Система монте-карло. наш честый отзыв

Односторонняя и двусторонняя ошибка

В то время как ответ, возвращаемый детерминированным алгоритмом , всегда ожидается правильным, это не относится к алгоритмам Монте-Карло. Для решения проблем эти алгоритмы обычно классифицируются как ложно- смещенные или истинно- смещенные. Ложный -biased алгоритм Монте — Карло всегда правильно , когда она возвращает ложь ; алгоритм с истинным смещением всегда верен, когда возвращает истину . Хотя здесь описываются алгоритмы с односторонними ошибками , другие могут не иметь предвзятости; считается, что они имеют двусторонние ошибки . Ответ, который они предоставят ( истинный или ложный ), будет неправильным или правильным с некоторой ограниченной вероятностью.

Например, критерий простоты Соловея – Штрассена используется для определения того, является ли данное число простым . Он всегда отвечает истинным для вводимых простых чисел; для композитных входов, он отвечает на ложном с вероятностью по крайней мере 1 / 2 и верно с вероятностью меньше , чем 1 / 2 . Таким образом, ложные ответы алгоритма обязательно будут правильными, в то время как истинные ответы остаются неопределенными; это называется 1 / 2- правильным алгоритмом с ложным смещением .

Алгоритм Метрополиса-Гастингса

Интуиция:

Интуитивно понятно, что мы хотим ходить по некоторой кусочной поверхности (нашей цепи Маркова) таким образом, чтобы количество времени, которое мы проводим в каждом местоположении, было пропорционально высоте поверхности в этом месте (желаемая плотность вероятности, из которой хотим сделать выборку).
Так, например, мы хотели бы провести вдвое больше времени на вершине холма высотой 100 метров, чем на соседнем 50-метровом холме. Хорошо, что мы можем сделать это, даже если не знаем абсолютных высот точек на поверхности: все, что нужно знать, это относительные высоты. Например, если вершина холма A в два раза выше вершины холма B, то мы бы хотели провести в A вдвое больше времени, чем на B.
Существуют более сложные схемы предложения новых мест и правил их принятия, но основная идея заключается в следующем:

Выбрать новое «предложенное» местоположение.
Выяснить, насколько выше или ниже это местоположение находится по сравнению с текущим.
Остаться на месте или переместиться в новое место с вероятностью, пропорциональной высотам мест.

Цель MCMC — выборка из некоторого распределения вероятностей без необходимости знать его точную высоту в любой точке (не нужно знать C).
Если процесс «блуждания» настроен правильно, вы можете убедиться, что эта пропорциональность (между проведенным временем и высотой распределения) достигнута

Алгоритм:

Начать со случайного начального состояния i.
Случайным образом выбрать новое предполагаемое состояние, посмотрев на вероятности перехода в i-й строке матрицы перехода P.
Вычислить меру, называемую вероятностью принятия решения, которая определяется как: aij = min (sj.pji / si.pij, 1).
Теперь подбросить монетку, которая приземляется на поверхность орлом с вероятностью aij. Если выпадет орел, принять предложение, то есть перейти к следующему состоянию, иначе — отклонить предложение, то есть остаться в текущем состоянии.
Повторить много раз.

Выборка из бета-распределения

Начать со случайного начального состояния i, полученного из равномерного распределения на (0,1).
Случайным образом выбрать новое предполагаемое состояние, посмотрев на вероятности перехода в i-й строке матрицы перехода P. Предположим, мы выбрали другое состояние Unif (0,1) в качестве предполагаемого состояния j.
Вычислить меру, которую называют вероятностью принятия решения:

Теперь подбросим монетку. С вероятностью aij выпадет орел. Если выпадет орел, тогда стоит принять предложение, то есть перейти в следующее состояние. В противном случае стоит отвергнуть предложение, то есть остаться в прежнем состоянии.
Повторить испытание много раз.

Метод Монте Карло: пример

На каждом графике Монте-Карло изображены максимумы и минимумы прибыльности при тех или иных значениях риска, а также область оптимального риска. Например, если есть 4 значения доли успешных сделок (50% при торговле наугад, 55%, 60% и 70% при условии торговли по стратегии), то получится 4 кривые линии. Допустим, у всех них максимум риска в районе 3-5%, а серым вертикальным прямоугольником обозначен оптимальный риск — например, от 3 до 5 процентов.

