クラッシュゲームを4.75億回シミュレーションした — どのキャッシュアウト目標でもコストは同じ1%でした

クラッシュはクリプトカジノを象徴するゲームです。倍率が上昇し、クラッシュする前にキャッシュアウトする — そして戦略論のすべて（あらゆる掲示板スレッド、あらゆる「必勝法」動画）は、キャッシュアウトをどこに設定するかの議論です。だから、測りました。標準的なProvably Fair分布・ハウスエッジ1%で475,353,972回のシミュレーション。単一実行・固定シードで、以下の数字はすべて出力をそのまま報告しています。

結論を一行で言えば：キャッシュアウト目標は、クラッシュの価格を変えません。 変えるのは、それ以外のすべてです。

シミュレーションした分布

主要なProvably Fairクラッシュ実装は、ラウンドが目標xに到達する確率が1/xに比例し、ハウスエッジでスケールされるようにクラッシュ地点を構成しています。エッジ1%なら：

• P(クラッシュ地点 ≥ x) = 0.99/x（任意の目標x ≥ 1）
• 1.01倍のキャッシュアウト下限を下回るラウンドが即死バースト — 全体の約2%
• 目標cでキャッシュアウトする期待値：(0.99/c)(c−1) − (1 − 0.99/c) = −1%、cに依存しない

最後の行は、すべてのクラッシュ戦略が暗黙に否定している主張です。だからこそ、最も重点的に検証しました。

実測：どの目標でも、同じ価格

目標ごとに200万回（最もまれな2つの目標は2,000万回）、行ごとに新しい乱数系列で：

オートキャッシュアウト	実測勝率	理論値（0.99/x）	実測EV/ベット	最長連敗
1.01倍	98.0236%	98.0198%	−0.9962%	3
1.1倍	90.0042%	90.0000%	−0.9954%	7
1.5倍	66.0062%	66.0000%	−0.9907%	12
2倍	49.5052%	49.5000%	−0.9896%	23
3倍	33.0755%	33.0000%	−0.7737%	37
5倍	19.7944%	19.8000%	−1.0280%	54
10倍	9.8864%	9.9000%	−1.1355%	114
20倍	4.9694%	4.9500%	−0.6130%	237
50倍	1.9706%	1.9800%	−1.4725%	639
100倍	0.9880%	0.9900%	−1.1955%	1,331
1000倍	0.0979%	0.0990%	−2.0550%	8,940

勝率は小数第3位まで理論値を追従しています。EV列が−1%の周りに散らばるのは、サンプリング誤差の予測どおりです — まれな目標ほど1回の勝ちが平均を動かすため散らばりが広がり、だからこそその行には2,000万回を割り当てました。4.75億回の中に、他より安い目標は存在しませんでした。

本当の発見は右端の列です。2倍プレイヤーの最悪の連敗は23回。100倍プレイヤーは1,331回。 同じゲーム、同じ価格で、まったく異なる体験 — そして、まったく異なる資金要件です。

同じ1%で、正反対のセッション

次に目標ごとに5万セッションをプレイしました：資金$100、$1固定ベット、破産または2,000ラウンドで終了。

目標	破産率	破産時の中央値ラウンド	2,000ラウンド生存	資金が一度でも2倍に
1.5倍	1.1%	1,777	98.9%	0.01%
2倍	6.3%	1,592	93.7%	0.91%
5倍	32.8%	1,120	67.2%	20.74%
10倍	50.3%	790	49.7%	37.39%
100倍	83.0%	200	17.0%	41.39%

この表の両端を並べて読んでください。1.5倍のコツコツ型は一晩ではほぼ破産しません — そして、ほぼどこにも到達しません：5万セッション中$200に届いたのは5回だけです。100倍のハンター型は41.39%のセッションでどこかの時点で資金が2倍になり — それでも83%が2,000ラウンド以内に破産し、その典型は約200ラウンド時点でした。期待損失はどの行も同一です。目標の選択は「収益性の選択」ではなく「破滅の仕方の選択」です。

