Simulación de Montecarlo Monte Carlo Simulation
Método que repite experimentos aleatorios innumerables veces en computadora para calcular probabilidades y promedios. Proveedores de juegos de slot y agencias de pruebas confirman RTP y volatilidad mediante miles de millones de giros virtuales.
| Inglés | Monte Carlo Simulation |
|---|---|
| Clasificación | Matemáticas y probabilidad |
| Inglés | Monte Carlo Simulation |
| Categoría | Matemáticas · Probabilidad |
| Origen | Años 1940, Stanislaw Ulam y John von Neumann |
| Origen del nombre | Montecarlo, la ciudad casino de Mónaco |
| Uso en slots | Validación de RTP, volatilidad y ganancia máxima |
| Escala típica | Cientos de millones a decenas de miles de millones de giros virtuales |
Descripción general
La simulación de Montecarlo es un método que repite un evento aleatorio muchísimas veces en una computadora para obtener el promedio y la distribución de los resultados. Incluso los problemas que son difíciles de calcular exactamente con fórmulas pueden arrojar valores cercanos a la respuesta si se repiten suficientemente.
El nombre viene de Montecarlo, una ciudad de casino en Mónaco. En la década de 1940, los matemáticos Stanislaw Ulam y John von Neumann sistematizaron este método durante la investigación de armas nucleares estadounidenses (Proyecto Manhattan). Le pusieron el nombre de una ciudad de casino porque se basa en eventos aleatorios.
Cómo se usa en tragamonedas
Las tragamonedas modernas son complejas con tumbles, multiplicadores y bonos dentro de bonos, así que es difícil calcular todos los escenarios a mano. Por eso los proveedores introducen el modelo matemático del juego en una computadora y simulan cientos de millones a miles de millones de giros virtualmente.
| Qué se verifica | Método |
|---|---|
| RTP | Ganancia total ÷ apuesta total |
| Frecuencia de aciertos | Giros ganadores ÷ total de giros |
| Frecuencia de bonos | Activaciones de bono ÷ total de giros |
| Desviación estándar y volatilidad | Qué tan disperso es el resultado por giro |
| Ganancia máxima | Frecuencia de alcanzar ganancia máxima y verificación de funcionamiento de límite superior |
Por qué ejecutar incluso miles de millones de veces
En las tragamonedas de alta volatilidad, una parte del RTP proviene de ganancias grandes muy poco frecuentes. Por ejemplo, si una ganancia de 10,000x que sale una vez cada 10 millones de veces aporta 0.1 puntos porcentuales al RTP, hay que observar esa ganancia muchas veces para medir el RTP con precisión. Por eso, si el número de simulaciones es bajo, el RTP puede salir más alto o más bajo que el real (ley de los grandes números).
Verificación por organismos de prueba
Los organismos de prueba independientes ejecutan sus propias simulaciones aparte de los documentos matemáticos del proveedor para verificar que el RTP publicado coincida con los resultados del programa real. También comprueban que el RNG genera números estadísticamente uniformes. Debes pasar este proceso para registrar un juego ante un organismo regulador.
Pequeños experimentos que puedes hacer
Las tablas en los artículos sobre varianza y desviación estándar y riesgo de ruina en el wiki de AI Slot también se crearon con simulación de Montecarlo. Repetimos dos juegos virtuales con RTP del 96% 20,000 veces cada uno para calcular cómo cambian la probabilidad de ruina y la probabilidad de ganancia según el número de giros. Puedes ver en números cómo resultados completamente diferentes pueden surgir del mismo RTP dependiendo de la volatilidad.
Aplicaciones fuera de tragamonedas
El método de Montecarlo se usa ampliamente en cálculo de riesgos financieros, pronósticos del tiempo, desarrollo farmacéutico, experimentos de física e inteligencia artificial para juegos (búsqueda de árbol de Montecarlo en programas de Go). Aunque toma el nombre de un casino, hoy es una herramienta fundamental en ciencia e ingeniería.