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體驗金流水跑完之後，期望上還剩下多少錢

答案不需要任何內幕消息，只要兩個數字：條款上的流水倍數，以及你打算玩的遊戲 RTP。 這一頁把式子攤開，讓你在按下「領取」之前先算一次。頁面上所有數字都是即時計算的結果， 不是觀測資料。

先講結論：期望剩餘接近零，而且不需要平台作弊

以一組很典型的參數計算：體驗金 168 元、流水 20 倍、老虎機 RTP 假設 96%。 你必須累積下注 168 × 20 ＝ 3,360 元，這些投注的期望損失是 3,360 × 4% ＝ 134 元，跑完之後期望上剩下 34 元—— 面額的兩成。更乾淨的一個結果是：當流水倍數達到 1 ÷（1 − RTP）時，期望剩餘正好是零。 RTP 96% 時這個臨界值是 25 倍，RTP 95% 時是 20 倍。它跟贈金金額無關， 也跟你下注大小無關。

換句話說，只要條款把流水倍數訂在臨界值附近或以上，這筆錢在期望上就等於沒送。 這裡沒有暗箱、沒有動手腳、沒有「你的帳號被盯上」——只是兩個公開數字相乘的結果。 會讓結果更差的，是後面會談的計入比例與提領上限。

計算器：把你看到的條款填進去

下面五個欄位對應條款頁上會出現的東西：贈金金額、流水倍數、你打算玩的遊戲 RTP、 單注金額，以及流水基數是否含你自己的存款。RTP 欄位是假設值， 不是我們量到的值——這一點很重要，最後一段會說明為什麼。

共用圖例： 模擬回合分布 歸零（流水沒跑完，一毛都提不出來） 中位數 平均數／你目前的設定 公式的期望餘額

左圖是把上面的參數丟進一個公開寫明的玩具模型跑 1,786 回合的結果，不是玩家實測資料。 模型設定：每一轉有 22% 機率回 1.9 倍、6% 機率回 4 倍、2% 機率回 15 倍，其餘為零， 整體長期回報率剛好等於你輸入的 RTP。餘額不足一注就停，此時流水沒跑完，可提領金額記為零。 右圖則完全是公式，沒有隨機成分。

這個計算是怎麼來的

整個計算只有三行，你可以拿紙筆重算一次：總投注額 ＝ 流水基數 × 流水倍數； 期望損失 ＝ 總投注額 ×（1 − RTP）；期望餘額 ＝ 起始餘額 − 期望損失。 第二行是唯一有內容的一行：RTP 96% 代表長期而言每投注 100 元會回來 96 元， 莊家優勢 4%，而這 4% 是對每一次投注收的，不是對你的本金收一次。 流水倍數的作用，就是強迫同一筆錢被課這個 4% 很多次。

把式子整理一下會得到那個臨界值：期望餘額為零時，倍數 ＝ 1 ÷（1 − RTP）。 RTP 越低，臨界倍數越小，條款越容易把贈金吃乾淨。想先弄懂流水這個機制本身， 見流水是什麼；想看體驗金條款的其他常見寫法， 見體驗金與新手優惠。

三種條款結構的實算

下面三組都是假設參數，不指名任何平台，RTP 一律假設 96%。 它們示範的是結構差異，不是市場調查結果——我們沒有做過條款普查， 所以不會說「多數平台是這樣」。

第二列是最值得看的一列。「儲 3,000 送 3,000」聽起來是資產翻倍， 但流水基數變成 6,000、倍數 15 倍，總投注額就是 90,000 元。期望損失 3,600 元， 比你自己存進去的 3,000 元還多。期望上你不但沒賺到那 3,000，還倒虧約 600 元， 而且中間你的 3,000 元本金是真的暴露在波動裡的。第三列的期望值是負的， 數學上的意思不是「你會倒欠」，而是「期望上你在跑完之前就已經歸零」。

為什麼「跑完流水還剩錢」的機率不是零

期望值是平均數，不是你會遇到的事。在左圖那個模型裡，中位數是 0 元、平均數卻是 96 元—— 兩個數字差了快一百塊，因為分布嚴重右偏：大多數回合在跑完流水之前餘額就見底了， 少數幾回合靠一次大額回報衝到起始餘額的三倍以上，把平均數整個拉高。 會有人真的提到錢，這是真的；但那不是期望值在說的事。

所以看體驗金要同時看三件事：平均數（長期會怎樣）、 中位數（典型的一個人會怎樣）、波動（分布拉得多開）。 行銷素材只會給你看右尾那幾格，而且會用「有人提領成功」的截圖來代表整張圖。 單一張截圖不能告訴你那張圖長什麼樣子。

條款裡真正決定結果的三個參數

贈金面額幾乎不影響結論，因為它同時出現在起始餘額和流水基數裡，會約分掉。 真正決定你能不能剩下錢的是三個東西：流水倍數（直接乘進總投注額）、 各遊戲的計入比例（把有效倍數放大）、 最高可提領上限（把右尾直接切掉）。這三個參數都寫在條款裡， 而且通常不在同一頁——怎麼把它們一條一條找出來，見 優惠條款拆解。

最高可提領上限特別值得看清楚。左圖裡把平均數撐起來的，就是右邊那幾格； 如果條款寫「贈金衍生獎金最高可提領 500 元」，那幾格會被壓平成一格， 平均數會明顯下降，而歸零那一柱一動也不動。上限只砍好的一邊，不砍壞的一邊。 我們的計算器沒有把上限算進去，所以計算器給的數字比有上限的真實條款樂觀。

計入比例是最容易被忽略的那一個

條款頁常有一張小表：老虎機計入 100%、真人／百家樂計入 10%、部分遊戲計入 0%。 意思是你在百家樂下注 100 元，只有 10 元算進流水。 如果你打算玩 10% 計入的遊戲，20 倍流水對你而言的實際門檻是 200 倍。 把 200 代進上面的式子：只要 RTP 低於 99.5%，期望剩餘就是負的——而且是大負。

反過來說，這也是為什麼計入比例低的遊戲通常「數學上比較好」（例如百家樂的莊家優勢 約 1% 出頭，遠低於多數老虎機）卻幾乎不能拿來跑流水：條款正是為了擋這件事而寫的。 你可以選低優勢的遊戲，或選高計入比例的遊戲，但條款讓你很難同時選到兩個。 計入比例 0% 的遊戲更直接：在上面下注不但不算流水，某些條款還視為違規、直接沒收。

我們的假設有多不可靠

這一頁最弱的一環是 RTP。RTP 是遊戲商宣稱的長期回報率，玩家端沒有辦法驗證； 而且部分遊戲商會在遊戲說明裡列出同一款遊戲的多個 RTP 版本， 代表營運商端可能存在不只一種設定。你在條款頁或遊戲說明看到的 96%， 我們無法確認它就是你這一局在跑的那個值。這件事能查到什麼程度、查不到什麼， 見RTP 能不能驗證。

所以請這樣讀計算器的輸出：它是一個上界，不是保證。 真實 RTP 若低於你填的數字，期望剩餘只會更少；加上提領上限，只會更少； 加上計入比例，只會更少。往有利方向偏離的可能性，我們想不出來。 左圖的波動假設同樣是我們寫死的——換一組波動設定，歸零那一柱可以從七成變成五成或八成， 那一柱的高度是模型的性質，不是我們觀測到的事實。

這一頁不會告訴你哪一家的體驗金比較划算

我們不做這件事，而且不打算做。理由很簡單：要回答「哪一家划算」， 就得把某一家具名平台放在「比較好」的位置，而那正是收分潤的引流站在做的事， 也是我們唯一的護城河會破掉的地方。我們沒有向任何業者收取分潤， 也沒有任何聯盟連結（見資金來源揭露）。

這一頁能做的，是把一個原本藏在條款細節裡的乘法攤在桌面上。算完之後要不要領， 是你的決定。如果算出來的數字讓你猶豫，那個猶豫本身就是這一頁的全部價值。 如果你發現自己在為了跑完流水而改變原本的下注計畫，那是一個值得停下來的訊號， 求助資源在這裡。

常見問題

體驗金真的能出金嗎？

能，但要看兩件事：流水是否真的跑完，以及條款有沒有最高提領上限。 在我們的模型模擬裡，多數回合在跑完流水之前餘額就見底了，這種情況下可提領金額是零。 「有人提領成功」和「期望上你會提領到多少」是兩個不同的問題。

流水倍數多少才算合理？

有一個明確的臨界值：1 ÷（1 − RTP）。RTP 假設 96% 時是 25 倍，超過這個數字， 公式上的期望剩餘就是負的。但這是必要條件不是充分條件——還要看計入比例和提領上限。 我們不會給出「幾倍以下就可以領」的建議。

「儲 3,000 送 3,000」跟「註冊送 168」哪個比較划算？

用同樣的式子算就知道差在哪裡：免儲值的贈金你不必投入自己的錢，最壞情況是歸零； 綁首儲的贈金會把你自己的存款一起綁進流水，最壞情況是連本金一起輸掉。 兩者的期望值都可能是小正數或小負數，但風險結構完全不同。

為什麼計算器算出正數，你們還說期望剩餘接近零？

因為「34 元」是相對於 168 元面額而言的兩成，而且它是在「流水真的跑完」的前提下算的， 也沒有把提領上限和計入比例算進去。把這些條件加回去之後，數字會往零或負的方向走。

這個計算器可以幫我挑平台嗎？

不行，我們也不打算讓它做這件事。它只處理你自己填進去的數字， 不含任何平台名稱、評分或排序。你可以用它來判斷一份條款的數學結構， 但不能用它來判斷一家平台會不會出金。