t-Luck Algorithm

Comment mesurer la chance

Mesurer avec précision la chance, ou plutôt essayer de prédire les écarts d'une chance à la roulette à court terme est une pure utopie, mais à mesure que le nombre de tours augmente, grâce aux statistiques, les prévisions commencent à devenir de moins en moins approximatives. déterminer notre chance ou malheur en pariant une chance à la roulette, sont en fait mesurables.

Une façon possible de mesurer les écarts est celle déjà décrite dans ► questo poste, quand je vous parle du fameux coefficient de Marigny.

Cependant, le coefficient de Marigny a des limites, car il ne repose que sur des chances opposées et équiprobables, c'est-à-dire sans tenir compte de la présence de zéro, ce qui constitue malheureusement une grave erreur d'appréciation.

En fait, si l'on considère par exemple 40.000 tours à la roulette, selon Marigny nous aurons que notre chance maximum (égale à 5 fois la racine carrée des tours joués) sera de 1.000 unités gagnées, mais c'est dommage que dans 40.000 tours, nous aurons également rencontré 1.081 fois zéro, donc comme vous pouvez le voir avec des paris à la roulette sur le rouge ou le noir à masse égale (pari plat), atteignant 38.000/40.000 XNUMX tours, en raison de zéro, il est mathématiquement impossible de gagner même une seule unité!

Cette limite, cependant, est beaucoup plus grande si l'on considère les paris sur le numéro unique, dans ce cas en fait en visant toujours une masse paire (pari plat) nous pouvons survivre même plus de 200.000 XNUMX tours!

La simulation de l'image précédente a été obtenue avec le bot logiciel ► Roulette Bias Sniper, comme vous pouvez le voir après 215.000 tours joués à plat, il reste encore 2 numéros qui auraient fait gagner au joueur l'équivalent d'environ 30 numéros gagnants simples, donc plus de 1.000 unités! Mais c'est un sujet que nous aborderons plus en détail dans un autre article.

Une autre méthode de mesure des écarts, mais beaucoup plus précise que la précédente, est la ► Distribution t de Student, que je vais illustrer tout de suite.

Le premier pilier de cette méthode est l'unité de mesure des écarts, appelée écart-type (mXNUMX).

L'écart type est égal à la racine carrée du produit du nombre total d'événements (n) multiplié par les probabilités favorables (p) et les probabilités opposées (q).

m² = RADQ (n * p * q)

par exemple, si nous considérons 1.369 tours de roulette, nous avons

sqm = RADQ (1.369 * 1/37 * 36/37) = 6.

Le deuxième pilier de la t étudiant è moyenne d'un événement (m), qui est égal au produit du nombre d'événements (n) et de la probabilité favorable.

m = n * p

encore une fois en ce qui concerne les 1.369 tours ci-dessus, si nous considérons un seul nombre, nous avons:

m = 1.369 * 1/37 = 37

Ces deux valeurs, moyenne (m) et écart quadratique moyen (mXNUMX), ont une valeur statistique absolue, car elles permettent de réduire tout écart à la même unité de mesure, quel que soit l'événement dans lequel il se produit.

Cette réduction importante est obtenue précisément par t étudiant, qui est le rapport entre l'écart (entendu comme la différence entre les événements favorables U et la moyenne) et l'écart quadratique moyen.

On a donc ça:

t = (U - m) / mXNUMX

Encore une fois par rapport aux 1.369 lancers hypothétiques d'une bille de roulette, si par exemple le nombre 13 revient dix-neuf fois, nous avons que

t = (19 - 37) / 6 = - 3

Le signe + ou - indique une hyperfréquence ou une hypofréquence.

Le coefficient t étudiant il est donc très utile car il existe des tableaux statistiques que l'on trouve également sur le net, qui indiquent exactement le pourcentage de probabilité que certaines valeurs de soient dépassées t.

On suppose généralement que le limite maximale de la t étudiant être égal à 4, c'est la limite statistique pour laquelle il est admis que la probabilité de la dépasser est pratiquement nulle.

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Les 2 erreurs de Marigny

Clarifié ce que le t étudiant et comment il est calculé, je vous dis tout de suite que cette méthode de mesure est bien plus appropriée que le coefficient de Marigny, car dans les résultats qu'elle produit elle prend également en compte la taxe (zéro).

Une grosse erreur de Marigny a été de penser qu'une fois qu'une chance atteint la différence 3 ou plus, elle doit forcément revenir, alors il a suggéré de viser le retour immédiat de l'écart.

La première erreur de Marigny a été de ne pas considérer le zéro, car s'il est absolument vrai que l'écart doit être rendu, il est également vrai que personne ne peut établir a priori en combien de coups cet écart doit se produire.

Si une chance atteint par exemple l'écart 4 (coefficient de Marigny très élevé puisque le maximum est de 5), qui peut nous assurer qu'une phase d'alternance entre le rouge et le noir qui dure même des centaines de tours ne peut pas commencer?

