Wie funktioniert ein Zufallsgenerator?

Es ist zwar unmöglich, nachhaltige und beständige Gewinne zu erzielen, aber man kann Verluste abmildern. Wer möchte nicht mehr Geld verlieren, als er eigentlich muss! Daher ist es wichtig, zumindest die Grundlagen von Spielautomaten zu kennen.

Warum sollte man sich die Mühe machen, die Strategie zu verstehen?

Bei jedem Spiel, Hobby oder jeder Leidenschaft ist es selbstverständlich, dass das Studium der Konzepte zu einem besseren Spieler führt, und dies gilt auch für Slotspieler.

„Allzu oft hören wir, dass das Slot Spielen keine Strategie erfordert. Das entspricht absolut nicht der Wahrheit!.“

Die Rolle des Zufallsgenerators bei Spielautomaten ist das Kernprinzip der Bestimmung der Gewinnchancen für die Spieler. Das ist natürlich der wesentliche Teil des Spiels für Slotspieler.

Wenn Sie die Grundlagen der Zufallsgenerators verstehen, können Sie Verluste reduzieren und ein besseres Spielerlebnis erzielen.

Was ist der Zufallszahlengenerator?

Das Grundprinzip von Spielautomaten besteht darin, den Spielern ein zufälliges Ergebnis zu liefern - ganz ähnlich wie bei anderen Tischspielen im Casino. Nehmen Sie zum Beispiel das Spiel Blackjack.

Beim Blackjack werden die Karten nach dem Zufallsprinzip gezogen, und das Ergebnis ist unbekannt (nicht nur für den Spieler, sondern für alle, einschließlich des Dealers).

Da es sich bei Spielautomaten um Maschinen handelt (das ist offensichtlich), muss der Zufall des Ergebnisses in die Logik der Software einprogrammiert werden.

Es ist theoretisch unmöglich, den Zufall mit einer mathematischen Gleichung zu erzeugen, denn wenn man eine Gleichung anwenden kann, bedeutet das, dass man das Ergebnis bestimmen kann. Allerdings können Algorithmen mit den folgenden Eigenschaften erstellt werden:

• Es gibt kein wiederholbares Muster.
• Es gibt eine Standardabweichung, so dass über einen langen Zeitraum eine gleichmäßige Verteilung der Ergebnisse gegeben ist.

Wenn es ein wiederholbares Muster gibt, kann ein Ergebnis theoretisch bestimmt werden, d. h. es gibt keine Zufälligkeit des Ergebnisses. Wenn es kein wiederholbares Muster gibt, könnte das Ergebnis als zufällig angesehen werden.

Sind die Ergebnisse nicht gleichmäßig verteilt und langfristig verzerrt, liegt ebenfalls keine Zufälligkeit vor.

Wenn die Attribute eines nicht wiederholbaren Musters und einer gleichmäßigen Verteilung auf lange Sicht erfüllt sind, kann der Anschein erweckt werden, dass Zufälligkeit gegeben ist.