Calculadora de Sequências - Probabilidade de Séries de Vitórias e Derrotas
Calcule a probabilidade de séries de vitórias ou derrotas e seu impacto sobre o bankroll.
Como usar esta calculadora
- Informe sua probabilidade de vitória por aposta individual em porcentagem (ex.: 55)
- Informe o comprimento de série que deseja avaliar
- Informe o número total de apostas
- Obtenha a probabilidade da série e a maior série esperada
Fórmula
P(série de N vitórias) = p ^ N
P(série de N derrotas) = (1 − p) ^ N
Maior série esperada (aprox) = log(N · (1 − p)) / log(1 / p)
P(≥ 1 série vencedora de comprimento N em M apostas) ≈ 1 − (1 − p^N)^(M − N + 1)
Perguntas frequentes
Por que minha maior série esperada parece tão longa?
A variância cresce logaritmicamente com o tamanho da amostra. Com 1000 lançamentos de moeda, você normalmente verá uma série de 9-10 caras. Séries longas parecem surpreendentes, mas são matematicamente esperadas — a maioria dos apostadores as confunde com períodos quentes/frios em vez de variância ordinária.
Como o comprimento das séries afeta a gestão de bankroll?
Mesmo uma taxa de acerto de 60% produz séries de 5+ derrotas regularmente. A gestão de bankroll (frações de Kelly, staking fixo) precisa absorver essas séries sem ruína. Use esta calculadora com um comprimento de série de 5-7 para ver com que frequência ocorrem essas sequências de derrotas e dimensionar sua unidade adequadamente.
As séries esportivas são preditivas?
Em geral, não. Eventos independentes (mercados semelhantes a lançamentos de moeda) produzem séries puramente por acaso. Pode haver pequenos efeitos preditivos (cascatas de lesões, moral do time), mas costumam ser superestimados. Trate séries passadas como variância, a menos que tenha razões concretas baseadas em modelo para acreditar no contrário.
Qual é a matemática por trás da 'maior série esperada'?
Para ensaios de Bernoulli independentes com probabilidade de sucesso p ao longo de N ensaios, a maior série esperada de sucessos converge para log(N(1−p))/log(1/p). É uma aproximação logarítmica precisa para N grande e fornece a maior série típica que você observaria.