【バカラ攻略】金運を上げる確率講座【簡単３ステップ】
３億円ほどベッドして学んだバカラ攻略理論を、
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今回は、金運アップのカギである【ベイズ理論】について、
確率初心者向けの内容です。
私なりの解釈を交えて、３ステップでご紹介いたします。
数式を使っての計算は、初心者の方には、
かなり複雑な計算と感じると思います。。
が、
先の天才たちが、めっちゃ簡単な方法を、
既に見つけてくれていますので、
その方法もご紹介いたします。
１．古い確率理論に縛られない
出発点は、古典的確率思考を疑うこと。
①コイントスの確率1/2は、
コインの見た目から（裏と表の２つあるから）1/2と決めているだけ。
⇒ これが、古典的確率思考
②でも、その決め方って、ホントに正しいの？大雑把じゃない？
⇒ 古典的確率思考①を疑うことから始める。
という感じ。
確率の古典的な定義での問題点、
つまり、等確率の原理には、
前提条件を定めるという作業仮説があります。
これは、あくまで、仮説・仮定であることを、忘れてはいけません。
ウィキペディアを見ると、難しい表現になっています。
確率の古典的定義は、コイン、カード、サイコロの物理的対称性に基づいて、根元事象に等しい確率を割り振る。（ウィキペディア:確率の古典的な定義 より）
要は、
コイン、カード、サイコロは、
物理的な見た目から仮説を立てて確率を出している。
ということです。
古典的確率
コイントスで表が出る確率は、１/２ と仮定する
サイコロの出る目は、確率１/６ と仮定する
ベイズ理論を理解するカギは、この「仮定」を疑うこと、が第一ステップです。
ベイズ理論を理解するカギ
コイントスで表が出る確率１/２、を疑う
サイコロの出る目確率１/６、を疑う
この仮定を疑う際にポイントとなるのが、「尤度」(ゆうど)です。
物理的な見た目から仮説を立てて確率を出すのではなく、
尤度を推定して確率を出す。
ということです。
※尤度については、以下の記事参照
確率のプロとして
確率の古典的定義は、偏った確率の解釈を引き起こし、哲学的な多様性を疎外する。
（ウィキペディアより）
私もそうでしたが、古典的確率が確率の全てだと勘違いしている人は多いと思います。
ギャンブラーは、確率のプロフェッショナル
として、これからも精進し、ぜひ確率を使いこなしていきたいものです。
ギャンブル語録
『カモ』と『ギャンブラー』の差は、確率の理解度と比例する。
２．確率を分布で考える
確率を分布で考えることができない、
これは、確率初心者にありがちだと思います。
確率分布は、時間軸で確率を考えること。
と解釈すると、いいかもしれません。
ギャンブルで短期決戦の
一発勝負で二度とギャンブルをやらないなら、
確率分布は必要ないと思います。
しかし、ギャンブルが一回で終わらず、
何回もプレーする場合、その確率は分布で表すことができます。
長期戦でギャンブルに挑む場合、
確率は分布で考えるべきです。
そもそも、ベイズ理論は確率分布について、
言及しているので、
確率を分布で考えることができなければ、
ベイズ理論で確率思考することはできません。
二項分布から始める
私のお勧めは『二項分布』を使うところから、
始めたらいいと思います。
代表的なベルヌーイ試行の例、
コイントスの表か裏が出る確率を分布にしたやつです。
３．数式を使って計算する
「古典的確率の思考から脱却」「確率を分布で考える」、
この２つができれば、あとは数式に沿って、計算するだけです。
ベイズの定理
こういった数々の公式は、
過去の天才たちが既に導き出してくれてます
ので、我々は、数式に数字を代入して、
四則演算するだけでいいのです。
先人に大感謝です。
詳しい解説は、有名大学の教授なり、予
備校の先生なり、教育・指導を専門とする方々が、
サイトや動画で、無料で紹介してくれているので、
ただのギャンブラーの私が語るのはおこがましいところですが、
ベイズ理論をサクッとご紹介いたしますと、
過去データに、最新データを掛け合わせて、予測データを作る。
ということです。
めっちゃ簡単な方法
それは、、、
仲良しの確率分布同士を掛け合わせると、
簡単に事後分布が計算できる
ということです。
仲良しの確率分布は、共役事前分布と、
呼ばれており、共役事前分布と尤度を掛算すれば、事後分布が出せます。
共役事前分布 × 尤度関数 ＝ 事後分布
共役事前分布は、色々ありますが、
ここでは私がバカラで使えると思う分布をご紹介いたします。
※表のとおり、事後分布は事前分布と同じ形の分布になります。
、、、、とは言え、実際に計算しようとすると、結構大変です。
私にとっては、「
めっちゃ簡単な方法」ではなく「
比較すると簡単な方法」が、
正しい表現かもしれません。。。。
４．バカラへ活用例
最後に、私が行っているバカラへの活用例をご紹介いたします。
実際は、四則演算するだけといっても、
超膨大な数の計算を行わなくてはなりません。
手計算なんかでやったら、時間がかかり過ぎて老人になってしまいます。
プログラミングに頼ることが現実的です。
私の場合、開発環境はpython、
答え合わせにエクセルを使っています。
①まず、エクセルに保管した過去データから事前分布を確率計算して、
②目の前の最新のゲーム結果をもとに、事後分布を確率計算します。
③最後に、事後分布をもとに、出現率を予測計算します。
※画像クリックで動作確認
余談ですが、
過去データから算出した事前分布は、
バイオリズムと呼ぶに相応しい、まさに名実一致だと、感じます。
ベイズ理論が、バイオリズムを可視化してくれる！
ベッド方法
最後に、ベッド方法は、
確率が良いときにベッド額を上げるのではなく、
常に一定の金額で、時間をかけて賭けていく時に威力を発揮しました。
時間がかかって、まだるっこしく感じるかもしれませんが、
途中でベースのベッド額を上げていけば、ベッド方法としては最強です。
（$5 → $10 → $20 など）
確率が良くても、負けるときは負けるので１発勝負は危険です。
せめて、４，５発に分けて勝負にした方が、無難でしょう。
ただし、４，５発勝負を、私も試したことありますが、
なぜか、なぜか、なぜか、、、この時だけ負け続けます。
勝率６０％でも、運が悪ければ、負けるし、
勝率４０％でも、運が良ければ、勝つ。
それが、バカラ！
Good Luck !!
