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德州撲克毫無邏輯思考的打牌是盲目莽撞的行為

德州撲克毫無邏輯思考的打牌是盲目莽撞的行為

德州撲克毫無邏輯思考的打牌是盲目莽撞的行為

德州撲克毫無邏輯思考的打牌是盲目莽撞的行為 在接觸德州撲克之前,我喜歡玩一款名叫《魔獸爭霸》的即時戰略遊戲。 這款遊戲獲勝目標很簡單,只要把對方的所有建築物拆光就可以獲得勝利。 然而為了實現這個目標,就需要運用不同的戰術策略去實現,同樣的情況在許多競技類運動遊戲也有體現。 籃球的獲勝目標是盡可能多的把球投進對方的框裡,足球則是把球盡可能多的踢進對方的球門,這些獲勝目標看起來簡單,但具體實施的方案都是眾說紛紜。 籃球可以有三角戰術、擋拆戰術、低位進攻、快攻戰術等來實現得分,足球也有防守反擊、傳控組織等戰術來實現進球。

同樣的,德州撲克的獲勝目標也很簡單,那就是盡可能的多贏,同時盡可能的少輸。 為此我們需要研究每一手牌的打法,面對不同牌面不同對手的應對策略來完成這個目標。

為了這個目標,我們需要控制我們的起手牌質量,學會讀牌,學習控制底池的大小。 接下來我們會分很多期來逐一討論這些內容。

許多新手玩家開始打牌的時候無法實現獲利,了解到德州撲克不是隨便玩玩就能贏的遊戲,這時候新手玩家會開始注意自己的起手牌。 看到書上說起手牌要緊,於是模仿書上的起手牌表去遊戲,雖然輸得不多,但依然打不贏,這時候新手又去看高額桌視頻,以為打得鬆打 得兇才是盈利的王道,於是開始頻繁加注頻繁詐唬,而沒有認真思考起手牌的選擇原理是什麼。
德州撲克毫無邏輯思考的打牌是盲目莽撞的行為

德州撲克起手牌範圍在過去的幾十年間發生了很大的變化,上個世紀的50年代和60時代,以Doyle Brunson的《超級系統》為代表推崇的是謹慎保守的打法,翻牌 前只遊戲很緊的加注範圍(10%到16%,大約是22+, A2s+, ATo+, KJ+, K9s+, Q9s+, QJo, JTs,在槍口位幾乎只遊戲同花牌),用潛在的 強牌跟注對手(如22-JJ, A2s-A5s, ATs, 54s-KQs, 75s-KJs),只用最強的幾手牌做再加注( QQ+ AKo, AQs),從不做再 加注的詐唬。 在那個時代,對於不遵守謹慎保守的打法的玩家,用強的起手牌可以保證到河牌攤牌時大概率領先對手更鬆更廣的起手牌範圍,從而實現目標上多贏少輸 。
德州撲克毫無邏輯思考的打牌是盲目莽撞的行為

直到上個世紀90年代後期,隨著大型電視轉播的出現,觀眾可以看到參賽者的底牌,傳統保守的打法不再流行。 參賽者可以透過電視轉播了解其他參賽者的遊戲風格,保守的打法因為可預見性失去效果,玩家們開始挖掘德州撲克另一種盈利方式,即通過詐唬的方式逼迫對手棄牌,從而實現 不攤牌就贏得底池。 為此,玩家需要設法隱藏自己的牌力不被對手看出,也因此現代的打法豐富多變,詐唬頻率大大提高。 當對手因為較緊的範圍頻繁棄牌時,鬆的玩家不斷避免攤牌就拿下底池,同樣實現了目標上的多贏少輸。
德州撲克毫無邏輯思考的打牌是盲目莽撞的行為

時至今日,兩種打法同時存在並互相融合,在線上100個大盲的買入深度下,最好的牌手之間翻牌前打法的差別極其微弱,在同樣的思考框架下, 牌手們掌握了所謂翻牌前最優的遊戲策略,翻牌前用什麼牌加注,什麼牌跟注,都有相應的數學模型作為參考。 這個時代的優秀玩家並不能用簡單的緊兇或鬆兇等標籤來區分,因為他們同時是兩種風格的混合體,現代玩家除了可以參考已經證明過的最優的起手牌表以外,還 可以結合數學理論架構去根據不同的對手調整範圍。

為了達到最優的遊戲策略,我們常常需要在翻牌前思考的內容大致包含了:

1.我們用這手牌加注/平跟/再加注等,它打到河牌攤牌時的勝率有多少? (為此你需要筆算,或運用到類似pokerstove這樣的勝率計算軟體,並記到腦子裡,以便形成直覺運用到實戰中)

2.對手選擇用他的起手牌加注/平跟/再加注等,我們的起手牌對抗對手的勝率有多少? (同上)

3.對手在特定位置(例如槍口,莊家或小盲大盲等)加注/平跟,會是怎樣的起手牌範圍? (為此你需要留心觀察每次對手攤牌時的底牌,並保存到記憶裡)

4.當我們再加注對手時,對手會用哪些牌跟注,哪些牌棄牌,哪些牌再加注? (同樣需要留心觀察並記憶)

5.對抗對手跟注/棄牌/再加注的牌,我們的底牌的勝率各有多少?(仍然是第一條在實戰外計算,形成直覺運用實戰)

6.我們再加注對手時,需要多少的棄牌率,我們預測的對手棄牌率是否符合要求(計算和觀察依然缺一不可)

7.除此之外的一些特殊情況

在國外的網路撲克環境中,玩家可以將牌譜匯入撲克資料統計分析軟體(例如Holdem Manager 2)裡,以便研究對手的打法以及漏洞。 過去封閉的環境裡一個隻流傳在小範圍牌手中的技巧打法到現在不復存在,所有環境裡新的打法變化都會被最快的破解。 而對於現場玩家來說,敏銳的觀察力,出色的現場資訊蒐集能力相當重要,沒有數據分析的現場玩家需要更多的依靠記憶力去分析和製定自己的現場戰略。

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