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March 7, 2023

数学が新しいカジノサイトでのギャンブル結果に与える影響

Hiroshi Nakamura (中村博)
WriterHiroshi Nakamura (中村博)Writer
ResearcherSamuel AdeoyeResearcher

ギャンブルは何世紀にもわたって存在する古代の娯楽です。しかし、時が経つにつれて、一部のプレーヤーにとってギャンブルは職業になりました。現代のカジノプレイヤーは異なるかもしれませんが、ギャンブルの結果は長い間運と関連付けられてきました。ポーカー、ブラックジャック、ルーレット、さらにはスロットなどのゲームには、ギャンブルの数学についての深い理解が必要です。したがって、このブログ投稿では、ギャンブルの背後にある数学と、それがゲームプレイ全体にどのような影響を与えるかを探っていきます。 

数学が新しいカジノサイトでのギャンブル結果に与える影響

ギャンブルにおける確率とオッズを理解する

ギャンブルの最も重要な側面の 1 つは、結果の確率とオッズを理解することです。確率とは、特定のギャンブル結果が発生する可能性です。通常、これはパーセンテージで表され、100% は確実であることを意味し、0% は不可能であることを意味します。一方、オッズは比率で表されます。

たとえば、コイン投げで表が出る確率が半分の場合、確率は 50% です。これは、コイン投げの表のオッズまたは EV (期待値) が 1:1 であることを意味します。これを均等払いといいます。 最高の新しいオンラインカジノ, ここで、1 ドルの賭けでも同様の金額が返されます。コイン投げの裏が出る確率も 1:1 であることに注意してください。

赤/黒、奇数/偶数などのカジノの賭けを検討する オンラインルーレットで

  • ルーレット ボールがヨーロッパ版の赤/黒または奇数/偶数の数字に止まる確率は 48.60%、アメリカ版では 47.40% です。 
  • このわずかな違いは、アメリカン ホイールに 00 ポケットが追加されているためです。いずれにせよ、これらの賭けは両方のホイールで 1:1 で支払われます。 
  • ヨーロッパとアメリカのホイールで特定の数字に当たる確率は、それぞれ 2.70% と 2.60% とかなり低くなります。

ハウスエッジの背後にある数学

ハウスエッジは、プレイヤーがどのような場合でも共存しなければならない必要悪です。 スロットをプレイする、テーブルゲーム、またはライブカジノゲーム。通常、これはパーセンテージで表され、すべてのプレーヤーの賭け金からカジノが受け取る取り分を表します。スロット マシンでは、ハウス エッジは RTP(プレイヤーに戻る) 100%から。それは簡単な数学の授業です!

ここで次のことを考えてみましょう。ヨーロピアン ルーレット ゲームのハウスエッジは 2.70% であるのに対し、アメリカン ゲームでは 5.26% です。予想通り、アメリカ版は00ポケットが追加されているためレートが高くなっています。これは、プレイヤーが正しい数字を予測できる確率は、ヨーロッパ版では 37 分の 1、アメリカ版では 38 分の 1 であることを意味します。 

そこで止まらないでください!ハウスエッジを使用して、時間当たりの平均損失を計算します。 

  • ゲーマーが 1 ラウンドあたり 10 ドルで両輪で 500 ラウンドをプレイすると仮定します。これは、ヨーロピアン ルーレットの 1 時間あたりの平均損失が 135 ドル (2.70% x 500 ラウンド x 10 ドル) であることを意味します。 
  • アメリカ版では、1 時間あたりの予想損失は 263 ドルです。

プレイヤーはこの計算を使用して、理想的なギャンブル予算を作成できます。 

ブラックジャックとポーカーの戦略カード

ギャンブルの数学の概念を説明するのに、ポーカー テーブルやブラックジャック テーブルほど適した場所はありません。それでも これらのオンラインカジノゲーム 最初は怖気づくかもしれませんが、それらが最良のものであると広く考えられています。プレイヤーはよく考えられた戦略を使用して、ハウスエッジを有利なレートまで下げることができます。ダブル ボーナス ポーカーおよびダブル ダブル ボーナス ポーカーでは、ハウス エッジがマイナスの値になることもあります。 

ブラックジャックでは、プレーヤーは 2 つのエースでハンドを分割して 2 つの強力なスターティング ハンドを用意するなどの状況に数学を適用できます。ブラックジャック プレーヤーは、ハード 9 を持っていて、クルピエの表向きのカードが 2 ~ 6 の場合、ダブル ダウンすることもできます。もちろん、ディーラーが 10 値のカードを持っていれば、17 以上の上に立つのは簡単です。 

