• Coolbet Openiin – hinnalla millä hyvänsä

    Home Forums Pokeritieto Kolumnistit Coolbet Openiin – hinnalla millä hyvänsä

    This topic contains 9 replies, has 6 voices, and was last updated by  mongeron 22.10.2018 klo 06:13.

    Viewing 10 posts - 1 through 10 (of 10 total)
    • Author
      Posts
    • #38630

      Aki
      Participant

      Voitin Pokeritiedon pokeriristeilyn yhteydessä pelatun turnauksen vajaat kymmenen vuotta sitten. Vaikka pääsisin ensi lauantaina nostamaan Pokerisivut Openin voittajan pyttyä, ei se Pokeritiedon perustajajäsenelle vastaisi toki lähellekään risteilyvoittoa. On myös mahdollista, että en pelaa turnausta ollenkaan. Jos nimittäin sinnittelen Coolbet Openin finaalipäivässä mukana tunnin verran, ei turnaukseen ole enää asiaa.

      https://www.pokeritieto.com/node/18574

      #947928

      Sinappikaasu
      Participant

      @aki wrote:

      Voitin Pokeritiedon pokeriristeilyn yhteydessä pelatun turnauksen vajaat kymmenen vuotta sitten.

      Tulin toiseksi. Vedit hupissa rumasti ohi. En ole päässyt asiasta vieläkään yli.

      #947955

      Mikael Boldt
      Participant

      Mukavaa luettavaa, sivistyneisyys joskus
      paistaa läpi. Klöntti.

      #948025

      KunChipitKarkaavat
      Participant

      Pistätkö linkin artikkeliin, jossa oli päädytty siihen, että taito dominoi pokerissa onnea 1500 jaon jälkeen.

      Kanukki muuten tulkitsi vallitsevan korttien tiukan show down protokollan näyttämispimittelyn jonkinlaiseksi slowrollailuksi. Ilmeisesti sikäläisissä peleissä näyttämisen informaatiovuotoa ei mietitä niin tarkkaan.

      #948026

      hauturi
      Participant

      @kunchipitkarkaavat wrote:

      Pistätkö linkin artikkeliin, jossa oli päädytty siihen, että taito dominoi pokerissa onnea 1500 jaon jälkeen.

      Eikös se ole kolumnin lopussa (viimeinen linkki)?

      #948029

      Aki
      Participant

      @hauturi wrote:

      @kunchipitkarkaavat wrote:

      Pistätkö linkin artikkeliin, jossa oli päädytty siihen, että taito dominoi pokerissa onnea 1500 jaon jälkeen.

      Eikös se ole kolumnin lopussa (viimeinen linkki)?

      Sielläpä se. Linkki jopa toimi, vaikka oli miun laittama. https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0115479

      #948071

      KunChipitKarkaavat
      Participant

      Ok eli tuossa artikkelissa on tutkittu seuraavasti (tämä on yksinkertaistus – paperissa ollaan hienojakoisempia): On kerätty aineisto, jossa on paljon pokerinpelaajia sanokaamme N kappaletta ja heidän pelaamiaan käsiä kullakin sanokaamme 2*K kappaletta. (Oletetaan siis yksinkertaisuuden vuoksi, että jokaisesta N:stä pelaajasta on 2*K kappaletta pelattuja käsiä.) Sen jälkeen kullekin pelaajalle lasketaan ensimmäisen K käden perusteella yhteistulos big blindeina 100 kättä kohti ja vastaavasti sitten lopuille K:lle kädelle vastaava tulos. Tämän jälkeen lasketaan korrelaatio yli kaikkien pelaajien ensimmäisen K käden setin ja toisen K käden yli ja näin saadulle korrelaatiokertoimelle tehdään standardi tilastollinen testi, jossa nollahypoteesi on, että korrelaatiota ei ole. Tämä testi on tehty eri blindikoille (small, medium ja high stakes) ja jaettu pelaajat desiileihin tarkastelujaksolla (top 10% voittajat, top 10%-20% voittajat jne…. top 10% häviäjät ). Hauska tulos, että low stakesissa voittaminen yhdellä periodilla korreloi vähemmän voittamisesta seuraavalla periodilla eli tämä voisi indikoida, että low stakeseissa on enemmän pelaajia, jotka ovat taitavia, mutta sekoavat / tilttaavat enemmän kuin high stakesien voittavissa eli low stakeseissa näkyy enemmän se vanha sääntö, että “ei riitä, että perseraiskaat vastustajat 98% ajasta, jos avaat rangea 2% ajasta”. Ihmisen tulee seisoa väkevänä sängyn laidalla PikkuPromaisesti ja olla luovuttamatta tavoitteista, koska muuten tuo 2% ajasta tekee eron pitkäaikaisen pokeriammattilaisen ja lyhytaikaisen ammattilaisen välillä.

