德州GTO策略并非最优玩法,你应该理性看待它

在扑克界,许多玩家认为博弈论最优(GTO)是德州游戏中每一个局面的最优玩法。然而,这并不完全正确。

在本文中,PokerListings在Dan Cates和Ben Rolle的支持下,解释了原因。

德州GTO策略并非最优玩法,你应该理性看待它

“G”代表“一种玩法”,而非“唯一玩法”

在2025年1月的YouTube视频《GTO并非扑克的真正最优玩法》中,Dan “Jungleman” Cates用几句话简洁地解释了GTO的工作原理:

“GTO是一种对立的平衡。它在进攻与不进攻、多弃牌与少弃牌之间找到平衡,你可以看到所有这些理念都是相互关联的。如果两名玩家完美地相互剥削对方,他们就会达到GTO。

但人们在各种情况下一开始都离GTO相去甚远,这很难做到。而凭借足够的经验或正确的数据,你可以了解人们是如何打牌的。”

因此,Cates将玩家分为四种类型:

  • 普通娱乐型玩家。

  • 非普通娱乐型玩家,也就是“疯狂型”。他们通常非常激进,诈唬过多。

  • 普通职业玩家。

  • 非普通职业玩家,也就是“疯狂职业玩家”。他们也有类似倾向,但现在他们知道自己在做什么,并且掌握了一些基本技巧。

仅靠GTO,你无法战胜任何一种玩家。正如Cates所阐述的,你需要更加敏锐和富有创造力:

“我的打法至少从一开始就是尽可能地利用这两个子群体,直到我看到更多关于他们确切玩法的信息,然后我调整我的观点和利用方式,根据这些玩家的行为来量身定制。”

你看:要成为一名获胜玩家,你应该能够战胜你正在玩的每一局独特游戏,而不是任何典型游戏。要做到这一点,你应该密切关注对手,并从他们当时的玩法中获取信息。

在线下德州游戏中,你可以从对手的谈话方式、穿着打扮、性格特点、他们可能采取的行动等方面获得很多线索。

在线上德州游戏中,你可以注意到他们决策中的模式,有时甚至可以从他们在牌桌上的行为中察觉——比如使用表情符号、弃牌、动图,或者以特定方式与其他玩家聊天。

你不能真正改变大众的玩法或一个人在游戏中的行为,但你总是可以调整自己的行为,以适应你所注意到的情况。

换句话说,从Cates的角度来看,德州游戏的最优玩法是寻找更好的机会,而不是依赖求解器认为在每种情况下都是最优的。有时这并不包括提高你的技术技能,而是改变游戏,甚至改变别人对你的看法。

“T”代表“一种理论”,而非实践

反GTO的高额桌玩家Ben “bencb789” Rolle已经宣扬他的哲学好几年了。他甚至为此创造了一个术语——“GTO陷阱”,用来描述“当你遵循针对完美对手的理论策略时,这些策略在真实的扑克牌桌上会让你输钱”的情况。

德州GTO策略并非最优玩法,你应该理性看待它

问题是:人是不可预测的。即使是最严肃、最自律、最专业的玩家,有时也会犯错,做出奇怪的点击和奇怪的决定。不幸的是,GTO只能从数学角度提供一种理论方法,但你必须考虑如何在紧张的牌局中正确应用它。

Rolle通过这个例子更好地解释了这一点:

“想象一下,你面对一个不喜欢弃牌的对手,这个对手会跟注他本不该跟注的牌。

GTO会告诉你需要进行一定比例的诈唬,以保持平衡。GTO总是追求一种完美的平衡,包括价值牌和一定比例的诈唬。

但在牌桌上,你会遇到不喜欢弃牌的对手,对这些对手诈唬会让你输掉更多。”

那么,你如何把钱装进自己的口袋呢?通过利用对手的错误,而这是GTO无法教会你的,因为它假设每个人都在最优地打牌,而实际上他们离最优还差得很远。

“O”代表“最优”,但并非真的最优

花一点时间思考一下,什么是“最优”?

我们向你保证,来自不同背景、文化和工作领域的人对这个术语的看法各不相同。甚至连词典也无法就如何定义“最优”达成一致。例如:

  • 在《剑桥词典》中,“最优”意味着“最有可能带来成功或优势”。

  • Dan Cates认为,最优决策能让你在生活(或其特定领域,如扑克)中获得最大的收获,它们是找到两个极端之间平衡的顶点。

  • 在《韦氏词典》中,“最优”是“最有利或最理想的”。

  • 在POKERCODE网站上,“最优”是“在比赛中达到完全平衡,使你的玩法100%无法被对手剥削”。

  • 纳什均衡将“最优”视为“在知道对手策略的情况下,坚持最初的策略,且所有玩家都保持相同的策略”。

所有这些定义都说明了GTO并非扑克的最优玩法,因为:

  • 依靠GTO可能会让你在面对剥削型对手时处于劣势。

  • GTO的结果可能令人不满意。

  • 成为GTO专家并不能让你免于被剥削。

  • 玩家并不完美,而GTO无法充分考虑这一点。

那我们为什么还要研究GTO呢?

如果你现在在想:“好吧……那我到底为什么需要GTO呢?”这是可以理解的。

研究GTO、运行模拟并借助求解器回顾局面,是培养在不同情况下快速做出有利决策能力的良好训练。

你需要研究GTO范围,以真正理解数学上最优的理想场景在遇到人为因素时变得无关紧要,尤其是那些在压力下有时完全不合逻辑的奇怪行为。如果你不研究某人理想的打法,你就无法注意到任何偏离它的行为并加以利用。

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