あつ森 カブ 最高値 曜日。 【あつ森】カブ価を時間操作で戻す・進める際の注意点!腐る・価格変動など

【あつ森】カブ価バブルでベルを荒稼ぎ!?カブ価の最高値は何ベルか調査してみた「ベスト20」

あつ森 カブ 最高値 曜日

カブ価変動のアルゴリズム(仕組み)が解析により明らかになったので、その仕組みと新たに判明したことを紹介します。 また仕組みが明らかになったことで カブ価を高い精度で予測できるようになりました。 今回は新たに作った 「カブ価予測ツール」も紹介します。 カブ価プログラム さんがあつ森を解析したプログラムのコードがで公開されています。 ここに全てが詰まっているのでプログラムが読める人はこちらを読む方が分かりやすいと思います。 できるだけ分かりやすく紹介していきます。 ざっくり解説「カブ価変動の仕組み」 まず改めておきたいことは「あつ森」のカブ価変動アルゴリズムは 前作の「とび森」とは異なるが、 大まかな仕組みは前作と変わらないということです。 既に周知されているようにカブ価の変動には 4つのパターンがあります。 これらは「あつ森」でも同じです。 結論はこの4パターンのグラフに集約されているので、これ以降の内容は理解できなくても問題ありません。 大きく儲けるなら「跳ね大型」を狙うだけです。 (役に立つ知識もあるので付いてこれるところまで頑張ってくださいね) 変動パターンの概要 呼び方は自由ですが文字でも分かりやすいようにこれらの呼び方で説明します。 減少型• 跳ね小型• 跳ね大型 波型: 増加と減少が交互に現れます。 見分けやすい型で売るタイミングを間違わなければ利益が出ます。 減少型: カブ価が毎回下がります。 最後まで上がることはないので 必ず損出が出ます。 他の型との見分けが難しく、この型のおかげでギャンブル性が高まっています。 基本的には出現しにくい型ですが 「跳ね大型」の次の週は出やすいです。 跳ね小型:減少してから 最大で2倍の跳ねが来ます。 一度跳ねたあとは必ず減少するので150-200を超えた辺りで売ると利益が出ます。 タイミングを逃すと少し損出が出ます。 「跳ね大型」と似ているので欲張ると負けます。 跳ね大型:最初に減少してから 最大で6倍の跳ねが来ます。 6倍の跳ねが来る前は2倍になっているので「跳ね小型」との見分けが難しいです。 月曜AMは必ず減少するというのが特徴です。 月曜AMに減少しなかった場合は「跳ね大型」の可能性は消えます。 先週の変動タイプの影響 1週間のカブ価は 1つ前の「変動タイプ」の影響を受けます。 具体的には1週間の「変動タイプ」の決定には「先週の変動タイプ」が参照されています。 変動タイプの抽選率を表にするとこうなります。 「減少型」の 次の週は大儲けできる可能性が高いですね! 自分の島で初めてウリからカブを購入する場合 初購入は少し特殊で1つ前の変動タイプに依存せず、 変動タイプは「跳ね小型」になります。 タイミングを見誤らなければ儲けが出ます。 ウリが初めて来たときに購入しなかった場合、変動タイプはランダムです。 初購入のフラグも消費されません。 島の住人の誰かがカブを購入した時点で初購入のフラグは消費されます。 (遊びに来た他の島の住民が購入してもフラグは消費されません。 ) 他人の島で買ったカブ カブ価の変動は島に依存します。 カブには依存しません。 他の島でカブを購入してきても自分の島の変動タイプは変わりません。 初購入の判定も処理されません。 以上が「カブ変動の仕組み」のざっくりとした解説です。 もう少し詳しい解説は続きますが先にカブ価を予測できるツールを紹介しておきます。 カブ価予測ツール : 機能としてはカブ価を入力していくことで以降のカブ価を 絞り込んで表示します。 アルゴリズムが分かっているので 入力された数値に誤りがなければ、予測通りの結果が出るはずです。 実際のゲームで動いているプログラムとは異なるので誤差が生じる可能性はあります。 (デバイスが違うので完全に再現することは不可能です。 ) 入力された値が多いほど精度が高まります。 もう少し詳しく解説「カブ価変動の仕組み」 もう少し詳しく解説していきます。 分からなくても予測ツールで戦えます。 基礎価格「ウリ売値」 1週間のカブ価はウリが販売したカブ価(買値)をベースとして計算されます。 ウリが販売するカブの価格(買値)は 90~110ベルで固定されています。 これ以外の価格が出た場合はプログラムが更新されたことが考えられます。 しかし実際に修正される可能性は低いと思います。 ここを修正するのであればそもそもカブを続投させていないと思います。 