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ऑस्कर की ग्राइंड सट्टेबाजी प्रणाली
परिचय
ऑस्कर्स ग्राइंड एक लोकप्रिय सट्टेबाजी प्रणाली है। यह आमतौर पर एक निश्चित जीत के लक्ष्य के साथ सम-धन दांव पर खेली जाती है। अधिकांश सट्टेबाजी प्रणालियों की तरह, यह आमतौर पर इस लक्ष्य को प्राप्त कर लेती है, लेकिन ऐसा न होने पर भारी नुकसान उठाना पड़ता है। हर सट्टेबाजी प्रणाली की तरह, यह समय की कसौटी पर खरी नहीं उतर पाती और अंततः शुद्ध घाटा ही दिखाती है।
मार्टिंगेल, लैबोचेरे या फिबोनाची जैसी अधिकांश सट्टेबाजी प्रणालियों के विपरीत, खिलाड़ी हारने के बजाय जीतने के बाद ही दांव लगाता है। यह अन्य प्रणालियों की तरह दांव के आकार को उतनी तेज़ी से नहीं बढ़ाता, जिससे जीत का लक्ष्य हासिल करना ज़्यादा "कड़ी मेहनत" जैसा हो जाता है। इससे जीत के लक्ष्य तक पहुँचने की संभावना अधिक आक्रामक प्रणालियों की तुलना में कम हो जाती है, लेकिन खिलाड़ी को लंबे समय तक और कम औसत दांव पर खेलने की सुविधा भी मिलती है।
कुल मिलाकर, ऑस्कर ग्राइंड एक स्ट्रीक वाले खेल में जीत हासिल करेगा और एक अस्थिर खेल में खराब प्रदर्शन करेगा।
नियम
ऑस्कर ग्राइंड को सम धन दांव पर खेलने का तरीका निम्नलिखित है।
- खिलाड़ी एक विजयी लक्ष्य और बैंकरोल का चयन करेगा।
- एक-यूनिट का दांव विजयी गोल के बराबर होगा।
- खिलाड़ी एक-इकाई का दांव लगाता है।
- यदि खिलाड़ी हार जाता है या बराबरी पर रहता है, तो वह वही दांव दोहराता है।
- यदि खिलाड़ी जीत जाता है, तो वह अगली बाजी एक इकाई बढ़ा देता है।
- खिलाड़ी तब तक खेल को दोहराता रहता है जब तक कि वह या तो अपने विजयी लक्ष्य तक नहीं पहुंच जाता या अपना पूरा बैंकरोल खर्च नहीं कर देता।
फ़ुटनोट:
*: यदि खिलाड़ी के पास एक ही दांव को दोहराने के लिए पर्याप्त धन नहीं है, तो वह जितना संभव हो उतना दांव लगाता है।
**: यदि अगली बाजी जीतने पर खिलाड़ी अपने विजयी लक्ष्य से आगे निकल जाता है, तो वह अपनी बाजी को अपने विजयी लक्ष्य में से वर्तमान शेष राशि घटाकर प्राप्त कर लेता है।
खेलने का मेरा फ़्लोचार्ट यहाँ है। ऊपर बाएँ वर्ग से शुरू करें। बड़े संस्करण के लिए चित्र पर क्लिक करें।
सिमुलेशन परिणाम
ऑस्कर ग्राइंड के इस्तेमाल से क्या उम्मीद की जा सकती है, यह दिखाने के लिए मैंने एक सिमुलेशन लिखा जो ऊपर दिए गए नियमों का पालन करता था, और विभिन्न दांवों और खेलों पर आधारित था। इस सिमुलेशन में मर्सेन ट्विस्टर रैंडम नंबर जनरेटर का इस्तेमाल किया गया था। प्रत्येक सिमुलेशन के लिए, जीत का लक्ष्य दस इकाइयाँ थीं। मैंने इस सिमुलेशन का परीक्षण निम्नलिखित बैंकरोल पर किया: 10, 25, 50, 100, 250, और 500 इकाइयाँ।
पहला सिमुलेशन बैकारेट में खिलाड़ी की बाजी पर आधारित है। सिमुलेशन का आकार 37 अरब से ज़्यादा सत्रों का है। याद दिला दें कि खिलाड़ी की बाजी पर सैद्धांतिक हाउस एज 1.235% है।
बैकारेट सिमुलेशन — खिलाड़ी दांव
| सांख्यिकीय | 10 इकाइयाँ | 25 इकाइयाँ | 50 इकाइयाँ | 100 इकाइयाँ | 250 इकाइयाँ |
|---|---|---|---|---|---|
| संभावित विजयी लक्ष्य प्राप्त हुआ | 90.17% | 95.65% | 97.69% | 98.77% | 99.46% |
| दांवों की औसत संख्या | 4.736 | 5.697 | 6.230 | 6.646 | 7.067 |
| औसत इकाइयों का दांव | 6.626 | 10.609 | 14.557 | 19.609 | 28.650 |
| प्रति सत्र अपेक्षित जीत | -0.082 | -0.131 | -0.180 | -0.242 | -0.354 |
| अनुपात पैसा खो दिया है और पैसा शर्त | 1.234% | 1.235% | 1.236% | 1.235% | 1.235% |
