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과학적 방법론은 우리 주위에 일어나고 있는 자연현상이

제아무리 기이하고 요상하게 보이더라도, 실험과 관찰이 참이라 한다면.

그 결과값또한 참으로 받아들여야 한다는 귀납적사고의 정신이다.

 

개뜬금없이 시작부터 과학적 사고를 집어넣은 이유는 

우리가 홀덤이란 게임을 대하고 있을때, 

쉽사리 우리가 빠지게 되는 논리오류를 설명하기 위해서다

 

싱글레이즈드 팟, A49-22 레인보우 보드에서 히어로는 AK을 가지고 있고

빌런의 동크 트리플 배럴을 상대한다고 생각해보자.

빌런의 베팅라인은 팟-팟-올인[팟사이즈 벳]. 이다 

 

우리는 논리적 사고전개를 펼쳐 이런 베팅에 대응해볼 수 있다.

빌런이 밸류라 생각해볼법한 트리플배럴 베팅라인을 새워보자.

이중에서 우리가 이기고 있는 핸드는 AQ과 AJ 두 핸드가 있다고 가정해볼건데

우선 A는 우리가 한장 블락하고 있으니. 콤보로는 각각 8장씩 토탈 16장이다.

턴 2와 리버 2를 브릭이라 제외한다면. 빌런이 스스로가 벨류벳이라고 생각하는 핸드를 각.

 

< 트리플 > 44,99 = 합 6콤보

< 투페어 > A4 옵숫, A9 옵숫 =합 12콤보

[ 내가 지는 핸드 ]

 

AQ,AJ = 16콤보

[ 내가 이기고 있는 핸드 ]  

 

이렇게 나눠 볼 수 있다. 빌런의 트리플배럴이 

빌런입장에서 밸류벳하고 있다고 가정할때, 논리단계의 분석에서

우리의 AK 에퀴티는, 18개의 지고 있는경우와. 16개의 이기고 있는 경우로 나뉘어진다. 
보다 디테일한 에퀴티의 평균을 구해보자 

 

 

스크린샷 2021-04-27 오후 4.58.22.png

 

턴,리버를 보기전의 에퀴티평균이 48.9% 

스크린샷 2021-04-27 오후 5.00.27.png

 

 

턴,리버가 브릭이 떨어진 이후의 에퀴티는 47.06% 다. 

 

승률은 어림잡아 거의 50%에 맞닿아 있으며. 빌런이 팟사이즈 벳을 했다고 가정할시

각 스트리트마다 필요한 우리의 승률은 33% 로, 팟에 있는 데드머니를 고려해서 쉽게 콜 할 수 있는걸 알 수 있다

그렇다면 우리는, 이 모든 스트리트에서 빌런의 팟-팟-올인 전략을 콜해야할까? 

우리가 추가로 고려할 수 있는 [ 랜덤성 ] 은 무었이 있을까.

이러한 랜덤성에는 빌런이 전 스트리트에서 다르게 액션했을 가능성이 포함된다.

 

즉 빌런이 AQ,AJ으로 쓰리벳을 했을 확률 = [ 마이너스 요소 ]

//  지금 상대하고 있는 빌런의 프리플랍 플랫레인지에서 AQ 이 탈출했을 가능성, 내가 이기고 있는 핸드가 줄어들게됨 

 

빌런이 99 로 쓰리벳을 했을 확률 = [ 플러스 요소 ] 

// 지금 상대하고 있는 빌런의 프리플랍 플랫레인지에서 99이 탈출했을 가능성, 내가 지고 있는 핸드가 줄어들게됨

 

빌런의 트리플배럴에 랜덤 애니핸드 블러프가 있을 확률 = [ 플러스 요소 ] 

// 빌런이 지 좆꼴리는 타이밍에 블러프를 남발하거나, 문뜩 자기 패가 이뻐보였다던지 하며

도저히 이길게 없어보일때 제발 뒤져라 하며 지금 이순간 내적기도를 올리고 있을 확률

 

우리는 여기서부터 이미 머가리가 아파온다. 우리가 빌런이 쓰리벳을 했을 가능성을 어떻게 알까.

옵티멀에서 완전히 멀어진 우리의 빌런은 AQ으로 플랫을 좋아하는가 쓰리벳을 좋아하는지 알 가능성이 있을까.

사실 이러한 질문에 대한 정답은 : 알수없다.

 

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우리는 이렇게 말끔하게 정돈된 레인지를 예상하지만,
사실 이 레인지는 ' 이상적인 모델 '에 가깝다.

 

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[ 시각화 하기위해 쓰인 그냥 예시 이미지입니다 ] 

 

실제 빌런의 레인지는 이런식으로 매우 복잡하고 유기적이며, 

대다수 위크한 플레이어의 레인지는 더욱 제멋대로인 경우가 높다

다만 우리가 가기만 하면 되는것은 근사치의 확률이다. 

 

빌런이 99 핸드로 25% 확률로 쓰리벳을 했던,아니던은 이 예시에선 그리 중요하지않다.

빌런이 99 핸드로 랜덤하게 쓰리벳을 할 확률이 있는만큼 빌런이

AQo 로도 25% 정도 쓰리벳을 할 확률이 존재하기 때문에 서로가 상쇄되며,

빌런이 AQo 로 프리플랍에서 무조건 쓰리벳을 한다는 리드가 있을때 레인지를 손보면 될것이다. 

