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发表于 2025-10-31 11:15
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本帖最后由 Banker 于 2025-10-31 11:17 编辑
7 Y, l) z' \- t3 i' B) Q+ q0 ]; Q4 Y. J) A9 V' L1 j- T2 f4 G; j/ f
可用Excel,逐手模拟过程(但 Excel 跑不了 100000 靴,会非常卡)。
' b4 H) }$ b( NExcel 更适合 直观小样本测试,Python 才能跑大样本,Python 可以试试N万-1亿靴,10亿靴,有没有没必要?你高兴就好。
6 U$ x6 _6 |( E- {' t' B) {" v0 Q3 }, M
在你电脑上运行 Python 模拟器 (版本3.0以上,若没有,在Python官网下载安装)! d$ m! ~! {5 C* o+ \
假设你已经安装了 Python 3.x(在命令行里输入 python --version 或 py --version 看看有没有)。
" M( O( \! s$ @4 l% O先写一个最基础的 百家乐投注策略模拟器(自己定义的规则)。! S* M6 }9 t9 Y" p* v
, F- h. v# U+ {步骤 1. 新建一个 Python 文件
1 V( e5 f/ P9 v3 a$ g; p打开记事本(或 VSCode、Notepad++ 都行,我用记事本)
0 M2 c3 F. Q1 w' h把下面的代码复制进去。
4 _1 Z! c& |3 P保存成 baccarat_sim.py (注意后缀是 .py)。
: x. i0 ~ f! d" d3 d! Y$ a
" L# [ v6 R% _$ Uimport random
q3 w) Z. V$ O8 M9 w4 Nimport argparse/ [2 x5 ]5 d$ p7 ]6 q
# ~ r0 C! J( B8 O9 w6 d4 R# 初始化鞋子
* \+ c! e: G4 e3 \7 x6 adef init_shoe(decks=8):
% a% a) d( z6 J( P# h& c" D" s # 每副牌52张,8副共416张6 O; _2 E8 \( v; o8 q/ m! Q
shoe = []. `8 E J) T" D H" D7 |/ G& v
for _ in range(decks):( d0 N3 W& V, m
shoe += ['P'] * 24 + ['B'] * 24 + ['T'] * 4 # 简化:庄24, 闲24, 和4
7 D1 h* K& o+ k# n1 N) d) S+ G random.shuffle(shoe)$ }# f" _/ t7 A
return shoe
4 z. A8 E9 ] j9 g7 e- K8 G% ^8 a$ H4 n$ S* I
# 发一手6 h) r& ^6 K; P9 K/ d
def deal_hand(shoe):! u8 a& ~6 R6 w& Y" X- P
if len(shoe) < 6:: }7 J% ^7 i& V4 g, D: @
shoe[:] = init_shoe()
1 y6 A+ ~. c- N/ ?4 f( k return shoe.pop()$ a) p$ U' b% U
. P5 G C. q& Y; t# F# 模拟下注法 A( P/ v, T1 c! S$ T( g7 k5 m
def simulate_strategy_A(num_shoes=1000, commission_on=True):
2 V2 s% o( B3 k) H. T profit = 07 a( ]+ t# x0 d) }* k a* R; A
commission_paid = 09 I# X$ \' V4 C/ K. ~8 T; f# Y3 W
shoe = init_shoe()
5 D4 ^/ P) `. ]: B
# x) }$ n/ t% I( C' ^$ @! G # 策略参数
5 ?+ V$ Y2 y+ _3 P# a sequence = [1, 2, 3, 5, 8, 13, 21] # 示例进级
0 v5 [, p( p, n' F stage = 0! A) U* _9 u0 I; N. \" M
target_side = "B" # 起手投注庄
! `9 v" r1 n2 \2 }" k
1 @# O5 u$ b7 h' ], c1 S8 \ while num_shoes > 0:
- o. o7 b5 ]. b6 k6 |3 @ result = deal_hand(shoe)
" f- I- W6 f6 g7 F( _: G( y/ A# }' L( l
if result == 'T': 9 r4 b$ F3 ^6 y. {) s- R( a
# 遇到和,不输不赢,重投% \! o7 ~6 V/ g1 ~, @0 k7 N
continue' G, p5 |8 U `& |
. G- }3 K: f+ i
bet = sequence[stage]) _9 R! ~" C: Z
$ T; U* T( u4 G if result == target_side: y8 | ?9 J7 `5 M
# 赢. _0 @1 v: J I3 g! Q. {* C8 E
win_amount = bet
3 Y# E5 h/ x: n9 z7 {8 I% { if target_side == "B" and commission_on:# P1 _: A8 U, Z3 b
win_amount *= 0.95 # 庄赢扣5%抽水
- Q% j8 d1 s5 s/ V2 U7 F/ m commission_paid += bet * 0.05
: U# J2 y( ~5 I' j' O profit += win_amount0 r4 E6 L! ?5 H
stage = 0 # reset
/ T1 ]9 a L% u, b target_side = "B" if target_side == "B" else "B" # 固定庄(A策略固定)
6 ^1 }' r! B! u) G else:
1 A4 a4 B3 g: m; A # 输
; f+ y2 l; y$ D, O profit -= bet; t3 h8 o0 g' m* u! t, }! N+ ]
stage += 1 v' B7 A7 f4 W' k+ Z p& j
if stage >= len(sequence):( `+ ]3 v# G' m9 Y+ r. ]
stage = 0 # 断缆reset
6 Z& D s7 M4 f, Q& d* s# R num_shoes -= 1
+ Q# C; J- _4 S1 \! _* \! q, g- o! }$ M: h2 x$ `9 A0 v3 ?