पहला सिमुलेशन क्रेप्स में पास बेट पर आधारित है। सिमुलेशन का आकार 45 अरब से ज़्यादा सत्रों का है। याद दिला दें कि पास बेट पर सैद्धांतिक हाउस एज 1.41% है।
क्रेप्स सिमुलेशन - पास बेट
| सांख्यिकीय | 10 इकाइयाँ | 25 इकाइयाँ | 50 इकाइयाँ | 100 इकाइयाँ | 250 इकाइयाँ |
|---|---|---|---|---|---|
| संभावित विजयी लक्ष्य प्राप्त हुआ | 90.14% | 95.63% | 97.67% | 98.76% | 99.45% |
| दांवों की औसत संख्या | 4.289 | 5.161 | 5.645 | 6.024 | 6.409 |
| औसत इकाइयों का दांव | 6.001 | 9.616 | 13.205 | 17.804 | 26.051 |
| प्रति सत्र अपेक्षित जीत | -0.085 | -0.136 | -0.187 | -0.252 | -0.368 |
| अनुपात पैसा खो दिया है और पैसा शर्त | 1.413% | 1.414% | 1.414% | 1.414% | 1.413% |
अगला सिमुलेशन क्रेप्स में डोंट पास बेट पर आधारित है। सिमुलेशन का आकार 43 अरब से ज़्यादा सत्रों का था। याद दिला दें कि डोंट पास बेट पर हाउस एज 1.364% है।
क्रेप्स सिमुलेशन - पास न करें
| सांख्यिकीय | 10 इकाइयाँ | 25 इकाइयाँ | 50 इकाइयाँ | 100 इकाइयाँ | 250 इकाइयाँ |
|---|---|---|---|---|---|
| संभावित विजयी लक्ष्य प्राप्त हुआ | 90.14% | 95.64% | 97.68% | 98.76% | 99.46% |
| दांवों की औसत संख्या | 4.410 | 5.307 | 5.805 | 6.193 | 6.589 |
| औसत इकाइयों का दांव | 6.171 | 9.887 | 13.574 | 18.296 | 26.768 |
| प्रति सत्र अपेक्षित जीत | -0.084 | -0.135 | -0.185 | -0.250 | -0.365 |
| अनुपात पैसा खो दिया है और पैसा शर्त | 1.364% | 1.364% | 1.364% | 1.364% | 1.364% |
अगला सिमुलेशन सिंगल-ज़ीरो रूलेट में किसी भी सम राशि के दांव पर आधारित है। सिमुलेशन का आकार 43 अरब से ज़्यादा सत्रों का था। याद दिला दें कि सैद्धांतिक हाउस एज 1/37 = 2.703% है।
रूलेट सिमुलेशन - सिंगल जीरो
| सांख्यिकीय | 10 इकाइयाँ | 25 इकाइयाँ | 50 इकाइयाँ | 100 इकाइयाँ | 250 इकाइयाँ |
|---|---|---|---|---|---|
| संभावित विजयी लक्ष्य प्राप्त हुआ | 89.40% | 95.11% | 97.29% | 98.49% | 99.28% |
| दांवों की औसत संख्या | 4.381 | 5.327 | 5.871 | 6.314 | 6.789 |
| औसत इकाइयों का दांव | 6.156 | 10.059 | 14.074 | 19.418 | 29.545 |
| प्रति सत्र अपेक्षित जीत | -0.166 | -0.272 | -0.380 | -0.525 | -0.799 |
| अनुपात पैसा खो दिया है और पैसा शर्त | 2.703% | 2.702% | 2.703% | 2.702% | 2.703% |
अगला सिमुलेशन डबल-ज़ीरो रूलेट में किसी भी सम राशि के दांव पर आधारित है। सिमुलेशन का आकार 45 अरब से ज़्यादा सत्रों का था। याद दिला दें कि सैद्धांतिक हाउस एज 2/38 = 5.263% है।
रूलेट सिमुलेशन - डबल ज़ीरो
| सांख्यिकीय | 10 इकाइयाँ | 25 इकाइयाँ | 50 इकाइयाँ | 100 इकाइयाँ | 250 इकाइयाँ |
|---|---|---|---|---|---|
| संभावित विजयी लक्ष्य प्राप्त हुआ | 87.81% | 93.93% | 96.39% | 97.81% | 98.81% |
| दांवों की औसत संख्या | 4.567 | 5.670 | 6.350 | 6.944 | 7.646 |
| औसत इकाइयों का दांव | 6.468 | 10.982 | 15.945 | 23.026 | 37.824 |
| प्रति सत्र अपेक्षित जीत | -0.340 | -0.578 | -0.839 | -1.212 | -1.991 |
| अनुपात पैसा खो दिया है और पैसा शर्त | 5.263% | 5.264% | 5.262% | 5.264% | 5.264% |
वीडियो
ऑस्कर ग्राइंड पर मेरा वीडियो यहां है।
आंतरिक लिंक
- लैबोचेरे सट्टेबाजी प्रणाली .
- फिबोनाची सट्टेबाजी प्रणाली .
- मार्टिंगेल सट्टेबाजी प्रणाली .
- एंटी-मार्टिंगेल सट्टेबाजी प्रणाली .
- डी'अलेम्बर्ट सट्टेबाजी प्रणाली .
- कीफर रूलेट प्रणाली .
बाहरी संबंध
विज़ार्ड ऑफ़ वेगास में मेरे फोरम में ऑस्कर ग्राइंड के बारे में चर्चा ।