5,000 场
比较 EV、结果区间和最终亏损概率。EV 包含模型中的所有奖金倍数，也包括图中模拟路径可能没有出现的大奖。
免费计算器
Spin & Go 方差计算器
使用chipEV、奖金分配和游戏量来了解您在随机奖池 Sit & Go中的波动。
方法核验 · 2026 年 9 月 7 日
计算结果
预期利润+2,080 $
总量：5,000
最终亏损概率…
估计值
95% 结果区间…
95% 区间
查看可能的结果范围
阴影区间适用于每个时间点，而非整条轨迹。EV 是均值，不是收益承诺。
EV95% 区间
模拟中…
$ · 模拟随机种子 42 · 蒙特卡洛估计：不同随机种子间的小幅差异属正常。
波动无法控制，但你的胜率可以提升。
任何资金管理规则都改变不了这条曲线，只有你的决策水平可以。修正一个反复出现的漏洞，整条区间都会上移。
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查看详细信息
- 总标准差
- 4,662 $
- 预期 ROI
- 4.16 %
- 单局获胜概率
- 37.33 %
- 此表隐含的抽水
- 7 %
一条样本轨迹的回撤
与此前观测峰值的差额。绘图点之间的低谷可能未被捕捉。
奖金分布模型
| 名次 / 结果 | 总奖金 | 模型概率 |
|---|---|---|
| ×2 | 20 $ | 28 % |
| ×3 | 30 $ | 5.6 % |
| ×5 | 50 $ | 2.9867 % |
| ×10 | 100 $ | 0.56 % |
| ×25 | 250 $ | 0.1493 % |
| ×100 | 1,000 $ | 0.0336 % |
| ×1000 | 10,000 $ | 0.0037 % |
| — | 0 $ | 62.6667 % |
模型假设
如何理解模拟
示例三人赛，只有冠军获奖。默认倍率表隐含 7% 抽水，并非已核实的平台规则。chipEV 转换为胜率依赖筹码守恒假设。多个获奖名次需要其他模型。抽水已包含在奖金分布中，不会再次扣除。
离散结果区间和亏损概率由 2,048 次模拟估计。罕见大奖可能导致估计不稳定。EV 和标准差根据完整分布进行解析计算。
了解资金管理
结果解读练习
比较两种 Spin 场次
chipEV 和奖金倍数对收益的影响不同。这些示例使用相同分布，只比较场次变化。分别输入场景，点击“计算”，再记下图表上方的三个结果。
共同假设：每场 chipEV 为 60 筹码，买入 10 美元，初始筹码 500，使用默认奖金倍数表。
10,000 场
只把场次翻倍。预期收益翻倍，总标准差增长得更慢。罕见倍数可能让模拟区间仍然不规则：场次更多，也不保证一定遇到大奖。
再比较两种 chipEV 假设
回到 5,000 场，只把 chipEV 从 60 改为 40 筹码。保持初始筹码和奖金倍数不变，单独观察这一变化。若要研究另一种分布，应另做一次比较；概率与奖金必须对应你要模拟的赛制。
最终亏损概率指所选场次或手牌量结束时的结果。要了解过程中出现的下跌，可以显示模拟路径并展开回撤详情。回撤指相对于此前某个高点的下降幅度。
从模拟结果走向具体学习计划
记录表现、复盘决策并建立学习习惯。
选择下一步学习方向
记录表现、复盘决策并建立学习习惯。
01
GTO Wizard
GTO Wizard 把范围研究与决策训练放在同一个浏览器工具中。离桌后选一个局面，理解哪些手牌下注、跟注或弃牌，再进入 Trainer 练习。先核对人数、有效筹码、下注尺度与套餐覆盖，避免把不匹配的解直接套用到自己的手牌。
02
PokerSnowie
PokerSnowie 用 AI 模拟对练与手牌分析帮助你学习无限注德州扑克。练习中不进行现金投注，结束后回顾自己的决策。喜欢先经历完整手牌、再研究选择的读者，可以从一次短训练开始。
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