来作一次18人SNG的资金管理计算，验证多年疑惑的“50个Buy-in”这个参考值怎么来的
，你也可以照着此算法去评估你要准备的资金和多少比赛样本数才够衡量自己比赛打得好
不好
首先进行所需样本数的计算
样本数公式
number of samples = Np(p)(1-p) /﹝(Np-1)(B/C)^2 +(p)(1-p)﹞
Ns:所需样本数
Np:母群体规模
(p)(1-p):母群体异质性，设为0.5 (最大异质性)
B:可容忍的抽样误差，设为0.05 (较宽松的标准，误差为正负5%)
C:可接受的信赖区间，设为1.96 (涵盖95%群体)
母群体假设我想预测我开始打牌两年后能有报酬
我一个月打500场，两年就是12000场，这12000场就是我的母群体规模
合理需要的样本数=12000*0.5*0.5 / 11999(0.05/1.96)^2 + 0.5*0.5=373.7
我只要打到374场就可以足够评估我的ROI了!
这数字远比我原本想得少
再来评估要持有多少个Buy-in才算安全
我以我的成绩为例，我的18人SNG比赛名次分布，1st~4th皆为 7%，5~18th共 72%
18人SNG $15 奖金分布
1st→$100.02
2nd→$75
3rd→$50
4th→$25
5~18th→0
有名次分布和奖金分布就可以来算
Wining Average= 0.07 * 100.02 + 0.07 * 75 + 0.07 * 50 + 0.07 * 25 + 0.72 * 0
= 17.5
ROI=16.7%
Variance= 0.07 * (100-17.5)^2 + 0.07 * (75-17.5)^2 + 0.07 * (50-17.5)^2 +
0.07 * (25-17.5)^2 + 0.72 * (0-17.5)^2 = 1006.25
Standard Deviation= √Variance = 31.72
常态分布下三个标准差以内包含99.73%的数字，所以我们可以拿平均数减掉三标准差，来
当作可能出现最大的Downswing，作为资金管理的依据
一天40场的资金管理：
参赛费600，平均获利100，三标准差=√40*3*31.72=601
可能出现最大的Downswing为 -501
一个月500场的资金管理：
参赛费7500，平均获利1250，三标准差=√500*3*31.72=2128
可能出现最大的Downswing为 -878
一年6000场的资金管理：
参赛费900000，平均获利15000，三标准差=√6000*3*31.72=7371
几乎不可能有Downswing
以统计的观点来看，一年才有一天输赢破表，连续两天输赢破表就300年才有一次了，所
以说输到脱裤的情况通常都心理因素造成的
也看得出来，样本数越大，资金就会越稳，ROI和场数有顾到，长期就不会有赔的情况
花了很久的时间才搞懂这些统计资料，抛砖引玉希望有人能提出回应与疑问
如果打算中长期的投入这个游戏，比如说打个3000场以上，要准备的资金就要安稳一点确
保不会爆，用这样的统计法大概要准备“150个Buy-In”，而且生活费要跟这个帐户的钱
分开，如果以扑克为业，需要领生活费出来，那又会危及到整个资金的安全，就要再准备
更多一点，最重要的还是情绪管理，重要性还大于Buy-In数量的准备，毕竟一次情绪不稳
可能就去了了阿!