Максимум риска — это область, где увеличивается вероятность большой просадки депозита, а минимум риска — это тот уровень, при котором вам может не хватить выбранного количества сделок для того, чтобы увеличить депозит до задуманного значения. Допустим, при риске 6% вы можете слиться, а при риске 1% вы, вероятно, не сможете так быстро нарастить баланс торгового счета.

Анализ Монте Карло поможет вам с математической точностью рассчитать, какие показатели торговли нужны для вашей торговой стратегии и добиться высокой эффективности трейдинга.

В миллиметрах от вылета

Интересно, что триумфатор «Мастерса» в Монте-Карло мог покинуть турнир еще в первом раунде. В противостоянии с нашим Андреем Рублевым, который прошел квалификацию, Фоньини показывал очень неровный теннис и традиционно для себя много психовал. При счете 6:4, 4:1 в пользу Андрея итальянец с трудом забрал гейм на своей подаче. У Рублева было пять брейк-пойнтов, однако включить на табло 5:1 россиянин не смог. Как часто бывает в теннисе, не додавив там, где это было нужно, игрок начинает терять себя. В голову лезут ненужные мысли, качество игры падает, да и усталость накапливается с каждым ударом. Произошло это и с Андреем, который в итоге уступил 6:4, 5:7, 4:6. Кто бы мог подумать в том момент, что Рублев проиграл будущему триумфатору турнира. Следующий раунд Фоньини прошел без борьбы из-за проблем у Жиля Симона. А вот в 1/8 финала итальянца ждал Александр Зверев, который играть в теннис умеет и высоко стоит в рейтинге. Он считался одним из фаворитов всего турнира, а не только конкретного противостояния. Однако Фоньини удивил букмекеров, завершив матч со счетом 7:6, 6:1. В четвертьфинале итальянец показал еще один камбэк. Первый сет он уступил Борне Чоричу (1:6). Столь уверенная победа хорвата в партии ничего хорошего не сулила Фабио, но он включился и выиграл два сета — 6:3, 6:2. А дальше был матч несостоявшегося принца с вполне состоявшимся королем грунта. Рафаэль Надаль, судя по букмекерским котировкам, должен был без проблем проходить Фабио. Коэффициент на его победу был менее 1.1. Однако великий Рафа не смог зацепить даже сет, уступив 4:6, 2:6. В финале Фоньини ждал еще один сюрприз этого турнира – Душан Лайович. Причем то, что Фабио может выстрелить, показав хорошую игру, все мы знаем давно. Серб же откровенно удивил, выбив по ходу турнира Доминика Тима (6:4, 7:5) и Даниила Медведева (7:5, 6:1). Однако на финал его не хватило, хотя матч и получился интересный. С довольно уверенным счетом 6:3, 6:4 Фабио Фоньини взял титул, будучи лишь 13 сеяным.

Применение моделирования Монте-Карло

Моделирование Монте-Карло имеет множество приложений в финансах и других областях. Монте-Карло используется в корпоративных финансах для моделирования компонентов денежного потока проекта , на которые влияет неопределенность. Результатом является диапазон значений чистой приведенной стоимости (ЧПС) вместе с наблюдениями за средней ЧПС анализируемой инвестиции и ее волатильностью. Таким образом, инвестор может оценить вероятность того, что NPV будет больше нуля. Монте-Карло используется для ценообразования опционов, когда генерируются многочисленные случайные пути изменения цены базового актива, каждый из которых имеет соответствующую выплату. Эти выплаты затем дисконтируются до настоящего времени и усредняются для получения фиксированным доходом и производных процентных ставок. Но симуляция Монте-Карло наиболее широко используется в управлении портфелем и личном финансовом планировании.

Принцип действия

Основное внимание в MCTS уделяется анализу наиболее многообещающих ходов, расширению дерева поиска на основе случайной выборки пространства поиска. Применение поиска по дереву Монте-Карло в играх основано на множестве вариантов воспроизведения, также называемых развертыванием

В каждой игре игра длится до самого конца, случайным образом выбирая ходы. Окончательный результат каждой игры затем используется для взвешивания узлов в дереве игры, чтобы в будущих играх с большей вероятностью были выбраны лучшие узлы.

