Simulamos 10 millones de rondas de juegos crash: esto es lo que pasa en realidad
Por Daniel Foster · ✓ Verificado por Alex Morgan · Actualizado el 2 de noviembre de 2026
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Jugamos 10.000.000 de rondas de juego crash y pusimos 13 estrategias populares a jugar exactamente las mismas rondas. El resultado: todas devolvieron cerca del 97% de lo apostado, la Martingala vació la banca en el 87.8% de las sesiones, el retiro automático en 1,20x casi nunca quebró (0%) pero solo terminó en ganancia el 1.9% de las veces, y el “ya le toca” no existe: después de ocho rondas bajas seguidas, la siguiente llegó a 2x el 47.8% de las veces, igual que siempre. Aquí están los datos, las gráficas y lo que significan para tu juego.
Hallazgos principales
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La Martingala en 2x perdió toda la banca de 100 unidades en el 87.8% de 10.000 sesiones.
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El retiro automático en 1,20x quebró en el 0% de las sesiones, pero solo el 1.9% terminó en ganancia tras 1.000 rondas.
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El retiro automático en 10x terminó en ganancia en el 33.6% de las sesiones, más que cualquier otra estrategia fija.
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La Martingala con take-profit de +20 terminó en ganancia el 79.1% de las veces y lo perdió todo el otro 20.9%.
-
El 4% de las rondas crasheó al instante en 1,00x; el 51.5% terminó por debajo de 2x.
-
El 0.97% de las rondas llegó a 100x o más: cerca de una de cada 103.
-
Tras 8 rondas seguidas por debajo de 2x, la siguiente llegó a 2x el 47.8% de las veces, contra 48.5% en teoría. Sin patrones.
Cómo lo hicimos
Generamos 10.000.000 de puntos de crash con una semilla fija y publicada, usando la fórmula estándar con ventaja de la casa del 3% (RTP de 97%, igual que Aviator). Dividimos las rondas en 10.000 sesiones de hasta 1.000 rondas y cada estrategia jugó las mismas rondas, con una banca de 100 unidades (piensa en $100.00) y una apuesta base de 1 unidad ($1.00). Repetimos todo con ventaja de la casa del 1% y del 4%.
1. Qué le pasa a tu banca
Show data table
| Strategy | p10 | p25 | median | p75 | p90 |
|---|---|---|---|---|---|
| Auto cash out 1.20x | 51.6 | 60 | 69.6 | 80.4 | 88.8 |
| Auto cash out 1.50x | 40.5 | 54 | 70.5 | 85.5 | 99 |
| Auto cash out 2x | 28 | 48 | 70 | 92 | 110 |
| Auto cash out 5x | 0 | 20 | 70 | 110 | 150 |
| Auto cash out 10x | 0 | 0 | 60 | 130 | 190 |
| Martingale (2x) | 0 | 0 | 0 | 0 | 410 |
| Anti-Martingale / Paroli | 0 | 0 | 48 | 89 | 128 |
| D'Alembert (2x) | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Fibonacci (2x) | 0 | 0 | 0 | 0 | 276 |
| Dual bet 1.20x + 10x | 0 | 0 | 0.8 | 98.4 | 164 |
| 2x with stop-loss/take-profit | 50 | 50 | 68 | 90 | 110 |
| Martingale + take-profit +20 | 0 | 120 | 120 | 120 | 120 |
| 1.50x with stop-loss/take-profit | 69.5 | 70 | 70 | 84 | 105 |
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La franja oscura es el 50% central de las sesiones, la clara el 80% central, y la línea es la mediana. Los retiros fijos bajan despacio y de forma predecible: quien empieza con $100.00 en 1,20x suele terminar 1.000 rondas con unos $70.00. Las progresiones suben al principio y luego se desploman cuando llega una racha de pérdidas.
Tip de pro: si te gustan las progresiones, ponte un take-profit. La subida del principio es real; solo que no dura.
2. Riesgo de quebrar
Show data table
| Strategy | % |
|---|---|
| D'Alembert (2x) | 93.7% |
| Martingale (2x) | 87.8% |
| Fibonacci (2x) | 76.8% |
| Dual bet 1.20x + 10x | 52.5% |
| Auto cash out 10x | 39.5% |
| Anti-Martingale / Paroli | 31.7% |
| Auto cash out 5x | 21.8% |
| Martingale + take-profit +20 | 20.9% |
| Auto cash out 2x | 2.2% |
| Auto cash out 1.50x | 0.1% |
| Auto cash out 1.20x | 0.0% |
| 2x with stop-loss/take-profit | 0.0% |
| 1.50x with stop-loss/take-profit | 0.0% |
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La Martingala (87.8%), D’Alembert (93.7%) y Fibonacci (76.8%) vaciaron la banca en la mayoría de las sesiones. El retiro en 1,50x quebró solo en el 0.13%.
