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Simulateur de poker

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Simulateur de poker

Matériel plus impressionnant

Ce calculateur de variance et simulateur de poker est pratique et facile à utiliser. Entrez simplement votre taux de conversion, votre écart type et le nombre de mains à simuler. Vous apprendrez certainement ci-dessous comment utiliser ce simulateur.

EV, intervalles de confiance et échantillons en BB, Meilleur pire: Meilleure et pire exécution sur 1000 essais

BB sur l’axe droit, courant en baisse sur BB sur l’axe gauche. En fonction du nombre d’aiguilles affichées, l’étendue et le nombre de baisses peuvent être sous-représentés en raison de la résolution du graphique.

Dans cette analyse, une baisse est définie comme toute période où les gains totaux actuels sont inférieurs à la maximum total des gains précédents. Toute baisse est considérée comme durable jusqu’à ce que le total des gains soit au moins égal au sommet précédent.

Les tableaux suivants sont calculés à l’aide d’une simulation de plus de 100 millions de mains. La première montre combien de fois le joueur simulé a été confrontée à une baisse d’au moins X BB, la seconde à une baisse d’au moins X général, ces simulations sous-estiment la probabilité et l’ampleur des baisses.

Taux d’occurrence pour les étendues et les étendues de descente pour un joueur ayant un taux de conversion de 2,50 BB100 et un écart-type de 100,00 BB100.

Cette section explique le fonctionnement du calculateur et la signification des chiffres et des graphiques. .

20 échantillons et intervalles de confiance

Accédez à la page du calculateur de variance et entrez votre vitesse de conversion, votre écart type et le nombre de mains que vous souhaitez simuler. Vous pouvez ignorer le champ observé winrate, nous y reviendrons plus tard. Une fois que vous avez saisi les données, cliquez sur Calculer et laissez la calculatrice faire son travail.

La calculatrice de variance commence par exécuter 20 échantillons sur le nombre de mains, le taux de conversion et l’écart type spécifiés.

Il calculera également les gains attendus par rapport au nombre de mains. Ce nombre apparaîtra comme une ligne droite et noire plutôt ennuyeuse dans le graphique.

Troisièmement, la calculatrice affiche les intervalles de confiance de 70% et 95% sous forme de courbes vert clair et foncé. Ce que vous devez savoir à leur sujet, c’est qu’à tout moment, vos gains seront compris dans ces intervalles avec une probabilité de 70% et 95% respectivement. Ils indiquent en gros la variance à attendre.

Sous le premier graphique, le calculateur de variance dresse une liste ordonnée d’informations supplémentaires:

Ce graphique simule un seul passage sur 100 mille jusqu’à 10 millions de mains avec le taux de conversion et l’écart type entrés ci-dessus. Vous pouvez choisir le nombre de mains à simuler en déplaçant le curseur.

En plus de montrer un seul échantillon, ce graphique fournit également des informations utiles sur les baisses.

Contenu de Primedope

La zone rouge indique, pour un point donné, à quel point l’échantillon est actuellement éloigné de son pic précédent, ce qui signifie qu’il suit les fluctuations.

Ce graphique utilise deux axes verticaux. Alors que les échantillons de gains ont leur échelle sur l’axe de droite, le suiveur de downswing a l’échelle sur l’axe de gauche.

Dans cet exemple, le joueur simulé a obtenu plus de 25 000 big blinds après 2,5 millions de mains, mais pour faire face à une mauvaise baisse de près de 10 000 big blinds entre 1,2 million de mains et 2 millions de mains.

La dernière partie du calculateur de variance jette un peu plus de lumière sur les baisses potentielles. Par conséquent, 100 millions d’aiguilles sont simulées et tous les ralentissements par rapport à cette simulation constituent le premier tableau qui montre l’ampleur des replis. Il montre combien de fois le joueur simulé a été bloqué dans une chute d’au moins X big blinds. Par exemple (plus de 1 000 BB – 31,77%) signifie que le joueur était en plein ralentissement d’au moins 1 000 big blinds. 31,77% du deuxième tableau indique la durée moyenne de la période difficile. Par exemple (50000 + mains – 15,81%) signifie que le joueur simulé a subi un ralentissement d’au moins 50 000 mains 15,81 pour cent du temps.

Aux fins de ces calculs, un ralentissement est défini comme toute période où le total des gains est inférieur au maximum des gains précédents. Ce qui signifie que par cette définition, un ralentissement n’est pas terminé tant que le joueur n’a pas entièrement récupéré ses pertes.

En général, ces simulations sous-estiment l’ampleur des ralentissements, mais leur nombre devrait tout de même vous donner une bonne idée de l’immensité de attendez-vous.

Si vous avez des questions, si vous rencontrez des erreurs ou si vous avez des idées d’améliorations, merci de me le faire savoir.

Exemple détaillé avec downswings

le nombre de tables changent les résultats de la calculatrice? pour combien de tables est calculée la variance sur ce site?

Qu’en est-il du rake et des frais? Est-ce calculé?

Oui. Le rake est déjà pris en compte dans le taux de gain. Votre taux de victoire devrait toujours se situer après le rake.

Bonjour, comment identifier «Winrate in BB 100»? Est-ce mon EV?

«Winrate 100» signifie combien vous gagnez le cours de 100 mains statistiquement. Les gains sont mesurés en big blind. Disons que vous avez joué 10 000 mains de NLH à 1 $ 2 $ et gagné 500 $. Cela signifie que vous avez gagné 250 big blinds sur 10 000 mains. Cela équivaut à 2,5 big blinds pour 100 mains.

