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Valores estándares para estadísticas (NL)

April 15th, 2009

Removiendo por los foros de Poker he encontrado las stats que usa Silv3rd4v3 (conocido jugador de NL shortstack). En conreto se trata de las stats que él usa en el Holdem Manager. Me parecen un buen punto de partida para poder hacer la caracterización de cada usuario y determinar a qué perfil lo situamos.

Vamos allá:

config HUD

Name/NH
VPIP/PFR/AF/WTSD
Cbet/FCbet/RCbet/FcbetTurn
Fbbs/Fsbs/ATS(orl)/OLS (openlim sb)
3bet/F3bet/Winrate(bb/100)

  • VPIP: 0-11 (tight), 11 – 18 (semiloose), 18+ (loose)
  • PFR: 0-8 (Normal), 8-14 (Algo agressivo), 14+ (demasiado agressivo). Nota: Lo ideal es tener el pfr como mucho un 10%(con respecto al vpip) mas bajo. Claro q el pfr variara en fucnion del vpip q se tenga, pero contra mas distanciados esten, mas pasivo sera.
  • AF: 0-1 (pasivo), 1-2 (normal), 2+ (agressivo)

  • WTSD: 0-27 (tight), 27-35 (semiloose, aki es donde nos colocamos los SSS), 35+ (loose).
  • Cbet: 80-100 (frecuentemente), 50-80 (habitualmente), -50 (solo con mano)
  • Fcbet: 80-100 (frecuentemente), 50-80 (segun le pille Tongue ), -50 (no se tira casi nunca)
  • Rcbet: 0-5 (solo lo hace con mano), 5-15(lo hace con mano y a veces robando), 15+ (no creerle los raises Wink ).
  • FcbetT: 75-100 (sino conecta se tira), 50-75 (igual aun sigue pagando con proyecto), -50 (pagara con cualkier cosa q lleve).
  • Fbbs: 80-100 (defiende poko), 60-80 (defiende mirando vuestras stats), -60 (lo q hace para q no le robes 1bb xDDD)
  • Fsbs:80-100 (defiende poko), 60-80 (defiende mirando vuestras stats), -60 (lo q hace para q no le robes 0.5bb xDDD). Nota: Si tiene muy desfasados los valores de BB y SB, es sintoma de q defiende mas por orgullo q por stats. Si veis q el tipo lo tiene muy desfasado, no usa programa de trakeo y seguramente sera un fishy Wink
  • ATS(orl): 0-15 (roba poko), 15-30 (roba a menudo pero con cierto cuidado), 30+( AL LADRON!!!!! Big Grin Big Grin Big Grin )
  • OLSB: Este aun lo tengo en fase experimental, pero cuan mas alto es mas tiendo a robarle. Por lo q he ido observando, cuando me “openlimpeansb” jugadores relativamente tights ( Vpip bajo), al robarle se tiran con facilidad, en cambio con jugadores mas loose la cosa suele acabar mal, salvo q tengan un fold a cbet alto, la mano se acabara enmarañando.
  • 3bet: 0-3 (rango standar, jj+ y AK), 3-6 (seguramente 3betea en funcion de las stats, es relativamente tight pero si ve q puede 3betear de robo lo hace), 6+ (abusa en exceso, mas de una vez lo hara con manos debiles o incluso sin mano).
  • F3bet: 66-100 (foldea frecuentemente), 50-66 (caera en al tentacion de pagaros con pp o ases relativamente bien acompañados), -50 (es un fish).
  • Winrate: 0+ (ganador), -0(perdedor)

Apunte:: Para la primera fila (vpip….) con 100 manos ya nos podemos hacer la idea, para las demás 300 mínimo para tener datos fiables Wink .

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Mi idea inicial es preclasificar manualmente a los jugadores con los tres primeros atributos. Podríamos usar lógica difusa y así trabajar con los valores más cómodamente (rojo, naranja, verde). En la clasificación manual tenemos 27 combinaciones posibles (tres al cubo), o lo que es lo mismo 27 posibles perfiles de jugador preclasificados. Que sean posibles no quiere decir que existan, ya que es probable que no exista un grupo de jugadores con un perfil: VPIP-rojo, PFR-rojo, AF-rojo.

Una vez organizados los jugadores en perfiles, el siguiente paso es extraer los que más dinero ganan (por ejemplo más de 2BB/100). Ahora ya tenemos los tiburones de cada perfil de jugador. Aquí es cuando entra en juego el Clustering. Mediante herramientas como Weka (le dedicaremos varios posts cuando lo sepa hacer servir ;) intentaremos ver qué grupos de atributos son similares en cada subperfil de ganador.

-¿Por qué?

-Sencillo, si podemos averiguar qué relación existe entre un subperfil ganador y los atributos (no el VPIP, PFR y AGF sio los otros) que tenien en común, podemos hacer una comparación con nuestro juego y ver dónde tenemos leaks.  ¿Se va viendo la idea?

Es importante remarcar que lo que pretendemos con esto es sacar información no trivial es decir que gracias al Clustering no supervisado podamos extraer conclusiones que a simple vista se nos escapan. Otra cosa es que inicialmente lleguemos a conclusiones obvias (que no estaría nada mal) ya que estaríamos en el buen camino y sólo nos faltaría perfilar más y añadir más atributos para hacer el Clustering. Todo esto es un proceso de prueba y error; ir añadiendo y sacando atributos a nuestro Data Set y ver como nos van quedando los grupos después de aplicar los algorismos de Clustering.

En próximos artículos explicaré un poco más las bases del Clustering y como programas como Weka nos pueden ayudar a intentar hacer minería de datos.

¿Qué os parecen los valores y la elección de estos atributos para empezar? ¿Añadirías o quitarías alguno?

Muchas gracias.

, ,

  1. Turing
    April 22nd, 2009 at 05:31 | #1

    Hola

    Felicitaciones por esta gran iniciativa; interesante apuesta intelectual :D

    Tengo una duda. Con el Holdem Manager me imagino que se irán recogiendo de las partidas, los datos estadísticos de los rivales.

    Lo que me pregunto si lo que pretentes es seguir a los buenos jugadores, a los que veamos con bb/100 positivas, y ver sus parámetros de juego, y y entonces imitarlos.

  2. April 22nd, 2009 at 15:32 | #2

    Hola Turing,
    Es una de las múltiples opciones que pretendo conseguir. Está claro que imitando el juego (y comprendiéndolo claro) de los ganadores mejorarás tu juego.
    En próximos artículos intentaré definir mejor la META del proyecto, ya que aún no está muy clara. Lo único que tengo claro es que vamos a aprender sobre inteligencia artificial y sobre poker :)

    Un saludo.

  3. bullbet
    June 20th, 2009 at 16:25 | #3

    antetodo enhorabuena por esta iniciativa, seguro q llega a buen puerto. el analisis de jugadores segun los stats no deja de ser algo objetivo, ayudaria en encontrar un prototivo de stats ganadores pero seria algo irreal, dado q de una generalidad no daria un resultado en concreto rentable y fijo, vamos esa es mi opinion como jugador, sin duda q rebajar o subir puntos en los stats generan ganancias o perdidas, pero yo CREO q el pfr, la interpretacion del flop, de los jugadores participantes y de la posicion generaria mas acierto en el proceso de ganancias q los stats propios, ademas q cada limite tiene sus caracteristicas propias, asi q los stats para un limite no valdrian ni para el superior ni para el inferior..a todo se le puede encontrar solucion o respuesta si se hace la pregunta adecuada ;) nos vemos

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