Самый простой способ использовать разыгрывания — применить одинаковое количество разыгрываний после каждого разрешенного хода текущего игрока, а затем выбрать ход, который привел к наибольшему количеству побед. Эффективность этого метода, называемого чистым поиском игр по методу Монте-Карло, часто возрастает со временем, поскольку больше разыгрываний назначается ходам, которые часто приводили к победе текущего игрока согласно предыдущим разыгрываниям. Каждый раунд поиска в дереве Монте-Карло состоит из четырех шагов:

Выбор : Старт от корня R и выберите последовательно дочерние узлы , пока листовой узел L не будет достигнут. Корень — это текущее состояние игры, а лист — это любой узел, у которого есть потенциальный дочерний элемент, от которого еще не было инициировано моделирование (воспроизведение). В разделе ниже подробно рассказывается о способе смещения выбора дочерних узлов, который позволяет дереву игры расширяться в сторону наиболее многообещающих ходов, что является сутью поиска по дереву Монте-Карло.
Расширение : если L не завершает игру решительно (например, выигрыш / проигрыш / ничья) для любого из игроков, создайте один (или несколько) дочерних узлов и выберите узел C из одного из них. Дочерние узлы любые действительные перемещается из положения игры , определяемой L .
Моделирование : Полное одно случайного перегона от узла С . Этот шаг иногда также называют воспроизведением или развертыванием. Игра может быть такой же простой, как выбор одинаковых случайных ходов до тех пор, пока игра не будет определена (например, в шахматах игра выиграна, проиграна или сыграна вничью).
Обратное распространение : Используйте результат перегона к обновленной информации в узлах на пути от С до R .

Шаг поиска в дереве Монте-Карло.

На этом графике показаны этапы принятия одного решения, причем каждый узел показывает отношение выигрышей к общему количеству воспроизведений с этой точки в дереве игры для игрока, которого представляет этот узел. На диаграмме выбора черный цвет собирается переместиться. Корневой узел показывает, что на данный момент белые выиграли 11 из 21 игры с этой позиции. Он дополняет 10/21 выигрышей черных, показанных вдоль трех черных узлов под ним, каждая из которых представляет собой возможный ход черных.

Если белый проигрывает симуляцию, все узлы в выбранной области увеличивают свой счет симуляции (знаменатель), но среди них только черные узлы получают выигрыши (числитель). Если вместо этого победит белый, все узлы в выбранной области все равно увеличат счет симуляции, но среди них только белые узлы будут засчитаны победами. В играх, где возможны ничьи, при ничьей числитель для черного и белого увеличивается на 0,5, а знаменатель на 1. Это гарантирует, что во время выбора выбор каждого игрока расширяется в сторону наиболее многообещающих ходов для этого игрока, что отражает цель каждого игрока — максимизировать ценность своего хода.

Раунды поиска повторяются до тех пор, пока остается время, отведенное на ход. Затем в качестве окончательного ответа выбирается ход с наибольшим количеством симуляций (т. Е. Наивысший знаменатель).

Российский след

Всего в основную сетку «Мастерса» в Монте-Карло попали три россиянина. К сеяным Даниилу Медведеву и Карену Хачанову добавился вышеупомянутый Андрей Рублев, не без проблем прошедший квалификацию. Судьбу Андрея на этом турнире мы уже описали, а что касается Карена и Даниила, им удалось задержаться в сетке подольше. Хачанов в ранге восьмого сеяного игрока первый раунд пропускал. В 1/16 финала он встретился с итальянцем Сонего и уступил со счетом 6:7, 4:6. Медведев же провел в целом отличный турнир, остановившись в полуфинале. Это лучшее достижение Даниила на «Мастерсах». В первых раундах ему удалось без особых сложностей переиграть португальца Соузу (6:1, 6:1) и молдавского теннисиста Албота (6:1, 6:2). Далее россиянина ждал шестой сеяный Циципас, которому раздают сумасшедшие авансы, да и результаты у грека уже очень впечатляющие. А ведь ему всего 20. Его Медведев смог обыграть лишь в трех сетах (6:2, 1:6, 6:4). Все в тех же трех сетах Даниил сотворил одну из главных сенсаций всего турнира, в четвертьфинале выбив из сетки самого Джоковича. Первая ракетка мира уступила россиянину 3:6, 6:4, 2:6. Ну а дальше у Даниила был Лайович, о встрече с которым мы уже упоминали. Тем не менее, несмотря на поражение, Медведев вполне может занести себе в актив этот «Мастерс». Россиянин заработал хорошие очки и призовые, а титулы, я уверен, еще придут, ведь Даниилу всего 23.