return profit, commission_paid* [$ @; s" v' j5 B7 E4 V, H! A% x1 |
5 [7 ?- _# A6 ]: ]
# 设置命令行解析
% n' \% v: {1 f7 w1 Udef main():
0 L8 Y7 P6 V; ^' }3 d2 S e |+ O parser = argparse.ArgumentParser(description="Simulate Baccarat strategy with commission on/off.")( N p+ s. P5 }2 z
parser.add_argument('--commission', choices=['on', 'off'], default='on', help="Enable or disable commission on banker wins.")
+ J1 p$ T6 f& u5 O+ m' s parser.add_argument('--shoes', type=int, default=1000, help="Number of shoes to simulate.")
' G+ H7 h& @. G' ?1 `+ \ : T2 t. W: b5 P) W; G
args = parser.parse_args()2 E6 C% |$ J, I- A9 B. ~
4 M9 J1 L8 Z- | # 抽水开关:开启或关闭8 y% o; k2 d& D* S
commission_on = args.commission == 'on'3 S9 a; O1 S: _# N
- k1 J/ Q9 A$ b: U3 u6 M3 G. Y5 c result, commission = simulate_strategy_A(num_shoes=args.shoes, commission_on=commission_on)
+ M0 n$ g2 m) E7 s1 {0 q3 e$ A print(f"最终盈利: {result:.2f}")
7 ^8 B3 o Q# a# ?* A& y0 B7 | print(f"累计抽水: {commission:.2f}")4 _+ q a% W- `, K* z
" j) Z' U0 `( \0 [# {( y
if __name__ == "__main__":
/ }+ n; O% x. c$ n6 V main()
, }" b, ]! q/ v6 w' B$ _, Z: Y
" |# g- X+ N+ X) q& U( @+ w1 I( \8 H/ I. W, p3 e
步骤 2. 运行3 a5 U# G: \( m! g b* ~( q
" u5 N7 m: Z( B" R; h, d( ^. W! _在命令行里进入文件所在的文件夹,例如:1 z- q5 ^6 U; O- Y" v
cd C:\Users\你的名字\Desktop5 u+ B! b8 m7 [2 _
python baccarat_sim.py
+ w3 ^! k9 |& x2 O* T
. ~9 Y+ x" e+ L! Y! L8 O3 L输出会显示:
1 N& @) }8 B7 y) h
4 t9 u7 i2 R1 [6 j9 v累计盈亏: xxx
: u l; d& a( N' W9 H4 G累计抽水: yyy6 i3 _- I- R! X2 x' `0 {
-------------------------------------" W( r" C0 m9 D( o
实例:试跑3次,
" F$ m0 ^* o3 J- i, KC:\Users\Shenhua\Desktop>F:\胜者为王\66-58研发\baccarat_sim.py ) I. G# Y% |& k; Q
最终盈利: -5360.35 X" f$ M f8 `
累计抽水: 5176.35 ! u/ {6 J7 i4 @
C:\Users\Shenhua\Desktop>F:\胜者为王\66-58研发\baccarat_sim.py
% w3 b5 l: Q& c# B, l5 k最终盈利: -5661.65 5 H4 A0 i$ _1 z, [# h9 T% z
累计抽水: 5174.65
7 P; J+ d/ ^3 G |C:\Users\Shenhua\Desktop>F:\胜者为王\66-58研发\baccarat_sim.py
+ N2 q0 \8 N, g4 X7 [) M) e- O! ^最终盈利: -4244.50 3 {" {1 X8 I5 w7 s
累计抽水: 5176.50: \4 t- j" g3 O' R
1 L' {) W. U3 p9 u9 t$ _说明你的 Python 已经能正常跑模拟了。结果也很有参考性:
3 w$ F; C6 X4 a) r- w/ B5 O N! d- ?
累计抽水固定在 ~5175 左右 → 这和你设置的「抽水开关 ON」一致,因为你每手下注金额相同(例如 8 单位),程序是按 Banker 抽 5% 计算的,所以长期下来,抽水会稳定在一个范围。
; x Y" S: [) }" w( D. d1 z) s5 c! e, A% I1 W/ _( V
最终盈利为负数(-5360、-5661、-4244)→ 这说明在 100,000 局的模拟中,哪怕加上和局不计,下注方向固定,数学期望依然是亏损。+ Q. Q0 p/ Y$ r% c/ |( A) u* l9 c- J5 L
这条缆不能直接用,用了会输。必须改缆法,或改缆法并且改下注规则。% k4 ~- W+ V, u1 t( o3 w; b& D5 u1 u8 V7 h
人们喜欢举例盈利,有吸引或牛逼的效果。。。用亏损的例子,可以真实告诉你,道阻且长不容易。
7 m, t, D' @3 v( V# G但是别沮丧,办法总比困难多。只是,你自己悟的,是最好的。
# }5 f. _9 q/ O( S! G/ Y7 x2 S) f0 F& c" P- q
启发,,,可以变更缆法,改变庄闲比例,指定胜负路。。。。(待续) |
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