Future-Game-Simulation (1): Einführung

Vor dem Lesen dieser Lektion solltest du bereits die vorherigen Module bearbeitet haben, insbesondere das über den Chipwert. Es wird angenommen, dass du die Grundlagen des ICM und das damit zusammenhängende Konzept des Risikoaufschlags verstanden hast.

Du solltest mittlerweile eine grundlegende Idee davon haben, wie du die monetäre Wertigkeit deiner Chips ermittelst und wie du mit diesem Wissen vor allem bei Preflop-All-ins fundierte Entscheidungen treffen kannst.

In dieser Lektion wirst du lernen, wie du das daraus resultierende Modell deinen Reads anpassen kannst, wie du mit seinen natürlichen Grenzen umgehen solltest und wo selbst die Theorie des verbesserten Modells nicht greift. Insbesondere wirst du jedoch sehen, wie deine Entscheidungen in bestimmten Spots zukünftige Situationen beeinflussen können, und du wirst lernen, wie du dieses Wissen zu deinem Vorteil nutzen kannst.

Beginne mit den ICM-basierten Nash-Ranges

Da die meisten Anwendungen zur Berechnung von Stackwerten Preflop-Push/Fold-Dilemma bedingen, wird im Folgenden angenommen, dass ein solcher Spot betrachtet wird.

Push/Fold-Entscheidungen in einem SNG werden für gewöhnlich mithilfe des ICM-Modells berechnet. Üblicherweise wird dazu eine geeignete Software wie z. B. der HoldemResources Calculator verwendet, um die Nash-Ranges basierend auf Stackgrößen und Auszahlungsstruktur zu ermitteln. Die Ergebnisse umfassen auch den EV eines Pushs/Calls mit allen möglichen Händen. 

Ergebnisse einer einfachen ICM-Berechnung im HRC

Natürlich wird bei dieser Berechnung davon ausgegangen, dass deine Gegner ebenfalls nach Nash spielen. Diese Annahme birgt allerdings zweierlei Probleme.

Erstens spielen in den meisten Fällen zumindest einige deiner Kontrahenten nicht nach Nash. Ihnen fehlt entweder das Fachwissen oder sie weichen aus bestimmten Gründen bewusst von den Nash-Ranges ab, z. B. weil sie bestimmte Annahmen zu deinem Spiel getroffen haben. In einer Cash-Game-Partie wäre dies ein verhältnismäßig kleines Problem, da sich dein EV erhöht, sobald einer deiner Gegner vom Equilibrium abweicht. In einem SNG jedoch kann ein Spieler, der in bestimmten Spots zu loose agiert, sowohl seine eigene – und hier folgt das zweite Problem – als auch deine Equity reduzieren. Davon profitieren umgehend alle anderen Spieler am Tisch, da diese Equity auf sie übergeht.  

Diesem Problem kannst du dich stellen, indem du die Nash-Ranges gemäß deinen Reads individuell an deinen jeweiligen Gegner anpasst. Eine erneute Berechnung in der Software mit manuell eingestellten Ranges sollte dir Ergebnisse liefern, die die Limitierungen des Nash-Equilibrium-Modells umgehen. Trotzdem beeinflussen die Grenzen des ICM selbst weiterhin die Berechnungen. 

Das ICM lässt Future-Game-Aspekte außen vor

Die Einschränkungen des ICM können in einer kurzen Aussage zusammengefasst werden: Das Modell berücksichtigt nicht, was in der Zukunft passiert. Es nimmt einfach an, dass alle Stacks gleichermaßen spielbar sind und die Platzierungen durch erwartungsgetreue All-In-Konfrontationen ermittelt werden. Dies ist jedoch nicht der Fall, denn die Spielbarkeit der Stacks unterscheidet sich abhängig von zahlreichen Faktoren. Dies wiederum bewirkt, dass die (erwarteten) ICM-Werte in der Zukunft von der statischen Berechnung, basierend auf aktuellen Stackgrößen, abweichen werden.

Wirf einen Blick auf die Faktoren, die die Playability beeinflussen, aber von einer statischen ICM-Berechnung nicht berücksichtigt werden.

Stackverteilung

Zuallererst sei die Stackverteilung genannt: Shortstacks (insbesondere in Situationen mit geringem Risikoaufschlag) können einen natürlichen Vorteil haben – der übrigens dabei half die Shortstackstrategie für Cash-Games zu entwickeln – da größere Stacks untereinander eine andere Strategie anwenden müssen, während sie gegen Shortstacks nur eine optimale Strategie nutzen können.

Wenn hohe Risikoaufschläge vorliegen, ist dagegen der Bigstack im Vorteil, da sein Risiko immer geringer als das seiner Gegner ausfällt. Entsprechend kann er effektiv Druck ausüben. Außerdem gibt es bestimmte Stackgrößen, die aufgrund ihrer möglichen Preflop-Plays, wie z. B. Raise/Fold, First-in-Push, 3-Bet-Push oder 3-Bet-Fold besser spielbar sind.