А чего ты добился в свои 23?

Очки и призовые деньги

Точки

Поскольку Monte Carlo Masters является необязательным событием Masters 1000 , действуют особые правила распределения очков. Monte Carlo Masters считается одним из 500 турниров уровня игрока, при этом Masters распределяет 1000 очков.

Мероприятие					1/8 финала	1/16 финала	1/16 финала
Одиночники, мужчины	1,000	600	360	180	90	45	10	25	16
Мужчины, парный разряд	N / A	N / A	N / A	N / A

Призовые деньги

Мероприятие	W	F	SF	QF	1/8 финала	1/16 финала	1/16 финала	2 квартал	Q1
Одиночные игры	€ 251 085	150 000 евро	€ 85 000	€ 46 500	29 000 евро	18 100 евро	12 000 евро	6 100 евро	3250 €
Пары *	50 000 евро	€ 35 000	24 000 евро	16 250 евро	11 000 евро	7500 евро	N / A	N / A	N / A

_{* на команду}

Метод Монте-Карло: риски

Конечно же, риски присутствуют везде, без них никак. В нашем случае, что можно отнести к рискам?

Неправильно подобранные факторы, способные повлиять на результат.

Беттор банально может в группу факторов собрать одни малозначительные и парочку важных. Понятно, что расчеты явно будут неверными.

Слабая работа в плане сбора данных.

Игрок банально поленился плодотворно поработать при поиске всей необходимой информации, основываясь только на своих поверхностных данных. А ведь не зная всех даже мелких нюансов, трудно правильно оценить команды по различным факторам.

Как видите, риски кроятся в неопытности, при выборе факторов, и лени, при поиске необходимой информации.

Генерация первичной расстановки

Конечно же, и для этой задачи можно использовать Монте-Карло. Но только далеко не факт, что на малых выборках подберется оптимальная конфигурация. На больших выборках при неограниченном количестве состояний (а пространство круга содержит бесконечное количество точек) и неудачном коде не хватит никаких вычислительных ресурсов.

Но есть выход — можем вспомнить физику.

Предположим, что мы накидаем в круглую плоскую чашку одинаково заряженных шариков. Они либо найдут устойчивую конфигурацию с минимум энергии, либо возникнут колебания. Непосредственно в этой задаче с большой вероятностью будет найдено стабильное расположение (из практики). Попробуем провести такую же симуляцию для расстановки зондов. Наделим каждый зонд единичным зарядом с единичной массой, радиус нашего картофельного поля выберем единичным. Для того, чтобы зонды не разлетелись в бесконечность, вокруг нашего поля поставим заряженных неподвижных «охранников». И проведем симуляцию для случайной первичной расстановки.

Посмотрим, как расположились зонды при первичной установке.

Система Монте-Карло. Отзыв о начинке курса

Что вы получаете после оплаты?

После оплаты тарифа Всё Сам системы Монте-Карло Детектив получил ссылку на скачивание материалов курса. Ссылка ведёт на гугл-диск, и вот, как выглядит курс на диске:

Т.е., как и обещал автор, внутри находится 4 видеоурока, 2 бота (один из них представлен в формате для компьютера и для смартфонов на Андроиде). Также есть файл Полезная информация, где находятся необходимые для работы ссылки, требования к Инстаграм-аккаунтам, а также контактные данные автора для связи.

Содержание системы Монте-Карло:

Введение. Регистрация. Настройка (6:26). Вы зарегистрируетесь на сервисе WIQ.ru и настроите свой аккаунт для того, чтобы начать зарабатывать на сервисе.
Настройка и запуск первого бота (4:41). Вы научитесь работать с первым ботом — расширением для Google Chrome. Запустите, настроите и увидите, как в автоматическом режиме начали капать первые деньги на счёт.
Настройка и запуск второго бота (+Мобильная версия) (11:03). В этом уроке вы научитесь работать со вторым ботом: это программа для компьютера и смартфона, которая позволит также подключать сразу несколько аккаунтов для заработка.
Приумножение заработка. Работа с несколькими аккаунтами. Вывод средств (10:27). Теперь вы можете приумножить свой доход и подключите к вашим ботам сразу несколько аккаунтов Инстаграм и научитесь пользоваться системой так, чтобы избежать возможных блокировок.

