(до 60 символов):

Эффективное управление банкроллом — не жесткий набор правил, а система адаптивных решений. Ниже — пошаговая методика без лишних слов.

1. Основные принципы

1. Диверсификация ставок

Разбивайте общий банкролл на несколько отдельных «пакетов» для разных типов игр или сессий.
Пример: при банкролле 20 000 ₴ сделать 4 по 5 000 ₴ для слотов, настолок, ставок на спорт и «процесса» (видео-покер).

2. Правило 1–5 %

Размер одной ставки адаптируется к текущему банку сессии: 1–2 % для высоко-дисперсных игр, 3–5 % для низко-дисперсных.

3. Динамическое перераспределение

После каждой сессии пересматривайте остаток в пакете: перераспределяйте «лишнее» к тем играм, где была недозанятая маржа.

2. Адаптивный размер ставки

1. Модифицированная формула Келли

```
f= (bp – q) / b
где
p — оценённая вероятность выигрыша,
q = 1 – p,
b — отношение выигрыша к ставке.
```

— ограничьте f\максимум 2 % от сессионного банка.

2. «Параболическая» шкала

При выигрышной серии постепенно увеличивать ставку (например, +0,5 % от банка за каждые два успешных раунда), но не выше 5 %.
При проигрышной — сразу возвращаться к базовым 1 %.

3. Стоп-лосс и тейк-профит

1. Гибкие стоп-лоссы

Устанавливайте уровни потерь не жестко заданные, а в диапазоне 10–20 % от сессионного банка с учётом дисперсии игры.
Пример: для слотов с высокой дисперсией — стоп-лосс 20 %, для видеопокера — 12 %.

2. Тейк-профит по тренду

Фиксируйте прибыль в два приёма: 50 % при +10 %, остальное — при +25 %.
Позволяет «заворачивать» часть выигрыша и при этом оставаться в игре.

4. Моделирование и стресс-тесты

1. Проигрышные сценарии

Прогоните модель 1 000–5 000 игр с текущими ставками и дисперсией: получите средний убыток, 5-й и 95-й перцентили.
Корректируйте ставки, если 5-й перцентиль (худший исход) превышает допустимый порог.

2. Monte Carlo-симуляции

Быстрая проверка устойчивости стратегии:

```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])
```
При 5-м перцентиле ниже стоп-лосса — снижайте bet\_pct.

5. Автоматизация и контроль

1. Внедрите API-мониторинг

2. Таймеры и напоминания

6. Регулярный обзор и адаптация

1. Ежедневный отчёт

Собирайте данные:

	Пакет	Старт	Конец	Изменение, %	Макс. ставка, %
	Слоты	5 000 ₴	4 200 ₴	–16 %	4 %
	Видеопокер	5 000 ₴	5 500 ₴	+10 %	2 %
Фиксируйте, где стратегия сработала, а где нет.

2. Еженедельная корректировка

7. Психологическая поддержка стратегии

1. Точки «реалити-чек»

2. Геймификация прогресса

3. Ответственный партнёр

Итог