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온라인 도박에서의 진정한 전략은 단순히 승률을 높이는 데 있지 않습니다. 중요한 것은 어떤 흐름에서 벌고, 어떤 흐름에서 잃었는가를 명확하게 분석하고 대응 전략을 수립하는 것입니다.

이를 위해 핵심적으로 활용되는 분석 도구가 바로 온라인 도박 수익구간 vs 손실구간 비교 차트 완전 가이드에서 제시하는 구간 기반 수익 분석 시스템입니다.

이 가이드는 수익과 손실 흐름을 시각화하고, 각 구간에서의 전략 성공률, 감정 개입 타이밍, 루틴 전환 시점을 명확히 파악하여 전체 ROI를 극대화할 수 있도록 20개 핵심 항목으로 정리하였습니다.

수익구간 vs 손실구간 정의

수익구간(Profit Interval): 누적 손익 그래프가 상승 곡선을 그리는 기간

손실구간(Loss Interval): 누적 손익이 하락하거나 정체되는 구간

온라인 도박 수익구간 vs 손실구간 비교 차트 완전 가이드에서는 이 두 흐름을 시각화하여 어떤 구간에서 전략이 효과를 발휘했는지를 명확히 분석합니다.

비교 차트의 목적과 효과

분석 요소                 전략 활용
누적 수익 흐름   전체 수익률과 회복 능력 진단
수익구간 시각화   고수익 루틴의 작동 시점 파악
손실구간 시각화   손절 타이밍과 루틴 중단 조건 탐색
전략 전환선 표시   연패 후 전략 변경 타이밍 자동화
ROI 비교         전략별 성과 객관적 수치화

차트 시각화 구성 요소

X축: 회차 (1 ~ n)

Y축: 누적 손익 (통화 단위)

수익구간: 초록색 영역

손실구간: 빨간색 영역

루틴 전환 시점: 점선 또는 노란 마커

MDD(Maximum Drawdown): 최대 낙폭 지점 강조

예시 데이터 구조

회차 결과 베팅금 손익 누적 손익 상태
1     승     1,000 +1,000   +1,000 수익
2     패     1,000 -1,000    0       중립
3     패   2,000       -2,000   - 2,000 손실
4     승     4,000 +4,000   +2,000 수익

파이썬 시각화 예제 (Matplotlib)

python

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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv("gambling_log.csv")
df['회차'] = range(1, len(df)+1)

plt.figure(figsize=(12,6))

plt.plot(df['회차'], df['누적 손익'], label="누적 손익", color='blue')
plt.fill_between(df['회차'], 0, df['누적 손익'], where=(df['누적 손익']>=0), color='green', alpha=0.3)
plt.fill_between(df['회차'], 0, df['누적 손익'], where=(df['누적 손익']<0), color='red', alpha=0.3)

plt.title("온라인 도박 수익구간 vs 손실구간 비교 차트 완전 가이드")
plt.xlabel("회차")
plt.ylabel("누적 손익 (원)")
plt.axhline(0, linestyle='--', color='black')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

구글 시트 수익/손실 자동 구분 수식

excel

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=IF(E2>0, "수익", IF(E2<0, "손실", "중립"))
조건부 서식:

수익 = 초록

손실 = 빨강

중립 = 회색

수익구간 특징 요약
연승 흐름이 집중됨

베팅 단위 상승과 ROI 개선이 맞물림

마틴게일 또는 스트릭 필터 진입 시 강한 경향

감정 배제 루틴이 유지되는 시기

손실구간 특징 요약
감정적 추격 베팅 발생

연패 또는 무전략 베팅 집중

전략 실패가 반복되는 루틴

MDD 발생 후 회복까지 장기화

MDD(Maximum Drawdown) 시각화
MDD = (최고점 - 최저점) ÷ 최고점

해당 시점을 마커 또는 수직선으로 강조 표시

회복 가능성 평가 + 전략 리셋 기준

ROI 구간별 비교 예시

구간     총 베팅금 총 수익         ROI
수익구간 500,000원 680,000원 +36.0%
손실구간 600,000원 450,000원 -25.0%

전략별 구간 성과 비교
 
전략명     전체 구간 수익구간 비율 손실구간 비율
플랫베 팅 100회     52%                 48%
마틴게일 100회     58%                 42%
스트릭 필터 100회     65%               35%

온라인 도박 수익구간 vs 손실구간 비교 차트 완전 가이드는 이 데이터를 기반으로 전략 유효성을 비교합니다.

수익구간 탐지 알고리즘 (Python)
python
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df['수익구간'] = df['누적 손익'].rolling(window=3).apply(lambda x: all(i > 0 for i in x))
3회 이상 연속 양의 누적 손익일 경우, 해당 구간을 수익구간으로 탐지합니다.

확장 전략 제안

Streamlit 기반 실시간 수익구간 대시보드 구축

머신러닝 기반 수익구간 예측 모델 학습

MDD 초과 시 자동 알림 시스템 (Telegram 연동)

자주 묻는 질문 FAQ

수익구간 분석이 왜 중요한가요?

승률만으로 판단이 어렵고, 자본 흐름 분석이 실전 전략 개선에 효과적입니다.

손실구간은 어떤 전략에 활용되나요?

루틴 중단 시점, 감정 개입 방지, 손절 기준 등에 활용됩니다.

자동화 없이 수기로 가능하나요?

가능하지만 비효율적이므로, 엑셀/시트 사용을 권장합니다.

모든 게임에 적용 가능한가요?

게임 구분 없이 모든 온라인 도박에 적용 가능합니다.

ROI 계산법은?

ROI = (총 수익 - 총 베팅금) ÷ 총 베팅금 × 100

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