จากความคิดแบบข้อมูลสู่การเป็นผู้ชนะในเกม Aviator

ผมอายุ 34 ปี เป็นวิศวกรด้านความปลอดภัยข้อมูลจากชิคาโก โดยได้รับการฝึกฝนที่ MIT เกี่ยวกับการเข้ารหัสบล็อกเชนและการจำลองพฤติกรรมโดยปัญญาประดิษฐ์ เมื่อครั้งแรกที่พบกับเกม Aviator ผมไม่เห็นมันว่าเป็นการพนัน ผมมองเห็นมันเป็นระบบทางสถิติแบบเรียลไทม์ที่สามารถวิเคราะห์ได้

นี่ไม่ใช่เรื่องของโชคลาภหรือช่วงเวลาโชคดี มันเกี่ยวกับการเข้าใจกลไกเบื้องหลังความโกลาหล

หลักการทางวิทยาศาสตร์ของเส้นโค้งบิน

เกม Aviator ทำงานภายใต้ระบบคูณแบบพลวัตที่มีผลลัพธ์แบบสุ่ม —แต่ไม่ใช่สุ่มเต็มรูปแบบ การบินแต่ละครั้งจะปฏิบัติตามรูปแบบการแจกจ่ายตาม RTP (อัตราคืนเงินให้ผู้เล่น) โดยปกติอยู่ที่ประมาณ 97% เลขสำคัญนี้คือหัวใจของการเล่นอย่างชาญฉลาด

ในฐานะผู้ออกแบบอัลกอริธึม ผมมองแต่ละรอบเหมือนกระบวนการสโตแคสติก: การแปรปรวนสูงหมายถึงผลตอบแทนมากแต่มีความเสี่ยงมาก; การแปรปรวนต่ำให้ความคงที่เหมาะสำหรับเรียนรู้

กุญแจสำคัญ? อย่าไล่อัตราคูณแปลกๆ มาใช้อ้างอิงจากประวัติหลายรอบ (ผ่านเครื่องมือวิเคราะห์ของแพลตฟอร์ม) เพื่อกำหนดคาดหวังของตนเองให้เหมาะสม

การบริหารเงินลงทุนแทนอารมณ์ในการเดิมพัน

ในโลกของผม เงินทุกบาทมี “พลังงานความไม่มั่นคง” (entropy cost) หากเล่น Aviator ผมใช้ว่า “กฎเชื้อเพลิงเทอมินอล”: เจ็บปวดไม่มากกว่าค่าอาหารหนึ่งมื้อในเมืองของคุณ

ผมกำหนดขอบเขตเงินเด็ดขาดโดยใช้เครื่องมือควบคุมงบประมาณในแอป —เหมือนตั้งกฎไฟร์วอลล์ในสภาพแวดล้อมเครือข่ายปลอดภัย debit ส่วนเล็ก (เช่น \(0.50–\)2) ไม่ใช่ว่าปลอดภัยเท่านั้น มันจำเป็นสำหรับฝึกฝนระบบประเมินความเสี่ยง debit ส่วนเล็ก (เช่น \(0.50–\)2) ก็จำเป็นสำหรับฝึกฝนระบบประเมินความเสี่ยง เช่นเดียวกับผู้บังคับการบินระดับแนวหน้า จะไม่มีใครขึ้นเครื่องหากไม่มีตรวจสอบสภาพอากาศก่อนออกเดินทาง debit ส่วนเล็ก (เช่น \(0.50–\)2) ก็จำเป็นสำหรับฝึกฝนระบบประเมินความเสี่ยง เช่นเดียวกับผู้บังคับการบินระดับแนวหน้า จะไม่มีใครขึ้นเครื่องหากไม่มีตรวจสอบสภาพอากาศก่อนออกเดินทาง debit ส่วนเล็ก (เช่น \(0.50–\)2) ก็จำเป็นสำหรับฝึกฝนระบบประเมินความเสี่ยง เช่นเดียวกับผู้บังคับการบินระดับแนวหน้า จะไม่มีใครขึ้นเครื่องหากไม่มีตรวจสอบสภาพอากาศก่อนออกเดินทาง