マーチンゲール、再び実測

ベッティングシステムの研究で、賭け方の変更はハウスエッジを再包装するだけだと既に示しました。クラッシュのほぼコイントスな2倍目標はマーチンゲールの本場なので、専用の実行を与えました：$1ベース、負けるたびに倍賭け、資金$100、500ラウンド上限、10万セッション。

• 85.55%のセッションが全損 — 次の倍賭けを資金がカバーできなくなりました。
• 500ラウンドを完走した14.45%の保有額の中央値は$352でした。

$100の資金でカバーできるのは6連敗分までで、7敗目には残額より$64多く必要になります。2倍のストリームには最長23連敗が記録されています。500ラウンドの中で7連敗に出会うのは不運ではなく、算術上のデフォルトです — そして、ときどき現れる$352の完走者こそが、このシステムの評判を延命させているものです。

「大きいやつ」までの距離

各倍率が初めて出現するまでの待ちラウンド（各1万試行）：

• 10倍以上 — 中央値7ラウンド、平均10
• 100倍以上 — 中央値69ラウンド、平均100
• 1000倍以上 — 中央値710ラウンド、平均1,013

すべての行で平均が中央値を上回るのは、偏りの署名です。1000倍は半分の確率で約710ラウンド以内に来ますが、それよりはるかに長い「出ない期間」が平均を1,000超まで引っ張る頻度で起こります。「長いこと出ていないから、そろそろ来る」がここで通用しないのは、他のどこでも通用しないのと同じ理由です。各ラウンドの分布は同一で、記憶を持ちません — 連敗データがそれを大規模に実証しています。

Aviator変種：同じ実験をエッジ3%で

世界で最もプレイされているクラッシュゲームであるSpribeのAviatorは、99%ではなく97%のRTPを公表しています。全スイートをエッジ3%で再実行しました（451,614,756回、同じシード）。結果：すべてのキャッシュアウト目標のコストは同じ約3%/ベット（2倍の実測勝率48.5099%、理論値0.97/x = 48.5%）、連敗の長さはほぼ不変（2倍で23、100倍で1,331）、マーチンゲールの全損率は88.88%に上昇。エッジが3倍になると価格が3倍になるだけで、構造は何も変わりません — それこそが要点です。

手法

• 分布： クラッシュ地点M = 0.99/U、Uは(0,1)の一様乱数 — 逆関数法による標準的なProvably Fair構成。P(M ≥ x) = 0.99/x、ハウスエッジ1%。主要クリプトカジノのオリジナルゲームが公開する数学（Crashでおよそ99% RTP）をモデル化したもので、各オペレーターの実装はベット上限や下限などの細部で異なる場合があります。
• シード： 20260821、Pythonのrandom.Random、表の行ごとに決定論的な単一実行。再実行なし、選別なし。
• EV行： 目標ごとに2,000,000回。100倍と1000倍は20,000,000回。
• セッション： 資金$100、$1固定ベット、資金$1未満または2,000ラウンドで終了。目標ごとに50,000セッション。
• マーチンゲール： $1ベース、負けで倍賭け・勝ちでリセット、資金$100、500ラウンド上限、100,000セッション。
• 総シミュレーションラウンド数： 475,353,972。

ジャーナリストや研究者の方は、出典明記とリンクを条件に、このページのどの数値も自由に再利用していただけます。実際にクラッシュゲームを提供するオペレーターの比較 — どこでも同じ倍率の数学ではなく、ライセンス・公平性文書・支払い条件で判断したもの — はおすすめクラッシュゲームカジノに、ゲームの仕組みはクラッシュゲーム解説に、クラッシュの約1%のエッジが他のあらゆるカジノベットの中でどの位置にあるかはハウスエッジ統計にあります。

これらは期待値であって、あなたの次のセッションの予言ではありません — 個々の結果を支配するのは分散であり、このページが測ったものの大半はまさにそれです。ここに書いたことはクラッシュを利益の出るものにはしません。1%は、どこでも同じ価格です。失っても困らない範囲で、あなたの居住地で合法な場合にのみプレイしてください。