変動地点 地点 日曜 月曜 火曜 水曜 木曜 金曜 土曜 AM 0 2 4 6 8 10 12 PM 1 3 5 7 9 11 13 カブ価が変動するのは毎日午前と午後の2回ですね。 説明しやすいようにそれぞれの地点に数字を割り振りました。 0から始まり13で終わるので合計14回です。 日曜はカブを売ることが出来ないので売値は確認できませんが、プログラムでは 0ベルに設定されています。 4 [0. 8] 0. 4 [0. 8] 0. 4 倍率補正 — -0. 04 — -0. 04 — プログラムを要約するとこうなります。 波型は 5つの区間に分かれてカブ価が変動していきます。 長さは処理する地点数です。 長さが1だと1地点、長さが2だと2地点です。 スタートが月曜AM=2で長さが4だとすると「2,3,4,5」の地点が該当します。 2は月曜AM、3は月曜PM、4は火PMですね。 開始地点は加算されていきます。 表ではそれしか分かりませんが実際のプログラムでは2回目の減少の長さは[5 — 1回目減少の長さ]なので 減少の合計は5地点で固定です。 増加で0. あと基礎倍率を見ると分かるように 増加区間でも 0. 9倍の補正が掛かることがあります。 長さが0の場合もあるので、 増加区間でも減少することがあります。 カブ価の計算はこうなっています。 端数は全て切り上げです。 連続で減少する場合は1つ前の処理より補正が強くなるということですね。 カブ価は1つ前の価格ではなく 「基礎価格」を元に計算しているのでこのような処理になっています。 基礎倍率は同区間(増加や減少)で毎回抽選するものと、同区間で共通の値を使うものがあります。 同じ値を使うものは [ ]で囲んでいます。 減少型の詳細 減少型 減少 長さ 12 確率 100 基礎倍率 [0. 9] 倍率補正 -0. 03 計算方法は波型と同じです。 月曜AMから土曜PMの12地点で毎回価格が下がります。 前回の 「倍率補正」の最大値が-0. 9] 0. 4 1. 9] 倍率補正 -0. 03 — — — — -0. 03 最初に減少してから最大で2倍補正の「跳ね区間」が来ます。 跳ね区間の前半の1、2地点に0. 9倍の補正が掛かることもあるので見分け方がちょっと難しいですね。 跳ね区間の後半は最低で1. 4倍の補正が掛かります。 「 買値の1. 4倍以上になった地点」がポイントです。 その地点を含めて以降の3地点は勝ちです。 跳ね35の基礎倍率について 跳ね35の基礎倍率「1. つまり跳ね35の基礎倍率は「1. 跳ね4の基礎倍率が 2の場合:跳ね35の基礎倍率は1. 跳ね4の基礎倍率が 1. 8の場合:跳ね35の基礎倍率は1. 8の範囲でランダム• 跳ね4の基礎倍率が 1. 4の場合:跳ね35の基礎倍率は1. 4の範囲でランダム 基礎倍率だけを見れば 「跳ね35」が「跳ね4」と同じ基礎倍率になることもあります。 つまり最終的なカブ価も同じ値になると、しかし 実際には「跳ね35」が「跳ね4」と同じカブ価になることはありません。 それは「跳ね小型」の「跳ね35」区間のみ 計算の最後に1ベル引く処理があるからです。 これにより「跳ね小型」の頂点は常に「跳ね4」の地点となります。 9] 0. 4 1. 4 0. 9 倍率補正 -0. 03 — — — — — — 初日に必ず減少します。 以降は減少する区間があり、一度上昇すると3地点目で補正6倍のチャンスが訪れます。 2倍を超える補正があった地点が最高となるので必ず売りましょう。 これまでの知識から 基礎価格の最大が110で 補正の最大が6倍と分かったのでカブ価の最高額が導き出せますね。 解説は以上です。 プログラムを理解した今改めて「4つの変動パターン」を見ると、人力でデータを集めて調べた人たちは凄いですね。 ほとんど合っています。 プログラムとすり合わせると、跳ね小型になるのは「商店が発展したとき」「カブの売買が始まったとき」とするのが正解なんだと思います。 ウリが訪れていなくてもカブ価の変動は商店で確認できるので合点がいきます。 ややこしくなるので「自分の島ではじめてカブを買うとき」という説明は消して内容を調整します。 追記 2020-04-14 「自分の島でウリから初めて購入するとき」のみ個別に判定されるので「商店が発展したとき」は関係ありませんでした。 「初購入」にフラグがあるので、初訪問であっても購入してない場合は変動タイプはランダムになります。 記事内の説明を修正しました。 C言語のコードが読めないのでいくつか質問させて下さい。 自分の認識違いや見落としの場合はすみません。。 カブ価の最高値は買値110で跳ね大型の場合、6倍の660とのことですが予測ツールでは最高値662が表示されるのはスクリプトの都合でしょうか?? 