【蜗牛扑克】德州扑克使数学理论与牌桌实战完美契合(1)

2021年1月14日05:48:05【蜗牛扑克】德州扑克使数学理论与牌桌实战完美契合(1)已关闭评论
摘要

我是原扑克人Halimyok。相比从前,国内扑克从依靠“简易逻辑和直观感受”到如今“以数学辅证打法”,理论知识发展得越来越成熟完善。从本文开始的新系列专栏文,意图在“使理论整理跟得上理论发展的步伐”,让理论知识(尤其是数学理论)能切实充分的运用到实战,应该会在2018年内给它写上个恰当的结尾。

【蜗牛扑克(www.allnew366.com)报道】

我是原扑克人Halimyok。相比从前,国内扑克从依靠“简易逻辑和直观感受”到如今“以数学辅证打法”,理论知识发展得越来越成熟完善。从本文开始的新系列专栏文,意图在“使理论整理跟得上理论发展的步伐”,让理论知识(尤其是数学理论)能切实充分的运用到实战,应该会在2018年内给它写上个恰当的结尾。

【蜗牛扑克】德州扑克使数学理论与牌桌实战完美契合(1)

四月初的时候有一则《关于牌桌上估算对手范围赢率》的提问。题主的疑惑在于:想要在打牌时试图估算“自己的手牌VS对手的范围”的Equity,但存在两点问题---1.牌面结构多样,而不同牌面结构下的组合多样,试图穷举是个浩大的工程。2.如果考虑进对手的种种倾向,更是难上加难。借此提出本文的观点:扑克数学的作用不止在事后分析,更在于牌桌上的运用。如何使它的实用性最大化,值得思考。为了给大家一个积极思考并实战锻炼的环境。为方便讨论,以下的“范围”代表对手的牌型在1260种组合里所占比例。而“频率”是以对手在当前下注轮所持范围作为100%。

首篇做一个很朴素的抛砖引玉:将理论极度简化,简化到人脑能够完全适应。以上一段的问题为例,题主提到:假设MP OPEN 25%,在不同的翻牌面快速估算对手各类潜在牌型的占比,这里我想容忍极大的误差而把“两张不同的起手牌”算作1%,而把“口袋对子”算作0.5%。例如FlopKJ3r时,对手击中次对以上的估算范围:AK+KQ+KJ+KT+QT+AJ+QJ+AA+KK+QQ+JJ+33≈7%+2%=9%,实际数据=7.4%。大约1.5%的误差,这些误差能产生多大的影响?------假设Hero在CO跟注,MP Value cbet频率产生了6%的向上偏差(估算数据比实际数据高出6%):0.09/0.25=0.36=36%,0.074/0.25=0.296=29.6%。若对手Cbet 65%,我们会对MP cbet频率中的6%(即范围的1.5%)产生误判。也就是当对手CBET时,我们会弃掉1.5%本应跟注的牌。

依然是以上牌局的翻牌,如果MP OPEN 40%,Hero在BTN跟注,对手会用暗三+两对+坚果后门花+两头顺/卡顺Check raise:KK+JJ+33+KJ+QT+AQ+T9+Q9+ATs-A2s(三种花色)≈1.5%+5%+9%*1/4≈8.75%(估算数据),实际数据=9.2%,有0.45%的向下误差(估算数据比实际数据更低0.45%)。接着讨论这0.45%的影响:当对手check raise 9.2%的牌,并有0.45%的牌被我们误判,即我们在防守对手CR的频率会有4%的偏差。4%的什么概念?我们通常只会在对手Check raise时的一半时候(50%频率)防守,而这4%是我们在防守Check raise时的4%,微乎其微。

以上:我们用1.5%对对手value cbet范围中价值诈唬比例的误判,以及0.45%对对手check raise范围的误判,换来能够通过人脑迅速枚举对手在特定牌面下的各种牌型范围(之所以采用1%和0.5%的数据主要的原因是为了方便计算)。

以点带面,这样的方法同样可以延伸到其他的扑克理论中。比较简单的举例:Check raise数据>20%能代表什么?我们能怎么调整原先的默认打法?对手fold to cbet River在35%是正常数值(来自子曰发的线上常客平均数据,很有参考性),若对手fold to CBriver>40%我们能怎么做?>45%呢?偏离到怎样的程度我们能用“这手牌”打一个很激进的诈唬?除了微调范围和bet size,也能迁移到Action-line上。

这些问题离不开量化计算,但要把它深植在脑海里并条件反射似的打出来是关键。《Applications of NLHE》by Matthew我在2015年的夏天就看到了转牌圈,我之后进行归纳时,例如翻牌圈洋洋洒洒百余页内容被我简化到两三张A4纸内。理论的证明需要严谨,但简化并体系化后需要吸收的内容真的不多。而简化到什么程度才行?大概就是书里几十页的内容简化到几句话吧。

以扑克人用户Newbaby的专栏文举例(如果本人看到,非常非常抱歉拿你举例),从读者的角度看,内容不乏干货但篇幅长、碎片化,看完了能学到一些东西并且心服口服,但没法将其融入“牌手自身的战术体系”,实现“体系上”的优化。就像读了篇知乎高票还是过不好人生一样,在五六桌ZOOM平均只有5-10秒的决策时间下,凭的依然是经验感觉而把这点数学理论放在心里积灰。当然,Newbaby高产高质而且严谨精细的专栏还是很值得一读的,没有他的贡献,晚辈也不能继续讨论这一话题。

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