새로운 소개 바카라 연주

서론 카지노 게임은 아마도 현대에서 돈을 버는 전략에 관해 가장 적게 연구되고 쓰여진 것 중 하나 일 것입니다. 카지노 게임에 관한 책이 많이 있지만 블랙 잭을 제외하고 대부분의 저자는 게임에 대한 과학적 접근 방법이 거의 없다면 거의 적용하지 않습니다.

저자는 크랩, 룰렛 및 바카라와 같은 카지노 테이블 게임을 논의하기 위해 두 가지 접근 방식 중 하나를 항상 취할 것입니다. 첫 번째 방법은 게임 방법에 대한 규칙을 논의한 다음 플레이어보다 카지노가 우위에 있기 때문에 이길 가능성을 무시하는 것입니다. 접근법 2의 경우, 그들은 그것이 작동한다는 증거가없는 권장 된 플레이 전략을 제시 할 것입니다.

서점에서 볼 수있는 소위 존경 할만한 책의 대부분은 첫 번째 접근 방식을 따릅니다. 이것은 카지노 게임의 주제를 다루는 논란의 여지가없는 방법입니다. 대부분의 전문가들은 게임을 이길 수 없다는 데 동의하기 때문에 당첨 가능성이 없습니다.

밤새 많은 오퍼레이터가 팔고 싶어하는 접근 방식 2의 경우, 저자가 게임을 이겼다고 주장하는 “우승”시스템이 제시됩니다. 시스템이 작동했다는 증거 나 작동이 필요한 이유에 대한 설명이 없습니다. 이 두 번째 카테고리의 거의 보편적 인 무가치를 고려할 때, 나는 룰렛에서의 승리에 대한 바이오 리듬 접근법을 홍보하는 팜플렛을 언제라도 볼 것으로 기대합니다.

몇 년 동안, 나는 카지노 게임을 분석하고 플레이어가 이길 수있는 시스템과 전략을 고안하는 데 상당한 시간과 자원을 투자했습니다. 나는 카지노 게임에 대한 세 번째 접근 방식을 개척하는 데 도움이되었는데, 그 방법은 집 가장자리의 유효성과 위험을 인식하지만 분석, 테스트 및 실제 시간을 사용하여 집 가장자리를 극복하기위한 전략을 테스트하고 개발하는 것입니다.

처음으로 카지노 게임을 공부하고 분석하기 시작했을 때 거의 모든 연구는 카지노 게임에서 내 경험을 재생하고 기록함으로써 이루어졌습니다. 여러분 중 일부는 쓰레기에 대한 나의 첫 번째 책에 대해 수천 개의 쓰레기 결정을 테스트하기 위해 집에 설치된 쓰레기 테이블을 사용했다는 것을 기억할 것입니다. 이 시스템은 오늘날처럼 유효합니다

거의 4 년 전에 개발되었으며 최근 라스 베이거스로 여행을 가면서 파트너와 저는 현금으로 현금을 인출하기 위해 큰 성공을 거두었습니다.

도박 시스템을 계속 개발하고 테스트하면서 컴퓨터 사용을 발견했습니다. 사실, 1960 년대 후반부터 컴퓨터를 사용해 왔지만, 최근까지 도박 시스템 테스트에 컴퓨터 기술을 적용하지 않았습니다. 그리고 컴퓨터 사용자들이 “실시간”테스트라고 부르는 것을 포기한 적이 없습니다. 카지노 게임의 경우 실제로 카지노에서 시스템을 사용한다는 의미입니다.

신경 전략은 카지노에서 컴퓨터 테스트와 전략을 조합 한 제품입니다. 나는 그것이 집 가장자리의 위험을 인식하지만 그것을 극복하기 위해 훈련되고 이해하기 쉬운 접근 방식을 사용하는 내 자신의 부과 된 시험을 충족한다고 생각합니다.

아내는 몇 년 전에 카지노 게임과 상품 선물 시장 및 옵션 시장의 투기의 유사점에 대해 언급했습니다. 그녀는 지식이 풍부한 참가자에게는 기존 선물 시장보다 카지노에 투기 할 위험이 적다고 지적했다.

