5 Способов Как Победить Покерных Ботов. Анализ 4,5 Миллиона Раздач

Описание к видео 5 Способов Как Победить Покерных Ботов. Анализ 4,5 Миллиона Раздач

Разбираем стратегии победы над покерными ботами в новом видео от ПОКЕРНЫХ ДЕЛ!
Основываясь на анализе 4,5 миллиона раздач, мы выявили 5 ключевых слабостей ботов, которые помогут вам получить преимущество. Эти боты орудовали в сети WPN (PokerKing и ACR), а выложил их ники и раздачи господин под ником TalerRM на форуме 2+2.

Гостем к нам на канал пришел эксперт Артем Патин, тренер мтт фонда PokerMove https://www.pokermove.pro/

Узнайте, как распознать ботов и адаптировать свою игру, чтобы максимально использовать их ошибки. Подробности в видео - подключайтесь, чтобы стать еще более успешным игроком в покер!

Основные Моменты:
1. Винрейты Покерных Ботов: Обсуждение винрейтов ботов, подчеркивается возможность получить преимущество в 5-7 BB, эксплуатируя их слабости.

2. Выборка и Идентификация: Анализ 4.5 миллионов раздач помогает определить ботов по особым показателям и поведению.

3. Пять Основных Методов Эксплуатации:
- Боты часто играют с широким диапазоном открытия и высоким процентом фолда на 3Bet.
- Боты демонстрируют полярные и широкие сквизы с большого блайнда.
- Боты склонны блефовать с большим размером ставок на флопе.
- Боты имеют высокий фолд на контбет на флопе и низкий фолд на терне.
- У ботов обнаружен паттерн невыкидывания на пробы, что даёт возможности для вэлью-беттинга с маржинальными руками.

4. Стратегия и Адаптация: Подчеркивается важность адаптации стратегии под эти слабости, такие как широкий 3Betting, коллинг сквизов с играбельными руками и корректировка размеров ставок.

5. Анализ и Улучшение Ботов: Авторы отмечают важность постоянного анализа поведения ботов для адаптации стратегий.

Вывод:
Видео представляет глубокий анализ стратегий покерных ботов, предлагая практические советы и методы для игроков, чтобы получить преимущество над искусственным интеллектом. Акцент сделан на понимании и эксплуатации конкретных слабостей ботов, основанных на значительной выборке.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке