Citat:
Ursprungligen postat av
sumialic
- En insats ger dubbla vinsten tillbaka med eller utan strategi
- Varje insats har 48.65% chans att vinna
- Spelar vi utan strategi är insatsen alltid densamma
- Spelar vi med strategi kommer insatsen att dubblas vid varje förlust och återställas till den ursprungliga vid varje vinst.
- Vi förutsätter att vi har budget nog till att klara av 7 förlorade spelrundor på rad när strategin tillämpas. Vi måste alltså vinna på den åttonde annars är vi körda.
I tillägg till att veta hur det ser ut över 30 rundor med en budget som klarar 7 förluster på rad, vore det nice att få ett par exempel på fler rundor (säg 100) och där vi har en budget som kan klara 9 förluster istället.
30 rundor med 7 ger snittförlust 2.54 kronor med en 84% sannolikhet att vinna, alltså en ganska skev fördelning.
100 rundor med 9 förluster ger snittförlusten 12.50 kronor med 88% sannolikhet att vinna.
Kod:
import numpy as np
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
# Simulera N spel med 30 omgångar i varje.
N = 100000
p = 0.4865
# True för vinst
max_no_of_losses=7
max_no_of_games=30
results = np.zeros(N)
for no_of_simulations in range(N):
no_of_losses = 0
no_of_games = 0
result = 0
while no_of_losses < max_no_of_losses and no_of_games < max_no_of_games:
no_of_games = no_of_games + 1
win = np.random.random() < p
betsize = 2 ** no_of_losses
if win:
# Vi startar med 1 krona och fördubblar varje gång.
# Av pedagogiska skäl skriver jag vinst - storlek på bet
result = result + 2 * betsize - betsize
no_of_losses = 0
else:
result = result - betsize
no_of_losses = no_of_losses + 1
results[no_of_simulations] = result
print(np.mean(results))
print(np.mean(results > 0))
p = plt.hist(results,500)
