슬롯 변동성 (변동): 낮음, 중간, 높음
1. 휘발성 개념 (분산)
슬롯 변동성 (일명 분산) 은 스핀 시리즈 당 수학적 기대 (RTP) 에 대한 보수의 산란을 측정 한 것입니다. 변동성이 높을수록 상금의 변동이 커집니다. 드문 큰 지불 또는 빈번한 작은 지불.
낮은 변동성: 좁은 지불 범위, 빈번하지만 작은 상금.
평균 변동성: 빈도와 지불 크기의 균형 잡힌 조합.
높은 변동성: 드물지만 큰 승리; 지불없이 오랜 기간.
2. 분산 계산 방법
1. 통계 공식
$$
D =\sum _ {i} (x _ i -\mu) ² 2\, p _ i
$$
우비
$ x _ i $ - i 번째 조합의 지불 금액,
$\mu $ - 평균 지불 (RTP × 요금),
$ p _ i $ -이 조합의 확률.
2. 실용적인 접근 방식
시뮬레이션: 수천만 회전을 실행하고 보수의 선택적 차이를 분석합니다.
범주 별 할당: 개발자는 게임의 경험과 대상 프로파일에 중점을 둔 정확한 수치 경계없이 세 가지 수준으로 분산을 그룹화합니다.
3. 낮은 변동성
특징
지불은 종종 (3-5 회전마다) 이루어지며 평균 승리는 0,5-2 × 베팅입니다.
차이는 적습니다. $ D $ 는 작고 지불금의 표준 편차는 낮습니다.
장단점
장점: 고정 된 뱅크롤로 오랜 시간 재생, 부드러운 균형 변경.
단점: 당첨 세션은 거의 큰 지불금을 초래하지 않습니다. 낮은 "아드레날린".
대상 잠재 고객
통제 된 위험을 선호하는 신규 이민자와 보수적 인 플레
4. 평균 변동성
특징
지불금은 적당히 발생하며 (5-15 회전마다) 승리 범위는 1-10 × 베팅입니다.
분산은 균형을 이룹니다: 안정성의 조합과 눈에 띄는 이득의 기회.
장단점
장점: 긴 게임의 조합과 단일 큰 승리의 가능성.
단점: 저전압 슬롯보다 더 많은 자금 조달이 필요합니다.
대상 잠재 고객
지불 빈도와 상금 사이의 균형을 찾는 경험이 풍부한 플레이어.
5. 높은 변동성
특징
지불은 드물지만 (각각 20-200 스핀) 10x에서 수백 × 의 속도로 크다.
차이는 큽니다. 지불의 표준 편차는 높고, 상금의 "피크" 와 "딥" 입니다.
장단점
장점: 거대한 상금, 높은 아드레날린의 가능성.
단점: 상금이없는 오랜 기간 동안 상당한 자금 조달이 필요합니다.
대상 잠재 고객
"잭팟 사냥꾼" 과 위험한 플레이어, 긴 "결말" 준비.
6. 전략 및 자금 조달에 변동성의 영향
1. 은행 계산
낮은 변동성: 50-100 표준 요율.
평균 변동성: 100-200 베팅.
높은 변동성: 200-500 베팅 이상.
2. 요율 관리
저전압 슬롯: 1% 이상의 자금을 넣을 수 있습니다.
휘발성이 높은 슬롯: 빠른 손실을 피하기 위해 0.5% 의 자금 조달이 권장됩니다.
3. 세션 시간
변동성이 높을수록 차이를 "예열" 하고 RTP에 가까워지는 데 시간이 오래 걸립니다.
7. 비교 예
8. 결론
슬롯 변동성은 빈번한 소액 지불에서 희귀 한 대형 잭팟에 이르기까지 게임 플레이의 특성을 결정합니다. 레벨에 대한 지식을 통해 플레이어는 자금을 올바르게 계산하고 적절한 베팅 전략을 선택하며 균형의 역학을 예측할 수 있습니다. 오토마타를 설계 할 때 분산은 원하는 위험 프로파일 및 사용자 참여를 설정하는 도구 역할을합니다.
슬롯 변동성 (일명 분산) 은 스핀 시리즈 당 수학적 기대 (RTP) 에 대한 보수의 산란을 측정 한 것입니다. 변동성이 높을수록 상금의 변동이 커집니다. 드문 큰 지불 또는 빈번한 작은 지불.
