10.000 Rondas Crash Simuladas: Distribución, Rachas y Apuestas Fijas

Este informe describe un archivo público de 10.000 multiplicadores de crash simulados. Las filas se generaron con semillas públicas y nonces consecutivos mediante HMAC-SHA256. No se capturaron en Aviator, Lucky Jet, Stake ni otro casino. El archivo no contiene fechas, apuestas de jugadores, solicitudes de retiro o registros de pagos. Estas limitaciones determinan las preguntas que puede responder el análisis.

Un informe útil permite reproducir cada cifra publicada. Aquí, distribución, rachas y resultados de apuestas fijas proceden del mismo CSV. Recalcular un hash comprueba la coherencia con los datos declarados. No convierte filas sintéticas en observaciones reales ni certifica un juego comercial. La calculadora separada de Aviator utiliza SHA-512 y cuatro semillas; este conjunto HMAC no debe presentarse como auditoría de rondas de Aviator.

1. Qué contiene el archivo y cómo reproducirlo

Las seis columnas son round_id, server_seed, client_seed, nonce, hmac_sha256 y multiplier. Hay 10.000 filas de datos. Se utiliza el mismo texto público de semilla del servidor y del cliente, con nonces de 1 a 10.000. Conserva el orden original al calcular rachas o autocorrelación. Ordenar por multiplicador responde a otra pregunta y destruye la información de la secuencia.

Para cada fila, calcula HMAC-SHA256 con la semilla del servidor como clave y el mensaje UTF-8 exacto client_seed + ':' + nonce. Interpreta los primeros 13 caracteres hexadecimales como entero I y define u = I / 2^52. La conversión del conjunto es max(1, floor(97 / (1-u)) / 100). Este generador no añade una pérdida instantánea por módulo 33. Añadirla produciría otro modelo y acumularía una segunda reducción del retorno.

Los 10.000 hashes almacenados coinciden al recalcularlos, y los 10.000 multiplicadores corresponden a la fórmula declarada. Es un resultado de reproducibilidad del archivo suministrado. Como las semillas son públicas, no demuestra que un casino mantenga secreto un resultado futuro. El README del conjunto, el resumen de datos y la referencia Python permiten repetir las comprobaciones sin apostar.

2. Estadísticas generales: mediana no equivale a retorno

La mediana es 1,88x: la mitad de las observaciones ordenadas queda a cada lado del par central. La media aritmética es 7,27652x, elevada por algunos valores grandes. Ninguna significa que un jugador pueda retirar habitualmente a ese multiplicador. Una apuesta con objetivo fijo solo paga si la ronda lo alcanza; su retorno debe incluir todas las apuestas perdidas.

El máximo registrado es 4.109,28x en la fila 3.844. Es una observación de esta secuencia sintética, no un premio comunicado por un casino ni el máximo permitido por un operador. Un multiplicador grande tampoco informa de la apuesta admitida o de un posible límite de pago. Esos campos no existen. Distingue la distribución de multiplicadores, el resultado neto de una apuesta concreta y la evolución de un saldo financiado.

La cola pesada explica por qué la media cambia entre muestras finitas. Una distribución continua ideal sin límite y una implementación finita de 52 bits no son el mismo objeto matemático. Los juegos reales pueden imponer límites adicionales. La media de este archivo no representa un pago teórico infinito y no permite prometer el mismo máximo en otra muestra de 10.000 filas.

3. Nueve intervalos sin solapamiento

Los nueve intervalos suman exactamente 10.000 filas y el 100% de la muestra. Se incluye el extremo inferior y se excluye el extremo inferior del siguiente intervalo. Así, 1,50x pertenece a 1,50–1,99 y 2,00x pertenece a 2,00–2,99. El primer grupo contiene únicamente el valor mostrado de 1,00x. Definir extremos evita discrepancias artificiales entre un histograma y los aciertos de un objetivo fijo.

Hay 396 resultados en 1,00x, un 3,96%. Esto no estima un mecanismo separado de módulo con ventaja del 3%. En la conversión redondeada, los valores brutos inferiores a 1,01 se convierten en 1,00 al truncar y aplicar el mínimo. Para u uniforme ideal, ese intervalo tiene probabilidad 1 - 0.97/1.01 = 4/101, aproximadamente 3,960396%. El recuento observado está cerca de esa expectativa; no se exige igualdad exacta en cada muestra.

Una prueba de ajuste debe usar el modelo discreto redondeado y especificar su procedimiento. Compararlo con una distribución continua que ignore la masa en 1,00x puede inducir a error. No publicamos aquí un nuevo valor p de chi-cuadrado. En cualquier caso, no rechazar una distribución no probaría semillas seguras, un compromiso previo válido ni ausencia de manipulación del operador.

4. Qué muestran las rachas registradas

Para el objetivo 2,00x, perder significa que el multiplicador almacenado queda por debajo de 2,00x; la igualdad cuenta como acierto en este registro. La racha de pérdidas más larga contiene 13 filas y la de victorias más larga contiene 12. El mayor bloque de valores 1,00x tiene dos filas, y el intervalo más largo sin alcanzar 10x tiene 79. Cada máximo depende de la definición, la longitud observada y las semillas de este archivo.

