math
Simulación de Monte Carlo
Una técnica estadística que estima resultados ejecutando miles de pruebas aleatorias del mismo escenario.
simulación MC
Un método computacional para estimar la distribución de resultados cuando la matemática subyacente es demasiado compleja para resolverse de forma analítica. Ejecutas N pruebas aleatorias independientes del mismo proceso y tratas la distribución empírica como una estimación de la distribución real.
CasiMath usa Monte Carlo para estimar el EV de bonos: para cada bono, simulamos 1.000-3.000 recorridos aleatorios a través del requisito de wagering, extrayendo retornos por giro de una distribución normal moldeada por el RTP y la volatilidad del juego. La media de los cashouts resultantes es nuestra estimación de EV; los percentiles nos dan el perfil de riesgo.
Más corridas = estimación más ajustada. 1.500 corridas son suficientes para el EV puntual; 3.000+ para colas p5/p95 estables.
El Portfolio Builder expone el número de corridas para que puedas ajustar precisión vs velocidad.