(60-მდე სიმბოლო):

გაკოტრების ეფექტური მენეჯმენტი არ არის წესების მკაცრი ნაკრები, არამედ ადაპტირებული გადაწყვეტილებების სისტემა. ქვემოთ მოცემულია ეტაპობრივი ტექნიკა ზედმეტი სიტყვების გარეშე.

1. ძირითადი პრინციპები

1. განაკვეთების დივერსიფიკაცია

დაასხით საერთო გაკოტრება რამდენიმე ცალკეულ „პაკეტად“ სხვადასხვა ტიპის თამაშებისა თუ სესიებისთვის.
მაგალითი: გაკოტრების შემთხვევაში, 20,000-მა უნდა გააკეთოს 4-დან 5000-მდე, სლოტებისთვის, სტენდებისთვის, სპორტის ფსონებისთვის და „პროცესისთვის“ (ვიდეო პოკერი).

2. წესი 1-5%

ერთი კურსის ზომა ადაპტირდება სხდომის მიმდინარე ბანკთან: 1-2% მაღალი დისპერსიული თამაშებისთვის, 3-5% დაბალი დისპერსიისთვის.

3. დინამიური გადანაწილება

ყოველი სესიის შემდეგ, გადახედეთ პაკეტში დარჩენილ დარჩენილ ნაწილს: გადანაწილდით „ზედმეტი“ იმ თამაშებზე, სადაც იყო დაუსახლებელი ზღვარი.

2. ადაპტირებული განაკვეთის ზომა

1. შეცვლილი კელის ფორმულა

```
f= (bp – q) / b
სად არის
p - მოგების სავარაუდო ალბათობა,
q = 1 – p,
ბ - მოგების თანაფარდობა განაკვეთის მიმართ.
```

- შეზღუდეთ სხდომის ბანკის f/მაქსიმუმ 2%.

2. „პარაბოლური“ მასშტაბი

გამარჯვებული სერიით, თანდათანობით გაზარდეთ კურსი (მაგალითად, ბანკის + 0,5% ყოველ ორ წარმატებულ რაუნდში), მაგრამ არაუმეტეს 5%.
დაკარგვით - დაუყოვნებლივ დაუბრუნდით ბაზას 1%.

3. გაჩერებული ლოსი და დეიდა

1. მოქნილი გაჩერებული ლოსები

ჩამოაყალიბეთ ზარალის დონე არა მკაცრად დადგენილი, არამედ სესიის ბანკის 10-20% -ის დიაპაზონში, თამაშის დისპერსიის გათვალისწინებით.
მაგალითი: მაღალი დისპერსიის მქონე სლოტებისთვის - გაჩერება 20%, ვიდეო ოპერისთვის - 12%.

2. Take Fight ტენდენცია

დაფიქსირდა მოგება ორ ტექნიკაში: 50% + 10% -ით, დანარჩენი - + 25% -ით.
საშუალებას გაძლევთ „შეცვალოთ“ მოგების ნაწილი და ამავე დროს დარჩეთ თამაშში.

4. მოდელირება და სტრესის ტესტები

1. დაკარგული სცენარები

დააგემოვნეთ მოდელის 1,000,000-5,000 თამაში მიმდინარე განაკვეთებითა და დისპერსიით: მიიღეთ საშუალო ზარალი, მე -5 და 95-ე სპექტაკლები.
შეასწორეთ განაკვეთები, თუ მე -5 percentil (ყველაზე უარესი შედეგი) აღემატება დასაშვებ ბარიერს.

2. Monte Carlo სიმულაცია

სტრატეგიის სტაბილურობის სწრაფი შემოწმება:

```python
import numpy as np

def simulate(bank, p, b, bet_pct, trials=10000):

results = []

for _ in range(trials):

balance = bank

for _ in range(100):

if np. random. rand() < p:

balance += bet_pct balance b

else:

balance -= bet_pct balance
results. append(balance)
return np. percentile(results, [5, 50, 95])
```
მე -5 percentile ქვემოთ stop loss - შეამცირეთ bet\_ ppt.

5. ავტომატიზაცია და კონტროლი

1. შემოიღეთ API მონიტორინგი

2. ტაიმერები და შეხსენებები

6. რეგულარული მიმოხილვა და ადაპტაცია

1. ყოველდღიური ანგარიში

შეაგროვეთ მონაცემები:

	პაკეტი	დაწყება	დასასრული	ცვლილება,%	მაქს. კურსი,%
	Slots	5000	4,200/	-16%	4%
	ვიდეო ოპერატორი	5 000,	5 500,	+ 10%	2%
შეადგინეთ სად მუშაობდა სტრატეგია და სად არა.

2. ყოველკვირეული კორექტირება

7. ფსიქოლოგიური სტრატეგიის მხარდაჭერა

1. „რეალითი ჩეკის“ წერტილები

2. პროგრესის გეიმიფიკაცია

3. პასუხისმგებელი პარტნიორი

შედეგი