分散(spin&go)

勝負は時の運。ポーカーは強い人が勝ちやすいが常に勝てる訳ではない。
逆に下手な人でも短期的には勝てたりする。
ギャンブル全般的に言えることだとおもう。
パチンコ屋でなんにも考えずに新台打って期待値-2000円／ｈの人だって勝つ日はある。
前回のspin&goのシミュレーションでグラフを書いてみた。
$15spin&goの配当をモデルにしている。
勝率の部分はchipEVで表示するようにした。
chipEV=0の人。三回に一回勝てる人が１万ゲーム回すとこうなる。

15セットの収支グラフを重ねてみた。綺麗に右肩下がりだ。
（以下全てのグラフは15本重なっています。）
これがレーキになる。

chipEV=30だとどうなるか？(勝率35.34％)

勝つときもあるけど大体負けてる。

chipEV=33,36の場合

この辺は勝ったり負けたりになってくる。
レーキが33chipsくらいになりそう。

chipEV=40

10000倍に当たってグラフが潰れたｗのでもう一枚

chipEV=43,50

10万回にしてみると
chipEV=36

chipEV=40

chipEV=58

以上、グラフを書く練習でした。グラフを重ねるのはfor文を使えば出来るかなぁと思ったんだけど上手く動かなかった。たぶんもっと簡単に書けるはずなんでこうした方がもっと楽だよとか教えてくれると嬉しいです。
【グラフを重ねるのはfor loopを使って解決しました。】

import random
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

chipEV = 58#チップEV
k = 100000#１セットのゲーム数
set_t= 15#全セット数

set_ = 0
total_bank = 0
total_win_count = 0
total_game_count = 0
total_bank_l = []

for i in range(set_t):
   set_ += 1
   game_count = 0#ゲーム数
   win_count = 0#勝利数
   bank =0#収支
   bank_l = []
   for i in range(k):
       game_count += 1
       bank -= 15
       p = random.randint(1,1000000)
       w = random.randint(1,1500)
       if w <= (chipEV+500):#勝った場合
            win_count += 1
            if p <= 434882:#２倍
               bank += 30
            elif p <= 908894:#３倍
               bank += 45
            elif p <= 993894:#５倍
               bank += 75
            elif p <= 998894:#１０倍
               bank += 150
            elif p <=  999894:#２５倍
               bank += 375
            elif p <= 999969:#１００倍
               bank += 1500
            elif p <= 999999:#２００倍
               bank += 3000
            elif p ==1000000:#10000倍
               bank +=150000
       else:#負けた場合
           if 999894 < p <= 999969:#１０倍
               bank += 150
           elif 999969 < p <= 999999:#２０倍
               bank += 300
           elif p ==100000:#1000倍
               bank +=15000
       bank_l += [bank]
   total_bank_l += [bank_l]
   a= round(win_count/game_count*100,2)
   e= round(1500*win_count/game_count-500,2)
   total_bank += bank
   total_game_count += game_count
   total_win_count += win_count
b = total_win_count/total_game_count
e_t= round(b*1500-500,2)
x = np.array(range(1,k+1,1))
roi=total_bank/(k*set_t*15)*100

x = x
plt.figure(figsize=(20, 12))
plt.title("spin&go $15 chipEV={0} {1}games".format(chipEV,k))
plt.xlabel("{0}games x {1}set result:{2}chips/g ROI={3}%".format(k,set_t,e_t,roi))
plt.ylabel("$")
d=1
for loop in range(set_t):
   yd = total_bank_l[d-1]
   plt.plot(x, yd)
   d +=1

plt.grid(True)


plt.savefig('chipEV{0}_{1}'.format(chipEV,k))
plt.show()