Комментарии Детектива:

Система отстроена и действительно всё работает: вы регистрируете аккаунты в Инстаграм или покупаете на специальных биржах уже зарегистрированные. Проводите в них предварительные настройки, чтобы они попадали под условия сервиса WIQ (добавляете публикации и друзей), делаете необходимые настройки для ботов — и всё начинает происходить в автоматическом режиме: боты начинают брать задания и выполнять их, а вам на баланс зачисляются средства.

Но действительно ли таким способом можно заработать 120 тысяч рублей в месяц?

Давайте подсчитаем.

На главной странице сервиса WIQ указано общее количество заданий в данный момент времени:

Возьмём среднюю цену за задание в 17 копеек и посчитаем, сколько денег можно заработать ботом с одного аккаунта сегодня:

8667*0,17=1473 рубля

Если у вас 4 аккаунта, это будет 5893 рубля в сутки.

Дальше, исходя из этой логики, можно было бы умножить эту сумму на 30 и вышло бы 176 тысяч рублей в месяц. Но тут есть загвоздка: показатель «8 667 заданий в работе» вовсе не значит, что каждый день на сервис добавляется столько заданий. Скорее всего, новых заданий будет добавляться значительно меньше.

Допустим, в день добавляется 1000 заданий. Значит, с 4-х аккаунтов за день вы заработаете 1000*0,17*4=680 рублей. А в месяц 20400 рублей.

Если в день добавляется 100 заданий, то в месяц с четырёх аккаунтов вы получите 2040 рублей.

В общем цифра в 120 тысяч рублей Детективу кажется заоблачной. Но, с другой стороны, даже если вы заработаете данным способом всего 5893 рубля за сутки, а дальше у вас будут прибавляться копейки, то и это вполне неплохо: вы отобьёте цену курса да ещё и сверху 4 тысячи получите, что нам кажется весьма отличным результатом (если учесть, что вы практически не приложили усилий, чтобы заработать).

Выводы Детектива:

Система Монте-Карло Максима Севостьянова — простенький коротенький курс с ботами, который работает здесь и сейчас. Скорее всего, если вы приобретёте продукт в ближайшие дни и как можно скорее примените услышанное на практике, вы заработаете озвученные нами выше суммы.

Заработка в 120 тысяч рублей в месяц и бесконечной халявы вы не получите, но неплохо подзаработать сможете.

Смысла надеяться на постоянный заработок на этом сервисе нет, т.к. подобные сервисы постоянно меняют свою политику и, возможно, в будущем они пофиксят эти боты или научатся отслеживать пользователей, которые используют несколько аккаунтов, и забанят вас. Но это то, что может случиться в будущем.

А сейчас Система Монте-Карло работает и вы сможете заработать вместе с нею.

А также не забывайте подписываться на нашу рассылку, чтобы получать обновления и подарки от Детектива.

Разведка и эксплуатация

Основная трудность при выборе дочерних узлов заключается в поддержании некоторого баланса между использованием глубоких вариантов после ходов с высоким средним процентом выигрышей и исследованием ходов с небольшим количеством симуляций. Первая формула баланса эксплуатации и исследования в играх, получившая название UCT ( верхняя граница уверенности 1, применяемая к деревьям ), была предложена Левенте Кочишем и Чаба Сепешвари . UCT основан на формуле UCB1, полученной Ауэром, Чезой-Бьянки и Фишером, и доказуемо конвергентном алгоритме AMS (Adaptive Multi-stage Sampling), впервые примененном Чангом к многоступенчатым моделям принятия решений (в частности, марковским процессам принятия решений ). Фу, Ху и Маркус. Кочиш и Сепешвари рекомендуют выбирать в каждом узле игрового дерева ход, для которого выражение имеет наибольшее значение. В этой формуле:
шяпя+cпер⁡Nяпя{\ displaystyle {\ frac {w_ {i}} {n_ {i}}} + c {\ sqrt {\ frac {\ ln N_ {i}} {n_ {i}}}}}

w _i обозначает количество выигрышей для узла, учитываемого после i -го хода
n _i обозначает количество симуляций для узла, рассматриваемого после i -го хода
N _i обозначает общее количество симуляций после i-го хода, выполненного родительским узлом рассматриваемого
c — параметр разведки, теоретически равный √ 2 ; на практике обычно выбирается эмпирически

Первый компонент формулы выше соответствует эксплуатации; он высок для ходов с высоким средним коэффициентом выигрыша. Второй компонент соответствует разведке; это высокий показатель для ходов с небольшим количеством симуляций.

