День, когда мой код сломал меня

Я был уверен. Семь строк Python. Линейная регрессия на 500 прошедших раундов. Назвал это «SkyWatch v1». Обещало точность 92% — по результатам теста.

Затем начался живой запуск.

Первые три ставки были верными. Я удвоил ставку.

На седьмом раунде баланс упал с \(1200 до \)324.

Я не паниковал. Просто следовал алгоритму.

Пока он не сказал: «Ставь $40 при множителе 4.1»… А выпало всего 1.32.

Тогда я понял: корреляция ≠ причинность.

Прогнозирование Aviator — как предсказание грозы

Aviator — не игра трендов. Это последовательность независимых случайных событий от RNG (генератора случайных чисел), сертифицированного eCOGRA.

Раньше думал: если множители часто около 1.5–3x, значит, после пяти низких — пора рост. Нет. Это фальшивое предсказание по типу «игроковой лжи». Моя модель не предсказывала — она подгоняла шум под ложные закономерности.

Три недели и два бессонных ночи ушли на то, чтобы понять: моя собственная уверенность в данных без контекста разрушила всё.

Что действительно работает (подсказка: не ИИ)

После краха перестроил всё с нуля — без машинного обучения, а с архитектурой рисков:

• Ограничение убытков: При превышении -30% в сессии автоматически остановка (даже если «в потоке»).
• Размер ставок по уровню волатильности: Низкая волатильность? Фиксированный % от банка (например, 1%). Высокая? Максимум $5 за раунд — только при тестировании новых стратегий в контролируемых условиях.
• Визуальный контроль аномалий: Вместо прогнозирования куда полетит самолёт — отслеживаю сколько времени он остаётся выше ключевых отметок (например, >2x). Это показывает поведение игроков — но не будущие исходы.
• Логика вывода средств: Автовыход при +50% прибыли за сессию — без исключений. Даже после шести побед подряд уходите до того, как эго возьмёт верх.

Речь не о том, чтобы выигрывать больше. Речь о том, чтобы терять меньше и оставаться в здравом уме. Истинное преимущество? Дисциплина вместо прогнозирования. Да, можно веселиться внутри этих рамок.