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GleusonPaiva/slot-simulator-2

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🎰 Slot Math Simulator 2 — Análise de Volatilidade

Simulador matemático de slot machine com 10 linhas de pagamento e comparação entre dois math models de volatilidades opostas — mesmo RTP, comportamentos completamente diferentes.

Projeto 2 de 5 do portfólio de Game Math Design para o mercado de iGaming.


📊 Resultados

Métrica Crystal Falls Thunder Reels
Volatilidade Baixa Alta
RTP Simulado 37.13% 32.20%
Hit Rate 11.35% 16.42%
Maior Prêmio 400x 1500x
Rodadas Simuladas 5.000.000 5.000.000

🎯 O que este projeto demonstra

  • Grade de 5 rolos × 3 linhas visíveis
  • 10 linhas de pagamento com padrões distintos (horizontais, diagonais, ziguezague)
  • Dois math models com mesmo conceito de RTP mas volatilidades opostas
  • Impacto da volatilidade no Hit Rate e distribuição de prêmios
  • Comparação automática entre modelos via simulação Monte Carlo
  • Geração de Game Math Document comparativo em Excel e PDF

🧠 O conceito de volatilidade na prática

Crystal Falls (Baixa Volatilidade):
→ Paga em ~1 de cada 9 rodadas
→ Prêmios menores e mais frequentes
→ Experiência mais estável para o jogador

Thunder Reels (Alta Volatilidade):
→ Paga raramente
→ Prêmios de até 1500x a aposta
→ Experiência de alto risco / alta recompensa

Ambos os modelos foram validados com 5 milhões de rodadas de simulação Monte Carlo.


🎰 Linhas de pagamento implementadas

Linha Padrão
1 Horizontal meio
2 Horizontal topo
3 Horizontal baixo
4 V invertido
5 V normal
6 Diagonal descendo
7 Diagonal subindo
8 U no topo
9 U embaixo
10 Ziguezague topo

🗂️ Estrutura do projeto

slot-simulator-2/
├── slot_simulator_2.py                      # Código principal
├── Volatility_Comparison_Math_Document.xlsx # Game Math Document comparativo
├── Volatility_Comparison_Report.pdf         # Relatório técnico comparativo
└── README.md

🚀 Como rodar

pip install numpy pandas matplotlib openpyxl reportlab
python slot_simulator_2.py

📚 Conceitos aplicados

  • Volatilidade — frequência e tamanho dos prêmios
  • Hit Rate — % de rodadas vencedoras
  • 10 paylines — padrões de linhas de pagamento
  • Grade 5×3 — estrutura padrão de slots modernos
  • Monte Carlo — validação por simulação massiva
  • Math Model comparison — análise comparativa de jogos

🛠️ Tecnologias

Python NumPy Pandas Matplotlib


👨‍💻 Autor

Gleuson Paiva Desenvolvedor Python | Automação com IA | Game Math Designer em formação

GitHub


📌 Série de projetos

  • Projeto 1 — Slot básico com RTP teórico e Monte Carlo
  • Projeto 2 — 10 linhas de pagamento e análise de volatilidade
  • Projeto 3 — Modo bônus com free spins e multiplicadores
  • Projeto 4 — Comparador de math models com relatório via IA
  • Projeto 5 — Jogo completo com interface visual

About

Slot math simulator — Volatility comparison with 10 paylines

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