Mahjong-Algo: Gewinn bei Nacht

Ich modelliere Mahjong. Tagsüber schreibe ich Python-Skripte, die Tile-Übergänge wie Markov-Ketten abbilden – jede Chi-Quadrat-Verteilung der Spieleranalyse durch 10.000 simuliertere Hände. Nachts arbeite ich in Dark-Net-Foren an Cyberpunk-Fiction, wo Drachentile unter Neonlicht leuchten und der Bambustisch im Binärsilenz flüstert. Mein Vater lehrte mich: Glück ist nicht zufällig – es ist kalibriert. Der RNG steuert keine Ergebnisse; wir tun es. Mit MBTI-Spieler-Typologien (ENTP: Erfinder-Archetyp) clusteriere ich Spieler in Verhaltensgruppen: den vorsichtigen Klassizisten, den Hochvarianz-Jäger, den Whisky-getriebenen Risikofreund – der nach Mitternacht spielt. Ich optimierte die Gewinnwahrscheinlichkeit auf 92 % – durch Entfernung von Aberglauben, nicht durch Regelnänderung, sondern durch Abbildung kognitiver Verzerrungen. Ein „flat hup“ (einfache Menge) hat höhere erwartete Wertigkeit als „qingyise“ (13-Tile-Monster), das unter Druck kollabiert – wie überladene Derivate. Wir verfolgen Trends: Wenn Spieler lange Serien jagen, betreten sie Tilt-Zyklen. Wir pausieren. Wir atmen. Wir recalibrieren. Letztes Wochenende im Babakan Art Centre präsentierte ich dies als Live-Theater: ein Blackjack antiker Rituale trifft Quantenwahrscheinlichkeit. Keine Gottheiten hier – nur Entropie, Code und kaltes Gebräu um 2 Uhr. Du glaubst, du jagst das Glück? Du vermisst einfach den Algorithmus.