ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਬ੍ਰੇਕ-ਈਵਨ ਸੰਭਾਵਨਾ: ਹਰ ਬੈੱਟ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੋ ਅੰਕੜੇ
ਧਾਰਨਾਵਾਂ
1.91 ਦੀਆਂ ਔਕੜਾਂ 52.36% 'ਤੇ ਬ੍ਰੇਕ-ਈਵਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। 55% ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਾਲ, ਬੈੱਟ ਦਾ ਔਸਤ ਮੁੱਲ ਸਟੇਕ ਦਾ 5.05% ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- 52.36%ਬ੍ਰੇਕ-ਈਵਨ
- 5.05%ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ
ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਕਈ ਟਰਾਇਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ ਯੂਨਿਟ ਸਟੇਕ ਦਾ ਔਸਤ ਰਿਟਰਨ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਕੇਲੀ ਬੈੱਟ ਲਈ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹੇਠ ਲਿਖੀ ਸਾਰਣੀ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਔਕੜਾਂ 'ਤੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉੱਚੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਸਤੂਗਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਣਿਤਿਕ ਕੋਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਾਠਕਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਉਤਾਰ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਸ ਔਸਤ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਗਣਨਾ ਇਹ ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਕਿ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਹੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਅਨੁਮਾਨ ਗਲਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਤੀਜਾ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਰਾਊਂਡ ਵਿੱਚ ਕਿਸਮਤ ਨਾਲੋਂ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
| ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਭਾਵਨਾ | 1.91 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਯੂਨਿਟ EV |
|---|---|
| 50% | -4.5% |
| 52% | 0.0076% |
| 55% | 5.0% |
| 60% | 14.6% |
ਬ੍ਰੇਕ-ਈਵਨ ਬਿੰਦੂ
ਬ੍ਰੇਕ-ਈਵਨ ਸੰਭਾਵਨਾ ਔਸਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੈਸੇ ਗੁਆਉਣ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਦਿੱਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਔਕੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੁੱਖ ਅੰਕੜੇ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਅੱਧ ਤੋਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਉੱਪਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਅਵਸਰ ਇਸ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਇਸ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਤੁਲਨਾ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਲੰਬੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਐੱਜ ਦੀ ਤਾਕਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਅੰਤਰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗਣਿਤਿਕ ਲਾਭ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸੂਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ
ਇੱਕ ਪਰਿਦ੍ਰਸ਼ੀਅਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡਾ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਅਵਸਰ ਮੁੱਖ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਬ੍ਰੇਕ-ਈਵਨ ਬਿੰਦੂ ਇਸ ਅਨੁਮਾਨ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ। ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਇਸ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬ੍ਰੇਕ-ਈਵਨ ਬਿੰਦੂ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦੋਵਾਂ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਹੈ। ਇਹ ਹੈਰਾਰਕੀ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ ਛੋਟੀ ਗਲਤੀ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਮਾਰਜਿਨ ਪਤਲਾ ਹੈ। ਹਮੇਸ਼ਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਆਪਣੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਸਿਰਫ਼ ਅੰਤਰਾਤਮਕ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਾ ਕਰੋ। ਲੰਬੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਗਣਿਤਿਕ ਸਥਿਰਤਾ ਬੇਤਰਤੀਬ ਕਿਸਮਤ ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ।
ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ
ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਕਈ ਬੈੱਟਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਔਸਤਨ ਸਥਿਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਤੁਰੰਤ ਮੁਨਾਫ਼ੇ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਰੁਝਾਨ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਊਸ ਮਾਰਜਿਨ ਇਸ ਲਾਭ ਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹਾ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਲਾਗਤ ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਲਗਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਬ੍ਰੇਕ-ਈਵਨ ਪੁਆਇੰਟ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਸ ਮਾਰਜਿਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਐੱਜ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਵੱਧ ਲਗਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਹਮੇਸ਼ਾ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰਾਸ ਰਿਟਰਨ ਵਿੱਚੋਂ ਮਾਰਜਿਨ ਘਟਾਓ। ਇਹ ਸਮਾਯੋਜਨ ਸੰਭਾਵੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਾਸਤਵਿਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਔਸਤ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ ਧੈਰਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਤਾਰ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਕੁਦਰਤੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਜੂਆ ਖੇਡਣਾ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ, ਤਾਂ ਮੁਫ਼ਤ ਮਦਦ ਸਹਾਇਤਾ ਸਰੋਤਾਂ ਰਾਹੀਂ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।
ਸਵਾਲ
ਬ੍ਰੇਕ-ਈਵਨ ਸੰਭਾਵਨਾ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ?
ਇਹ ਔਸਤਨ ਪੈਸੇ ਗੁਆਉਣ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਜਿੱਤ ਦਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਇਸ ਹੱਦ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ, ਤਾਂ ਬੈੱਟ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ।
ਕੀ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਜਿੱਤ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ?
ਨਹੀਂ। ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਕਈ ਬੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਔਸਤ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਨਤੀਜੇ ਛੋਟੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਔਸਤ ਸਿਰਫ਼ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਟਰਾਇਲਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮੇਰੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਕਿੰਨੇ ਸਹੀ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ?
ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬ੍ਰੇਕ-ਈਵਨ ਅਤੇ ਮੁਨਾਫ਼ੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਅਕਸਰ ਪਤਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅੰਦਾਜ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਛੋਟੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਬੈੱਟ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕੂਲ। ਆਪਣੇ ਅੰਦਾਜ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਬੈੱਟਿੰਗ ਆਦਤਾਂ ਬਾਰੇ ਮਦਦ ਕਿੱਥੇ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਜੇਕਰ ਜੂਆ ਖੇਡਣਾ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ, ਤਾਂ ਸਹਾਇਤਾ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਮੁਫ਼ਤ ਮਦਦ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਇਹ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਪੈਸੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਵਿੱਤੀ ਰਿਟਰਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਭਲਾਈ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਹਰ ਅੰਕੜਾ ਔਕੜ, ਮਾਰਜਿਨ ਅਤੇ ਪੈਰੋਲੇ ਲਈ ਸਹੀ ਭਿੰਨਾਂ ਅਤੇ ਬੰਦ-ਫਾਰਮ ਕੈਲੀ ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਕੋਡ ਦੁਆਰਾ ਗਣਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਹਰ ਵਾਰ ਇੱਕ ਬੀਜ ਵਾਲੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤਰੀਕਾਕਾਰੀ ਦੇਖੋ।