La probabilidad de perder las próximas m apuestas independientes es q^m cuando q es la probabilidad de pérdida definida. Difiere de encontrar al menos una racha así en cualquier punto de 10.000 apuestas: las ventanas solapadas comparten observaciones. También difiere del promedio de la racha máxima. Confundir estas tres cantidades exagera la confianza en la supervivencia de un saldo.

Como ejemplo aritmético separado, duplicar desde una unidad después de perder cuesta 1 + 2 + ... + 4.096 = 8.191 unidades durante 13 pérdidas consecutivas. Un saldo de 1.000 no puede financiar esa secuencia. Una simulación financiada debe detenerse antes de la siguiente apuesta inasequible o definir expresamente una apuesta final menor. La presencia de esta racha no establece la ronda de quiebra de todas las sesiones de martingala.

5. Apuestas fijas de una unidad sobre la misma secuencia

Los registros siguientes empiezan con 1.000 unidades, apuestan exactamente una por fila y usan un objetivo elegido antes de comenzar. Un acierto devuelve la apuesta más k-1 unidades de beneficio neto; un fallo pierde una unidad. Todas las apuestas siguientes siguen financiadas en estos cinco casos. No se modelan comisiones, bonos, errores de tiempo o límites del operador. Las unidades son contables, no dólares observados ni saldos de clientes.

Por ejemplo, el registro de 2x suma 4.711 aciertos y 5.289 pérdidas. El resultado neto es 4.711 × 1 - 5.289 = -578 unidades; quedan 422 de las 1.000 iniciales. El saldo mínimo alcanzado es 407. Este mínimo no equivale al drawdown máximo, que mide la mayor caída desde un pico anterior. Presentar una medida como si fuera la otra describiría mal la trayectoria.

Los cinco objetivos pierden en este archivo, pero las pérdidas no son exactamente el 3% del volumen. Con 10.000 apuestas de una unidad, la expectativa del modelo ideal es -300 unidades; los resultados realizados varían. Aquí, 10x pierde menos que 1,5x. Elegir 10x después de ver la tabla sería selección por resultados pasados, no prueba de mejor expectativa futura. Además, los objetivos comparten la misma secuencia: no son cinco experimentos independientes.

6. La autocorrelación como descripción

Los coeficientes utilizan los multiplicadores brutos, su media muestral y el denominador de las 10.000 desviaciones cuadráticas. Se redondean a ocho decimales. Son pequeños para los retardos indicados, pero un coeficiente pequeño no demuestra independencia exacta. La cola pesada, las transformaciones alternativas y la elección de retardos afectan a la interpretación de este diagnóstico.

No asignamos una regla universal de confianza ±1,96/√N a estos valores brutos ni afirmamos que la avalancha del hash pruebe independencia estadística. Un estudio predictivo necesitaría una regla fijada antes de probarla, observaciones futuras sin utilizar, todas las predicciones incluidos los fallos y cálculo del retorno neto. Reexaminar semillas públicas deterministas no constituye una prueba futura contra entradas secretas de un juego real.

7. Por qué no se pueden analizar horas pagadoras

El número de fila y el nonce son contadores, no marcas de tiempo. El CSV carece de columna de fecha u hora. Por tanto, no puede dividirse en grupos reales de mañana, noche o intervalos de cuatro horas UTC. Asignar horas artificiales fabricaría precisamente la variable que se quiere investigar. Este informe no mide un ciclo diario de RTP ni diferencias de latencia entre dispositivos.

Un estudio real definiría primero versión del juego, zona horaria, periodo de captura, objetivo, tratamiento de apuestas y política para rondas ausentes. Necesitaría observaciones fechadas y distinguir cambios en el comportamiento del jugador de cambios en el proceso de multiplicadores. Incluso una diferencia observada requeriría análisis de incertidumbre y una prueba futura antes de justificar una conclusión práctica. Ninguna de esas pruebas aparece al cambiar el nombre de esta simulación.

8. Descargar, comprobar e interpretar

Descarga el CSV original de 10.000 filas y conserva sus bytes. Recalcula hashes, multiplicadores redondeados, histograma y registros en orden. Comprueba que los intervalos suman el total y que cada objetivo reconcilia aciertos, pérdidas, volumen y saldo final. Estas identidades sencillas detectan errores que un valor p llamativo no solucionaría.

El terminal Monte Carlo presenta otra trayectoria aleatoria generada en ese momento; su resultado no pertenece a este archivo fijo. La calculadora de hash distingue Aviator de los ejemplos HMAC. Para verificar una ronda comercial, utiliza los inputs registrados y el protocolo exacto del juego. Los resultados de este informe permiten una discusión matemática reproducible, no predicciones, certificación de la plataforma ni promesas de juego seguro.