簡易化したリバーのGTOに関しての考察②

どうもこんにちは

今回は前回の記事を踏まえて、piosolverを用いて検証していきます。

検証するモデルは
OOP,IPのレンジは[0.1]
potが1、ベットサイズ1
OOPは強制check,OOPはcheck-raiseできない
IPはpotbetのみ
というモデルです。

この結果をpiosolverでも解いてみます。
これはリバーのみの計算なのでpiosolverの無料版でもできるはずなので興味がありましたらpiosolverを持っていない方でもご自分でもやってみることをお勧めします。

board AAA23r
range OOP IPともに KQs-64s

f:id:takoagemat:20180817185641p:plain

のように設定します。

こうすることで44種類の強さのハンドで同様のレンジをOOP,IPともにもち、簡易的に[0,1]gameの再現ができます。(勝手に@maspy_starsさんの知恵をパクりました笑)

ちなみにリバーのみの計算はpiosolverではすぐ終わります笑

計算結果は以下のようになります。

IPのベットレンジ

この結果からベットレンジは34.08%であり、大体バリューベットを上位2/9のハンドで、ブラフハンドを上位1/9のハンドでしていることがわかります。
誤差は選択しているレンジが44段階で離散的だからだと考えられます。

OOPのコールレンジ

この結果から43.85%をcallしており、ほぼ4/9=44%と一致することがわかります。

また以下からもバリューベット:ブラフベットの頻度が2:1になっていることが確認できると思います。

f:id:takoagemat:20180817223009p:plain

右下のベットレンジのEquityのグラフをご覧いただけるとわかりやすいかと思います。

ちなみにEVはpot40で
OOP 17.779
IP 22.221
となっており

$\frac{2.221}{40} \fallingdotseq \frac{1}{18}$ になっていることが確認できます。

次回はこの結果について深掘りして考察していきたいと思います。

統計は冷酷だ