【PASA原创首发】印度流行的Aviator，我帮你们搞到了原理和算法

Aviator 是一种模拟“博弈心理”与“高风险高回报”特征的在线游戏，其核心原理在于使用数学与算法设计来实现玩家与庄家的利益对抗。这种游戏背后依靠的赔率设计和运行机制非常精细，以下是更具体的原理和背后赔率设计的分析：

Aviator 的游戏原理：

动态赔率机制

游戏一开始，飞机“起飞”，赔率从 1.0x 开始不断上升，例如 1.1x、1.2x... 直到某个随机点时游戏结束，称之为“崩盘”。

每个玩家需要在崩盘之前点击“取现”按钮，否则输掉下注金额。

随着赔率的提高，取现的潜在奖励增加，但崩盘的风险也随之累积。

随机崩盘时间生成

游戏中的“随机性”由随机数生成器（RNG，Random Number Generator）控制。RNG 定义了每局游戏的崩盘点，具体表现为赔率乘以某个时间触发停止。

平均来看，早期的崩盘几率低，而赔率逐渐升高后，崩盘几率急剧增加。

多玩家的竞争心理

玩家能看到其他玩家何时取现，以及他们赢得的奖励金额。这种“社交博彩”设计会加剧紧张气氛，诱导玩家赌更高赔率。

赔率设计与盈利机制：

Aviator 游戏的赔率结构并非完全随机，而是根据预先设计的收益模型（Payout Model）生成。这背后包含以下关键部分：

1. 数学期望与庄家优势

期望值计算：

假设每局下注金额为 BBB，取现点的赔率为 XXX，崩盘概率为 P崩盘P_{崩盘}P崩盘，玩家赢的期望值为：

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

庄家通过算法控制 P崩盘P_{崩盘}P崩盘 和赔率增长的曲线，使得游戏的长期盈利一定倾向于庄家。

2. 隐形概率分布控制

游戏中的崩盘点并不是纯随机，而是根据一种“权重控制”的分布（通常是幂次概率分布）。

低赔率崩盘：游戏会设计一定比例（例如 30%）的局崩盘在非常低的赔率（如 <1.5x）处，以保证庄家持续盈利。

中高赔率吸引玩家：一定比例（如 65%）的局达到适中或较高的赔率（如 2-5x），用于吸引玩家相信自己可以取胜。

极高赔率局的稀缺性：极少局（<5%）达到高赔率（如 >10x），但这些局通常用作宣传、吸引眼球，让玩家误以为高回报有可能性。

3. 动态控盘算法

平台可以实时监测玩家的下注金额和时机，根据以下情况调整游戏算法：

如果本局总下注金额较高，可能增加“早崩盘”的几率，防止大额支付。

若发现部分玩家频繁获利，可调整其账户的 RNG 输出，增加其下一局遇到早期崩盘的概率（部分赌场游戏的惯用伎俩）。

4. 赔率曲线设计

Aviator 采用的是非线性的赔率增长曲线：

在赔率较低（如 <3x）时，增长速度较快，吸引玩家尽早取现。

在高赔率阶段（如 >5x），赔率增长趋于平缓，但崩盘几率急剧增加，让玩家在高风险中贪婪加注。

实际举例说明

假设 Aviator 设计如下：

随机崩盘点分布：60% 概率在 2x 以下，30% 在 2-5x，9% 在 5-10x，1% 在 10x 以上。

每轮下注总额：$1,000，平均赔率取现点 1.8x。

庄家返还率 (RTP, Return to Player)：假设 RTP 为 95%。

平均每轮庄家盈利：$1,000 × (100% - 95%) = $50。

若参与者想赢更高赔率（例如 5x），崩盘点概率迅速增加，因此实现大额利润的可能性极低。而较高 RTP （如95%）仅仅是用来维持“公平表象”，实际中，短期玩家的赌注很难受益。

总结

玩家的心理操控：

Aviator 的设计核心在于诱导玩家过于相信短期策略，如押注高赔率或高频参与，从而逐渐耗尽资金。

数学与概率优势：

平台通过随机性表象以及实际控制的赔率概率分布，让庄家始终占据数学优势，长远盈利。

作弊或操控可能性：

未经审计的 Aviator 平台甚至可能在后台操作，针对大额赢家或特定玩家进行偏向性控盘。

即使不被归类为传统意义上的骗局，这种游戏对普通玩家来说依旧极具风险，建议谨慎对待，了解其背后的概率数学和操作机制。