Исследование пула онлайн-игроков

Тема в разделе "Покерный софт", создана пользователем nobody, 7 ноя 2013.

  1. nobody

    nobody Критик

    30
    2.490
    +392 / -4
    Джеймс Суини, консультант разработчиков программы PokerTracker 4, объясняет, как использовать PokerTracker для изучения общих тенденций игроков вашего лимита; как анализировать статистику в покере; как разбирать базы данных в ПокерТрэкере.

    [​IMG]

    Сегодня большинство тех, кто играет в онлайн-покер, анализируют собственную статистику и результаты, используя такие инструменты, как чрезвычайно популярный PokerTracker 4. А вы когда-нибудь задумывались над тем, чтобы проанализировать весь пул игроков, которые когда-либо встречались в вашей базе данных? У базы данных, хранящейся в вашем PokerTracker 4, прекрасная память, которая помнит те раздачи и статистику, которые вы давным-давно забыли. Это даёт уникальное преимущество по сравнению с игрой без трекера или даже по сравнению с игрой онлайн. К сожалению, большинство игроков не используют свою базу данных для углубленного анализа игр, в которых они принимают участие. Именно поэтому я хочу подсказать вам, с чего начать анализ всего пула игроков, чтобы лучше понять то, что представляет собой ваш средний оппонент.

    [​IMG]

    Для начала давайте пройдемся по всем игрокам в нашей базе данных, используя отчет, в котором последовательно перечисляются все игроки в соответствии с их ключевыми результатами и основными статистическими данными. Чтобы проделать это в PokerTracker 4, зайдите в View Stats > Results (смотреть статистику > результаты) и затем выберите отчет Player Summary (итоговые данные по игроку) из выпадающего меню в рамке по левую руку. Отчет рассортирует всех игроков, которые имеются в нашей базе данных, по никам, но для выполнения наших задач мы можем выбрать иные критерии сортировки, такие как общая сумма выигрыша, количество сыгранных рук, VPIP и так далее. На этом этапе я хочу прежде всего выделить среднестатистические данные VPIP/PFR/3Bet, которые можно видеть внизу в итоговой строке отчета. Из этой полной базы данных мы видим, что среднестатистический игрок добровольно вкладывал деньги в банк (VPIP) в 17% случаев, делал рейз на префлопе (PFR) в 11% случаев и ставил 3-бет в 4% случаев.

    [​IMG]

    Эта итоговая строка дает нам отличное представление о среднестатистическом игроке в нашей базе данных, а также позволяет быстро оценить, как играют регулярные игроки нашего лимита. Просто сделайте сортировку по количеству рук, и вы узнаете, кто являются регулярами в вашей игре, и увидите их статистические данные.

    Если вам нужен более конкретный анализ, вы можете использовать фильтр, чтобы выделить игроков, которые сыграли определенный минимум рук за сессию, выбрав группу фильтров Session Details (описание сессии) и установив фильтр Table Session Duration (продолжительность сессии за столом) на любой нужный вам диапазон. Я обычно использую опцию Hands Between (количество рук от… до…), и когда я хочу просмотреть исключительно регуляров, я устанавливаю эту опцию на поиск в базе данных тех игроков, которые сыграли от 1000 до 10,000 рук. Не забудьте, что вы можете адаптировать этот отчет к вашим требованиям и добавить другие статданные для анализа, нажав правую кнопку мышки и выбрав затем Configure Report (изменить конфигурацию отчета). Если же вам нужен еще более глубокий анализ данных, то вы можете экспортировать отчет как CSV-файл, а затем импортировать его в привычное для вас приложение для обработки электронных таблиц. А там уже вы сможете сами манипулировать строками, вручную удаляя отдельных игроков по мере необходимости. Возможности этого отчета чрезвычайно широки, поэтому обязательно пользуйтесь всеми преимуществами гибкости, которую PokerTracker 4 предоставляет вам для анализа вашего пула игроков.

