● POKER MATH // MONTE CARLO ENGINE
Simulador de Varianza y Downswings en Poker
Simula más de 100.000 manos mediante paseos aleatorios de Monte Carlo para modelar caídas de banca, intervalos de confianza y riesgo de pérdidas.
Parámetros de Simulación
INPUTS 5.0 bb/100
Win rate esperado a largo plazo: 1.0 a 12.0 bb/100
85 bb/100
6-Max NLHE: ~80-110 bb/100 | PLO: ~120-170 bb/100
50,000 Hands
Métricas de Distribución Estocástica
OUTCOMESBeneficio Medio Esperado
+2,500 BB
+25.0 Buy-ins
Probabilidad de Pérdida
10.2%
chance of deficit
Downswing Máximo Medio
-740 BB
~7.4 Buy-ins
Peor Downswing (Percentil 95)
-1,480 BB
~14.8 Buy-ins
Intervalo de Confianza 95%
[-1,280 BB to +6,280 BB]
Fórmula Analítica de Difusión
σ_total = σ_hourly × √(Hands / 100) | P(Loss) = Φ(-μ·√N / σ) Trayectorias de Muestra (Canvas 2D)
Visualización de 25 caminos aleatorios independientes a lo largo del volumen de juego.
Mean EV Break-even (0 BB)