블랙잭 트렌드 분석 스크립트
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블랙잭은 단순한 승패 예측을 넘어 다양한 흐름과 확률 기반 패턴이 작동하는 정교한 전략 게임입니다. 특히 실전에서는 딜러의 업카드, 연승·연패 스트릭(streak), 플레이어의 반복 행동, 시간대별 성과 등 숨은 요소들이 게임 결과에 영향을 미칩니다. 이러한 흐름을 정량화하고 시각화할 수 있는 자동화 도구가 바로 블랙잭 트렌드 분석 스크립트입니다.
이번 콘텐츠에서는 실전 로그 데이터를 기반으로 승패 흐름을 자동 분석하고 시각화할 수 있는 파이썬 기반의 블랙잭 트렌드 분석 스크립트를 소개합니다. 실전 플레이어에게 ROI 향상과 전략 최적화에 실질적 도움을 주는 시스템을 목표로 합니다.
블랙잭 트렌드 분석 스크립트란?
블랙잭 트렌드 분석 스크립트는 CSV 또는 Excel 형태로 기록된 게임 로그 데이터를 분석하여 연속 승패 패턴, 딜러 카드별 통계, 시간대별 수익 분포, 스트릭 유지 여부 등을 자동으로 계산하고 시각화하는 파이썬 기반 도구입니다.
핵심 기능 요약
기능 설명
누적 승패 흐름 그래프 플레이어가 몇 연승/연패 흐름에 있는지 시각화
스트릭(streak) 감지 연속 승/패 구간 자동 탐지 및 구간별 패턴 분포
ROI 실시간 계산 회차별 수익률 흐름 분석 및 누적 ROI 추적
딜러카드 기반 승률 분석 2~10 및 A 카드 기준으로 승률 통계 생성
시간대별 수익 히트맵 특정 시간 구간별로 평균 수익 분석 (전략 집중 시간 추출)
이 모든 기능은 블랙잭 트렌드 분석 스크립트 하나로 자동 구현되며, 플레이어의 전략 수립을 정량적으로 지원합니다.
실전 로그 데이터 예시
회차 결과 딜러카드 배팅금 지급금 시간
1 WIN 6 10000 20000 2025-05-01 13:00:00
2 LOSS A 10000 0 2025-05-01 13:03:00
3 WIN 10 10000 20000 2025-05-01 13:06:00
스크립트 시각화 분석 흐름
python
복사
편집
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.read_csv("blackjack_log.csv")
df['시간'] = pd.to_datetime(df['시간'])
df['수익'] = df['지급금'] - df['배팅금']
df['누적수익'] = df['수익'].cumsum()
df['ROI'] = df['누적수익'] / df['배팅금'].cumsum() * 100
# 승패 누적 흐름
df['결과'].replace({'WIN': 1, 'LOSS': -1}).cumsum().plot(title="블랙잭 누적 승패 흐름")
plt.show()
# ROI 시각화
df['ROI'].plot(title="ROI 실시간 흐름", color='green')
plt.show()
# 딜러카드 별 승률
dealer_stats = df.groupby('딜러카드')['결과'].apply(lambda x: (x=='WIN').mean())
dealer_stats.plot(kind='bar', title="딜러카드 별 승률")
plt.show()
실전 전략 적용법
상황 전략
연승 스트릭 3회 이상 배팅 단가 상승 또는 추종 루틴 적용
ROI -20% 이하 하락 테이블 변경, 전략 변경 또는 휴식 신호로 해석
딜러 10/A 카드 반복 보수 전략 채택: 스탠드 위주 진행 및 더블다운 최소화
시간대 수익 분포 극대화 수익률 높은 시간대 집중 베팅, 비효율 구간엔 중단 또는 단가 축소
사용자 후기 및 확장 아이디어
“딜러 A만 나오면 진다는 느낌이 있었는데, 분석해보니 승률이 40%도 안 됐어요. 방어 전략으로 수익이 회복됐습니다.” — K유저
“블랙잭 트렌드 분석 스크립트를 쓰고 나서 흐름을 감각이 아닌 수치로 읽게 되었어요. 마틴게일이 손실 주범이란 것도 처음 알았습니다.” — J유저
향후 확장 방향:
실시간 로그 수집 시스템과 연동 (WebSocket 기반)
ROI 자동 알림 및 연패 시 전략 전환 자동화
Streamlit 기반 모바일 대시보드 구축
#블랙잭분석 #트렌드스크립트 #스트릭분석 #딜러카드통계 #베팅패턴 #ROI분석 #자동로그분석 #카지노전략 #파이썬베팅분석 #블랙잭AI
이번 콘텐츠에서는 실전 로그 데이터를 기반으로 승패 흐름을 자동 분석하고 시각화할 수 있는 파이썬 기반의 블랙잭 트렌드 분석 스크립트를 소개합니다. 실전 플레이어에게 ROI 향상과 전략 최적화에 실질적 도움을 주는 시스템을 목표로 합니다.
