Por: Rob Tinnion

Extracto de Excelling at TOUGH NLH Games de Jonathan Little
Ya disponible en español en formatos electrónicos aquí y en formato físico mediante Amazon aquí.

Parte 1

El Juego Matemático

El poker es un juego de matemáticas. Sí. Hay lecturas que puedes realizar sobre oponentes para averiguar si son débiles o fuertes. Pero lo que separa a los buenos de los grandiosos, es lo que haces con esa información.

¿Pero por dónde comenzar? ¿Cómo decidir cuál es el número correcto de bluffs o el monto correcto de manos con valor, o incluso con qué manos hacer un open raise?

Vayamos en un pequeño viaje a través de la historia.

En este capítulo, no pretendo dar una clase de historia y matemáticas, pero esta es la mano que nos ha tocado. Te prometo que no discutiremos poesía o geografía.

En realidad, podríamos entrar en cómo las culturas de diferentes locaciones geográficas tienden a manifestarse en su forma de jugar. Los sudamericanos son vibrantes y vistosos, lo que lleva a que su estilo de juego sea muy agresivo.

No, no se trata de geografía.

El equilibrio de Nash y la GTO

Tomemos un minuto para hablar de John Nash.

Aquellos que hayan visto el film Una Mente Brillante, sabrán de quién estoy hablando. Si no has oído de esta película, todo lo que necesitas saber al respecto es se trata de un genio ganador del Premio Nobel. Creó el Equilibrio de Nash, lo que es un sub grupo de la teoría de los juegos. Básicamente es una cartilla de trucos para su resolución. Este es el enfoque que todos los solvers de poker utilizan para crear la estrategia óptima de teoría de los juegos (GTO). ¿Pero concretamente, qué es un equilibrio de Nash?

El equilibrio de Nash es una estrategia que pone a dos oponentes, uno contra otro, en la que cada uno intenta vencer al otro, al conocer la estrategia de su contraparte. Veamos un ejemplo más práctico para que comprendas cómo funciona el equilibrio de Nash. En una situación de heads up, el primer jugador shovea el 100%, el segundo lo sabe, y calcula correctamente que contra ese 100% de las manos, el rango óptimo de calling es de 62,6% de las manos (Diagrama 1).

Diagrama 1: BB vs. BTN 100% All in
● Call 62,6% / ● Fold 37,4%

Ahora el primer jugador ha aprendido que su oponente está dando call con el 62,6% y está perdiendo con su estrategia general de 100% de shove. Así que, se ajusta calculando el rango correcto de shove y subsecuentemente solo hace este movimiento un 44,2% de las veces (Diagrama 2).

Diagrama 2: BTN All in vs. BB 62,6% Call
● All-in 44,2% / ● Fold 55,8%

Volvemos nuevamente al segundo jugador, quien ahora tiene una estrategia perdedora, por lo que ajusta su calling a 26,4% (Diagrama 3).

Diagrama 3: BB vs. BTN 44,2% All in
● Call 26,4% / ● Fold 73,6%

Y aquí es en donde cambia la marea. Ahora que el segundo jugador solo está haciendo call el 26,45% de las veces, el primero ahora puede shovear más ampliamente que antes, porque estará obteniendo folds casi en el 75% de las
oportunidades. Ahora shovea en un 91,9% (Diagrama 4).

Diagrama 4: All in del BTN vs. Call de la BB 26,4%
● All in 91,9% / ● Fold 8,1%

Este proceso se repite hasta que ninguno de los jugadores pueda hallar la forma de ajustar su rango para explotar a su oponente en haras de ganar EV. Esto es lo que se conoce como un equilibrio de Nash.

Así es como funciona la teoría de los juegos. Los solvers sofisticados como PioSOLVER y MonkeySolver aplican este mismo método a todas las situaciones dentro del árbol del juego.

Pero, ¿qué sucede cuando todo el mundo juega con esta estrategia?

Nadie gana, bueno, excepto el casino, que se lleva el rake. Así que, ¿significa esto que el poker está ya resuelto y que ya no tiene sentido jugarlo?

Continuará…