2. 跳ね小型の区間についてです。 跳ね1~5区間は長さ5で固定と読み取っていますがその場合、前後にある減少区間の合計の長さは7になると思います。 最初の減少区間は長さ0~7となっていますが、最後の減少区間は長さが1~7になっています。 この場合、最初の減少区間で長さ7が抽選されてしまうと、最後の減少区間は長さ0でないと辻褄が合わないと思うのですが…なにか見落としがあるのでしょうか?• 上記38コメさんでも挙げられていますが、買値について補正がされているように思われます。 9~1. 4倍部分が、88~142となっている。 公開されているソースを見る限り、この補正処理は見受けられないのですが、 自分が今までに見てきたカブ価の流れで、補正ありでないと範囲対象外となってしまうものがいくつか見受けられました。 このあたりは、解析処理が不十分と考えてよいのでしょうか。 ここのサイトのおかけで ソースコード追いながら解説眺めて カブ仕組みの勉強なったし、ソースの読み方の復習にもなりました。 素晴らしい情報ありがとうございます。 こんにちは、とても詳しく分かり易い記事をありがとうございます! ちょっと特殊な例だとは思うのですが、自分の島に来ているウリから他の島から来た住人がカブを購入し、自分の島の住人が誰も買わなかった場合(自分の島の住人は自分の島に来たウリから一度も買ったことが無い状態)は初購入のフラグは回収されないようです。 既に出ている情報でしたらすみません。 別の記事も読んだのですが、時間を進める、もしくは前回終了時間から時間操作をしても終了時間よりは戻っていない場合、カブは腐らずカブ価のパターンも維持されるということであってますか?戻すとカブ価が変動(=新しくパターンをランダムで抽選?)とのことなので気になりました。

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【あつ森】損をしないカブ必勝法。カブで稼ぐ【あつまれどうぶつの森】

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57 ID:CmCnrJmla. net! extend:on:vvvvvv:1000:512! extend:on:vvvvvv:1000:512」が3行になるようコピペ Nintendo Switchソフト「あつまれ どうぶつの森」において、日曜日午前にウリから購入できる「カブ」に関するスレです。 net 1乙代わりに立ててくれてありがとう 4 : なまえをいれてください ブーイモ MM4e-VWUb [163. 200. net 【変調とは】 ジリ貧型で推移中、急に値段が上がったら「変調」。 変調した時を1期と数える。 火AMに変調したら、PMが2期、水AMが3期、PMが4期 変調した場合、週の最高値は必ず3期か4期になる。 また、変調は月AM〜木PMまでしか発生しないので、木PMまで待って変調が来なければ直ぐに売り切ること。 6未満 4期 0. 6〜0. 8未満 波or4期 0. 8〜0. 85未満 3期or4期 0. 85〜0. 91未満 ジリ貧or3期or4期 0. net 他にも計算式とか判断用の数値とかあるけど、初週にして大分違うところがある気がするので書かないでおこうかと。 net とりあえず 買値と月曜AM値が最重要と言うことを言いたい。 net いまのところの報告で変わってそうなとこは ・じり貧挙動の下がり幅が大きくなってるかも? ・変調3. 98 ID:biROIkAQa. 75 ID:biROIkAQa. 85 ID:ykWHQIboM. net カブチェックの為に本気でサブ買おうか悩むわ。 54 ID:xBHURWWkd. 61 ID:i3AfAdpsa. 251. 248. net それなあ 今回4期の2期目が幅広すぎて判断に困る 判定は3期目になるのかね そもそも3期の報告が少なすぎるのもあるけど 50 : なまえをいれてください アウアウカー Sa0f-qo1k [182. 251. 248. net あつ森が今までのカブと同じ仕組みなのかまだ分からないんだし 決めつけは良くないんじゃね 今は統計取る時期でしょ 70 : なまえをいれてください ワッチョイ ff16-qo1k [60. 151. web. fc2. 138. 179. 53 ID:cepbo4C30. 46 ID:Q9zD5shZM. 13 ID:hkL8FzeC0. net 俺も午前見れねーわ。 統計上の参考になればいいな。 net カブ価 90 78? 104. 251. 248.

