WOO logo

Wizardに尋ねる #16

素晴らしいサイトを開設されて、おめでとうございます。普段はアトランティックシティでブラックジャック(基本戦略のみ)をプレイしていますが、たまにカリビアンスタッドポーカーで運試しをすることもあります。カジノプレイヤー誌の記事を読んで、ACのオッズについては知っていますが、オンラインカジノによって配当が異なるようですが、オンラインカジノのオッズはどちらが良いのでしょうか、それとも悪いのでしょうか?

S から Silver Spring, Maryland

いい質問ですね。Microgaming、Starnet、Cryptologic、BossMediaのソフトウェアを採用している4つのカジノを調べました。Starnetは従来のルールを採用しています。CryptologicとBossMediaは、ロイヤルフラッシュの配当が100倍ではなく、200倍です。Microgamingの配当表は以下のとおりです。

マイクロゲーミングのペイテーブル

精算
ロイヤルフラッシュ999対1
ストレートフラッシュ199対1
フォー・オブ・ア・カインド99対1
フルハウス14対1
フラッシュ9対1
真っ直ぐ5対1
スリーオブアカインド3対1
2組1対1
ペア1対1
エース/キング1対1


Microgamingはツーペアの場合のみ均等配当を支払いますが、それ以上のペアの場合はより寛大な配当を支払います。以下の表は、最適な戦略を前提とした各ソフトウェアのハウスエッジを示しています。Starnetはこのゲームをサイバースタッドポーカーと呼び、その他のゲームはカリビアンポーカーと呼んでいることに注意してください。

最適戦略を前提としたソフトウェアの種類ごとのハウスエッジ

ソフトウェアハウスエッジ
マイクロゲーミング5.01%
暗号5.21%
ボスメディア5.21%
スターネット5.22%

素晴らしいサイトですね。マイクロゲーミングのようなプログラムは、プレイヤーを倒す方法を「学習」するのでしょうか?クラップスのドントパスをプレイするまでは、答えは「ノー」だと思い込んでいました。39回のベットのうち、28回はパス、10回はドントパス、そしてカムアウトロールで12が出たのは1回だけでした。こういうことは起こり得ると理解していましたが、疑問に思いました。ソフトウェアが「学習」できるとどこかで読んだことがありましたが、あまり信じていませんでした。いえ、大した損失は出ていません。賭け金は1ドルです。今はオンラインで「テスト」しているところです。

Rosalyn から South San Francisco, California

いいえ、Microgamingのようなプログラムはプレイヤーを倒す方法を学習しません。Microgamingのような評判の良い企業は、利益を上げるために不正行為をする必要はありませんが、公正なゲームを提供することで長期的に利益を得られることを認識しています。たとえプレイヤーを騙したかったとしても、もっと簡単な方法があるでしょう。しかし、コンピューターが自らゲームを学習することについては、多くのことが言えます。私は専門家ではありませんが、バックギャモンやチェスなどのゲームでは、コンピューターが過去の経験から学習してプレイを改善できることは知っています。このトピックについてさらに詳しく知りたい方は、『 Finding the Edge 』(Olaf Vancura、Judy A. Collins、William R. Eadington編)にOlaf Vancuraによる「A Computer Teaches Itself to Play Blackjack」という論文が掲載されています。

スロットマシンの乱数ジェネレーターは、選択された数字を仮想リールストップに供給するように固定されており、その数字は実際のリールストップと連動しています。カジノのコンピューターが、当たりのないストップを当たりのストップに交換して勝率を上げることは不可能でしょうか?もしかしたら、一部のカルーセルにあるすべてのマシンが同時に熱くなり、その後、プレイヤーの群れを集めた後、すべて元に戻ってしまう理由を説明できるかもしれません…ただ疑問に思っただけです…あなたのサイトは素晴らしい情報サイトです…ありがとうございます

匿名

いいえ、そのようなことはありません。スロットマシンの配当は、 EPROMと呼ばれるマイクロチップによって決定されますが、通常はそのままにされています。それを変更するには、少なくともネバダ州では、カジノはゲーム当局の許可を得る必要があります。許可がない場合でも、各マシンを開けて手動でEPROMを変更する必要があります。

カルーセル上のすべてのマシンが同時に熱くなるというあなたの観察結果の理由は、部分的には偶然、部分的には選択的記憶、そして部分的には雪だるま式効果(勝ちの噂がたくさんある場所にプレイヤーが引き寄せられ、プレイヤーが増えることで勝ちの数が増えるだけ)によるものだと推測します。