分散シミュレーター
ポーカーの成績は、勝っているプレイヤーでも大きく上下します。分散シミュレーターはあなたの数値から数千通りの未来をシミュレーションし、平均だけでなく、起こりうる成績の全体像を見せてくれます。
分散が重要な理由
勝っているプレイヤーでも何か月も負け続けることがあり、負けているプレイヤーが同じくらい勝ち続けることもあります。短期的な成績では本当の実力はほとんど分かりません。
成績の振れ幅を知っておけば、ダウンスイング中も冷静でいられ、適切なレートを選び、長期的な視点で自分のプレーを判断できます。
チャートの見方
それぞれが成績の推移の一例です。同じ勝率でも結果がどれだけ変わりうるかが分かります。
各時点で試行の70%と95%が収まる範囲です。広がるほど振れ幅が大きいことを示します。
期待値です。長期的に平均していくら勝つかを示します。
表示された試行のうち最良と最悪の結果です。
入力する項目
ライブのプレイヤーは1時間あたり、オンラインのプレイヤーは100ハンドあたりで測るのが一般的です。記録の仕方に合わせて選んでください。
1時間あたり、または100ハンドあたりに平均で勝つビッグブラインドの数です。
成績の振れ幅の大きさです。ディープスタック、ストラドル、ルースなゲーム、アグレッシブなプレー、オマハでは大きくなります。
バイインに対するトーナメントの平均利益率です。ROI 20%なら、1トーナメントあたり平均0.2バイイン勝っていることになります。
1トーナメントあたりの参加人数です。人数が多いほど上位の賞金が大きく入賞は少なくなるため、同じROIでも成績の振れ幅が大きくなります。
セッショントラッカーに4セッション以上記録したら、「セッショントラッカーの成績を使う」をタップして実際の数値を入力できます。
結果の見方
選んだ時間・ハンド数・トーナメント数を終えた時点で、まだマイナスである確率です。
20回中19回の試行が収まる範囲です。
典型的な試行で、高値からの最大の下落幅です。最も不運な5%の試行ではさらに大きく下がります。
典型的な試行で、入賞なしが続いた最長のトーナメント数です。
ROIと、上位15%に賞金が出る標準的な賞金構造をもとにした入賞の頻度です。