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每个玩家都需要知道的扑克数学 28:44
每个玩家都需要知道的扑克数学
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这个视频从根本上解释了扑克中最重要的数学概念 - 风险回报计算。视频分为几个关键部分: 基础概念统一 视频开篇指出,看似不同的扑克数学概念(如赔率计算、防守频率、价值与诈唬比例等)本质上都可以用风险回报计算来表达。这是一个重要的统一认识。 风险回报计算的基本框架 风险(Risk):失败时将损失的筹码 回报(Reward):成功时将获得的筹码 盈亏平衡点计算公式:Risk/(Risk + Reward) 实际应用举例 视频用具体例子说明如何应用这个框架: 赔率计算例子: 场景:对手下注2.7BB,底池5.4BB 风险:2.7BB(跟注金额) 回报:8.1BB(底池+对手bet) 盈亏平衡点:25%(需要赢25%才能保本) 重要应用领域 视频详细讲解了这个框架如何应用于: 底池赔率(Pot Odds) 最小防守频率(MDF) Alpha值计算 价值与诈唬比例 期望值(EV)计算 实战验证 通过GTO解决方案验证,这些理论计算与实际最优策略高度吻合。 期望值(EV)计算的两种方法 简单方法: EV = 优势(Edge) × (风险 + 回报) 其中优势 = 实际成功率 - 盈亏平衡成功率 复杂方法: 需要分别计算: 盈亏平衡点 实际成功率 代入完整EV公式 实战案例分析 视频分析了一个来自2+2论坛的真实案例: 场景: 对手下底池大小的河牌圈下注 我们手持诈唬抓手(Bluff Catcher) 数据显示对手比理论频率多诈唬10% 对手比理论频率多弃牌10% 选项: A. 跟注 B. 加注到原下注的3倍 分析过程: 计算跟注EV:0.3底池 计算加注EV:0.5底池 结论:加注更优 关于加注尺度的深入分析 视频还探讨了一个进阶问题:既然加注更优,那应该加大还是加小? 结论:在对手过度弃牌10%的假设下,加注越大越好。原因是: 对手过度弃牌10%的错误比过度诈唬10%的错误代价更大 加注金额越大,利用这个错误获得的收益就越大 总结要点 扑克中的基础数学本质是风险回报计算 简单公式:盈亏平衡点 = 风险/(风险+回报) 期望值可以用Edge × (Risk + Reward)快速计算 这些计算帮助我们建立策略直觉 实战中要注意理论假设是否成立

四项顶级玩家的特质- The Poker Blueprint Part 3 11:06
四项顶级玩家的特质- The Poker Blueprint Part 3
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作为一名资深德州扑克职业选手和专栏作家,我来完整地解析这段关于顶尖扑克选手特质的内容,主要聚焦于"给予对手信任度"这个双面特质: 第一面:不要过分高估对手 个人风格与打法 视频作者自称是一个非常激进的打法,但本人性格并不激进 他的激进不是源于性格,而是基于对对手错误的精准利用 他会根据对手的过度弃牌倾向来调整下注策略 不同的打法风格 软式利用(Soft Exploit):在不被对手察觉的情况下利用其弱点 硬式利用(Hard Exploit):更具对抗性,将每个机会利用到极致 GTO(博弈论最优解)风格:像Doug Polk这样的选手,更注重完美的理论打法 常见误区 很多玩家,特别是新手,会过分高估对手的能力 在更高级别的牌局中,玩家往往会认为对手非常强大,从而放弃自己的优势打法 第二面:适当给予对手信任 对"差劲"选手的重新认识 提到了Calvin这样的非主流打法选手,后来被证明其很多打法其实接近理论最优解 Tim Stone虽然过度弃牌,但仍然取得了不错的成绩 学习态度的重要性 当看到不寻常的打法时,应该试图理解背后的逻辑 不要轻易否定看似"糟糕"的打法,而是要思考其可能的优势 平衡的重要性 顶级玩家既不会盲目相信对手都是专家 也不会轻视任何对手的非常规打法 需要在这两种态度之间找到平衡点 这种平衡的思维方式是区分顶级玩家和普通玩家的重要特征之一。它要求玩家既要有冷静的判断力,又要保持开放的学习心态。这种双重特质的结合,能够帮助玩家在不同的对局中找到最佳的应对策略。