3. Quién terminó ganando
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| Strategy | % |
|---|---|
| Martingale + take-profit +20 | 79.1% |
| Auto cash out 10x | 33.6% |
| Auto cash out 5x | 29.8% |
| Dual bet 1.20x + 10x | 24.5% |
| Fibonacci (2x) | 22.9% |
| Anti-Martingale / Paroli | 19.6% |
| 2x with stop-loss/take-profit | 16.1% |
| Auto cash out 2x | 16.1% |
| 1.50x with stop-loss/take-profit | 12.3% |
| Martingale (2x) | 12.0% |
| Auto cash out 1.50x | 9.4% |
| D'Alembert (2x) | 6.1% |
| Auto cash out 1.20x | 1.9% |
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Ganar la ronda y ganar la sesión son cosas distintas: 1,20x gana cerca del 80.8% de las rondas, pero casi nunca cierra una sesión larga arriba. 10x gana solo el 9.7% de las rondas, pero cada acierto es tan grande que un tercio de las sesiones termina en ganancia.
4. Dónde cayeron 10 millones de puntos de crash
Show data table
| % | |
|---|---|
| 1.00x (instant crash) | 4.0% |
| 1.01x–1.49x | 31.4% |
| 1.50x–1.99x | 16.2% |
| 2x–9.99x | 38.8% |
| 10x–99.99x | 8.7% |
| 100x+ | 1.0% |
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Más de la mitad de las rondas (51.5%) crashea antes de 2x, y cerca de 1 de cada 25 crashea al instante en 1,00x. La ronda mediana se detuvo en 1.93x.
5. Teoría vs realidad
Show data table
| x | Observed (10M rounds) | Theory |
|---|---|---|
| 1.2x | 80.835% | 80.833% |
| 1.5x | 64.653% | 64.667% |
| 2x | 48.485% | 48.500% |
| 3x | 32.303% | 32.333% |
| 5x | 19.381% | 19.400% |
| 10x | 9.690% | 9.700% |
| 20x | 4.852% | 4.850% |
| 50x | 1.940% | 1.940% |
| 100x | 0.973% | 0.970% |
| 1000x | 0.098% | 0.097% |
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La probabilidad de llegar a un multiplicador x es (1 − ventaja de la casa) ÷ x. En 10 millones de rondas, 2x salió el 48.5% de las veces (teoría 48.5%) y 10x el 9.7% (teoría 9.7%).
6. El mito de las rachas
Show data table
| k | P(≥ 2x) |
|---|---|
| 0 | 48.5% |
| 1 | 48.5% |
| 2 | 48.5% |
| 3 | 48.6% |
| 4 | 48.4% |
| 5 | 48.4% |
| 6 | 48.5% |
| 7 | 48.6% |
| 8 | 47.8% |
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“Ya salieron muchas bajas, ahora viene una alta” es justo lo que venden los pronósticos y los grupos de señales. Los datos dicen que no: la probabilidad de 2x no cambia, y la correlación entre una ronda y la siguiente es 0.0003, o sea, cero. Mira por qué el predictor de Aviator es estafa y verifica cualquier ronda con el provably fair.
7. Cuánto pesa la ventaja de la casa
Show data table
| Strategy | 1% | 3% | 4% |
|---|---|---|---|
| Auto cash out 1.20x | 24.0% | 1.9% | 0.4% |
| Auto cash out 2x | 36.3% | 16.1% | 9.4% |
| Auto cash out 10x | 41.1% | 33.6% | 29.8% |
| Martingale (2x) | 16.6% | 12.0% | 9.7% |
| Fibonacci (2x) | 31.1% | 22.9% | 19.1% |
| Martingale + take-profit +20 | 81.8% | 79.1% | 77.6% |
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Las mismas rondas, cambiando solo la ventaja de la casa: con 1% todas las estrategias ganan más seguido; con 4%, menos. Elegir juegos con RTP alto es la decisión que de verdad cambia el largo plazo.
Qué significa para tu juego
- Elige el estilo, no un “sistema”. Objetivo bajo, sesiones largas y tranquilas; objetivo alto, menos aciertos pero más grandes.