ブラックジャックのように、 ポーカーでは純粋な数学が関係する多くの決定が行われます。テキサス ホールデムで 2-7 のオフスーツのスターティング ハンドを手に入れたところを想像してみてください。この組み合わせは、プレーヤーが 2 または 7 のペアを持ったとしても、強いハンドを作る可能性が低いことを意味します。このような状況では、折り畳むことが論理的かつ数学的に最善の決定です。ポーカーにはそのような条件が何百も存在します。 

新しいカジノプレイに適したベッティングシステムの探求

ギャンブルにおいて数学が関係するもう 1 つの状況は、賭けシステムです。プレイヤーはさまざまな賭けシステムを使用して、カジノでの損失を制限できます。よく知られた例は、ブラックジャックやルーレットで多くのプレーヤーによって使用されているマーチンゲール法です。このシステムは、負けた後は賭け金を 2 倍にして、1 回の勝利で損失を取り戻すようにベッターにアドバイスします。 

このシステムは短期的には利益を生む可能性がありますが、予算を使い果たす可能性が高まるため、長期的にはお勧めできません。プレイヤーが連続して複数回負けた場合、最終的には勝利して損失を取り戻します。しかし、ハウスエッジのおかげで、複数回負ける可能性は勝つ可能性よりも高くなります。したがって、このシステムは主にイーブンマネー ベットで推奨されます。 

フィボナッチ システムも多くのギャンブラーの間で人気のある賭け戦略です。このシステムは、0-1-1-2-3-5-8-13-21-34-55-89 などの数字を含むフィボナッチ数列に基づいています。興味深いことに、これは比較的簡単な賭けシステムであり、賭け者は数字を賭け金に置き換えるだけで済みます。プレイヤーは負けると次の番号に移動することに注意してください。 

新しいカジノでの資金管理とギャンブル

ギャンブルでは、資金管理を実践していないプレイヤーは、大きな転落を招くことになります。資金管理とは、プレイヤーが負けても平気な金額を使って賭けをする技術です。したがって、プレーヤーの週給が 3,000 ドルの場合、ギャンブルで 400 ドルまたは 500 ドルを快適に浪費することができます。 

しかし、ギャンブルの資金管理における計算はそれだけではありません。プレイヤーが週末にギャンブルに使える 500 ドルを持っている場合、これは毎日 250 ドルを意味します。この計算は簡単そうに思えますが、ほとんどのプレイヤーはそれに気づいていません。 1 日の予算に加えて、プレーヤーはストップロス制限を必要とする場合があります。これは 50%、70%、またはそれ以上になる可能性があります。したがって、1 日単位の 50% を失ったら、もうやめるべき時が来たのかもしれません。 

バンクロール管理により、プレーヤーがお気に入りのベッティング システムを使用するのに最適な環境が提供されることにも注意することが重要です。それは、ハウスエッジを 1 パーセントでも減らす特定のベッティング システムがないからです。したがって、より包括的な資金管理計画として使用してください。 

ギャンブルにおいて数学は本当に重要なのでしょうか?

この記事では、ギャンブルの数学に関連する考えられるいくつかの状況について説明しました。しかし、新しいオンライン カジノのほとんどのギャンブラーにとって数学は本当に重要なのでしょうか?問題は、ほとんどのプレイヤーはギャンブルで数学がどのように機能するかを単純に気にしていないということです。彼らはただゲームを起動して、できるだけ多くのエンターテイメントを楽しむだけです。結局のところ、プレイヤーはトリガーするために数学を必要としません Microgaming による伝説の Mega Moolah ジャックポット

しかし、ポーカーやブラックジャックのプレイヤーにとって、より頻繁に勝つためには数学はゲームの重要な部分です。これらのプレイヤーがハウスエッジを減らし、期待値を高めることができるのは、抜け目ない計算によってのみであることを忘れないでください。数学は、クラップスやルーレットなど、複数の賭けが行われるゲームをプレイするときにも便利です。 

全体として、ギャンブルのオッズと確率について考えることは非常に理にかなっています。このようにして、プレイヤーは最高のビデオ ポーカーやブラックジャックの戦略、あるいは最高のオッズを持つスロット マシンを学ぶことができます。しかし、常に数学よりも運が重要です。

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中村博は、京都出身のイノベーターで、オンラインカジノの鮮やかな世界をユニークな日本の文化に結びつけています。テクノロジーへの造詣の深さと伝統への鋭い感覚を融合させ、デジタルゲームの領域でのセンセーションとなっています。

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