能否学会在基于技能的插槽中获胜
1）在基于技能的上下文中"学习获胜"意味着什么
在经典插槽中，学习和经验不会影响数学期望（EV）-它对玩家是固定且负面的。在基于技能的插槽中，结果的一部分取决于技能：通过改进它们，玩家通过接近后坐力范围的上限来提高其RTP\_skill份额。这并不能使游戏成为有保证的加分，但是它允许您获得比新手始终更好的结果。
2）技能如何影响结果
RTP技能部分（RTP\_skill）是在奖励或互动回合中执行后形成的。
新手实现该部分的最低电势（接近0％）。
经验丰富的玩家可以达到最高水平（通常，RTP总数为+3-6％）。
即使在完美的游戏中，最终的EV仍然为负数，但越来越接近最终后坐力的顶部边界。
3）可以学习什么
迷你游戏技术：精度,反应,完成任务的速度。
最佳策略：选择正确的路线，使用助推器，做出"接送或冒险"的决策。
执行稳定性：减少错误，在疲劳或时间压力下保持游戏水平。
阅读条件：快速识别和适应任务的类型。
4）什么仍然失控
奖金频率：由RNG定义，不受影响。
初始奖励参数：尝试次数、起始乘数、对象位置-也是随机的。
会话波动：即使打得很好，由于应用技能的机会频率低，也可以进入负数。
5）训练如何反映在距离
在短期内（多个环节），由于随机性的优势，技能的影响可能无法察觉。
在长距离内，奖金中稳定的高执行率会降低方差并提高平均结果。
该技能不能保证利润，但可以提高实现每个下降奖金的效率。
6）现实的期望
您可以学习如何演奏,以便始终更接近RTP\_skill的上限。
不可能"打破"游戏的数学或规避随机性的主导作用。
培训有助于减少损失，增加参与度和结果的个人满意度。
7）结果
是的，在最大限度地提高技能回报的意义上，学习如何在基于技能的插槽中获胜是可能的。但这并不意味着"在距离上获得加分"，而是"发挥自己最大的水平"，从每个奖金中提取最大值。随机性仍然决定您应用这项技能的几率，游戏的数学保证了操作员的长距离优势。
在经典插槽中，学习和经验不会影响数学期望（EV）-它对玩家是固定且负面的。在基于技能的插槽中，结果的一部分取决于技能：通过改进它们，玩家通过接近后坐力范围的上限来提高其RTP\_skill份额。这并不能使游戏成为有保证的加分，但是它允许您获得比新手始终更好的结果。
2）技能如何影响结果
RTP技能部分（RTP\_skill）是在奖励或互动回合中执行后形成的。
新手实现该部分的最低电势（接近0％）。
经验丰富的玩家可以达到最高水平（通常，RTP总数为+3-6％）。
即使在完美的游戏中，最终的EV仍然为负数，但越来越接近最终后坐力的顶部边界。
3）可以学习什么
迷你游戏技术：精度,反应,完成任务的速度。
最佳策略：选择正确的路线，使用助推器，做出"接送或冒险"的决策。
执行稳定性：减少错误，在疲劳或时间压力下保持游戏水平。
阅读条件：快速识别和适应任务的类型。
4）什么仍然失控
奖金频率：由RNG定义，不受影响。
初始奖励参数：尝试次数、起始乘数、对象位置-也是随机的。
会话波动：即使打得很好，由于应用技能的机会频率低，也可以进入负数。
5）训练如何反映在距离
在短期内（多个环节），由于随机性的优势，技能的影响可能无法察觉。
在长距离内，奖金中稳定的高执行率会降低方差并提高平均结果。
该技能不能保证利润，但可以提高实现每个下降奖金的效率。
6）现实的期望
您可以学习如何演奏,以便始终更接近RTP\_skill的上限。
不可能"打破"游戏的数学或规避随机性的主导作用。
培训有助于减少损失，增加参与度和结果的个人满意度。
7）结果
是的，在最大限度地提高技能回报的意义上，学习如何在基于技能的插槽中获胜是可能的。但这并不意味着"在距离上获得加分"，而是"发挥自己最大的水平"，从每个奖金中提取最大值。随机性仍然决定您应用这项技能的几率，游戏的数学保证了操作员的长距离优势。