여러 가지 측면에서 상품 선물 시장과 옵션 시장은 룰렛, 크랩 및 바카라와 같은 카지노 게임과 매우 흡사합니다 (이 차이는 캐릭터가 능숙하게 플레이하더라도 우연한 게임보다 덜 위험하다는 의미는 아닙니다.

통계 학자들은 선물 및 옵션 시장뿐만 아니라 카지노 게임을 제로섬 게임으로 간주합니다. 제로섬 게임에서 한 플레이어가이긴 금액은 다른 플레이어가 잃은

모든 승패의 합은 0입니다. 이 개념에 대한 연구는 게임 이론이라고 불리는 수학의 한 분야에 관한 것이며 팔러 게임이나 도박 게임에만 국한되지 않습니다. 그것은 경제 계획, 사업 관리, 사회적 행동 연구 및 심지어 전쟁에도 적용되었습니다.

두 사람의 제로섬 게임에서는 두 명의 승자를 가질 수 없습니다. 한 명의 승자와 패자가 있습니다. 이것은 계약의 각 판매자가 구매자와 일치해야한다는 점에서 선물 시장과 유사합니다. 판매자가 계약에 따라 돈을 버는 경우, 구매자는 돈을 잃게됩니다.

카지노 게임을 통해 플레이어는 자신의 기술과 일치하고 집안에 대항합니다. 플레이어가 게임에서 이기면 집을 잃어야합니다

이 게임의 규칙은 거래 비용에 따라 복잡하며 모든 참가자에게 게임을 플레이 할 수있는 수수료로 부과됩니다. 선물 및 옵션 시장의 경우 가장 큰 거래 비용은 중개 수수료로 구성됩니다. 카지노 게임에서 “수수료”는 카지노가 플레이어보다 우위에있는 곳입니다.

경기. 나는 복잡한 상품 선물 거래 시스템을 사용하여 거래가 중단 된 3 개월간의 거래 기간을 분석하여 상당한 양의 거래를 수반했다고 회상합니다. 나는 거의 3 개월간의 거래 후에도 거래에서받은 총 금액을 살펴본 결과 약 5,000 달러가되어야한다는 것을 알 수있었습니다. 모든 거래를 분석 한 결과이 3 개월 동안의 거래 비용은 약 $ 5,000였습니다. 다시 말해, 브로커는 거의 일을하지 않기 위해 5,000 달러를 벌었지만, 내 위치를 분석하고 추적하는 데 많은 시간을 보냈지 만, 심지어는 위반하기도했습니다. 이 경우에는 제로섬 게임에서 이겼지 만 (상대방보다 더 많이 이겼습니다) 거래 비용으로 인해 앞서 나가지 못했습니다.

카지노의 경우, 거래 비용은 카지노가 각 베팅을 능가하는 수학적 이점에서 비롯됩니다. 중개소와 마찬가지로, 이러한 장점은 카지노가

정확한 배당률로 베팅을 지불하십시오. 그들은 약간의 보수를 보류함으로써 각 당첨 베팅에 대한 수수료를 추출합니다.

이러한 거래 비용의 영향은 상당합니다. 수많은 연구에 따르면 상품 및 옵션 시장 투기꾼의 약 90 %가 돈을 잃는 것으로 나타났습니다. 카지노 도박꾼에 대한 신뢰할만한 통계는 없지만 비율이 거의 같다고 생각합니다. 그리고 이러한 손실의 주요 원인은 거래 비용입니다.

그럼에도 불구하고, 참가자 수와 플레이어에게 우위를 제공하는 데 사용되는 도구의 수 모두에서 선물 시장에 대한 추측이 계속 증가하고 있습니다.

카지노 게임에 대한 참여도 증가하고 있지만 일반적으로 카지노 도박꾼을 돕기위한 유효한 연구는 거의 없습니다. 그리고 카지노 도박꾼이 선물 시장 투기자에 비해 결정적인 이점을 가지기 때문에 이것은 매우 슬픈 일입니다. 나는 성공적인 투기꾼이자 도박꾼이었으며, 의심 할 여지없이 카지노 게임에서이기는 것이 쉽고, 적어도 선물 시장에 참여하는 것만 큼 즐겁습니다.