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【あつ森】訪問者の一覧と出現条件

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概要 『あつまれ どうぶつの森』におけるカブの売値(たぬき商店での平日の値段)は 9~660ベルの間で変動するとされ、特に最高値660ベル、最安値9ベルが出るのは非常に珍しいとされている。 そこで、ある週において、最高値および最安値が出現する確率を計算してみる。 求める確率は、ゲームプレイ週数を無限大に近づけた際に収束する値とする。 以下のカブ価決定アルゴリズムの解析結果(2020年7月13日時点)が正しいものとする。 ゲーム内の時刻を現実のものから変える行為(いわゆる時間操作)は行わないものとする。 擬似乱数に規則性を見いだし、特定の値になるように調整する行為(いわゆる乱数調整)は行わないものとする。 カブ価変動パターン カブ価の変動パターンは大きく以下の4種類に分けられる。 減少型: 単調減少し、買値を超えることはない。 波型: 何度か上下を繰り返し、買値の近辺の値をとり続ける。 跳ね大型: 単調減少ののち増加に転じ、大きなピークを迎え、減少する。 跳ね小型: 単調減少ののち増加に転じ、小さなピークを迎え、減少する。 最高値は「3. 跳ね大型」でのみ、最安値は「4. 跳ね小型」でのみ発生する。 そのため、まずは各型の確率を求めてみる。 各型になる確率は、一つ前の週の型によってのみ決定され(マルコフ連鎖)、以下の表のようになっている。 (本当は収束することの証明が必要であるが、ここでは省略する。 Pythonのコードを以下に示す。 array [[ 0. 05 , 0. 25 , 0. 45 , 0. 25 ], [ 0. 15 , 0. 20 , 0. 30 , 0. 35 ], [ 0. 20 , 0. 50 , 0. 05 , 0. 25 ], [ 0. 15 , 0. 45 , 0. 25 , 0. array [ 1 , 0 , 0 , 0 ] print B np. linalg. inv A [0. 1476074 0. 34627733 0. 24736279 0. 25875248] 最高値(660ベル)となる確率 最高値(660ベル)になるためには、「3. 跳ね大型」になること(確率0. 2474)に加え、以下の条件が必要である。 A: その島の買値(日曜午前にウリから買える値段)は90~110ベルであるが、これが110ベルである。 B: ピーク時には買値の2~6倍になるが、これが6倍になる。 Bについては、まず倍率として2. 0~6. 0倍でなくてもよい可能性がある。 乱数が大きいほどbに近い数となる。 0 , 6. その確率は 0. 00227273 である。 それでは、次に最安値の確率も計算してみる。 最安値(9ベル)となる確率 最安値(9ベル)になるためには、「4. 跳ね小型」になること(確率0. 2588)に加え、以下の条件が必要である。 A: その島の買値(日曜午前にウリから買える値段)は90~110ベルであるが、これが90ベルである。 C: 以上の条件の下で、月曜午前のカブ価は36~81ベルの可能性があるが、これが36ベルである。 D: 以上の条件の下で、木曜午後のカブ価は9~65ベルの可能性があるが、これが9ベルである。 Cについては、まず倍率として0. 4~0. 9のfloat型の数値を生成し、買値の90ベルに掛けた結果が月曜午前のカブ価となる。 小数点以下は切り上げであるため、36ベルとなるためには、倍率は0. 4(誤差の関係上、わずかに上回る分には問題ない)でなければならない。 やはり、カブ価が36ベルとなる乱数のボーダーを二分探索を用いて調べることで、条件Cを満たす確率を求めるのがよさそうだ。 乱数が大きいほどbに近い数となる。 9 , 0. その確率は 1. 19209e-07 である。 小数点以下を切り上げるという性質上、最高値のときの条件Bより、今回のほうが確率は大幅に低くなっている。 最後に、条件「D: 木曜午後のカブ価は9~65ベルの可能性があるが、これが9ベルである。 」を満たす確率を考えてみる。 月曜午前時点で0. 4である倍率は、月曜午後~木曜午後までの6期間において単調減少する。 この際、各期間において、倍率の下落幅が0. 03~0. 05の中から決められ、更新される。 4 - 0. 05 になる場合を考えることになる。 しかし、カブ価の小数点以下切り上げ時に「0. 99999を足してから小数を切り捨てる」という処理を行っているため、例えば9. 0001ベルは10ベルに切り上げられるが、9. 0000001ベルは9ベルとなる、という現象が発生する。 そのため、下落幅は6回すべてが最大値でなくてもよい可能性がある。 それでも条件Cでは二分探索をすることで乱数の閾値を求められたが、それは乱数発生が1回だけであったからできたことであり、今回は6回の乱数が関係してくるため単純にはできない。 