● POKER MATH // MONTE CARLO ENGINE
Simulador de Variância e Downswings no Poker
Simule mais de 100.000 mãos no poker usando caminhos aleatórios de Monte Carlo para modelar profundidade de downswings e intervalos de confiança.
Parâmetros da Simulação
INPUTS 5.0 bb/100
Win rate esperado de longo prazo: 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 Distribuição Estocástica
OUTCOMESLucro Médio Esperado
+2,500 BB
+25.0 Buy-ins
Probabilidade de Prejuízo
10.2%
chance of deficit
Downswing Máximo Médio
-740 BB
~7.4 Buy-ins
Pior Downswing (Percentil 95)
-1,480 BB
~14.8 Buy-ins
Intervalo de Confiança 95%
[-1,280 BB to +6,280 BB]
Fórmula Analítica de Difusão
σ_total = σ_hourly × √(Hands / 100) | P(Loss) = Φ(-μ·√N / σ) Trajetórias de Amostra (Canvas 2D)
Visualização de 25 caminhos estocásticos independentes ao longo do volume de mãos.
Mean EV Break-even (0 BB)