추측보다는 게임에서 위험을보다 잘 관리 할 수 ​​있습니다. 쓰레기통에 패스 라인을 베팅하면 집이 승리 한 베팅에 대해 돈을 지불하거나 베팅이 손실되면 칩을 제거한다는 것을 알고 있습니다. 이 베팅은 상당히 짧은 기간 동안 정의 할 수있는 위험이 있습니다. 내가 쓰레기를 연구했다면, 카지노는이 베팅에 대한 거래 비용이 1.4 %라는 것을 알고 있습니다. 그리고 나는 카지노가 내 입장을 유지하기 위해 더 많은 돈을 버는 것을 요구하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 나는이 베팅에 빠질 수 없으며 패스 라인을 베팅해야하는 패턴에 빠질 수 없으며 언제든지 언제든지 떠날 수 있습니다. 이러한 장점 중 일부는 선물 시장에서 우리 형제들이 공유하지 않습니다.

우선, 우리는 입장을 취할 때 얼마나 위험을 감수하고 있는지조차 확신 할 수 없습니다. 브로커 인 Joe에게 전화하여 10 개의 Standard 및 Poors 500 Index 계약을 시장에서 구매하라고 말하십시오. 우리는 Joe가 우리에게 그러한 가격으로 계약을 구매했다는 확인 메시지를 보내서 전화 할 때까지이 포지션의 비용이 얼마인지 알 수 없습니다.

대부분의 경우 예상보다 약간 높은 비용이 발생하거나 판매하는 경우 판매 가격이 예상보다 낮은 미끄러짐을 경험합니다. Joe에게 430 이상의 가격으로 만 구매하도록 제한 주문을 입력하여이 문제를 해결하려고 시도 할 수 있지만, 랠리를 놓치면 전혀 구매하지 않을 수 있습니다. 대부분의 거래자들은 미끄러짐이 성공 또는 실패를 결정하는 데 큰 영향을 미치지는 않지만 줄거리가 두꺼워 진다고 말할 것입니다.

우리가 우리가 예상 한 금액보다 많거나 적은 금액으로 우리의 포지션을 구매했다고 가정하면 이제 판매 할 준비가되었습니다. 우리의 특정 옵션에 대한 거래 시장이 얇 으면 (구매자 수가 적음), 우리는 원하는 가격으로 판매하지 못할 수도 있고, 구매자가 없을 수도 있기 때문에 원하는 때에 판매 할 수도 없을 수도 있습니다.

다우 지수가 508 포인트 하락한 1987 년 10 월 19 일 블랙 먼데이와 같은 주요 시장 혼란이있는 경우 전혀 판매하지 못할 수 있습니다.

그리고 우리는 중개인, 규제 기관 및 상품 거래소의 자비에 끊임없이 있습니다. 블랙 먼데이 이후 거래 옵션에 대한 마진 요구 사항은 대부분의 중개소에서 평균 약 5 %에서 약 30 %로 증가했습니다. 마진 요건을 충족하기 위해 10,000 달러를 사용하여 거래했다면 마진 형태로 입장료가 6 배 증가하여 60,000 달러가되었을 것입니다. 고용 자본의 증가에 대한 갑작스럽고 예상치 못한 수요에 직면 한 많은 투기꾼들은 그들의 입장을이기거나 잃을 수밖에 없었다. 이것은 당신이 시작했을 때와 같은 게임이 아니 었습니다.

극단적 인 경우, 규제 기관은 특정 보안에 대해 귀하가 생각한 권리를 제한 할 수 있습니다. 그만큼

예를 들어 Options Clearing Corporation은 권한하에 만료 날짜 전에 옵션 행사를 금지 할 수 있습니다. 이러한 조치는 귀하를 손실 위치에 고정시킬 수 있습니다.