Qu'importe quelqu'un pensera, dans les phases d'alternance vous ne gagnez pas mais vous ne perdez pas non plus ... mais non, car dans tous les cas le zéro sortira selon ses attentes, érodant d'avance tout l'avantage que l'on pourrait obtenir quand l'écart revient vraiment vers l'équilibre naturel.

Deuxième et plus grave erreur de Marigny: considérer les tours collectés sur plusieurs jours et à partir de différentes roulettes comme une seule permanence (également appelée «permanence personnelle»).

J'ai testé empiriquement ce concept fascinant et après quelques millions de tours simulés, j'en suis venu à cette conclusion: pour des raisons de fiabilité statistique concrète, les écarts de la roulette doivent être mesurés exclusivement dans une série de tours se référant au même générateur qui les a produits. dans une série ininterrompue de lancements.

En d'autres termes, si l'on veut qu'une analyse de 1.000 tours soit fiable, il faut enregistrer 1.000 tours en continu à la même roulette et non par exemple 10 tranches de 100 tours prises à des jours différents et à partir de différentes roulettes.

Rappelez-vous toujours ce concept à l'avenir, car il est très important et ne s'applique évidemment pas lorsque nous recherchons un biais de roulette, car dans ce cas la somme de toutes les données sera toujours indicative, en effet cela confirmera la présence du défaut ou pas, mais c'est aussi un sujet déjà traité dans un ► autre poste.


Algorithme t-Luck (la théorie)

Voyons maintenant sur quelles hypothèses statistiques j'ai basé le nouveau logiciel Algorithme t-Luck.

Analysons à nouveau le tableau ci-dessus:

Sur la base des données rapportées, si par exemple le rouge atteint une valeur t étudiant égal à 3,00 signifie que la probabilité que cette valeur atteigne 3,50 n'est que de 0,02%!

En réalité, cependant, ce n'est pas le cas, car peut-être la question que nous devrions vraiment nous poser est: une fois qu'une chance atteint t = 3,00, combien de fois arrive-t-elle à t = 3,50? Je n'ai pas encore fait cette vérification, mais cela ne prendra pas longtemps et j'imagine que le tableau ci-dessus doit être lu plus correctement comme suit: sur un nombre indéfini de tranches de 1.000 spins celles qui auront une valeur de t = 3,00 seront 0,13% alors qu'il n'y aura pas de tranche avec t supérieur à 4.

Cependant, voulant considérer comme fiable l'hypothèse suggestive qu'une tranche avec t = 2,50 ne peut dépasser t = 3,00 que dans 0,13% des cas, j'ai voulu fixer le Algorithme t-Luck sur une logique particulière, en ce sens que tant le coefficient de Marigny que le t étudiant, lorsqu'ils atteignent des valeurs extrêmes, ils représentent en fait une tendance très forte d'une chance donnée, qui, comme nous l'avons vu auparavant, pourrait revenir après qui sait combien de centaines de tours, alors que nous continuons à payer la taxe de gré à gré due à zéro.

Pour confirmer ce qui a été rapporté jusqu'à présent, je propose ces deux graphiques, faisant référence à 1.000 spins analysés tous les deux par rapport à la valeur t étudiant (premier graphique) et la tendance de l'écart de la chance rouge.

Comme vous pouvez le voir, le premier graphique confirme qu'une fois qu'une valeur t = est atteinte -2,5 après environ 200 spins (on est donc en présence d'une hypofréquence de rouge, c'est-à-dire que le noir est sorti de nombreuses fois) la valeur de t étudiant commence à augmenter, indiquant que la chance rouge commence progressivement à rééquilibrer sa fréquence par rapport à la chance noire opposée.

La hausse, cependant, n'est pas soudaine, mais on voit que le solde (valeur t étudiant proche de zéro) atteint pratiquement 1.000 tours, nous jouons donc environ 800 tours dans lesquels nous payons la beauté de 800/37 = 22 zéros et en fait comme vous pouvez le voir dans le deuxième graphique en raison de zéro l'argent hypothétique du joueur qui a commencé parier après 200 tours (valeur cash / gap de -45 dans le deuxième graphique), clôt les 1.000 lancements avec une poignée de pièces gagnées, car la majeure partie de l'avantage dérivant de la fermeture de l'écart a été rongée par zéro.

Quelle aurait été la stratégie optimale pour le joueur dans ce cas? Cela aurait été de commencer à jouer à t = -2,5 (au spin 204) et de s'arrêter dès que quelques pièces de profit ont été obtenues (au spin 246) avec valeur t étudiant est remonté à -2,00 gagnant ainsi 3 pièces de profit. Cela semble peu? Le joueur en question aurait gagné 3 pièces en 42 tours, soit 7% de Roi!

De tout cela dérive le nôtre Première règle: ne commencez à parier que lorsque le t étudiant atteint une valeur de +/- 2,5 et s'arrête dès qu'un profit est réalisé.


