Исследовательский хаб и открытые датасеты
Воспроизводимые эмпирические исследования, симуляции на 100 миллионов спинов и открытые датасеты сходимости RTP и индексов волатильности слотов.
Матожидание, индексы волатильности и хвостовые выплаты: исследование на 100M спинов
Полный анализ сходимости для низкой, средней, высокой и экстремальной волатильности, доказывающий доверительные границы и эффект деградации RTP.
// Open Science Artifacts & Datasets
Матрица сходимости RTP и дисперсии
Исчерпывающие данные Монте-Карло для 4 классов волатильности на горизонтах до 10 млн спинов с точными 95% доверительными интервалами.
Матрица аудита конфигураций RTP операторов
Бенчмарк 12 топовых слотов с анализом сертифицированного профиля 96.5% против урезанных версий 94.5%, 92.5% и 88.5%.
Скрипт верификации датасетов (Python 3)
Открытый инструмент верификации данных, проверяющий закон больших чисел, затухание стандартной ошибки и целостность профилей RTP.
// Эмпирическая сходимость RTP и дисперсии (Превью)
Выборка проверенных векторов сходимости Монте-Карло по классам волатильности на дистанциях до 10 млн спинов:
| Класс волатильности | Число спинов | Фактический RTP | Теоретический RTP | Станд. ошибка (SE) | 95% Дов. интервал | Значение p |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Low | 1,000 | 98.24% | 96.50% | 1.107% | [94.33%, 98.67%] | 0.116 |
| Low | 100,000 | 96.48% | 96.50% | 0.111% | [96.28%, 96.72%] | 0.857 |
| Low | 10,000,000 | 96.50% | 96.50% | 0.011% | [96.48%, 96.52%] | 0.928 |
| High | 1,000 | 89.60% | 96.50% | 4.427% | [87.82%, 105.18%] | 0.120 |
| High | 100,000 | 96.12% | 96.50% | 0.443% | [95.63%, 97.37%] | 0.389 |
| High | 10,000,000 | 96.50% | 96.50% | 0.044% | [96.41%, 96.59%] | 0.982 |
| Extreme | 1,000 | 74.20% | 96.50% | 7.589% | [81.63%, 111.37%] | 0.003 |
| Extreme | 100,000 | 95.30% | 96.50% | 0.759% | [95.01%, 97.99%] | 0.114 |
| Extreme | 10,000,000 | 96.50% | 96.50% | 0.076% | [96.35%, 96.65%] | 0.991 |
// Открытая наука и воспроизводимость результатов
Все датасеты, матрицы вероятностей и верификационные алгоритмы публикуются по свободной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY-4.0).
Клонируйте репозиторий или скачайте пакет открытых CSV-таблиц.
Запустите скрипт проверки на Python для верификации математических закономерностей.
Используйте проверенные векторы матожидания в своих аналитических моделях.