GTO+によるポーカー解析を始めたい

http://www.gtoplus.com/
https://www.piosolver.com/

有名なのは下。最近出たのは上。
上のは安い。下を出すほどの余裕はない。
コスパよさげなので上のでもっとポーカーを深堀りしたい。

gto = game theory optimization
gto とは、ゲーム理論最適化。
ゲーム理論といえば、囚人のジレンマとか出てくるアレ。
両者とも利益を求めると、選択は均衡してくる、最適化されるというアレ。

不完全情報ゲームであるポーカーでの最適選択を導き出すために、このゲーム理論最適化を用いようというのが、近年のポーカーストラテジー（言いたいだけ）

あれほどハマった麻雀を一切やらなくなり、もうポーカーにコミットしつつある私。しかし、何か見えない壁に当たっているような現状。実戦を休止、0％にして、座学に100％で時間を割こうと思う。

とりあえず、GTO+の基本的な使い方はマスターした。

pfレンジの参考はココにする↓

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1XTcwFr12vB8gcvWnTP1yxRoypzLKA8PO-A-b7_LsS2E/edit#gid=0

どんなflopから解析していけばいいか、凡人にはわからん。
気になったハンドをポチポチ解析したとしても、凡人に断続的学習でのアクション体系化は不可能だ。

https://www.piosolver.com/blogs/news/62725637-choosing-a-subset-of-flops-to-represent-the-whole-game

色々調べたら、たどり着いた。
この記事に書いてあるのは、簡単に言えば、トリビアの種でよくあった「2000個を調べれば、統計的に充分信頼できる結果を得ることができる」の類で、約22000通りある flop を解析するためには、ここの subset で事足りるということであろう。

ここの flop subset を拝借して、その flop の特徴を分類して、そのグループごとにポジション別のアクションを解析していけば、体系化できんじゃね？て思ってる。

とりあえず、flop 特徴分類は完了。これもそのうち書きたい。
いい感じで進みそう、と思ってたら、パソコンのメモリ不足。
やる気ゼロ。

今、持っているノーパソには、GTO+に必要なスペックがないようだ。
さて、いよいよ自作パソコンに手を出すか。