3betpotについて①

こんにちは！お久しぶりです。
ブログを書くのが久しぶりになってしまいました。

せっかくツイッターとかで紹介してくれた人もいたのに、そこから更新しないのもSEO(Search Engine Optimization)的にどうなのかとも思っていたのですがなかなか書けていませんでした。

以降はあまり気負わずポーカー以外のたわいもないことも書いてしまおうと思っています。
これからは頻度をあげて更新していく予定です！

今回はcash gameのSBvsBTNの3betpotについて書いていこうと思います。
この状況のGTOについては多くの方が有用なことを書いてくれているので
「このブログ何か新規性あるの？」などと言われると困りますが書いていきます笑　

主にpython,Rを見よう見まねで使ったのですが、自分は特にちゃんと学んだ訳ではないので至らないところも多々あるかと思います。
何かアドバイスなどあればぜひよろしくお願いします。
間違っている可能性もあるので、もし何か指摘などもあったら気軽に教えてください。

①になっていますが予定では
①(今回)　Piosolverでの計算結果からGTOの全体的な傾向をみる
⓶それらの結果をいくつかのボードをとってGTOをみてみる
⓷実戦で多くの相手がGTOから乖離していると思われるスポットでどのようにexploitすればいいのか

という構成で書いていく予定です。

今回の状況
cash game
BTN 2.5bbopen
SB 10bb3bet
BB fold
BTN call
OOP,IPのレンジは以下のようなレンジを想定しています。

左:OOP、右IP

以下のような設定で計算しました。

flopについてはこちらの184flopsubsetを利用しました。
www.piosolver.com

冗長かもしれないので最後にまとめを書いています。

まずはエクイティとベット頻度についてプロットしてみました
縦軸がSBのエクイティ、縦軸がSBのベット頻度です。(ベットサイズ2種の頻度の合計です)

Equityとbet頻度

エクイティの高いボードの方がベット頻度が高くなっている傾向があるのがわかると思います。

また、フロップのカードのうちもっとも数値の高いカード(以下highカード)とエクイティ、ベット頻度をグラフにしてみると以下のようになります。

左:エクイティ　右:ベット頻度

これらをみると、基本的にはHighカードが8,9辺りがOOPのエクイティがもっとも低くベット頻度も低い。
Highカードが大きくなるにつれてエクイティも大きくなりベット頻度も大きくなる傾向にあるということが読み取れます。

次にベットサイズについてみていきます。
今回は32%potbetと64%potbetの二つの選択肢で計算したためその二つについてです。

左:32%bet頻度　右:64%ベット頻度

エクイティの高い時は小さいベットを多用し、エクイティの低い時は大きいベットを多く使っているように見えます。

ベットされた時のBTNの戦略についてはLilianさんの記事が実践的でわかりやすいと思います。

次にボードがrainbow,twotone,monotoneでどのようにGTO戦略が変わっているのかみてみます。

rainbow, twotone, monotone

rainbow(73),twotone(96),monotone(15)の順でベット率が下がっている傾向が読み取れると思います。ボードがウェットになるとIPに有利になるため、OOPのベット率が下がるということかもしれません。(カッコ内はサンプル数です)
特にmonotoneのボードではほとんどOOPはベットしていないことがわかります。

また、highカードが小さい時もボードがコネクトしている時の方がベット頻度が下がっています。(カードの数値の最大値と最小値が3以下かどうかで判別しました。)
左がコネクトしている時の64%potbetの頻度で、右がそれ以外の時のベット頻度です。

次にIPのBMCBについてみていきます。
縦軸がOOPのエクイティ、横軸がベット頻度です。(縦軸がSBのエクイティです)
左のグラフが32%potbetについて、真ん中のグラフが64%potbet、右のグラフがcheckの頻度です。

OOPと同様にIPも自身のエクイティが高いほど小さいベットを利用し、エクイティが低い時は大きいベットを多く利用し、checkする頻度も高くなっているのが読み取れます。

次にOOPがチェックしてIPにベットされた時のGTOについてみていきます。
これまでと同様縦軸がOOPのエクイティ、横軸が頻度です。
左のグラフがcheckfold,真ん中のグラフがcheckcall,右のグラフがcheckraiseの頻度のグラフです。

まとめるとGTOは
OOPはflopでhighカードが大きいエクイティの高いボードの時に小さいベットを高い頻度で利用し、highカードが小さくエクイティの低い時に大きいサイズのベットを多く利用する。
OOPのcheckに対してIPは自身のエクイティの高い時に小さいサイズのベットを多く利用し、自身のエクイティが低い時は大きいサイズのベットを頻度はあまり高くないが利用する。
OOPはcheckするレンジがある場合、highカードが大きくエクイティが高いほどcheckfoldの頻度が低く、checkcallする頻度が高い。逆にhighカードが小さくエクイティが低いボードの時ほどcheckfoldする頻度も高いが、checkraiseする頻度も高くなっている。
また、ボードがドライであるほどOOPのCB率が高くなっており、monotoneボードではほとんどベットをしない。
highカードが低く、コネクトしているボードではベット率がさらに低い

何か違うと思われるところなどあれば気軽に教えてもらえればと思います。
この記事を書いている時にpiosolverのできることを一つ新たに気づいたので早めに次の記事に活かせたらと思います。