das nachfolgende wurde bis jetzt noch nie korrekt gemacht, es gab immer wieder fehler die in den Berechnungen gemacht wurden
hier ist die analyse: wie swingig ist poker?
ich habe aus meiner NL400 pokerdatenbank 1 mio ausgänge von pokerhänden abgefragt, wo der stack des spielers über 350 dollar war. dies ist mein sample eines durchschnittlichen NL400 spielers und die ausgänge der hände, geldmässig betrachtet
das problem ist das die pokerhände nicht normalverteilst sind
wer nicht weiss was normalverteilt bedeutet soll normalverteilung in wikipedia nachschauen und dort nur den text aber nicht die formeln lesen. grundsätzlich werden die meisten warscheinlichkeitsrechnungen in normalverteilung gemacht, desswegen müssen wir diese pokerhände in normalverteilung bringen um aussagen zu können zu wieviel % wir in einem gewissen intervall an winningrate sind:
wir wenden dazu den zentralen grenzwertsatz an der besagt das egal welche verteilung zu grunde liegt, wenn wir resultate diese verteilung zufällig in verschieden stichproben aufsummieren, dass dann ab einer gewissen grösse der stichproben diese stichproben normalverteilt sind
also zog ich ein paar 10k 100er samples aus meinem 1 mio datensatz und schaute ob die normalverteilt sind: (das ist das was pokertracker im moment macht)
nicht wirklich
500er samples:
näher aber immer noch nicht
1k samples
we got a match.
wenn wir nun also ein konfidenzintervall für unsere winningrate machen wollen und sie in einen dieser "winningratesimulatoren" einzugeben müssten wir 1k samples nehmen und die standardabweichung von 1k samples und nicht 100er samples wie das pokertracker macht
das führt zu unterschieden:
wenn man ein 95% KI über 100k hände von einem 10 BB/100 winner (5PTBB) mit einer standartabweichung von 70 BB berechnet ist die spannweite zwischen 5,6 BB und 14 BB
mit 1k samples und standardabweichung 294 BB(habe ich selber berechnet) ist die spannweite zwischen 4,2 and 15,7 BB/100
das problem ist: wir können damit nicht ausrechnen wie gross unsere swings so werden können weil wir nicht mehr wissen was in diesen 1k händen passiert
dazu benutze ich wieder die ursprüngliche verteilung:
wir können diese verteilung nicht einfach verschieben um eine winningrate in dieser verteilung zu simulieren, wie wenn es eine normalverteilung wäre, da der simulierte spieler dann beim folden einen betrag gewinnen würde und das ja nicht stimmt...
desswegen hab ich zu jedem positiven betrag in dieser verteilung einen gewissen betrag dazugezählt, so, dass wir 5 PTBB/100 machen. das ist nicht 100% realistisch, da ein guter spieler auch weniger verliert als der "durchschnittbreakevenspieler" aber ich denke es spielt keinen grossen unterschied
das ist eine sehr sehr gute winningrate und ist somit wohl das minimum an varianz die wir in kauf nehmen müssen
nun habe ich 100 mio hände simuliert, sprich 100 mio mal eine zufälligen output aus diesem sample genommen:
dann einen algorithmus geschrieben um downswings zu erkennen
es gibt einen downswing von 10+ stacks jede 47k hands, an 15+ downswing 150k und ein 20+ downswing alle 500k hände
das selbe hab ich für einen 2,5 PTBB winner gemacht, eine realistischere range für die meisten hier
10+ downswing alle 42k, 15k alle 87k 20+ alle 164k and 30+ alle 574k.
die swings werden also viel grösser!
wenn man ein winningplayer in einem guten spielerfeld ist, sind 20+ buyins downswings nicht selten!!
ich werde demnächst ein excel sheet bereitstellen die korrekte KI intervalle für eure hände ausrechnet. ich hoffe so können wir auch leute von aussen anziehen...