Я втратив $3000 у гравці (І як AI мене врятував)

Я пам’ятаю цей момент, наче це було вчора: екран спалахнув x124.7, потім рухнув до нуля. Адреналін перетворився на льодяний холод, коли моя каса зменшилася з \(5200 до \)2200 за менш ніж 15 секунд.

Це був я — досить розумний, щоб створити модель для прогнозування ставок, але досить глупий, щоб не слухатися її.

Падіння: коли емоції перемогли логіку

Я моніторив розподіл множників Aviator місяцями. Моя програма на Python передбачила фазу затишку після трьох посполу над x80. Та нині? Я пресував перемогу.

Ставки зростилися: \(5 → \)25 → $100 після кожного «майже».

Коли досягнув x124, моє ризик-експозицiя була несбалансованою — жодного стоп-лоссу, жодного фiльтра волатильностi.

Крах не був випадковим. Вiн був статистично очiкуваним.

Система, що мене врятувала: вiд хаосу до коду

Пiсля цього програшу я перебудував все — не на основi інтуїцii чи «гарячих серйозних» теорii, а на основi реального часового стохастичного моделювання.

Ось що змiнилося:

1. Індекс реального часового ризику (RVI)

Створив живий дашборд для обчислення RVI за допомогою ковзної дисперсii минулих множникiв:

import numpy as np
def calculate_rvi(multipliers, window=50):
    returns = np.log(multipliers)
    vol = np.std(returns[-window:])
    return vol * 1e4  # Масштаб для читання
# Наприклад: RVI > 85 → Висока волатильнiсть → Зменшити ставку на 67%

Коли RVI перевищує порогове значення? Автоматична пауза ставок до повернення стабiльностi.

2. Динамiчне масштабування ставок за довiрчими смугами

Замist ф iксованих ставок тепер застосовую модель з довiрчими смугами:

• Якщо прогнозований множник у межах ±σ середнього → максимум ($5)
• Якщо поза ±2σ → зменшити до $1 або припинити повнiстю The результат? Постiйний ROI протягом 97 днiв без емоцionalних коливань.

3. Автоматичнi тригери вихилu (без жадоби)

The найбольша перемога — це не коли швидко забратися; це коли не гнатись за програшем. The система автоматично закриває сесию при +$15 прибутку чи -4% просадки. Painful спочатку? Так. Життєво важливий для довготермнової продуктивносты? Дан i говорять так.