 

 

 

스크린샷 2021-04-27 오후 5.17.08.png

 

[ 우리가 도달해야하는 근사치는, 그렇게 좁지만은 않다. ] 

 

 

다시 A49 보드의 예제를 살펴보자, 이 예제는 의도적으로 양극화되어있는데.

논리적인 콤보카운트로 절반을 이기거나. 절반은 지고있는 상황이다.

빌런의 내츄럴 블러프가 0 에 가깝지만, 여전히 이 게임에서 우리는

빌런 레인지의 절반을 이기고 있을 확률이 있다.

 

이러한 상황에서, 우리가 MDF 로 이 게임을 접근한다고 가정해보자.

우리의 오픈레인지가 전체 레인지의 30% 정도라 가정했을때, 약 360개의 콤보에서

 

플랍 1/2 방어 = 180개

턴 1/2 방어 = 90개 

리버 1/2 방어 = 45개 

 

빌런의 레인지 애니카드 블러프를 디나이 하기위해서는 리버스팟에서도 최소 45개의 콤보를 방어해야한다. 

AKo 의 핸드는 방어 레인지중에서 탑레인지에 속하며, 100% 콜 해야하는 결론이 나온다.

이 글을 읽는 사람들에게 물어보고 싶다, 이 결론이 마음에 드는가?

 

아마 결코 그렇지 않을것이라 생각한다, 이러한 디펜스에는 큰 오류가 존재하는데,

바로 빌런의 내츄럴블러프가 존재하지 않는 상황에서 MDF 를 고려하고 있기 때문이다.

 

[ 혹은 솔버의 옵티멀 베팅전략에, 대응시키는 옵티멀 방어전략,

이러한 사고오류는 GTO 지상주의에빠지면 범하기 쉽다  ] 

 

블러프가 없는 빌런의 베팅에서

5 : 5 의 지분이 파워싸움을 하며 저울이 움직이고 있을때

이곳에 MDF가 끼어들 자리는 없다

 

가장 중요한 지표는 과연 빌런이 AQo 와 AJo 로도, 어마어마하게 불어난 팟에 리버에서도 다시한번

과감없이 모든 돈을 집어넣었을까? 만 남는것이다. 즉 가장 중요한건 ,방어빈도도 믹스 전략도 아닌

빌런의 리버 베팅 레인지가 된다. AQo 와 AJo 을 들고 있을 수 있는 빌런이 해당핸드로

리버에서 작은사이즈로 벳을 선택 하거나.

혹은 첵-콜을 하기로 마음먹을 수 있는 확률이 존재하는 순간. 

균형을 유지하고 있던 5:5 의 밸런스는 사정없이 무너진다.  

 

AQ 과 AJ 이 없어지는 순간 우리의 에퀴티는 곤두박질 치는데,

이 상황에서 빌런이 [ 아무 의미없는 카드로도 리버까지 올인블러프를 할 만한 매니악 ]

이란 리드가 없다면 리버에서의 어떤 콜도 -EV 가 될것이다
[ 혹은 설사 AK의 기대 에퀴티를 33%까지 추정하더라도 이 경우 콜과 폴드의 EV 옵션 모두가 0에 가까울 것이다. ] 

 

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홀덤을 플레이 하다보면 우리는 많은 유사한 상황들을 겪게된다. 탑 셋 밖에 없는 보드에서, 계속되는 강벳.

원핸드 플러시 메이드 보드에서 논리에 어긋나는 베팅사이즈들. 이렇게 머리아픈 상황에서, 우리는 MDF / 옵티멀방어 레인지 찾거나, 

넘어가버린듯한 보드에 화를내며 우리가 콜 할 수 있는 요소들을 탐구하며 콜 하고싶어하거나, 폴드하고 싶어한다.

빌런에게 내츄럴 블러프가 없을때. 혹은 빌런에게 밸류핸드가 없을때. 이런 옵티멀을 고수하는 액션은 매우 위험하다.

이것이 상위클래스가 아닌 게임풀에서 GTO를 고집할때 일어날 수 있는 폐해이다

 

이 글을 정리하면서, 우리는 종종 홀덤게임에서

빌런의 ' 예측하기 어려운 ' 비이성적인 베팅을 상대한다. 

이 액션은 도저히 말이 안돼! , 미친 러너러너 플러시를 뛰었다고? 등등

상대방의 러너러너 플러시메이드가 얼마나 낮은 확률이던.

AA를 들고있을때 빌런의 한방메이드 동크 올인이 얼마나 억울하고 기이해보이던,

필자는 이러한 말로 이 글을 끝맺음 내고싶다.

 

그 어떠한 비이성적인 베팅이라 하더라도, 

빌런의 레인지구조가 해당 베팅을 지지한다면, 우리는 이에 대응해야한다.

 

 

-

 

GTO 를 반만배운 학식빌런이 루징할 수 밖에 없는 이유.파트1

https://www.pokergosu.com/best/14370365

 

이렇게 중요한 레인지 리딩을 체계적으로 알려주는 공구

https://www.pokergosu.com/index.php?mid=G9&document_srl=17840346&use_page=1

 

 



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