洗超大型护身符的出货预期与市场分析

shengo

首先第一步和第二步，查阅物价并将物品归类
此处我采用的物价是目前单机交易群最流行的一个物价表，只是作为例子，当然了对于吧里多数的单机玩家也可能有一些实际意义。
在查阅物价后发现：
1.只有二缀物品才可能存在交易价值。
2.一共有11种板子可能有交易价值。按照词缀概率分类如下：
    1.skill lf
        lf [5, 10]
        lf [11, 15]
        lf [16, 20]
        lf [21, 25]
        lf [26, 30]
        lf [31, 35]
        lf [36, 40]
        lf [41, 45]
    2.skill fhr
    3.skill att
    4.skill frw
    5.skill eg
   
    6.max lf
    7.max max
    8.max frw
    9.max att
    10.max fhr
   
    11.ares eg【ares指all res，即四抗】
还有一些没有计入的板子，比如“单抗+eg”，本来是有交易价值的，但是由于eg存在变量，在交易总价值除以变量数后平均价值就变得非常小（不足2i），因此排除。

麻花藤

洗板亏本大王路过

tlzlj

好贴顶

SwordYing

第三步 第一部分：计算每一类物品的“平均价值”
这里给出“平均价值”的定义：即此类词缀可以出现的所有等概率组合的价值的（加权）平均值。
1.准线性增长下的大数据量处理：
以最常见的skill life类（即常说的技能肉）为例，前缀技能可以出7个人物总共21系的技能，后缀可以出从5-45血几乎全部等概率（一共是8个词缀，除了5-10的词缀以外都是5life一个词缀，所有词缀等概率，为了计算简便直接认为全部等概率），21系和41血总共是861种组合，要将这861种组合的市价取平均值。
这个过程看似几乎不可完成，毕竟861种实在不是小数，但是实际上由于小life变量区间内的板子价钱几乎是线性增长的，因此可以以5life为一个档位步进计算每个档位区间内的平均值，然后在41life以上考虑一下极品效应就可以了。
下面给出5-10life这个区间的统计辅助理解：
（1）skill lf[5, 10]
    1.sor闪电：3i
    2.sor火焰：0i
    3.sor冰冻：0i
    4.nec毒骨：0i
    5.nec召唤：0i
    6.nec诅咒：0i
    7.pal战斗：0i
    8.pal攻击：0i
    9.pal防御：0i
    10.ama标枪：0i
    11.ama弓箭：0i
    12.ama被动：0i
    13.bar战嚎：0i
    14.bar战斗：0i
    15.bar支配：0i
    16.asn陷阱：0i
    17.asn武学：0i
    18.asn影子：0i
    19.dru变形：0i
    20.dru元素：0i
    21.dru召唤：0i
    EVE:0.14i
可以看到计算中所有的板子都取了中值（大概8life的价格）。
不过由于瘦肉板普遍价格偏低，除了电板外都小于2i，所以都是取的0i（即无价值）这个无效值。
然后最后的“EVE”是平均数。
2.非线性成长的极品效应的处理：
极品效应，即当物品达到准极品属性时价钱会呈指数上涨而非线性。极品效应几乎在所有市场中都存在（不只是游戏内）。对于极品效应一般可以采取如下方法简化处理：
还是拿技能肉来讲解，对于生命值高于41life的技能肉，绝大部分都会呈现极品效应。不过它们的极品效应有一个共性：增长曲线（说的通俗点就是增长趋势）几乎完全一样。那么就可以先找出一个个例，比如电肉板，41life的价值120i，42的价值135i……45的价值210i，然后将其求和，再用两端的极值（此例中就是120i和210i）的平均值（165i）来求出比值，之后所有的例子直接求极端值的平均值再乘以这个系数就好。在此计算中，技能肉板的这个系数是0.9。【注：说得简单点就是由于这一类的物品极品曲线几乎一样，所以可以利用一个曲线的特性推定全部，省下了其它的曲线分析】
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这只是一个例子，实际上还有抗性eg板这种双变量板子，但是处理逻辑是完全相同的，具体可以看我给出的计算稿。
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第三步 第二部分：计算每个类别词缀出现的总概率
这个步骤可能比较繁琐，但是原理要比计算平均价值简单得多。具体来说就是要了解词缀的选取规则。
对于本例中蓝色物品的选取规则：
1.大前提，只有25%概率出现两个词缀。
2.先将所有符合当前等级的词缀全部找出，然后按照“frequency”（即 频数）随机选取一个前缀和一个后缀。
举个例子：比如某种物品一共可以出三个前缀A B C，它们的频数分别是1 2 3
那么选中A词缀的概率就是1/（1+2+3）=1/6，选中B概率为2/6，选中C概率为3/6。
具体的频数值和词缀库可以提取mpq文件获得，然后直接从里面筛选即可。
由于有不少人是奔着我对词缀概率的计算来的，所以楼下会贴出所有比较有价值词缀的完整概率计算。是计算原稿的一部分，看原稿的可以忽略这一段。

nash_host

类别词缀概率计算：

（1）可出词缀总频数【frequency】：
    1.前缀频数=244
    2.后缀频数=100

（2）skill lf
    1.前缀集：{Acrobat's, Fletcher's, Harpoonist's, Expert's,

Sounding, Fanatic, Lion Branded, Captain's, Preserver's, Hexing,

Fungal, Graverobber's, Burning, Sparking, Chilling, Trainer's,

Spiritual, Nature's, Entrapping, Mentalist's, Shogukusha's}
    2.后缀集：{Life[5, 10], Life[11, 15], Life[16, 20],

