【PASA原創首發】印度流行的Aviator，我幫你們搞到了原理和演算法

Aviator 是一種類比“博弈心理”與“高風險高回報”特徵的線上遊戲，其核心原理在於使用數學與演算法設計來實現玩家與莊家的利益對抗。這種遊戲背後依靠的賠率設計和運行機制非常精細，以下是更具體的原理和背後賠率設計的分析：

Aviator 的遊戲原理：

動態賠率機制

遊戲一開始，飛機“起飛”，賠率從 1.0x 開始不斷上升，例如 1.1x、1.2x... 直到某個隨機點時遊戲結束，稱之為“崩盤”。

每個玩家需要在崩盤之前點擊“取現”按鈕，否則輸掉下注金額。

隨著賠率的提高，取現的潛在獎勵增加，但崩盤的風險也隨之累積。

隨機崩盤時間生成

遊戲中的“隨機性”由隨機數生成器（RNG，Random Number Generator）控制。RNG 定義了每局遊戲的崩盤點，具體表現為賠率乘以某個時間觸發停止。

平均來看，早期的崩盤幾率低，而賠率逐漸升高後，崩盤幾率急劇增加。

多玩家的競爭心理

玩家能看到其他玩家何時取現，以及他們贏得的獎勵金額。這種“社交博彩”設計會加劇緊張氣氛，誘導玩家賭更高賠率。

賠率設計與盈利機制：

Aviator 遊戲的賠率結構並非完全隨機，而是根據預先設計的收益模型（Payout Model）生成。這背後包含以下關鍵部分：

1. 數學期望與莊家優勢

期望值計算：

假設每局下注金額為 BBB，取現點的賠率為 XXX，崩盤機率為 P崩盤P_{崩盤}P崩盤，玩家贏的期望值為：

E(收益)=B⋅(1−P崩盤)⋅(X−1)−B⋅P崩盤E(收益) = B \cdot (1 - P_{崩盤}) \cdot (X - 1) - B \cdot P_{崩盤}E(收益)=B⋅(1−P崩盤)⋅(X−1)−B⋅P崩盤

莊家通過演算法控制 P崩盤P_{崩盤}P崩盤 和賠率增長的曲線，使得遊戲的長期盈利一定傾向於莊家。

2. 隱形機率分布控制

遊戲中的崩盤點並不是純隨機，而是根據一種“權重控制”的分布（通常是冪次機率分布）。

低賠率崩盤：遊戲會設計一定比例（例如 30%）的局崩盤在非常低的賠率（如 <1.5x）處，以保證莊家持續盈利。

中高賠率吸引玩家：一定比例（如 65%）的局達到適中或較高的賠率（如 2-5x），用於吸引玩家相信自己可以取勝。

極高賠率局的稀缺性：極少局（<5%）達到高賠率（如 >10x），但這些局通常用作宣傳、吸引眼球，讓玩家誤以為高回報有可能性。

3. 動態控盤演算法

平台可以即時監測玩家的下注金額和時機，根據以下情況調整遊戲演算法：

如果本局總下注金額較高，可能增加“早崩盤”的幾率，防止大額支付。

若發現部分玩家頻繁獲利，可調整其賬戶的 RNG 輸出，增加其下一局遇到早期崩盤的機率（部分賭場遊戲的慣用伎倆）。

4. 賠率曲線設計

Aviator 採用的是非線性的賠率增長曲線：

在賠率較低（如 <3x）時，增長速度較快，吸引玩家儘早取現。

在高賠率階段（如 >5x），賠率增長趨於平緩，但崩盤幾率急劇增加，讓玩家在高風險中貪婪加註。

實際舉例說明

假設 Aviator 設計如下：

隨機崩盤點分布：60% 機率在 2x 以下，30% 在 2-5x，9% 在 5-10x，1% 在 10x 以上。

每輪下注總額：$1,000，平均賠率取現點 1.8x。

莊家返還率 (RTP, Return to Player)：假設 RTP 為 95%。

平均每輪莊家盈利：$1,000 × (100% - 95%) = $50。

若參與者想贏更高賠率（例如 5x），崩盤點機率迅速增加，因此實現大額利潤的可能性極低。而較高 RTP （如95%）僅僅是用來維持“公平表象”，實際中，短期玩家的賭注很難受益。

總結

玩家的心理操控：

Aviator 的設計核心在於誘導玩家過於相信短期策略，如押注高賠率或高頻參與，從而逐漸耗盡資金。

數學與機率優勢：

平台通過隨機性表象以及實際控制的賠率機率分布，讓莊家始終佔據數學優勢，長遠盈利。

作弊或操控可能性：

未經審計的 Aviator 平台甚至可能在後台操作，針對大額贏家或特定玩家進行偏向性控盤。

即使不被歸類為傳統意義上的騙局，這種遊戲對普通玩家來說依舊極具風險，建議謹慎對待，了解其背後的機率數學和操作機制。