CASH-OUT THRESHOLD / TAIL RISK
Stake Crash(クラッシュ)の仕組みと確率
倍率が伸びている画面は判断を急がせますが、数学的には『設定した倍率へ到達するか』という閾値問題です。手動と自動の違い、目標倍率と到達確率、通信遅延の影響を分けて検証します。
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- 形式
- リアルタイム
- 複数人表示
- 確定
- Manual / Auto
- crash前のみ
- 公開RTP
- 99.00%
- 2026-09-01確認
- 公開上限
- 1,000,000×
- 到達頻度とは別
01
上昇アニメーションの裏では結果が先に決まる
ラウンドは1.00倍から表示が上がり、crash pointへ達すると終了します。それより前にcash outできれば、その時点の倍率が適用されます。公開された公平性モデルでは、crash pointはseed類から生成され、ボタンを押した瞬間に抽選し直すものではありません。
Auto Cash Outは指定倍率に達したとき自動で処理を試みます。手動より入力遅延を減らせますが、目標倍率への到達確率そのものは変えません。通信断やサーバー受付の境界は、数学とは別の実装リスクです。
- 2×到達:約49.5%
- 5×到達:約19.8%
- 10×到達:約9.9%
02
早く降りても遅く降りても、理論期待還元は同じ
1.10倍を目標にすると到達は頻繁ですが、一回の利益は小さくなります。10倍を目標にすると約90.1%のラウンドが目標前に終わる近似です。頻度と配当が逆に動くため、目標だけで期待値を上げることはできません。
画面上で他の参加者がいつ確定したかも、すでに生成された自分のラウンド結果を変える情報ではありません。群衆の行動は心理に影響しますが、暗号学的な入力にはなりません。
03
Provably Fairの検証はラウンド後に行う
検証では、事前コミットされたserver seedのハッシュと、後で開示されたseedが一致するかを確認し、client seedやnonceを含めてcrash pointを再計算します。履歴と一致すれば、表示後に都合よくpointを変えたという疑いを調べられます。
しかし、cash out要求の受付時刻、ネットワーク遅延、UIの表示タイミングは、結果生成とは別のログが必要です。公平性の計算だけで通信トラブルまで証明できるわけではありません。
04
前の低倍率や参加人数から次を読めるか
低倍率が続いたあとに大きな倍率が来るという補償規則は、独立した生成モデルにはありません。ラウンド履歴の色や並びから次を読む手法は、標本の中に偶然の模様を見つけている可能性が高いものです。
参加人数や画面に出るcash outの流れも、次のseedを知る情報ではありません。使える分析は、設定倍率の到達確率、失敗確率、試行回数、損失上限です。
MODEL
目標x倍へ到達する近似確率
単純な1%エッジモデルでは、2倍へ届く確率は49.5%、5倍は19.8%、10倍は9.9%です。x倍で確定するとき、確率×配当は約0.99に保たれます。
P(crash point ≥ x) ≈ 0.99 ÷ x DATA
確率の比較表
| 目標 | 到達確率 | 目標前に終了 | 理論期待還元 |
|---|---|---|---|
| 1.50× | 66.000% | 34.000% | 99.00% |
| 2× | 49.500% | 50.500% | 99.00% |
| 5× | 19.800% | 80.200% | 99.00% |
| 10× | 9.900% | 90.100% | 99.00% |
| 100× | 0.990% | 99.010% | 99.00% |
CALCULATOR
cash-out目標から到達確率を計算
1%のハウスエッジを含む単純モデルです。通信遅延、受付境界、実装上の丸めは含みません。
計算機は確率を理解するための資料です。結果の予測や賭博の推奨を行うものではありません。
FAQ
Crashの確率とcash-outに関するFAQ
Auto Cash Outは手動より勝ちやすい?
入力遅延は減らせますが、設定倍率へ到達する確率や理論期待値は変えません。
2倍へ届く確率は?
1%エッジの単純モデルでは約49.5%です。
低倍率が続くと高倍率が近い?
独立したラウンドなら近くなりません。過去の並びは次の結果を補償しません。
他の参加者のcash outは参考になる?
心理的な参考には見えても、すでに生成されたcrash pointを予測する追加情報にはなりません。