Substinence[21, 25], Substinence[26, 30], Substinence[31, 35],

Vita[36, 40], Vita[41, 45]}【注：Vita，即“生命”缀实际上有三个，但是

值为46-50的Vita缀的alvl为110，正常游戏无法出现，故不考虑】
    3.前缀集总频数=21，概率21/244=0.08607
    4.后缀集总频数=32，概率32/100=0.32000
    5.P(T)=0.08607*0.32000=0.02754

（3）skill fhr
    1.前缀集：{Acrobat's, Fletcher's, Harpoonist's, Expert's,

Sounding, Fanatic, Lion Branded, Captain's, Preserver's, Hexing,

Fungal, Graverobber's, Burning, Sparking, Chilling, Trainer's,

Spiritual, Nature's, Entrapping, Mentalist's, Shogukusha's}
    2.后缀集：{Balance}
    3.前缀集总频数=21，概率21/244=0.08607
    4.后缀集总频数=4，概率4/100=0.04000
    5.P(T)=0.08607*0.04000=0.00344

（4）skill att
    1.前缀集：{Acrobat's, Fletcher's, Harpoonist's, Expert's,

Sounding, Fanatic, Lion Branded, Captain's, Preserver's, Hexing,

Fungal, Graverobber's, Burning, Sparking, Chilling, Trainer's,

Spiritual, Nature's, Entrapping, Mentalist's, Shogukusha's}
    2.后缀集：{Strength[5, 6], Dexterity[5, 6]}
    3.前缀集总频数=21，概率21/244=0.08607
    4.后缀集总频数=8，概率8/100=0.08000
    5.P(T)=0.08607*0.08000=0.00689

（5）skill frw
    1.前缀集：{Acrobat's, Fletcher's, Harpoonist's, Expert's,

Sounding, Fanatic, Lion Branded, Captain's, Preserver's, Hexing,

Fungal, Graverobber's, Burning, Sparking, Chilling, Trainer's,

Spiritual, Nature's, Entrapping, Mentalist's, Shogukusha's}
    2.后缀集：{Inertia}
    3.前缀集总频数=21，概率21/244=0.08607
    4.后缀集总频数=4，概率4/100=0.04000
    5.P(T)=0.08607*0.04000=0.00344

（6）skill eg
    1.前缀集：{Acrobat's, Fletcher's, Harpoonist's, Expert's,

Sounding, Fanatic, Lion Branded, Captain's, Preserver's, Hexing,

Fungal, Graverobber's, Burning, Sparking, Chilling, Trainer's,

Spiritual, Nature's, Entrapping, Mentalist's, Shogukusha's}
    2.后缀集：{Greed[31%, 40%]}
    3.前缀集总频数=21，概率21/244=0.08607
    4.后缀集总频数=4，概率4/100=0.04000
    5.P(T)=0.08607*0.04000=0.00344

（7）max lf
    1.前缀集：{Sharp}
    2.后缀集：{Life[5, 10], Life[11, 15], Life[16, 20],

Substinence[21, 25], Substinence[26, 30], Substinence[31, 35],

Vita[36, 40], Vita[41, 45]}
    3.前缀集总频数=4，概率4/244=0.01639
    4.后缀集总频数=32，概率32/100=0.32000
    5.P(T)=0.01639*0.32000=0.00557

（8）max max
    1.前缀集：{Sharp}
    2.后缀集：{Maiming}
    3.前缀集总频数=4，概率4/244=0.01639
    4.后缀集总频数=4，概率4/100=0.04000
    5.P(T)=0.01639*0.04000=0.00070

（9）max frw
    1.前缀集：{Sharp}
    2.后缀集：{Inertia}
    3.前缀集总频数=4，概率4/244=0.01639
    4.后缀集总频数=4，概率4/100=0.04000
    5.P(T)=0.01639*0.04000=0.00070

（10）max att
    1.前缀集：{Sharp}
    2.后缀集：{Strength[5, 6], Dexterity[5, 6]}
    3.前缀集总频数=4，概率4/244=0.01639
    4.后缀集总频数=8，概率8/100=0.08000
    5.P(T)=0.01639*0.08000=0.00139

（11）max fhr
    1.前缀集：{Sharp}
    2.后缀集：{Balance}
    3.前缀集总频数=4，概率4/244=0.01639
    4.后缀集总频数=4，概率4/100=0.04000
    5.P(T)=0.01639*0.04000=0.00070


（12）ares eg
    1.前缀集：{Shimmering[13%, 15%]}
    2.后缀集：{Greed[31%, 40%]}
    3.前缀集总频数=1，概率1/244=0.00410
    4.后缀集总频数=4，概率4/100=0.04000
    5.P(T)=0.00410*0.04000=0.00016