블랙잭 트렌드 분석 스크립트란?
블랙잭 트렌드 분석 스크립트는 CSV 또는 Excel 형태로 기록된 게임 로그 데이터를 분석하여 연속 승패 패턴, 딜러 카드별 통계, 시간대별 수익 분포, 스트릭 유지 여부 등을 자동으로 계산하고 시각화하는 파이썬 기반 도구입니다.
핵심 기능 요약
기능 설명
누적 승패 흐름 그래프 플레이어가 몇 연승/연패 흐름에 있는지 시각화
스트릭(streak) 감지 연속 승/패 구간 자동 탐지 및 구간별 패턴 분포
ROI 실시간 계산 회차별 수익률 흐름 분석 및 누적 ROI 추적
딜러카드 기반 승률 분석 2~10 및 A 카드 기준으로 승률 통계 생성
시간대별 수익 히트맵 특정 시간 구간별로 평균 수익 분석 (전략 집중 시간 추출)
이 모든 기능은 블랙잭 트렌드 분석 스크립트 하나로 자동 구현되며, 플레이어의 전략 수립을 정량적으로 지원합니다.
실전 로그 데이터 예시
회차 결과 딜러카드 배팅금 지급금 시간
1 WIN 6 10000 20000 2025-05-01 13:00:00
2 LOSS A 10000 0 2025-05-01 13:03:00
3 WIN 10 10000 20000 2025-05-01 13:06:00
스크립트 시각화 분석 흐름
python
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편집
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.read_csv("blackjack_log.csv")
df['시간'] = pd.to_datetime(df['시간'])
df['수익'] = df['지급금'] - df['배팅금']
df['누적수익'] = df['수익'].cumsum()
df['ROI'] = df['누적수익'] / df['배팅금'].cumsum() * 100
# 승패 누적 흐름
df['결과'].replace({'WIN': 1, 'LOSS': -1}).cumsum().plot(title="블랙잭 누적 승패 흐름")
plt.show()
# ROI 시각화
df['ROI'].plot(title="ROI 실시간 흐름", color='green')
plt.show()
# 딜러카드 별 승률
dealer_stats = df.groupby('딜러카드')['결과'].apply(lambda x: (x=='WIN').mean())
dealer_stats.plot(kind='bar', title="딜러카드 별 승률")
plt.show()
실전 전략 적용법
상황 전략
연승 스트릭 3회 이상 배팅 단가 상승 또는 추종 루틴 적용
ROI -20% 이하 하락 테이블 변경, 전략 변경 또는 휴식 신호로 해석
딜러 10/A 카드 반복 보수 전략 채택: 스탠드 위주 진행 및 더블다운 최소화
시간대 수익 분포 극대화 수익률 높은 시간대 집중 베팅, 비효율 구간엔 중단 또는 단가 축소
사용자 후기 및 확장 아이디어
“딜러 A만 나오면 진다는 느낌이 있었는데, 분석해보니 승률이 40%도 안 됐어요. 방어 전략으로 수익이 회복됐습니다.” — K유저
“블랙잭 트렌드 분석 스크립트를 쓰고 나서 흐름을 감각이 아닌 수치로 읽게 되었어요. 마틴게일이 손실 주범이란 것도 처음 알았습니다.” — J유저
향후 확장 방향:
실시간 로그 수집 시스템과 연동 (WebSocket 기반)
ROI 자동 알림 및 연패 시 전략 전환 자동화
Streamlit 기반 모바일 대시보드 구축
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