Большинство современных реализаций поиска по дереву Монте-Карло основаны на некотором варианте UCT, который прослеживает свои корни до алгоритма оптимизации моделирования AMS для оценки функции цены в марковских процессах принятия решений с конечным горизонтом (MDP), введенных Чангом и др. (2005) в исследовании операций . (AMS была первой работой по исследованию идеи исследования и эксплуатации на основе UCB при построении выборочных / смоделированных (Монте-Карло) деревьев и была основным семенем для UCT.)

Участники основной сетки в одиночном разряде

Семена

Страна	Игрок	Ранг 1	Семя
SRB	Новак Джокович	1	1
~~RUS~~	~~Даниил Медведев~~	2	2
ESP	Рафаэль Надаль	3	3
GRE	Стефанос Циципас	5	4
GER	Александр Зверев	6	5
RUS	Андрей Рублев	8	6
ARG	Диего Шварцман	9	7
ITA	Маттео Берреттини	10	8
ESP	Роберто Баутиста Агут	11	9
~~FRA~~	~~Гаэль Монфилс~~	13	10
BEL	Дэвид Гоффин	14	11
ESP	Пабло Карреньо Буста	15	12
POL	Хуберт Гуркач	16	13
BUL	Григор Димитров	17	14
ITA	Фабио Фоньини	18	15
CHI	Кристиан Гарин	20	16

Рейтинги по состоянию на 5 апреля 2021 г.

Другие участники

Следующие игроки получили подстановочные знаки в основной сетке:

Лукас Катарина
Лоренцо Мюзетти
Лукас Пуй
Руна Хольгера

Следующие игроки приняли участие в отборочном розыгрыше:

Сальваторе Карузо
Марко Чеккинато
Федерико Дельбонис
Томас Фаббиано
Доминик Кёпфер
Алексей Попырин
Стефано Травалья

Следующие игроки попали в список счастливчиков:

Хуан Игнасио Лондеро
Педро Мартинес

Вывод средств

Перед турниром

Борна Чорич → заменен Томми Полом
Джон Иснер → заменен Пабло Андухаром
Даниил Медведев → заменен Хуаном Игнасио Лондеро
Гаэль Монфилс → заменен Педро Мартинес
Кей Нисикори → заменен на Ласло Шере
Рейли Опелка → заменен Жереми Шарди
Доминик Тим → заменен на Алехандро Давидович Фокина
Стэн Вавринка → заменен Джорданом Томпсоном

Метод Монте Карло: описание

Этот метод также называется «метод статистических испытаний», и его суть в том, что компьютер автоматически формирует историю изменения вашего торгового баланса, случайно разыгрывая сделки и усредняя результаты. На основании этих действий вы получите вероятность наступления тех или иных событий в торговле. Почему компьютер выбирает сделки случайно, если вы торгуете систематически? Дело в том, что какой бы ни была ваша торговля, она всегда является случайной с точки зрения математического ожидания, и исход каждой вашей сделки нельзя заранее предсказать. Иными словами, для математического расчета последовательность ваших торговых действий не так важна, и метод предполагает беспристрастные расчеты, которые применимы не только для ваших исторических котировок.

Старый новый принц грунта

Так уж сложилось, что в спортивном мире принято вешать какие-то ярлыки и раздавать авансы перспективным атлетам. Мы постоянно слышим фразы «второй Месси» или «новый Федерер». Коснулось это в свое время и Фабио Фоньини. Многие специалисты называли его чуть ли не главным конкурентом для Надаля на песчаном покрытии. Однако как-то у принца грунта не пошло. К тому же быстро подъехала талантливая молодежь, и сейчас в контексте второго грунтового специалиста мы уже говорим о Доминике Тиме. Фоньини – талантливейший игрок, с этим сложно не согласиться, но, наверное, где-то ему не хватило дисциплины. Показав феерический теннис в одном матче, в следующем он мог просто включать свой непростой характер и откровенно валять дурака. Это мы видели на протяжении всей его карьеры. Именно поэтому первая громкая победа и пришла так поздно. Скоро Фабио исполнится 32 года. Конечно, время еще есть. При должном подходе к делу итальянец может наделать шума в теннисном мире. Однако вряд ли это случится, хотя искренне желаем ему больших побед.

