import pylab as plt
import numpy as np

def main():
  plt.figure("Nuestro hamijo cantabrana es tonto")
  import numpy as np
  # Coeficientes por los que multiplicamos nuestra cantidad inicial
  # si acertaramos en todo. Sacados de un ejemplo online de apuesta
  # combinada real
  coefs = np.array([1.48, 1.17, 1.89])

  # Al final lo unico que importa es que este gain_coef sera inferior
  # a n^k, con n = numero de opciones por resultado, k = numero de resultados
  # Esto es porque la esperanza de esta bazofia es
  # E[X] = prod(coefs) * 1 / n^k - 1 * (1 - 1 / n^k)
  # Supon que n = 2 y k = 3 y que usamos los coefs de arriba
  # E[X] = 3.27 / 8 - 7/8 = -0.46 <-- a la larga vas a perder 46 centimos de cada euro, por mongolo
  # Esto lo explican en cualquier carrera tecnica, aunque siempre podias estar las dos
  # horas de clase con el portatil haciendo allin con 2-10 en pokerstars, nadie te juzga
  gain_coef = np.prod(coefs)


  gain = [0]
  # Vamos a simular que hacemos 1000 apuestas combinadas de este tipo
  for _ in range(1000):

    # Vamos a asumir que la probabilidad de acertar resultados sigue
    # una gaussiana (1/2, 1/4). Lo que significa que habitualmente no tienes
    # ni flapa (aunque creas que si), pero hay algunas apuestas que "estan cantadas"
    # porque tienes un tipster muy bueno y otras en las que por lo imprevisible del resultado
    # vas a pinchar seguro
    guess_probs = np.random.normal(loc = 1. / 2., scale = 1. / 4., size = 3)

    for (guesses, lst) in [(guess_probs, gain)]:
      coin_flips = np.random.rand(3)
      if np.min(guesses - coin_flips) >= 0.0:
        # Hemos acertado todas
        lst.append(gain_coef + lst[-1])
      else:
        # Hemos fallado alguna
        lst.append(lst[-1] - 1)

  pl1, = plt.plot(list(range(1001)), gain, label = 'Nuestro hamijo cantabrana')
  pl3, = plt.plot(list(range(1001)), [-0.46 * x for x in range(1001)], label = 'Lo que dice el toston de la estadistica')

  plt.legend(handles = [pl1, pl3])

  plt.xlabel('Num apuestas')
  plt.ylabel('Ganancia total')

  plt.savefig('retardbrana.png')


if __name__ == "__main__":
  main()