    Отчет Player Summary (итоговые данные по игроку) – не единственный способ анализа популяции игроков. Для анализа какой-то специфической статистики и получения информации о том, как популяция игроков реагирует на какие-то определённые вещи, существует возможность представления нашей полной базы данных в виде диаграммы. Чтобы сделать это, выберите сначала View Stats > Graphs (смотри статистику > диаграммы), а затем выберите диаграмму Global Player Statistics (полные статистические данные игрока) из выпадающего меню по левую руку. Следующий шаг – выбор статистических данных, которые вы хотите анализировать. Давайте в качестве первого примера выберем VPIP и начнем с минимума в одну руку, а в качестве точки безубыточности примем 3 ББ/100 раздач. Точка безубыточности показывает на диаграмме разницу между выигрывающими и проигрывающими игроками в пределах диапазона средних величин с учетом дисперсии. В используемом нами примере игрок, имеющий точку безубыточности 3 Бб/100 раздач, - это любой игрок, который проигрывает меньше 3 ББ/100 раздач, но не выигрывает больше 3ББ/100. Мы видим следующее:
    [​IMG]
    Обратите внимание на большие скачки в диапазонах 0-2% VPIP, 50-52% VPIP и 98-100% VPIP. Это может быть обусловлено тем, что в анализ попали игроки, сыгравшие всего одну или две раздачи, а это не особенно помогает при анализе регуляров. Поэтому давайте изменим минимальное количество рук на 500:
    [​IMG]
    Обратите здесь внимание на более привычный диапазон VPIP, в котором максимум находится между супертайтовыми и тайтово-агрессивными игроками и который также включает некоторое количество лузово-агрессивных игроков в правой стороне «колокола» кривой. Эта аномалия ожидаема, так как в большинстве случаев по «рыбам» представительные выборки отсутствуют, поскольку эти игроки переходят туда-сюда, а лучшими игроками в общем пуле игроков обычно оказываются регуляры , которые будут чаще появляться в базе данных. «Рыбы» имеют обыкновение делать депозит, отвратительно управлять своим банкроллом и быстро его проматывать, поскольку они разыгрывают слишком много рук. «Рыба» редко задерживается на сайте, если привыкла проигрывать быстро. Поэтому игроки, которые имеют больший размер выборок, - это регуляры, которые, как минимум, не являются «рыбой», и, следовательно, мы можем использовать минимальное количество рук, чтобы отфильтровать именно их точно так же, как мы делали раньше, применяя фильтр Table Session Duration > Hands Between. Если ваша база данных меньшего размера, вы можете уменьшить количество рук до нескольких сотен, а с большой базой данных можно увеличить этот параметр до 1000 или больше. Аналогичные правила можно применять, когда вы будете фильтровать отчеты по количеству рук.

    Анализ статистического показателя Call Steal (уравнивание стил-рейзов) еще более полезен по сравнению с анализом статистики VPIP. Давайте посмотрим на значения этого показателя при двух размерах выборок: минимум 500 рук и минимум 1000 рук:
    [​IMG]
    Обратите внимание, что при выборке минимум 1000 рук диаграмма более сфокусирована и сужается около среднего значения 13%. Также обратите внимание на то, что когда мы смотрим на крайние части колокола, такие как 0 – 2% и 20 – 22%, мы видим повышенную концентрацию проигрывающих игроков с такими стат. данными. Именно здесь начинает играть свою роль точка безубыточности. Как я объяснил раньше, когда мы используем в качестве точки безубыточности 3 ББ/100, это означает, что игроки, имеющие винрейт более 3 ББ/100 , обозначены на этой диаграмме зеленым цветом; игроки, имеющие меньше -3 ББ/100, обозначены красным, а игроки, расположившиеся между -3 ББ/100 и 3 ББ/100, находятся в зоне безубыточности и обозначены серым цветом. Это отличный способ визуализации выигрывающих игроков в противоположность проигрывающим для каждого среднего значения стат. данных.

    Хотя это всего лишь первый опыт использования вашей базы данных для анализа общего пула игроков, это послужит вам трамплином для проведения глубокого анализа игрового стиля регуляров вашей игры и других поддающихся определению типов игроков. Используйте вашу базу данных для понимания типичных статистических диапазонов регуляров и нерегуляров и сравните с ними ваши собственные стат. данные и диапазоны. Если средний игрок в вашей игре делает сквиз в 4% случаев, а вы – в 8% случаев, то будет очень важно проанализировать прибыльность вашей стратегии сквиза. Помните, что этот процесс не заменяет собой всего, что вам нужно для изучения вашей игры. Но нет никакого сомнения в том, что анализ пула игроков – это мощный исследовательский инструмент, который поможет вам достичь лучшего понимания ваших оппонентов в целом.

    Удачи и счастливого гриндинга!
     
    Последнее редактирование модератором: 13 ноя 2018
  2. Padavan

    Padavan Продвинутый

    0
    635
    +55 / -0
    Как все это сложно! Надо разбираться)
     
  3. Sun-Tczy

    Sun-Tczy Местный

    10
    142
    +72 / -0
    Да ничего сложного, если постоянно юзаешь ПокерТрэкер. Статья все хорошо объясняет.