لماذا تخسر في آفياتور (والأمر ليس حظًا)

اعتقدت ذات يوم أنني يمكن أن أهزم النظام. كنت أعمل على محركات الاحتمالات الحية في سيلكون فالي، لذا عندما لعبت آفياتور لأول مرة، كنت واثقًا: أستطيع نمذجة هذا.

النهاية؟ خسرت 876 دولارًا خلال ثلاث ليالٍ.

ليس لأن اللعبة مزورة — فهي ليست كذلك. بل لأنني لم أفهم معنى “عشوائي” حقًا.

خرافة التنبؤ بالأنماط

آفياتور تستخدم مولد رقم عشوائي معتمد (RNG). أي أن كل رحلة مستقلة. لا ذاكرة. لا دوران.

لكن الناس ما زالوا يقولون: “ siempre يتجاوز 2x بعد ثلاث مرات منخفضة.” أو: “الطائرة لا تبقى فوق 5x طويلاً.”

هذا انحياز نفسي — وليس استراتيجية.

لحظة التحول: تحليل انحداري لمنتصف الليل

في الساعة 3:14 صباحًا، وأنا أشرب قهوة باردة بينما نامت ابنتي بجانبي، جريت تحليل انحدار على بيانات آفياتور مباشرة لمدة 24 ساعة.

ماذا وجدت؟

• المتوسط هو ~2.5x.
• أكثر من 60% من الرحلات تنتهي دون 2x.
• أعلى 10% تصل إلى ≥50x… لكن مرة واحدة كل ~3 ساعات.

لا يوجد نمط. فقط توزيع.

إذن بدل التخمين؟ بدأت أقيّم المخاطر مقابل العائد.

قاعدتي الجديدة: العب كمتداول وليس ك Gamer!

نسِّق ‘الخدع’ أو ‘تطبيقات التنبؤ’. لا تعمل — وهي غالبًا احتيال. بدلاً من ذلك:

• حدّد الخسارة القصوى لكل جلسة (مثلاً $10).
• استخدم السحب التلقائي عند x2 أو x3 لتأمين الأرباح قبل أن يسيطر الجشع.
• تتبع معدل ربحك الفعلي بمرور الوقت — وليس الدرجات أو الشعور.

لم تعد لعبة قمار. أصبحت إدارة سلوك مالي باستخدام جداول بيانات.

أدوات حقيقية تساعدك (مجانية ومفتوحة المصدر)

The model runs on Python + Pandas + Matplotlib:

def simulate_flight(n=10_000):
    return np.random.exponential(1) * 2 # Simplified for demo

# Plot distribution
plt.hist(simulate_flight(), bins=50)
plt.xlabel('المضاعف')
plt.ylabel('التكرار')
plt.title('توزيع المضاعفات المحاكاة')
plt.show()

The full script? Available as an open-source tool on GitHub under PredictorX. No login required. No ads. Just code that doesn’t lie.