そこで、以下のような方法で確率を求める。 D-1. D-2. D-3. D-4. (注)0. 05ではなく0. 03であるのは、解析では「0. 02を引いてから、0~0. 03を引く」という操作をしており、それに倣ったため。 下落幅については10進数で小数点以下を表示するより、float型の仮数部を見たほうが扱いやすいので、そう表記する。 仮数部の16進数表現を得るのに、以下の記事を参考にした。 また、今までは10進数表記していた乱数の値も、これからは16進数表記することとする。 まずはD-1を二分探索で行う。 乱数が大きいほどbに近い数となる。 4 - 0. 乱数が大きいほどbに近い数となる。 以下の出力が得られた。 乱数下限 乱数上限 幅 下落幅の仮数部 00 fffffe00 ffffffff 200 23d709 01 fffffc00 fffffdff 200 23d707 02 fffffa00 fffffbff 200 23d706 03 fffff800 fffff9ff 200 23d705 04 fffff600 fffff7ff 200 23d704 05 fffff400 fffff5ff 200 23d702 06 fffff200 fffff3ff 200 23d701 07 fffff000 fffff1ff 200 23d700 08 ffffee00 ffffefff 200 23d6fe 09 ffffec00 ffffedff 200 23d6fd 0a ffffea00 ffffebff 200 23d6fc 0b ffffe800 ffffe9ff 200 23d6fb 0c ffffe600 ffffe7ff 200 23d6f9 0d ffffe400 ffffe5ff 200 23d6f8 0e ffffe200 ffffe3ff 200 23d6f7 0f ffffe000 ffffe1ff 200 23d6f6 10 ffffde00 ffffdfff 200 23d6f4 11 ffffdc00 ffffddff 200 23d6f3 12 ffffda00 ffffdbff 200 23d6f2 13 ffffd800 ffffd9ff 200 23d6f0 14 ffffd600 ffffd7ff 200 23d6ef 15 ffffd400 ffffd5ff 200 23d6ee 16 ffffd200 ffffd3ff 200 23d6ed 17 ffffd000 ffffd1ff 200 23d6eb 18 ffffce00 ffffcfff 200 23d6ea 19 ffffcc00 ffffcdff 200 23d6e9 1a ffffca00 ffffcbff 200 23d6e7 1b ffffc800 ffffc9ff 200 23d6e6 1c ffffc600 ffffc7ff 200 23d6e5 1d ffffc400 ffffc5ff 200 23d6e4 1e ffffc200 ffffc3ff 200 23d6e2 1f ffffc000 ffffc1ff 200 23d6e1 20 ffffbe00 ffffbfff 200 23d6e0 21 ffffbc00 ffffbdff 200 23d6de 22 ffffba00 ffffbbff 200 23d6dd 23 ffffb800 ffffb9ff 200 23d6dc 24 ffffb600 ffffb7ff 200 23d6db 表の数値はすべて16進数である。 例えば、最後の行を見ると、( 00000000 ~ ffffffff の値をとる乱数が) ffffb600 から ffffb7ff までの 0x200 通りの値をとった場合、下落幅の仮数部は 23d6db になる、ということである。 この表より、以下のことがわかる。 乱数がどんな値であっても、下落幅が 23d708, 23d703,... などの仮数部になることはない。 (48通り調べているのに、表の行数が 0x25 すなわち37行なので、そのような下落幅が11通りあることがわかる。 」を満たす確率、ということになる。 これを計算した結果、以下の出力が得られた。 その場合、条件Dが満たされ、その確率は 2. 49367e-035 である。 これは天文学的な低確率である。 なお、これは「前提」に記載したカブ価決定アルゴリズムの解析結果のソースコードが、完全にゲーム内部のものと同じである場合の確率である。 小数点以下を切り上げるintceil関数で足す値が0. 99999でなく0. 999999であれば最安値の確率はもっと低くなるわけであり、またfloat型をdouble型にするだけでも確率は変わるだろう。 まとめ• 参考 カブの買値や売値を入力すると、カブ価の予測値や、カブ価が各変動パターンである確率が表示される。 競技プログラミングのサイトAtCoderのコードテストページ。 更新履歴•

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