Comment calculez-vous l’écart type après X mains?

Btw, la norme de l’industrie consiste à utiliser BB pour décrire les «grosses mises». bb pour décrire (big blinds). Tout est super trompeur.

Réductions en chiffres

hido, dois-je utiliser un taux de change ajusté ou un taux de gain ajusté? Je demande parce que je cours bien au-dessus de ev pour le moment. Merci

Bonjour, en utilisant votre winrate ajusté, les résultats sont plus précis.

Bonjour, pouvez-vous m’expliquer?

Non. Avez-vous oublié que le livre Gamblking Theory stipule:

Remarque spéciale: Bruce Zastera, l’un des auteurs les plus avertis de nos forums sur le forum, m’a fait remarquer qu’il était également possible de: faire faillite avant d’atteindre le nombre d’heures au cours duquel nous évaluons la probabilité d’une perte, ainsi qu’après ce moment, et ce problème est plus grave au niveau de 95% que je ne le pensais au départ. Cela signifie que ces tables sous-estiment considérablement, d’un facteur 2 environ, le montant de fonds nécessaires pour avoir seulement 5% de chance de faire faillite. Heureusement, ce problème est atténué par la réduction de la probabilité de faire faillite. Ainsi, les tableaux Bankroll requis pour assurer un gain Win contiennent des estimations fiables et génèrent un risque de ruine d’environ 1,1%, mais les tableaux à 95% ne devraient probablement pas être utilisés.

Bien sûr, je n’ai pas oublié que Remarque. J’en ai écrit une partie. Cela ne change en rien le fait que les calculs de cette section ne permettent en aucun cas de calculer l’exigence de bankroll pour un risque de ruine souhaité. C’est parce que le nombre de sigmas dans votre dérivation ne se traduit pas par une probabilité de ruine, pour la même raison que l’intervalle de confiance de 95% de ce blog n’a rien à voir avec un risque de ruine de 5%. De plus, ce problème fondamental ne s’atténue pas car la probabilité de faire faillite est réduite. Votre calcul du «budget nécessaire pour assurer une victoire» ignore 88% des façons possibles de faire faillite. Ce nombre augmente au fur et à mesure que le risque de ruine diminue. Je suis sûr que vous comprenez qu’un modèle mathématique devrait capturer les effets dominants plutôt que d’ignorer l’effet dominant.

Nous devons préciser ce que l’on entend par «le problème s’atténue lorsque la probabilité de faire faillite est réduite. ”. La bankroll nécessaire pour un risque de ruine de 5% correspond à environ 2,2 fois la bankroll calculée par votre méthode. Si nous voulons un risque de ruine de 1%, la bankroll requise est environ 2 fois supérieure à celle calculée par votre méthode. Si nous voulons un risque de ruine de 0,13%, la bankroll requise serait environ 1,5 fois supérieure à celle calculée par votre méthode. Le risque de ruine est à peu près aussi minime que la plupart des gens l’intéressent, mais le budget est encore largement réduit. Il n’y a pas beaucoup d’atténuation.

20 échantillons

Le risque réel de ruine généré par votre bankroll dans ce dernier cas, que vous décrivez comme «la bankroll nécessaire pour assurer la victoire» , serait d’environ 1,1%, pas 0,13%. Le facteur atténuant est que ces deux chiffres sont relativement petits. Si leur risque de ruine est de 1,1% ou 0,13%, de nombreuses personnes ne s’inquièteront peut-être pas, même si je ne suis pas sûr que tout le monde décrirait un risque de ruine de 1,1% comme ayant assuré une victoire. Les 0,13% provenaient de 3 écarts types. Vous avez choisi cette méthode pour inclure la quasi-totalité de la population, comme cela est courant dans les statistiques. Sauf que vous envisagez la mauvaise population. Nous ne voulons pas de la population de résultats positifs à un moment donné, à supposer que nous puissions jouer à fond. Nous voulons la population de toutes les promenades aléatoires qui ne font jamais faillite. Utiliser l’ancienne population pour les besoins de bankroll et le risque de ruine est un non-sens mathématique.

Au fait, la formule affichée par Pokerdope était bien connue bien avant Mathematics of Poker de Chen et Ankenman. Beaucoup en a parlé à 2 + 2 depuis que je l’y ai introduit au début des années 2000, voire à la fin des années 90. Il apparaît également dans le livre de poker de Douglas Zare. Auparavant, il était bien connu de la communauté du blackjack, ayant paru dans des articles de George C. et Patrick Sileo en 1989 et 1990 respectivement. Il était sûrement connu auparavant en mathématiques que l’expression générale est importante en mathématiques financières et qu’elle peut également être obtenue à l’aide du processus de Weiner. Le dériver à partir de zéro n’est pas si difficile, mais si vous souhaitez un examen rigoureux des conditions dans lesquelles il s’applique et comment le modifier lorsque ces conditions ne s’appliquent pas, voir l’essai «Gambler’s Ruin Revisited» dans le livre Optimal Play . Il existe également une formule analytique de ruine à court terme pour le risque de ruine dans un nombre fini de mains. Je n’ai trouvé que récemment une dérivation de celle-ci, et elle est assez compliquée mais toujours assez accessible. Bien entendu, il est assez simple de simuler ces résultats pour vérifier l’exactitude des formules dans diverses conditions.

Il est bon de vous revoir dans ce type de discussions. C’est dommage que nous n’ayons pas accès à plus de vos contributions, comme nous l’avions déjà fait.