몬테카를로 시뮬레이션 · Monte Carlo

몬테카를로 기법은 1940년대 로스앨러모스 국립연구소의 스타니스와프 울람(Stanislaw Ulam)이 존 폰 노이만(John von Neumann)과 함께 핵무기 개발 과정의 중성자 확산 시뮬레이션을 위해 체계화했습니다. 이름은 울람의 삼촌이 자주 방문하던 모나코의 몬테카를로 카지노에서 유래했습니다.

카지노 게임의 수학적 분석에도 적용되어 해석적으로 풀기 어려운 블랙잭 기본 전략, 슬롯 페이테이블 설계, 복합 사이드 베팅의 EV 계산에 표준 도구로 자리 잡았습니다. 토프(Thorp)의 블랙잭 카드 카운팅도 초기 몬테카를로 시뮬레이션 결과로 검증됐습니다.

몬테카를로 추정값의 표준오차는 σ/√N입니다. N이 4배로 늘면 오차는 절반으로 줄며, 오차를 1/10로 줄이려면 N을 100배로 늘려야 합니다. 이 √N 관계는 시뮬레이션 비용을 결정하는 핵심 제약입니다.

고바리언스 슬롯의 이론 RTP를 ±0.5%포인트 이내로 검증하려면 수천만 회 시뮬레이션이 필요합니다. 편찬소가 슬롯에 대해 공급사 PAR Sheets를 1차 출처로 쓰고 자체 시뮬레이션은 보조 검증에 그치는 이유가 여기에 있습니다.

• Epstein, R. A. (2012). The Theory of Gambling and Statistical Logic (Revised Edition). Academic Press. ISBN 978-0123978707.
• Thorp, E. O. (1962). Beat the Dealer · A Winning Strategy for the Game of Twenty-One. Random House. ISBN 978-0394703107.
• Griffin, P. A. (1999). The Theory of Blackjack · The Compleat Card Counter's Guide. Huntington Press, 6th ed.. ISBN 978-0929712130.