モンテカルロ法とは何か

幅広い使い方ができるため、このテクニックがギャンブルシーンでも普及しているのは当然です。この戦略は、賭け金を置く前にハンドの潜在的な結果を判断できるため、ギャンブルにおいて非常に効果的です。モンテカルロ法を使用すると、賭け金の勝率、負け確率、スプレッド、その他多くの確率を決定できます。

モンテカルロ法を初めてお使いになる方は、このページをご覧ください。このガイドでは、モンテカルロ法を分解し、その仕組み、一般的なモンテカルロ法などを説明します。また、初心者でもスポーツギャンブルでこのメソッドを活用する方法を学ぶことができます。

👹 モンテカルロ法とは

モンテカルロ法は、様々な数学の問題を解くための戦略である。このモデルを使えば、ランダム性に影響される事象の可能な結果をシミュレートすることができる。ギャンブルはこの種の出来事の良い例で、賭けの結果は通常ランダムだからだ。例えば、スポーツの試合であなたが応援するチームが勝つとは断定できない。さらに言えば、スロットゲームで次にスピンを回したときに、勝ちの組み合わせになると確信することはできないでしょう。

オッズがどのように見えるかにかかわらず、結果は運に基づくことを意味する。しかし、モンテカルロ分析の導入により、勝率を向上させる方法が指摘されています。モンテカルロシミュレーションを使用することで、ベッターはベットの結果を予測し、より計算された決断を下すことができます。

💀 モンテカルロ法の歴史

モンテカルロ法を研究した最初の人物は、スタニスワフ・ウラムである。彼はソリティアゲームの最中に、そのゲームにおける自分の勝率を考えた。その結果、彼は確率を決定しようとしたが、ゲームの組み合わせが膨大であったため、成功しなかった。

これに対処するため、彼は手作業で手を打つ代わりに、コンピューターを使ってゲームをシミュレートすることにした。有名な数学者であるジョン・フォン・ノイマンと彼のエニアックマシンの助けを借りて、彼らは最初のソリティアゲームシミュレーションを実行した。これが、私たちがよく知るモンテカルロ・システムの誕生につながった。

このシミュレーションは、ルーレットゲームと同じランダム性を持つことから、モナコのカジノにちなんで名づけられた。1946年、ウラムはモンテカルロ法を広範囲に説明した最初の文書を発表した。

🙄 モンテカルロ法はどのように機能するのか

ギャンブルのシナリオでは、モンテカルロ・シミュレーションは、シミュレーションを実行し、賭けの可能性を決定するために、チャンスのモデルとアルゴリズムを使用します。このシステムは、ハウスが常に勝つというルールで最もよく機能する。

モンテカルロ法のソフトウェアは何千ものシミュレーションを実行するため、さまざまな結果の可能性とリスクをよく見ることができます。多額の賭け金を扱う場合、この方法は賭け金に対する自信を深めるのに役立ちます。そこで、さまざまなギャンブルイベントにおけるモンテカルロ法の動作例を示します。

💟 スポーツ・ベッティング

NFLのグリーンベイ・パッカーズ対フィラデルフィア・イーグルスの試合に賭けるとします。モンテカルロ法は、試合を何度もシミュレーションして、各チームの勝ち、引き分け、負けの可能性を決定します。怪我人、チームの実力、実績などの変数を変えるだけで、確率への影響を見ることができます。

🫶 カジノゲーミング

モンテカルロ法を使用して、ブラックジャックやバカラゲームで賭けられたハンドの組み合わせがペイアウトする可能性を決定することができます。また、ルーレットでボールが特定のポケットに落ちる確率や、ダイスゲームで6が出る確率をシミュレーションすることもできます。

🪿 モンテカルロ法に必要な情報

モンテカルロ法が正しく機能するためには、3つの主要な構成要素が必要である。これらには、コンピュータが結果を出すためにシミュレートする変数と数学的モデルが含まれる。これらのコンポーネントの詳細については、こちらをお読みください：

• 入力変数：モンテカルロ・シミュレーションの結果に影響を与えるランダムな値です。例えば、スポーツベッティングでは、チームの歴史、過去の怪我、ゴール数などが含まれます。
• 出力変数：モンテカルロ実験を行った後の結果です。この履歴データをグラフまたはヒストグラムで表示し、連続的な範囲に適切に分布させます。
• 数学的モデル：これは、入力モデルと出力モデルの関係を数学的に記述するのに役立ちます。多くの確率変数が存在する場合、シミュレーションは長時間実行することができます。