      Luen seuraavat kappaleet ja simulaatiomallin myöhemmin ja palaan asiaan.

      #948120

      KunChipitKarkaavat
      Participant

      Jatkoa:
      Lisäspeksit: Blindit olivat Small = 0.25USD, Mid = 2USD ja High = 10USD sekä peli siis NL. Edellisen lisäksi rake on neutralisoitu laskuista eli lisätty takaisin voittoihin analyyseissä. Keskimäärin rake vaikuttaa tuloksiin 16BB/100 negatiivisesti, mikä on järkyttävää, mutta suurin osa tuosta luvusta tulee small/mid stakeseista (eivät speksaa tarkemmin).

      Jos pelasit paljon käsiä olit todennäköisemmin voittava pelaaja. Tätä selittää esimerkiksi katki meneminen.

      Yleisesti käytettyä BB/100 kättä kohti mittarin sijaan artikkelin kirjoittajat ehdottavat robustimmaksi mittariksi “performance robustness measurement” (PRM) suuretta. Tavanomainen BB/100 ei ota pelaajien välillä huomioon varianssia, joka syntyy erilaisista käsilukumääristä ja erilaisista pelityyleistä. Esimerkiksi lyhyessä 1000 käden samplessa uber-nutpeddlaajien tyylillä ollaan todennäköisesti vakaahkossa tuloksessa, kun taas LAGillä tuloksen varianssi on suuri, vaikka pitkällä juoksulla voittaisi enemmän blindeja 100 kättä kohti ja toki pelityylit ja tilanteet vaihtelevat muutenkin. Esim jos vihu menee AI joka käsi HU, sun pitää ottaa koppi QT+ kädellä, koska sillä on yli 50% equity satunnaiskättä vastaan (nitit voivat odotella sitä kalle/ässä haita pienentääkseen varianssia, mutta jättävät välissä valueta pöytään niillä QT,QJ ja jopa Q9 käsillään).

      PRM-luku on suure = (BB/N)/(S*sqrt(N)),

      missä

      BB = voitetut/hävityt big blindit N pelatussa kädessä
      S = voitettujen big blindien keskihajonta N pelatussa kädessä
      N = pelattujen käsien lukumäärä

      Kirjoittajat alleviivavat erityisesti, että näin määritelty suure on t-arvo nollahypoteesille, että E(BB) = 0. Edelleen huomatkaa myös, mitä kirjoittajat implisiittisesti olettavat kohinamallista yo mittarilla. He olettavat, että voittojen määrä normaalijakautunut muuttuja Norm(mu,sigma), jossa mu on voiton odotusarvo blindeina yhtä kättä kohti. Toki he joutuvat myös olettamaan i.i.d. eli independent identically distributed, vaikka tilanteet ja vihut vaihtuvat.

      t-jakauma perustaisen PRM-mittarin perusteltuaan olevan parempi mittari kuin BB/100 kättä he laskevat samat statistiikat yli stakesien ja deciilien kuin yllä ensimmäinen K kättä vs seuraavat K kättä. Näin saatu tulos osoittaa vahvemman korrelaation ja selkeämmin sen, että voitot menneisyydessä ennustavat voittoja tulevaisuudessa tilastollisesti merkittävällä tasolla pokerissa. PRM-mittarin paremmuutta perustellaan myös desiilitodennäköisyyssiirtymämatriisilla, jossa verrataan siirtymätodennäköisyyksiä perinteinen BB/100 desiili vs RPM desiili. RPM-mittari näyttää robustimmalta ts sen mittarin mielessä olet todennäköisemmin korkeassa desiilissä, jos olit korkeassa desiilissä alkujaksolla (seuratkaa todennäköisyyksiä matriisin diagonaalin ympäristössä ja vertailkaa toisiinsa)

      Jatketaan tästä loput myöhemmin.

      #948192

      KunChipitKarkaavat
      Participant

      …. ja sitten loput

      Artikkelissa tehdään regressioanalyysiharjoitus, joka ei ole ainakaan minulle niin mielenkiintoinen. Lyhyesti siinä otetaan selittäjiksi 5-6 muuttujaa (aggressiivisuusmitta, BB/100, RPM sekä SharkScopesta kaivettu turnausmenestyvyysmittari), joilla selitetään menestystä käteispokerin aineistossa. Kertoimet selittäjille opitaan/sovitetaan opetusaineistosta (eka 6kk periodi) ja sitten näin opittua mallia sovelletaan testiaineistoon (seuraavat 6kk). Ei niin yllättäen näillä muuttujilla oli tekemistä menestyksen kanssa

