(최대 60 자):

효과적인 자금 조달 관리는 엄격한 규칙 세트가 아니라 적응 형 솔루션 시스템입니다. 아래는 더 이상 고민하지 않는 단계별 기술입니다.

1. 기본 원칙

1. 금리 다양 화

전체 자금을 다른 유형의 게임이나 세션에 대해 여러 개의 "패키지" 로 나눕니다.
예: 슬롯, 보드 게임, 스포츠 베팅 및 "프로세스" (비디오 포커) 를 위해 4 개 중 5,000 개를 만들기 위해 20,000 개의 자금을 지원합니다.

2. 규칙 1-5%

한 베팅의 크기는 세션의 현재 뱅크에 적합합니다. 고도로 분산 된 게임의 경우 1-2%, 저 분산 게임의 경우 3-5%.

3. 동적 재분배

각 세션이 끝나면 패키지의 잔액을 수정하십시오. "추가" 를 마진을받지 못한 게임에 재분배하십시오.

2. 적응 형 베팅 크기

1. 수정 된 켈리 공식

```
f = (bp - q )/b
우비
p는 이길 확률로 추정됩니다
q = 1 - p,
b는 상금 대 베팅의 비율입니다.
```

-f\를 세션 뱅크의 최대 2% 로 제한하십시오.

2. "포물선" 스케일

승리를 거두면 베팅이 점차 증가합니다 (예: + 0). 두 번의 성공적인 라운드마다 은행에서 5%), 5% 를 넘지 않습니다.
잃어버린 것-즉시 기본 1% 로 돌아갑니다.

3. 손실을 멈추고 이익을 끊으십

1. 유연한 정지 손실

게임의 차이를 고려하여 손실 레벨을 엄격하게 설정하지 않고 세션 뱅크의 10-20% 범위로 설정하십시오.
예: 분산이 높은 슬롯-손실 20%, 비디오 포커-12%.

2. 트렌드 이익

두 단계로 이익을 기록하십시오: + 10% 에서 50%, 나머지는 + 25% 입니다.
상금의 일부를 "포장" 하고 게임을 계속할 수 있습니다.

4. 모델링 및 스트레스 테스트

1. 잃어버린 시나리오

현재 베팅과 차이로 모델 1,000-5,000 게임을 실행하십시오: 평균 손실, 5 번째 및 95 번째 백분위 수 얻기.
5 번째 백분위 수 (최악의 결과) 가 허용 된 임계 값을 초과하면 속도를 조정하십시오.

2. 몬테카를로 시뮬레이션

전략 안정성의 빠른 점검:

"'파이썬
np로 numpy 가져 오기

def 시뮬레이션 (bank, p, b, bet _ pct, trial = 10000):

결과 = []
(PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)
잔액 = 은행
(PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)

np 인 경우. 무작위. rand ()

balance + = bet _ pct balance b

다른 방법:

밸런스- = bet _ pct 밸런스
결과. 추가 (밸런스)
반환 np. 백분위 수 (결과, [5, 50, 95])
```
중지 손실 이하의 5 번째 백분위 수에서-더 낮은 베팅\_ pct.

5. 자동화 및 제어

1. 구현 API 모니터링

2. 타이머 및 알림

6. 정기적 인 검토 및 적응

1. 일일 보고서

데이터 수집:

	배치	시작	끝	변경,%	최대. 비율,%
	슬롯	5,000	4,200	-16%	4%
	비디오 포커	5,000	5,500	+ 10%	2%
전략이 작동 한 위치와 그렇지 않은 위치를 기록하십시오.

2. 주간 조정

패키지 재분배:

7. 전략의 심리적 지원

1. 현실 점검 지점

2. 진보의 게임 화

3. 책임있는 파트너

결과