낮은 변동성: 좁은 지불 범위, 빈번하지만 작은 상금.
평균 변동성: 빈도와 지불 크기의 균형 잡힌 조합.
높은 변동성: 드물지만 큰 승리; 지불없이 오랜 기간.
2. 분산 계산 방법
1. 통계 공식
$$
D =\sum _ {i} (x _ i -\mu) ² 2\, p _ i
$$
우비
$ x _ i $ - i 번째 조합의 지불 금액,
$\mu $ - 평균 지불 (RTP × 요금),
$ p _ i $ -이 조합의 확률.
2. 실용적인 접근 방식
시뮬레이션: 수천만 회전을 실행하고 보수의 선택적 차이를 분석합니다.
범주 별 할당: 개발자는 게임의 경험과 대상 프로파일에 중점을 둔 정확한 수치 경계없이 세 가지 수준으로 분산을 그룹화합니다.
3. 낮은 변동성
특징
지불은 종종 (3-5 회전마다) 이루어지며 평균 승리는 0,5-2 × 베팅입니다.
차이는 적습니다. $ D $ 는 작고 지불금의 표준 편차는 낮습니다.
장단점
장점: 고정 된 뱅크롤로 오랜 시간 재생, 부드러운 균형 변경.
단점: 당첨 세션은 거의 큰 지불금을 초래하지 않습니다. 낮은 "아드레날린".
대상 잠재 고객
통제 된 위험을 선호하는 신규 이민자와 보수적 인 플레
4. 평균 변동성
특징
지불금은 적당히 발생하며 (5-15 회전마다) 승리 범위는 1-10 × 베팅입니다.
분산은 균형을 이룹니다: 안정성의 조합과 눈에 띄는 이득의 기회.
장단점
장점: 긴 게임의 조합과 단일 큰 승리의 가능성.
단점: 저전압 슬롯보다 더 많은 자금 조달이 필요합니다.
대상 잠재 고객
지불 빈도와 상금 사이의 균형을 찾는 경험이 풍부한 플레이어.
5. 높은 변동성
특징
지불은 드물지만 (각각 20-200 스핀) 10x에서 수백 × 의 속도로 크다.
차이는 큽니다. 지불의 표준 편차는 높고, 상금의 "피크" 와 "딥" 입니다.
장단점
장점: 거대한 상금, 높은 아드레날린의 가능성.
단점: 상금이없는 오랜 기간 동안 상당한 자금 조달이 필요합니다.
대상 잠재 고객
"잭팟 사냥꾼" 과 위험한 플레이어, 긴 "결말" 준비.
6. 전략 및 자금 조달에 변동성의 영향
1. 은행 계산
낮은 변동성: 50-100 표준 요율.
평균 변동성: 100-200 베팅.
높은 변동성: 200-500 베팅 이상.
2. 요율 관리
저전압 슬롯: 1% 이상의 자금을 넣을 수 있습니다.
휘발성이 높은 슬롯: 빠른 손실을 피하기 위해 0.5% 의 자금 조달이 권장됩니다.
3. 세션 시간
변동성이 높을수록 차이를 "예열" 하고 RTP에 가까워지는 데 시간이 오래 걸립니다.
7. 비교 예
| 변동성 수준 | 평균 승률 | 평균 승리 (× 베팅) | 권장 자금 |
|---|---|---|---|
| 낮은 | 3-5 스핀 중 1 개 | 0. 5-2 × | 50-100 베팅 |
| 평균 | 5-15 | 1-10 × | 100-200 베팅 |
| 높은 | 20-200 | 10-100 + × | 200-500 + 베팅 |
8. 결론
슬롯 변동성은 빈번한 소액 지불에서 희귀 한 대형 잭팟에 이르기까지 게임 플레이의 특성을 결정합니다. 레벨에 대한 지식을 통해 플레이어는 자금을 올바르게 계산하고 적절한 베팅 전략을 선택하며 균형의 역학을 예측할 수 있습니다. 오토마타를 설계 할 때 분산은 원하는 위험 프로파일 및 사용자 참여를 설정하는 도구 역할을합니다.
