能否學會在基於技能的插槽中獲勝
1）在基於技能的上下文中「學習獲勝」意味著什麼
在經典插槽中，學習和經驗不會影響數學期望（EV）-它對玩家是固定且負面的。在基於技能的插槽中，結果的一部分取決於技能：通過改進它們，玩家通過接近後坐力範圍的上限來提高其RTP\_skill份額。這並不能使遊戲成為有保證的加分，但是它允許您獲得比新手始終更好的結果。
2）技能如何影響結果
RTP技能部分（RTP\_skill）是在獎勵或互動回合中執行後形成的。
新手實現該部分的最低電勢（接近0％）。
經驗豐富的玩家可以達到最高水平（通常，RTP總數為+3-6％）。
即使在完美的遊戲中，最終的EV仍然為負數，但越來越接近最終後坐力的頂部邊界。
3）可以學習什麼
迷你遊戲技術：精度,反應,完成任務的速度。
最佳策略：選擇正確的路線，使用助推器，做出「接送或冒險」的決策。
執行穩定性：減少錯誤，在疲勞或時間壓力下保持遊戲水平。
閱讀條件：快速識別和適應任務的類型。
4）什麼仍然失控
獎金頻率：由RNG定義，不受影響。
初始獎勵參數：嘗試次數、起始乘數、對象位置-也是隨機的。
會話波動：即使打得很好，由於應用技能的機會頻率低，也可以進入負數。
5）訓練如何反映在距離
在短期內（多個環節），由於隨機性的優勢，技能的影響可能無法察覺。
在長距離內，獎金中穩定的高執行率會降低方差並提高平均結果。
該技能不能保證利潤，但可以提高實現每個下降獎金的效率。
6）現實的期望
您可以學習如何演奏,以便始終更接近RTP\_skill的上限。
不可能「打破」遊戲的數學或規避隨機性的主導作用。
培訓有助於減少損失，增加參與度和結果的個人滿意度。
7）結果
是的，在最大限度地提高技能回報的意義上，學習如何在基於技能的插槽中獲勝是可能的。但這並不意味著「在距離上獲得加分」，而是「發揮自己最大的水平」，從每個獎金中提取最大值。隨機性仍然決定您應用這項技能的幾率，遊戲的數學保證了操作員的長距離優勢。
在經典插槽中，學習和經驗不會影響數學期望（EV）-它對玩家是固定且負面的。在基於技能的插槽中，結果的一部分取決於技能：通過改進它們，玩家通過接近後坐力範圍的上限來提高其RTP\_skill份額。這並不能使遊戲成為有保證的加分，但是它允許您獲得比新手始終更好的結果。
2）技能如何影響結果
RTP技能部分（RTP\_skill）是在獎勵或互動回合中執行後形成的。
新手實現該部分的最低電勢（接近0％）。
經驗豐富的玩家可以達到最高水平（通常，RTP總數為+3-6％）。
即使在完美的遊戲中，最終的EV仍然為負數，但越來越接近最終後坐力的頂部邊界。
3）可以學習什麼
迷你遊戲技術：精度,反應,完成任務的速度。
最佳策略：選擇正確的路線，使用助推器，做出「接送或冒險」的決策。
執行穩定性：減少錯誤，在疲勞或時間壓力下保持遊戲水平。
閱讀條件：快速識別和適應任務的類型。
4）什麼仍然失控
獎金頻率：由RNG定義，不受影響。
初始獎勵參數：嘗試次數、起始乘數、對象位置-也是隨機的。
會話波動：即使打得很好，由於應用技能的機會頻率低，也可以進入負數。
5）訓練如何反映在距離
在短期內（多個環節），由於隨機性的優勢，技能的影響可能無法察覺。
在長距離內，獎金中穩定的高執行率會降低方差並提高平均結果。
該技能不能保證利潤，但可以提高實現每個下降獎金的效率。
6）現實的期望
您可以學習如何演奏,以便始終更接近RTP\_skill的上限。
不可能「打破」遊戲的數學或規避隨機性的主導作用。
培訓有助於減少損失，增加參與度和結果的個人滿意度。
7）結果
是的，在最大限度地提高技能回報的意義上，學習如何在基於技能的插槽中獲勝是可能的。但這並不意味著「在距離上獲得加分」，而是「發揮自己最大的水平」，從每個獎金中提取最大值。隨機性仍然決定您應用這項技能的幾率，遊戲的數學保證了操作員的長距離優勢。