Триумфатор турнира в Монте-Карло

Поиск игр в чистом Монте-Карло

Эту базовую процедуру можно применить к любой игре, позиции которой обязательно имеют конечное число ходов и конечную длину. Для каждой позиции определяются все возможные ходы: до конца разыграны k случайных партий и записываются счета. Выбирается ход, ведущий к лучшему результату. Ничья прерывается честным подбрасыванием монеты. Чистый Монте-Карло Game Search приводит к сильной игре в нескольких играх со случайными элементами, как в игре EinStein würfelt nicht! . Он сходится к оптимальной игре (поскольку k стремится к бесконечности) в настольных играх со случайным порядком хода, например, в Hex со случайным порядком хода. AlphaZero от DeepMind заменяет этап моделирования оценкой, основанной на нейронной сети.

Общее описание математических методов

Математические методы для ставок — отдельная категория в мире беттинга. Их начали использовать много лет назад и на практике они не раз доказывали свою эффективность, позволяя увеличивать капперам капитализацию в несколько раз. Такие методы отличаются использованием различных формул для расчета вероятности того или иного исхода без учета человеческого фактора. На выходе специалист получает результат, на основе которого принимает то или иное решение. Прогноз формируется в несколько этапов:

отбираются данные, позволяющие оценить текущий рейтинг команды или спортсмена;
анализ собранных показателей с делением на группы “стимулирующие” и “дестимулирующие”;
составление математической формулы, в которой будут учтены все выбранные показатели;
анализ математической модели и получение результата.
принятие решение по совершению прогноза на основе полученного результата.

Самый важный момент в математических методах — определение факторов. Опытный каппер при формировании прогноза учитывает около десятка показателей, иногда даже больше. Для работы с математическими методами нужно хорошо владеть теорией вероятности. Если навыками минимальны, лучше отказаться от использование стратегии. Малейшие ошибки в расчетах приводят к категорически неправильному результату, что приводит к “сливу” бюджета. Поэтому на рынке есть много предложений от специалистов, готовых платно делать расчеты на разные события

Но важно понимать, что среди множества предложений (около 70-80%) — мошенники. Поэтому перед заключением сотрудничества следует тщательно проверить предложение

В чем преимущество системы МОНТЕ-КАРЛО?

Вы когда-нибудь задумывались, почему большинство не зарабатывает в Интернете крупные суммы с пятью-шестью нулями?

У них нет главного — ИНФОРМАЦИИ! Необходимого понимания о том, как и где это сделать.

Владеет миром (и большими деньгами) тот, кто владеет нужной и малодоступной информацией.

Так вот, видеокурс «Система Монте-Карло», даст вам всю необходимую информацию, которая поможет восполнить финансовый пробел в вашей жизни с помощью грамотно настроенного пассивного дохода.

Система полностью легальна, она не требует от вас никаких финансовых вложений, на ней можно зарабатывать, как с телефона Андройд, так и с домашнего ПК или ноутбука, а вывести заработанные деньги, вы сможете уже в первый день.

Повторюсь. Работа по системе не связана с партнерскими программами, МЛМ, буксами, фото-видео-аудио стоками, а самое главное — НИКОМУ И НИЧЕГО НЕ НАДО ПРОДАВАТЬ!

Итоги и наш вердикт

Честно сказать, я не знаю, что ещё можно добавить к выше написанному?

На мой взгляд, исходя из того материала, который мы выкупили на проверку, курс настолько прост в изучения, что вся настройка системы не вызовет никаких проблем, будь вы пенсионер, школьник, домохозяйка или замученный учёбой студент.

Но.. Даже если у вас возникнут какие-то сложности, автор не просто окажет техническую поддержку, но и поможет произвести все необходимые настройки, для полноценного запуска системы в работу!

Веб-обзор, рекомендует «Система МОНТЕ — КАРЛО. Заработок до 4000 рублей в день на боте», как полностью проверенный курс, для которого не нужны технические знания и специфические умения — просто, БЕРИ И ДЕЛАЙ.

На сегодняшней день, это наверное самый простой и доступный способ заработка, не имеющий вообще никакой конкуренции!!!

Удачного вам дня и правильных решений!

