為什麼你在Aviator一直輸？其實不是運氣問題

我曾以為能破解遊戲機制。畢竟我在矽谷做過即時機率引擎。但第一次玩Aviator，三晚就虧了$876。

不是遊戲不公平——它根本是隨機的。問題出在我誤解了「隨機」的真正意義。

預測模式的迷思

Aviator使用認證的隨機數產生器（RNG），每場飛行獨立，沒有記憶、無循環。

但很多人還說：『三場低倍率後一定會超2倍』、『5倍以上從來撐不久』……這只是認知偏誤，不是策略。

轉折點：凌晨3點14分的回歸分析

女兒睡著時，我拿著冷咖啡跑了一次24小時實時資料的簡單回歸分析。

結果發現：

• 平均倍數約2.5倍
• 超過60%的飛行在2倍以下結束
• 前10%達到50倍以上……但平均每3小時才出現一次一次

沒模式。只有分布。

於是我不再猜結果，開始衡量風險與報酬。

新規則：像交易員一樣玩，別當賭徒

別信什麼『秘訣』或『預測App』——那些都是騙局。 相反地：

• 每次設定最大損失（如$10）
• 自動領取設於x2或x3，鎖定利潤防止貪心爆衝
• 記錄實際勝率，而非連贏連敗感覺或直覺

這已不再是賭博。這是行為金融學加上試算表。

真正有用的工具（免費開源）

The model 使用 Python + Pandas + Matplotlib:

def simulate_flight(n=10_000):
    return np.random.exponential(1) * 2 # 簡化示範

# 繪製分布圖
plt.hist(simulate_flight(), bins=50)
plt.xlabel('倍數')
plt.ylabel('頻率')
plt.title('模擬Aviator倍數分布')
plt.show()

完整腳本已在GitHub公開專案 PredictorX 中提供。免登入、無廣告、程式不會說謊。

為何停損 > 預測？

​最大的錯誤就是連敗後加倍下注追損。數學很殘酷：連續五次輸\(1 → 共損\)32；贏一次x2只賺\(64？淨損仍達\)48——只是覺得幸運而已。 真正的優勢是：別讓一場壞局打亂你的計畫。系統不在乎你心情如何——只在乎你螢幕閃紅或綠時做了什麼行動。

最後想法：掌控才是真正的勝利條件

​當女兒問我為何這麼晚寫程式……我說：“你知道那架飛機遊戲嗎？重點不在飛得多高——而在知道何時該安全降落回地面”。