Die Blinds

Natürlich bestimmen die Blinds die relative Stackgröße. Somit ist ein weiterer Faktor schlicht und einfach die Tatsache, dass die Blinds steigen. Der Spieler, der bei einem Blindanstieg die höheren Blinds zuerst bezahlen muss, hat einen Nachteil und sein wirklicher EV ist niedriger als berechnet. Es ist meist nicht möglich die genaue Handanzahl pro Blindlevel vorherzusehen, aber baldige Blindanstiege sind etwas, das man im Hinterkopf haben und bei Möglichkeit zum eigenen Vorteil nutzen sollte.

Position

Dann gibt es die Position: Wenn der nächste Preissprung kurz bevorsteht, ist es stets besser, bis dahin keine Blinds bezahlen zu müssen. Außerdem ist es von Vorteil hinter loosen Bigstacks und vor tighten Spielern zu sitzen. Im Hinblick auf die Blinds kann die Position auch darüber entscheiden, wer zuerst gezwungen ist zu agieren, was den EV – vor allem in einem Satellite – drastisch verändern kann.

Reads

Zu guter Letzt gibt es noch spielerbezogene Reads: Zieht der Bigstack einen Vorteil aus der Stackverteilung und greift kleinere Stacks unnachgiebig an oder ruht er sich passiv auf seinem Chiplead aus? Sind die Shortstacks aggressiv und bereit im Fall der Fälle ihr Turnierleben zu riskieren oder klammern sie sich an ihre letzten Chips?

Je mehr Druck der Bigstack ausübt und je bereitwilliger die Shortstacks herunterblinden, desto mehr weichen die tatsächlichen Werte der Stacks vom ICM ab. De facto nähern sie sich in solch einem Fall mehr und mehr dem Gegenwert des Chipcounts an.

Begegne den Grenzen des ICM durch Nutzung der Future-Game-Simulation (FGS)

Der oben zuletzt genannte Aspekt kann nur schwer in tatsächlichen Berechnungen berücksichtigt werden. Dasselbe ist der Fall bei Blindanstiegen und im Hinblick auf die Spielbarkeit von Händen durch Nutzung von Preflop-Moves, die kein All-in darstellen. Für die restlichen Aspekte kann man allerdings ein weiterführendes Modell heranziehen: die Future-Game-Simulation (FGS). 

Die FGS führt lediglich eine (auf Nash basierende) Simulation durch, die eine Anzahl an Händen beinhaltet, die der aktuellen Hand folgen. So werden viele Faktoren berücksichtigt, die den EV von zukünftigen Händen beeinflussen. Es kann manuell eingestellt werden, wie viele Hände simuliert werden sollen. Für die Qualität der Ergebnisse gilt natürlich: je mehr, desto besser. Allerdings gibt es gewisse Grenzen, da die Rechenzeit mit zunehmender Tiefe der Simulation exponentiell ansteigt. Wenn möglich, ist es stets eine gute Idee, die FGS für einen gesamten Orbit anzusetzen, da so Fairness im Hinblick auf die Berücksichtigung von Positionen vorliegt. Eine FGS kann man mit vielen ICM-Anwendungen durchführen, z. B. auch mit dem HoldemResources Calculator.

So stellst du eine FGS im HRC ein

Es gibt einige Spots, in denen FGS-Ergebnisse dem simpleren ICM besonders vorgezogen werden sollten. Darüber solltest du dir im Klaren sein, wenn du dich in einer der folgenden Situationen wiederfindest:

•    Du bist Shortstack und befürchtest Playability zu verlieren, wenn du vor dem Zahlen des nächsten Big Blind nicht agierst (besonders wichtig in früher Position).
•    Du bist bereit eine Entscheidung zu fällen, die (nach ICM) leicht -EV ist, um die daraus resultierende Stackverteilung ausnutzen zu können, anstatt selbst ausgenutzt zu werden.
•    Du kannst einen +EV-Call (nach ICM) auslassen, um den Shortstack zu erhalten und die Situation weiter ausnutzen zu können.
•    Du kannst einen leichten +EV-Spot (nach ICM) auslassen, da bei gegebener Stackverteilung höchstwahrscheinlich bald jemand ausscheidet.

Um in diesen Fällen zuverlässige Ergebnisse zu bekommen, solltest du lieber eine Future-Game-Simulation durchführen, die viele zusätzliche Faktoren berücksichtigt.

Zusammenfassung

In dieser Lektion hast du gelernt, dass ...

... das Nash-Equilibrium bei der Ermittlung von Ranges seine Grenzen hat. ... das ICM zur Bestimmung von Stackwerten seine Grenzen hat. ... die Future-Game-Simulation Abhilfe schaffen kann.