、
bは賭けに対する賞金の比率です。
```
-セッションバンクの最大2％にf\を制限します。
2.「パラボリック」スケール
勝利の連続で、徐々にベットを増やします（例えば、+0。2ラウンド成功ごとに銀行から5％）、しかし、5％以上ではありません。
1を失うと-すぐにベースに戻ります1％。
3.損失を停止し、利益を破る
1.柔軟なストップロス
ロスレベルを厳密に設定するのではなく、ゲームの分散を考慮して、セッションバンクの10〜20％の範囲で設定します。
例：高分散スロットの場合-ストップロス20％、ビデオポーカーの場合-12％。
2.トレンド利益
+10％で50％、残りは+25％の2つのステップで利益を記録します。
あなたは賞金の一部を「ラップ」して、まだゲームに滞在することができます。
4.モデリングとストレステスト
1.シナリオを失う
現在の賭けと分散でモデルを実行します1,000-5,000ゲーム：平均損失、5番目と95番目のパーセンタイルを取得します。
5パーセンタイル（最悪の結果）が許容しきい値を超えた場合、レートを調整します。
2.モンテカルロシミュレーション
戦略の安定性のクイックチェック：
"'python
numpyをnpとしてインポートする
defシミュレート（銀行、p、 b、 bet_pct、試験=10000）：
結果=［］
for_in range（試験）：
バランス=バンク
for_in範囲（100）：
NPなら。ランダムだ。rand（）
その他：
balance-=bet_pct balance
結果です。追加（残高）
npを返します。percentile（結果、［5、50、95］）
```
ストップロスの下の5パーセンタイルで-下位ベット\_pct。
5.自動化と制御
1.API監視の実装
オンラインバランスとトランザクショントラッキングのためのカジノAPIまたは決済サービスに接続します。
スクリプトは、パケット内の残りが30％の閾値を下回ったときに通知します。
2.タイマーとリマインダー
（ブラウザの拡張機能またはアプリケーションを介して）ベットの時間と量の自動通知を設定します。
30分または10ベット後-「計画を確認する」ためのリマインダー。
6.定期的なレビューと適応
1.デイリーレポート
データの収集：
| Batch | Start | End | Change、％ | Max。率、％ | |
|---|---|---|---|---|---|
| スロット 5,000 4,200 -16％ 4％ | |||||
| ビデオポーカー 5,000 5,500 +10％ 2％ | |||||
| 戦略がどこで機能していなかったか記録する。 |
2.毎週の調整
パッケージの再配布：通常のドローダウンがある方向の割合を減らします。成功した増加。
7.戦略の心理的サポート
1.リアリティチェックポイント
停止損失に達すると：一時停止+呼吸運動4-7-8、計画とのダーナ和解。
2.進捗状況のゲーミフィケーション
「パフォーマンスポイント」：制限を超えない各セッションの1ポイント。10ポイントを蓄積-小さな報酬。
3.責任あるパートナー
友人やメンターとレポートを共有する：外部コントロールは規律を高めます。
［結果］
バンクロール管理の柔軟性は、適応パッケージの割り当て、変更されたケリー式を使用した動的レートチューニング、ストレステスト、オートメーションによって達成されます。定期的なレビューと心理的な「リアリティチェック」は、戦略が安定したままであり、発疹の損失からあなたを保護することを保証します。
