麻將數學：倫敦分析師的戰略與風險管理

竹林的機率遊戲

在為歐洲平台建立賭博行為模型後，我將麻將的136張牌視為迷人的蒙地卡羅模擬器。宣傳中的90-95%勝率？那不是運氣——而是穿著絲綢外衣的泊松分佈。

莊家永遠在計算

• RNG現實：認證隨機生成器不在乎你的「幸運座位」，每次抽牌都是獨立事件（P=1/136）
• 期望值劇場：稀有組合的5倍賠率誘餌？數學上其回報率與小額頻繁獲利相同
• 賭徒矩陣：多巴胺系統會將聚集幻覺（例如連續出現東風牌的「熱手效應」）誤解為規律

資金代數

我的Excel模型顯示： 最佳下注額 = (資金 × 優勢) / 變異數 其中優勢 = (賠表機率 - 真實機率) 換句話說？除非你享受二次方損失，否則每局下注勿超過2%。

行為陷阱：

1. 鳳凰謬誤：小勝後追逐高風險「字一色」牌型（P=0.0003）
2. 確認偏誤竹：儘管RNG已認證，仍相信「熱牌」存在
3. 沉沒成本塔：超越預設限制繼續玩以「挽回」損失

戰略即興

平台建議的「簡單組合」並非貶低——它們是納許均衡解。我的神經網絡分析顯示：

數據吶喊：像廣東阿嬤般堅持吃牌。

責任博弈微積分

設定自動限制：

• 時間警報（30分鐘一局符合最佳專注力衰減曲線）
• 損失天花板（絕不超過娛樂預算）
• 獲利離場（凱利公式不只適用避險基金）

記住：每張棄牌都是他人的機會。這不是哲學——這是條件機率。