Momen Mengajar Dari Kedutan: Ryan Laplante Pada Stats HUD Handal

Momen Mengajar Dari Kedutan: Ryan Laplante Pada Stats HUD Handal
Momen Mengajar Dari Kedutan: Ryan Laplante Pada Stats HUD Handal

Jika Anda tidak menangkap pemenang World Series of Poker gelang Ryan Laplante’s 11 hari Twitch streaming pada akhir September, maka Anda melewatkan memperlakukan.Aliran Laplante adalah istimewa karena dia benar-benar menjelaskan setiap keputusan yang dia buat untuk menunjukkan bagaimana dia memainkan gaya yang sangat eksploitatif terhadap pemain rekreasi dan gaya GTO yang seimbang terhadap regs terbaik. Ini adalah suguhan bagi mereka yang ingin menjadi lebih baik, karena dia datang untuk mendidik lebih dari sekedar menghibur seperti kebanyakan pita.

Untungnya bagi Anda yang merindukannya, ia menyimpan video untuk dilihat sesuai permintaan di saluran Twitch-nya. Saya dengan hati-hati menelusuri setiap detik dari aliran ini untuk menemukan semua permata strategi tersembunyi dan membawa beberapa dari mereka kepada Anda selama beberapa minggu mendatang. Pelajaran pertama yang menonjol adalah ketika ia menjelaskan HUD minimalisnya (Heads-Up Display).

Laplante hanya menggunakan lima statistik pada HUD-nya. Ini termasuk…

VPIP – Seberapa sering seorang pemain secara sukarela memasukkan uang ke dalam pot
PFR – Seberapa sering seorang pemain menaikkan preflop
RFI – Seberapa sering seorang pemain naik pertama ke pot sebagai pembuka preflop
3-Taruhan – Seberapa sering seorang pemain tiga taruhan preflop kenaikan gaji
STL – Seberapa sering seorang pemain mencoba mencuri tirai dari posisi terlambat

Menggunakan hanya lima statistik mungkin agak mengejutkan pada usia di mana kami memiliki akses ke begitu banyak informasi. Namun, Laplante membuat kasus yang menarik mengapa dia mengikuti rute ini.

Seperti yang dijelaskan Laplante, ia menggunakan pengaturan HUD dasar ini karena ini adalah statistik yang menyatu menjadi ukuran sampel yang dapat diandalkan selama periode waktu terpendek. Mengingat ini semua adalah statistik preflop, Anda memiliki peluang untuk titik data baru di hampir setiap orbit yang Anda mainkan.

Ini tidak benar untuk statistik postflop seperti taruhan lanjutan (“taruhan-c”) yang memberitahu Anda seberapa sering agresor preflop membuat postflop taruhan lanjutan. Untuk mendapatkan entri baru untuk stat tersebut, pemain harus menaikkan preflop, tidak mendapatkan tiga taruhan, dan kemudian tidak diarahkan ke kegagalan. Tidak seperti kesempatan untuk secara sukarela memasukkan uang ke dalam pot preflop, kombinasi kejadian ini tidak sering muncul dengan sendirinya.

BACA JUGA : Bawa Italia Tekuk Polandia, Mancini Mengaku Masih Butuh Waktu

Untuk membuktikan hal ini, Laplante menunjukkan statistik untuk pemain yang memiliki 300 tangan. Ini terdengar seperti ukuran sampel yang layak, dan itu untuk statistik preflop. Namun, ketika ia menunjukkan pop-up pop-up, kami melihat bahwa pemain ini hanya memiliki 11 peluang untuk bertaruh di 300 tangan yang mereka mainkan bersama.

Ini bukan ukuran sampel yang cukup besar untuk membaca banyak statistik c-taruhan yang pada pandangan pertama mungkin terlihat terlalu rendah atau terlalu tinggi. Ini terutama benar ketika Anda mempertimbangkan bahwa stat tidak memperhitungkan perbedaan posisi, ukuran tumpukan, tekstur papan, atau jumlah pemain yang melihat kegagalan. Angka-angka itu bahkan kurang dapat diandalkan ketika Anda mulai melihat pada giliran dan statistik sungai.

Data Postflop hanya tidak bertemu cukup cepat untuk menjadi berguna seperti data preflop. Untuk alasan ini, Laplante percaya bahwa mereka harus dilihat di pop-up ketika sampel menjadi andal dan tidak di layar HUD. Dan ketika Anda melihat statistik postflop ini, daripada melihat jumlah tangan yang dimainkan, Anda harus melihat jumlah peluang yang disajikan untuk memastikan ukuran sampel yang layak sebelum menggunakan data postflop.