Tendances moyennes

Le deuxième pilier de la Algorithme t-Luck est de rechercher cette valeur du t étudiant 2,5 pas dans les chances qui entrent dans un fort écart comme dans le graphique ci-dessus se référant au rouge, mais dans les chances qui présentent au contraire une tendance plus stable, plus douce que les autres et que j'ai renommée avec le terme Tendances moyennes.

Mais si ces chances n'ont pas un grand écart, comment atteignent-elles la valeur t étudiant 2,5?  

Voici un exemple de ce que je veux dire tout de suite Tendances moyennes.

Les deux graphiques ci-dessus font toujours référence à la chance rouge, cette fois simulée sur 100 tours.

Si vous regardez le premier graphique, vous remarquerez que la valeur t étudiant il en reste assez stable, C'est, entre +1 et -1,5 en pratique, dans le premier graphique, cette valeur part évidemment de 0, puis est montée à +1, puis est tombée à -1,5 et est finalement revenue à +1.

Jusqu'à présent rien d'étrange, mais si on compte la valeur t étudiant selon le valeurs minimales et maximales atteint nous aurons que de +1 (max) il est tombé à -1,5 (min), donc il y en avait un déviation entre la valeur minimale et maximale de + 1 / -1,5 ou 2,5 points!

Ici nous avons trouvé notre valeur de référence 2,5 et donc quand autour du spin 20 du graphe le gap de 2,5 a été créé et nous commençons à nous concentrer sur le Rouge (car à -1,5 nous sommes en situation d'hypofréquence) voici que le sort ( et statistiques) nous récompense, jouant en fait jusqu'à t étudiant = +1 nous aurions gagné 15 unités en moins de 80 tours!

Évidemment, sur la base de la règle 1 ci-dessus, nous nous serions arrêtés après le premier profit, mais avec cet exemple, j'espère avoir clarifié le concept de moyenne t étudiant en se basant sur l'écart entre les valeurs minimales et maximales rencontrées.


Algorithme t-Luck (le logiciel)

Tout est clair jusqu'à présent? Ok, ne t'inquiète pas, le logiciel fera tous ces calculs Algorithme t-Luck, le joueur n'aura qu'à saisir les numéros au fur et à mesure de leur sortie et éventuellement parier exclusivement sur une masse paire (pari plat) lorsque cela sera signalé par le Logiciel.

Après l'activation  Algorithme t-Luck avec le code que vous savez déjà trouver, ouvrez simplement une table de jeu et commencez à entrer les numéros qui ont déjà été publiés, pour ce faire, cliquez simplement sur l'un des boutons de la colonne centrale numérotés de 0 à 36.

Lorsque vous cliquez sur un numéro, il apparaît également dans la case en bas à gauche (Dernier) comme rappel de référence.

Soyez prudent lorsque vous enregistrez les numéros, car si vous entrez un numéro erroné, il n'y a aucun moyen de le réparer et vous devez cliquer sur le logo ThatsLuck en bas à droite, ce qui réinitialise essentiellement la session et vous devez tout recommencer.

En pratique, il n'y a rien d'autre à faire, lorsque l'une des chances de surveiller qui, comme vous le verrez, est:

►Rouge / Noir

►Even / Impair

► Faible / Élevé

►Dozens

►Colonnes

►Sestin

produit immédiatement un écart de valeur t étudiant de 2,5 en Algorithme t-Luck un avertissement est activé indiquant quelle chance viser!

Comme vous pouvez le voir dans l'image ci-dessus, dans ce cas, il est signalé d'essayer de parier sur le premier sixième (SES 1), qui, comme vous pouvez le voir dans les deux colonnes de droite (qui représentent le Frequenza de sortie des différentes chances), ce n'est ni la sestina la plus fréquente (qui est SES 2), ni la moins fréquente (SES 3 et SES 6 jamais sortis).

Dans le cas où un nombre entre 1 et 6 devrait sortir, la valeur de l'étudiant t tombera en dessous de 2,5 puis l'avertissement disparaîtra, clairement jusqu'à ce qu'il y ait un avertissement vous ne pariez pas et enregistrez simplement les numéros gagnants en fonction de leur ordre chronologique de mise en liberté.

Évidemment, il arrivera également de miser plus de chances en même temps et, dans ce cas, vous pourriez essayer de parier même certaines unités de valeur inférieure sur les nombres en commun entre les chances de parier, comme je l'ai fait dans l'image ci-dessous, où j'ai croisé le COL 1 avec SES 2 et donc je parie aussi sur les deux nombres communs 7 et 10.

J'espère avoir fourni une analyse approfondie du projet Algorithme t-Luck, mes recommandations sont assez simples: n'augmentez jamais votre mise et établissez dès le départ le nombre d'unités à gagner avant de vous arrêter (Stopwin), une valeur que je recommande de fixer à 10, puis bien sûr faites ce que vous voulez, aussi important que toujours du plaisir aux frais de la banque!