- Usa take-profit. La Martingala con +20 terminó en ganancia en cuatro de cada cinco sesiones.
- Apuesta según tu banca. En 2x, una racha de 24 pérdidas seguidas apareció en nuestros datos.
- Ignora a quien vende patrones. Lee cómo ganar en juegos crash de verdad.
Pruébalo con tus números en el simulador de estrategias o en el juego crash gratis.
Metodología
- Rondas: 10.000.000 de puntos de crash del generador mulberry32, semilla 20261102. Fórmula: crash = max(1, floor(100 × (1 − ventaja) ÷ (1 − U)) ÷ 100), U uniforme en [0, 1).
- Sesiones: 10.000 por estrategia, cada una con el mismo bloque de 1.000 rondas.
- Banca: 100 unidades, apuesta base de 1 unidad. La sesión termina si la banca queda por debajo de una apuesta base, al llegar al stop-loss/take-profit o tras 1.000 rondas.
- Estrategias: retiro fijo en 1,20x, 1,50x, 2x, 5x y 10x; Martingala, Anti-Martingala (Paroli, 3 victorias), D’Alembert y Fibonacci en 2x; apuesta doble 1,20x + 10x; tres variantes con stop-loss/take-profit.
- Reproducible: el script es público y siempre da el mismo resultado. Resultados completos: CSV.
Limitaciones
El estudio modela un juego crash genérico con la distribución estándar. Los juegos reales tienen tope de ganancia, ventajas de la casa distintas y reglas propias. Nada de eso cambia el resultado central: ningún patrón de apuesta cambia la ventaja de la casa, solo cambia cómo se siente la sesión.
Cite this study
Free to reuse under CC BY 4.0 with a link back.
APA
Foster, D., & Crash Game Guide. (2026). We Simulated 10 Million Crash Game Rounds: Here's What Actually Happens [Data set]. Crash Game Guide. https://crashgameguide.com/es-mx/investigacion/estudio-simulacion-juegos-crash/ Plain link
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<a href="https://crashgameguide.com/es-mx/investigacion/estudio-simulacion-juegos-crash/">Crash Game Guide 10-million-round crash game simulation study</a> Preguntas frecuentes
¿Qué encontró la simulación de 10 millones de rondas?
Todas las estrategias devolvieron cerca del 97% de lo apostado, justo lo que permite la ventaja de la casa. Las progresiones como la Martingala ganan poco y seguido, pero quebraron la banca en la mayoría de las sesiones; los retiros automáticos bajos casi nunca quiebran, pero bajan poco a poco.
¿Qué estrategia terminó en ganancia más veces?
La Martingala en 2x con take-profit de +20 unidades terminó en ganancia en cerca del 79% de las sesiones, pero el otro 21% perdió toda la banca. Objetivos altos como 10x ganaron en cerca de un tercio de las sesiones, con pérdidas menores en el resto.
¿Existen patrones o rachas en Aviator?
No. En 10 millones de rondas, la probabilidad de que la siguiente ronda llegue a 2x se quedó en cerca de 48,5% sin importar cuántas rondas bajas vinieran antes, y la correlación entre rondas fue prácticamente cero. Cada ronda es independiente.
¿Cada cuánto sale un 100x?
Con ventaja de la casa del 3%, cerca del 0,97% de las rondas llegó a 100x o más, igual que la teoría. Es más o menos una ronda de cada 103, con largos periodos sin ninguna.
¿Puedo usar los datos y las gráficas?
Sí. El CSV, las gráficas y el kit de prensa son libres bajo CC BY 4.0. Cita a Crash Game Guide con un enlace a este estudio; los códigos para insertar están en la página.
¿La simulación es reproducible?
Sí. Usa una semilla fija (20261102) con el generador mulberry32 y la fórmula estándar de crash. Ejecutar el script publicado da resultados idénticos.
Fuentes
- Script de la simulación de Crash Game Guide (semilla 20261102) (consultado el 2 de noviembre de 2026)
- Bustabit verifier: fórmula de crash publicada (consultado el 2 de noviembre de 2026)
Por Daniel Foster
Crash Game Maths & Mechanics Analyst
Daniel focuses on the mathematics and mechanics behind crash games. His reviews examine RTP disclosures, volatility, multipliers, game mechanics and the mathematical principles behind different crash titles.
✓ Verificado por Alex Morgan (Casino & Crash Game Reviewer)
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