제III부: 비즈니스와 규제 · 도박 수학과 확률
몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)
위험 관리보도됨
몬테카를로 시뮬레이션은 해석적 해법을 구하기 어렵거나 불가능한 복잡한 시스템에서 반복적인 무작위 표본 추출로 여러 결과의 확률을 모델링하는 계산 기법이다. 카지노 게임 설계에서는 이론 RTP 계산 검증, 신뢰 구간 추정, 뱅크롤 요건 모델링, 게임 변동성 분석에 몬테카를로 시뮬레이션을 사용한다. GLI 같은 게이밍 시험기관은 수백만 또는 수십억 회의 게임 라운드를 시뮬레이션하고 실제 결과를 이론적 기대값과 비교해 게임 수학을 검증하는 데 몬테카를로 기법을 사용한다. 카지노 운영자는 적정 플로트 수준을 정하고, 프로그레시브 잭팟 시드 금액을 설정하며, 다양한 시나리오에서 수익을 전망하는 데 몬테카를로 분석을 활용한다.
실무에서는
몬테카를로 기법이라는 이름은 모나코의 몬테카를로 카지노에서 따왔다. 이 기법은 맨해튼 프로젝트 중에 개발되었으며, 지금은 금융 모델링, 물리학, 게이밍 수학의 기본 도구다. 오늘날 카지노 게임 시뮬레이션은 통계적 유의성을 확보하기 위해 수십억 회의 핸드나 스핀을 돌리는 경우가 많다.
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뱅크롤 관리(Bankroll Management)·켈리 기준(Kelly Criterion)·파산 위험(Risk of Ruin)·변동성 지수(Volatility Index, VI) — 게이밍
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