# Simulando Bacará usando Modelo de Monte Carlo (Parte 1)

## Variáveis Técnicas

- ♦️ Valores duma **série **do baralho: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 0, 0, 0

- 💳 Um **baralho **contém 4 séries

- 🗃️ **6 baralhos** foram utilizados no modelo 

    - Cada carta escolhida previamente era subtraida das próximas puxadas

- 💵 **Capital Inicial:** $10,000

- 💰 **Aposta:** 1% do Capital

- 🔁 **Rodadas: **1000

    - Os resultados de cada rodada foi compartilhado simultanemente entre os 7 cenários

- 📈 **Simulações:** 100

- ⚖️ **Cenários:**

    - **Player:** **+100%** ou **-100%**

    - **Tie:**  **+800%** ou **-100%**

    - **Banker:** **+95%** ou **-100%**

- 🖥️ **Softwares:** Python e Matplotlib

## Simulações de Monte Carlo

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**"Monte Carlo"** refere-se a uma técnica totalmente prática e oposta a uma fórmulação teórica e matemática. A técnica de Monte Carlo basicamente simula na força bruta várias operações para entender e prever o comportamente duma estratégia sem precisar investir tempo, capital e energia. 

É muito semelhante ao "backtest". Mas sem dados históricos reais. Em vez disso, simulamos o comportamento do modelo com base nas variáveis técnicas. Que, aliás, podem estar corretas ou não.

Os **gráficos** abaixos apresentam os resultados acumulados a partir de um capital inicial de $10,000 e apostando constantemente 1% ao longo de 1000 rodadas.

- Os gráficos **1, 2 e 3** são as apostas nos cenários "Player", "Tier" e "Banker". 

- **4, 5 e 6** alternando aleatoriamente entre 2 cenários. 

- E **7** escolhendo randomicamente os 3.

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## Conclusão

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Nenhuma das estratégias (baseadas nessas variáveis) aprensetou, matematicamente falando, um crescimento de capital significativo ao longo do tempo. Aliás, demonstrou-se até o contrário. 

Porém, a estratégia de investir constamente em "Tier" (empate) apresentou o maior equilibrio ao longo do tempo, mas ainda assim, com um leve prejuízo (pelo menos da perspectiva do apostador).

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