Как работает метод Монте-Карло в ставках на спорт

Вернемся к основной теме статьи, а именно — методу Монте-Карло. В списке математических он занимает одну из первых строчек по популярности. В беттинг пришел из казино, получил одобрение опытных капперов за гибкость и способность точно предсказывать возможные результаты. Суть простая: берется история ставок беттора или любая другая пригодная модель и делается определенная симуляция с применением специального программного обеспечения (об этом поговорим далее). Симуляция по истории своих ставок дает понять, в чем заключалась основная ошибка и почему не удалось выйти на планируемый результат по доходности. С учетом ошибок в дальнейшем можно приблизиться к поставленной цели.

Далее все просто: у нас есть список матчей с разными показателями и вероятность победы выбранной команды (или вероятность прогнозируемого исхода) обратно пропорциональная сумме ставки. Далее проводятся расчеты и выдается итоговый показатель. Если итоговый показатель выше вероятности выбранной команды, значит, можно заключать пари и ожидать окончания выбранного события. Если нет, тогда следует пропустить рассматриваемый вариант. Важный момент! Эта стратегия не является 100-процентной! Вы должены понимать, что производятся лишь математические вычисления, которые подтверждают или опровергают наступление возможного исхода. Даже если планируется работа по этой методике, нельзя забывать про самостоятельный анализ и рассмотрение прочих событий, которые могут повлиять на выбранный исход.

Пример работы по методике Монте-Карло

Рассмотрим простой пример применения тактики. Например, на стадии 1/2 финала Лиги Чемпионов хотим сделать прогноз на победителя турнира. У букмекера следующие варианты:

Манчестер Сити — 3,9;
Реал Мадрид — 5;
Барселона — 5,6;
Бавария — 5,7.

Контора отдает больше шансов английской команде. Но что, если аналитики ошиблись и победителем станет Бавария? Никто не даст 100-процентный ответ на этот вопрос. Но если сделать предварительный анализ и провести некоторые расчеты, вероятность правильного прогноза существенно увеличится. Для начала нужно определить факторы, по которым проведем оценку. Это должны быть факторы, которые могут напрямую повлиять на конечный результат. Вот пример перечня:

травмированные игроки;
плотность расписания;
текущая форма команды (оценивается по последним матчам);
атмосфера внутри коллектива (скандалы, ссоры между игроками и т.п.);
история побед в турнире.

Так как у нас четыре команды, при анализе будем использовать 4-балльную систему для удобства. В анализе все очень просто: просматриваете каждую команду по пункту и оцениваете. Например, если у Барселоны меньше всего травмированных игроков, им ставим 4 балла, а команде с наибольшим количеством травм — 1. Аналогичным образом для плотности расписания и остальных факторов. В конце суммируем полученные результаты и приходим к выводу:

Барселона — 16 баллов;
Бавария — 14 баллов;
Манчестер Сити — 11 баллов;
Реал Мадрид — 9 баллов.

По нашему анализу получается, что у каталонского коллектива больше шансов на победу текущего турнира. Поэтому ставку лучше сделать на них. Но не забывайте, что проведенный анализ не дает 100-процентной гарантии. Также многое зависит от количества учитываемых факторов: чем их больше, тем выше вероятность сделанного прогноза.

Монте-Карло своими руками

Ручной расчет необходимых операций — невозможная задача для простого человека, на этой уйдет много времени. Поэтому бетторы используют специальное программное обеспечение, призванное упростить получение требуемого результата. Первый варианты — Excel. “Старожилы” используют этот софт, применяя различные формулы. Эта программа подойдет опытным пользователям, которые хорошо ориентируются в функциях. Если опыта нет, лучше воспользоваться вторым вариантом, который не требует специальных знаний. Вторая программа — R от Affero GPL. Этот софт выполняет те же задачи, что и Excel, только отличается автоматизацией. От пользователя не требуется самостоятельное указание функций, достаточно задать необходимые параметры. Для совершения необходимых итераций не требуется больших мощностей. Более 100 000 расчетов делаются за 5 минут на среднем по современным меркам компьютере.

Заключение

Монте-Карло — отличный вариант для тех, кто разбирается в математике и теории вероятности. Данный метод позволит проводить тщательный анализ выбранных событий и заключать пари с высокой вероятностью прогноза. Используйте специальное программное обеспечение для автоматизации расчетов. За счет него вы будете тратить на принятие решения минимум времени.