让每一份支持，都有据可算。
输入预算、返奖倍率与夺冠概率，对比期望收益和最坏结果。
02 / 选手与返奖数据
可直接编辑 · 自动计算| 参赛选手 | 返奖倍率 × | 夺冠概率 % | 已支持 | 每 100 积分净 EV |
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03 / 计算方案
正在计算
| 参赛选手 | 方案总支持 | 需追加 | 夺冠总返还 | 夺冠时组合净盈亏 |
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同一组概率，不同的取舍
三种方案独立比较如果冠军是……
敏感性分析只改变返还倍率，保持你输入的胜率与分配不变；不代表游戏实际变动幅度。
计算原理、最优的含义与适用边界
01 / 数学期望怎么算？
xᵢ 为给选手 i 的总支持，dᵢ 为含本金倍率，pᵢ 为其夺冠概率，T 为全部选手支持之和。
组合净 EV = Σ(pᵢ × dᵢ × xᵢ) − T
选手 j 夺冠时净盈亏 = dⱼ × xⱼ − T
未投入的积分一直保留，不算盈利；已支持锁定后既有成本不可回收，EV 和净盈亏仍计入该成本。追加 EV 单独显示。
盈亏平衡胜率是 1/dᵢ。期望优先在固定倍率、给定胜率、无单人限额的模型下，把可追加的完整档位给单位 EV 最大的选手。若最大单位 EV ≤ 0 且未要求用满，就不追加；最高 EV 全员相同而必须用满时，使用最坏结果优先作为平局选择。
02 / 为什么不能仅凭赔率预测赢家？
参考 pᵢ = (1/dᵢ) / S
所有选手的单位净 EV = 1/S − 1
这是一个建模假设，不是“公平概率”。在此假设下，投入相同总额时无论如何分配，EV 都一样；只改变风险。等概率模式也只是情景假设。
自填概率须每项在 0–100% 内且总和为 100%。只允许极小舍入误差；归一化按钮会明确改变你输入的权重，不会暗中替你修正明显错误。
当前截图 S 约为 106.12%，参考模型净 EV 约为 −5.77%。允许不投入时，零追加优于负 EV 的追加。
03 / “最坏结果优先”不是稳赚
它强制用满预算内可追加的整档，最大化六种冠军结果中最小的净盈亏（maximin）。忽略概率高低，连你填了 0% 的选手也纳入保底范围。
按档位逐次增加当前返还最少者的支持，在固定总投入下得到整数 maximin 全局最优解；不承诺相同保底解中 EV 也最大。无锁定、可连续分配时的参照解是 xᵢ = B / (dᵢ S)。当 S > 1 时，这仍会亏损。
“盈利概率”只加总净盈亏为正的结果概率。“最坏结果”检查全部 6 个结果。EV 优先不是胜率优先，更不保证本局盈利。
04 / 截图事实与未确认规则
数据来自你提供的游戏截图：倍率 5.0、4.3、6.8、7.7、4.2、8.8；原支持 100、100、100、200、100、200，总计 800。显示的夺冠赢取均等于支持 × 倍率。
截图无法确认赔率是否锁定、最终结算倍率、单人上下限、真实追加档位、分红及返还取整规则。网页按静态倍率模型计算，不把支持人次/支持总量当作真实夺冠率，不自动读取游戏。
投入仅支持非负整数；每次追加档位可设置为任意正整数。单次优化最多 100 万个追加档位，以防浏览器卡顿；超过时请提高档位。结果展示四舍五入两位小数，计算过程不提前舍入。
配置只保存在当前浏览器；“恢复默认数据”重置本地表单。网页不会修改企微表格，也不会提交任何游戏操作。