🥑 モンテカルロ法の実施方法

モンテカルロ法を実行するのは簡単です。モンテカルロ法のやり方がわからない場合は、ここにモンテカルロ法に関わるステップバイステップのガイドがあります：

• データを収集する。これはおそらくモンテカルロ法を実行する上で最も重要なステップである。間違ったデータは、間違った結果を残す可能性があります。
• システムにモデル化させたい問題を決める。例えば、パッカーズとイーグルスの試合はどちらが勝つか？
• 変数を入力します。例えば、過去のチーム成績、チーム力、選手の怪我、ゴールなど。
• システムは常にゲームをシミュレートし、各変数を使用してランダムなサンプルを生成する。
• あなたが望むように変数を変更し、それが結果にどのように影響するかを確認する。
• 結果を分析し、解釈する。

🍩 よく使われるモンテカルロ法

モンテカルロ法とシームレスに連動するモデルはたくさんあり、その拡張性はさまざまです。しかし、このシミュレーションをギャンブルに使いたい場合は、以下の3つのタイプから選ぶことができます。

🍔 決定論的モデル

これは最も使いやすいモデルで、スポーツに賭けるのに理想的です。なぜなら、試合が始まる前に、チームの記録、負傷者、過去のスコアなど、必要な変数がすでにすべてそろっているからです。この情報があれば、結果を計算するのは簡単です。良い例が、先に述べたグリーンベイ・パッカーズとフィラデルフィア・イーグルスの試合です。この試合は、ホームチームの勝利、アウェイチームの勝利、または引き分けで終わる可能性があります。

🐦 確率モデル

これはより複雑なモンテカルロ法である。確率モデルは、ランダムに生成された数値を使って、起こりそうな結果を割り出す。この場合、1つの関数の代わりにたくさんの確率変数があり、あなたの目標は多数の結果を得ることです。

決定論的モデルとは異なり、結果の傾向を利用して正しい結果を自分で選ぶ必要があります。スポーツベッティングでは、ワールドカップの決勝に進出するチームやリーグ優勝するチームを決定するのが、このモデルを適用する良い方法です。

🐬 ダイナミック・モデル

このモデルは、ストキャスティック・モデルを拡張したものである。ここでは、モデルがシミュレートされるにつれてパラメータが向上します。例えば、プレミアリーグで優勝するチェルシーに賭けた場合、シーズンが進むにつれて正確性を確保するために、各試合の後にモデルを更新します。このモデルはより高い精度を提供しますが、実質的にライブベット（オッズが低いベット）を行っているため、スポーツブックではオッズが低いかもしれません。

🐯 ギャンブルにおけるモンテカルロ法の利用法

ギャンブルは運とランダム性に基づく行為である。モンテカルロ法は、ランダムであるはずの事象の結果を予測することができるので、かなり役に立ちます。モンテカルロ法を使えば、ブラックジャックのゲームで最も可能性の高い手や、サッカーの試合でおそらく勝つであろうチームなどを予測することができる。

🤡 モンテカルロ法はあらゆるスポーツに適用可能か

😈 このシステムの使用時期

理想的には、賭けから得られる結果の範囲が欲しいときにこのシステムを使うことをお勧めします。このモデルは、可能性の高い結果とそのオッズを素早く教えてくれるので、分析に費やす時間を短縮できます。

しかし、お気づきのように、このシステムを理解するのは難しく、最高の結果を得るにはスキルが必要です。ですから、まずはボーナスを利用して無料で賭け、練習することをお勧めします。一度使いこなせば、何度でも利用できる。

💥 モンテカルロ法の長所と短所

しかし、あらゆる優れた戦略や手法と同様に、モンテカルロ積分にもいくつかの欠点がある。この方法を使用する前に、その両方を比較検討することが重要です。以下の表に、必要なものをすべてまとめました。

✅ 長所	❌ コンズ
スポーツベッティングのオッズ計算に役立つ	正確なデータが必要だ。間違ったデータは間違った結果を意味する
複雑なギャンブルの問題を素早く解くのに便利	特に変数の数が多い場合は、コストも時間もかかる。
変化がイベントに与える影響を予測するために使用することができる。	複雑で、学習曲線が険しい
ほとんどのスポーツイベントに最適

❤️ モンテカルロ法 カジノ

🫎 よくあるご質問