      Mielestäni artikkelin mielenkiintoisinta antia löytyy luvusta “Simulations” niin metodologisesti kuin sisällöllisesti. Ko luvussa on pohdintoja sen arvioimiseen, kuinka paljon käsiä pitää pelata, että taito alkaa dominoimaan sattumaa. Arvioidakseen tätä kirjoittajat päätyvät seuraavanlaiseen menetelmään. Merkitään pi(h) todennäköisyyttä, että h:ssa kädessä taito ratkaisee voittajan. Siten 1-pi(h) tarkoittaa, että taito ei ratkaise voittajaa h:ssa kädessä vaan sattuma (komplementtitapahtuma). Mikäli taito ratkaisee varmuudella voittajan h kädessä on voimassa pi(h) = 1 ja toisaalta, jos taidolla ei ole merkitystä pi(h) = 0. Huomatkaa, jos taidolla ei merkitystä voittaja h käden jälkeen on aina perfect coin flip 50%. Tämä alustuksen jälkeen tulee tärkeä kohta. KIrjoittajat laskevat odotusarvotodennäköisyyden, että taitavampi pelaaja on voitolla h käden jälkeen elegantin yksinkertaisesti

      p(h) = pi(h)*1 + (1-pi(h))*0.5 kaikilla h

      Tämä yhtälö saattaa vaatia hetken hiljentymisen ja miettimisen, mitä tämä tarkoittaa. Se tarkoittaa vain yksinkertaisesti sitä, että lasketaan odotusarvo yli kahden vaihtoehtoisen maailman. Maailma yksi olettaa, että taito ratkaisee ja sen todennäköisyys on pi(h) ja sen realisoituessa käytetään todennäköisyyspainoa 1. Maailma kaksi olettaa, että taito ei ratkaise ja sen todennäköisyys on 1-p(h) ja sen realisoituessa käytetään todennäköisyyspainoa 0.5, joka vastaa sitä, että pelataan coin flippiä ja taito ei ratkaise. Oleellista tässä on huomata, että näin laskettuna saadaan konservatiivinen raja-arvo, jonka jälkeen voidaan sanoa, että taito dominoi varmuudella. Tuo yhtälö ei muuten ole realistinen, mutta se on konservatiivinen raja, jota voi käyttää varmana rajapyykkinä. Kun yhtälöön asennetaan alaraja 0.5=pi(h) saadaan tarvittavaksi rajaksi p(h) = 0.75 = 75%.

      Yo havaintojen jälkeen kirjoittajat tekevät hienosti sanottuna Monte Carlo integrointia ja suomeksi sanottuna otantaa takaisinpanolla kullekin käsimäärälle h riittävän monta kertaa, niin että ottavat top 10% desiilin pelaajien kädet ja low 10% desiilin pelaajien kädet ja laskevat, kuinka monta kättä pitää pelata, että saavutetaan raja 0.75. Osoittautuu, että käsiä pitää pelata tämän aineiston valossa noin 6000-7000 kappaletta, jotta taito alkaa dominoimaan. Toisaalta top 1% vs low1% tapauksessa noin 1000-2000 kättä riittää siihen, että taito dominoi sattumaa. Kirjoittajat laskevat käyrät sekä BB/100 että RPM mitalla ja RPM menee hieman nopeammin yli 75% rajan kuin BB/100, koska se normalisoi varianssin vaikutuksen ja pelityylin. Oudoksun hieman, sitä että käyrät piirrettiin vain top notch vs pohjasakka pooleille, koska nyt ei käy ilmi se, mitä tapahtuu keski-alueilla. Olisi ollut hauska nähdä, kuinka paljon käsiä pitäisi olla top 25% vs low 25%. Käyrien muodon perusteella kyseinen luku voi olla yllättävän suuri. Esimerkiksi jopa niin, että jos olet top 25% persentiilipelaaja ja pelaat low 25% persentiili pelaajaa vastaan, joudut pelaamaan kymmeniä tuhansia käsiä ja silloinkin se riittää vain, jos pöytään ei tule mediaanipelaajia tai parempia pelaajia sotkemaan juoksuasi kohti suurten lukujen lakia.

      Ks myös artikkelin kuva 2, jossa bb/100 voittojen deltan jakauma top10% vs low10%, kun käsiä pelattu 10, 100, 1000 ja 10000 kappaletta. Suht nättejä normaalijakaumia, joiden keskihajonta käy ilmi hyvin.

      #948193

      mongeron
      Participant

      Kiitoksia tästä esityksestä. Vaikka käytetty matematiikka ei varsinaisesti ole hallussa, sain kuitenkin jonkinlaista hajua miten analyysi oli tehty. En olisi jaksanut lähteä lukemaan alkuperäistä paperia, enkä todennäköisesti olisi ymmärtänyt siitä yhtä paljon kuin nyt.

      – mongeron

    Viewing 10 posts - 1 through 10 (of 10 total)

    You must be logged in to reply to this topic.