합법적 인 미국 카지노가 게임 중간에 규칙을 바꾸는 데는 의문의 여지가 없습니다. 베팅하기 전에 베팅 금액을 결정할 수 있습니다. 베팅이 이기면 베팅의 결과는 확실합니다. 베팅이 무기한으로 정지 된 상황에 빠질 수 없으며 베팅을 유지하기 위해 더 많은 돈을 모아야 할 수도 있습니다. 그리고 당신은 항상 알려진 거래 비용으로 우승 베팅을받을 수 있습니다.

여러면에서 카지노 베팅은 선물 시장에서 이루어진 베팅보다 더 안전한 베팅입니다.

그러나 선물, 옵션, 주식 및 채권 시장을 분석하는 방법은 이러한 시장에 투기하거나 투자하는 것이 정교하고 “똑똑한”것으로 간주되는 반면, 블랙 잭을 제외한 카지노 게임은 “빨리”게임으로 간주되며 추론, 참가자들은 그들의 추측에 대해 진지하지 않다.

주식 및 선물 시장을 분석하는 데 사용되는 일부 기술 지표는 Andrews ‘Pitchfork, Black-Scholes Index, Bollinger Bands, Commodity Channel Index, Correlation Analysis, Cycle Analysis, Delta Factors, 수요 지수, 피보나치 및 시계열 예측, 간 각도 및 그리드, 일본 촛대, 선형 회귀 분석, 다중 회귀 분석, 모멘텀 추적, 이동 평균, 공개 관심사 측정, 포인트 및 그림 그래프, 가격 발진기, 가격 변동률 측정, 가격 및 볼륨 추세, 사분면 선, 상대 강도 비교 및 지수, 속도 저항선, 표준 편차 분석, 확률 론적 발진기, 스윙 지수, 시계열 예측, 타이론 레벨, 추세선, 변동성 지표, 볼륨 발진기 및 지그재그 분석.

그리고 우리는 카지노 게임을 분석하기 위해 무엇을 가지고 있습니까? 많은 전문가들은 카지노 게임 분석을 거부합니다..

그들은 무적입니다. 그리고 charlatans는 테스트되지 않은 많은 경우에 대담한 위험한 시스템과 입증되지 않은 돈 버는 계획에 대해 놀라운 주장을합니다.

신경 전략을 개발하는 데 사용한 접근법은 유가 증권 및 선물 시장의 연구원만큼이나 철저하며 카지노 게임을 분석하는 데 동일한 기술 중 일부를 적용 할 것입니다.

이 과제에 접근하면서 룰렛, 크랩 및 바카라에 대한 규칙 외에는 아무것도 모른다고 가정했습니다. 나는이 게임을 이길 수있는 것에 대한 선입견으로 시작하지 않았다.

저의 가설은이 게임에서 제공하는 짝수 베팅에 베팅하는 기술 또는 일련의 기술을 이길 수 있다는 것입니다.

이렇게 거대한 개방형 문제가 나에게 직면하면서 나는 전자 친구 인 컴퓨터를 찾아 분석에 도움을 주었다. 나는이 프로젝트가 수백만 및 수백만 개의 카지노 결정을 “재생”해야 할 것으로 예상했으며, 컴퓨터를 통해서만이 규모의 문제를 합리적인 시간 틀로 관리 할 수 ​​있었다.

이 분석을 처리하기 위해 신경망이라는 데이터를 처리하는 강력하고 새로운 방법을 사용했습니다.

신경망은 시스템이 스스로 문제를 해결하도록 가르치는 고급 유형의 인공 지능입니다. 네트워크가 자체 교육을 수행하는 내부 방법은 동물 및 인간 지능에 대한 지속적인 연구에서 시작되었습니다. 이 프로세스에는 출력 이벤트를 발생시키는 일련의 입력 데이터가있는 프로그램을 프로그램에 제공하는 것이 필요하며, 이는 결과적으로 예측을 형성하는 데 사용될 수 있습니다. 신경망은 다음 일련의 입력을 취하여 자체 출력을 계산합니다.