In der modernen Pokerwelt gibt es kaum ein Thema, das kontroverser diskutiert wird als Poker Solver. Aber was genau sind Poker Solver und wie funktionieren sie?
In diesem Artikel werden wir das Folgende besprechen:
- Was ist ein Poker-Solver?
- Was ist eine GTO-Strategie?
- So benutzen Sie einen Solver
- Was ist ein Spielbaum?
- Auswählen von Ranges für den Solver
- Wie funktioniert ein Solver?
- Ein genauerer Blick auf den Algorithmus
- Verwendung des Solver-Outputs
- Preflop-Lösungen durchführen
- Was ist ein neuronales Netzwerk?
- Erste Schritte mit Poker-Solvern
Was ist ein Poker Solver?
Bei einem Poker-Solver handelt es sich um eine Art Rechner, der "GTO"-Strategien (Game Theory Optimal – auf Deutsch „Optimale Spieltheorie“) für Poker generieren kann.
Solver sind derzeit nicht nur bei Online-Pokerspielern äußerst beliebt, sondern werden ebenfalls von Live-Spielern zum Lernen abseits der Tische verwendet.
Die Systemanforderungen für das Nutzen eines Poker-Solvers sind relativ gering. Die meisten modernen Heimcomputer verfügen über genügend Systemressourcen, um mit einem Poker Solver GTO-Strategien zu erstellen.
Was ist eine GTO-Strategie?
GTO steht für "game theory optimal". Eine GTO-Strategie ist eine unschlagbare Pokerstrategie, die eine mathematisch perfekte Art des Pokerspiels darstellt.
Dieses Konzept mag zunächst unglaublich klingen, aber es hat auch seine Schattenseiten.
- Erstens ist es schwierig, GTO-Strategien genau umzusetzen.
- Zweitens stellen GTO-Strategien nicht unbedingt die beste Art und Weise dar, wie man in einer bestimmten Situation gegen einen spezifischen Gegner spielen sollte.
Und warum? GTO-Strategien nutzen nicht aktiv die spezifischen Fehler Ihrer Gegner aus.
Trotz der Nachteile von GTO-Strategien ist die Arbeit mit einem Poker-Solver eine großartige Möglichkeit, Ihr Verständnis von Poker zu verbessern und Sie zu einem stärkeren Spieler zu machen.
Einen Solver benutzen
Die Schritte zur Verwendung eines Poker-Solvers können je nach Software leicht variieren. Der grundlegende Prozess bleibt jedoch derselbe:
- Erstellen Sie einen Spielbaum (mehr dazu im kommenden Abschnitt).
- Geben Sie die Ranges für die beteiligten Spieler ein (siehe Abschnitt Auswahl der Range für den Solver).
- Führen Sie die Lösung aus und sehen Sie sich die Ergebnisse an (siehe Abschnitt Verwendung der Ergebnisse des Solvers).
Der Einstieg ist gar nicht so schwierig. Letztlich liegt die Kunst darin, logische Spielbäume zu erstellen, optimale Ranges auszuwählen und den Output auf sinnvolle Weise zu interpretieren.
Fortgeschrittene Pokerspieler verwenden manchmal eine Funktion des Solvers, die als "Scripting" bekannt ist, um Listen von verwandten Pokerlösungen in eine Warteschlange zu stellen. Auf diese Weise können sie ihren Computer (vielleicht über Nacht) laufen lassen, um die verschiedenen Lösungen zu erhalten.
Was ist ein Spielbaum?
Ein Spielbaum ist eine vereinfachte Darstellung aller möglichen Aktionen, die in einer Pokerhand auftreten können. Die einzelnen Punkte des Spielbaums, an denen Entscheidungen getroffen werden, werden als Entscheidungsknoten bezeichnet.
Beispiel eines Spielbaums:
Solver bieten in der Regel die Option „Game Tree Builder“ an, die die Erstellung eines Spielbaums beschleunigt, indem der Benutzer verschiedene Optionen einstellen kann.
Beispiel dieser Funktion:
Das Ergebnis der Lösung hängt stark von der Qualität des Spielbaums ab. Wenn der Spielbaum nicht richtig konfiguriert wurde, dann ist das Ergebnis nicht so relevant für die Spiele, die Sie spielen.
Sie stellen sich jetzt wahrscheinlich die Frage, warum der Spielbaum vereinfacht werden muss. Warum kann er nicht einfach alle möglichen Aktionen an jedem einzelnen Entscheidungsknoten anbieten?
Das Problem dabei ist, dass der Baum fast unendlich groß werden würde. Wenn Sie solche Spielbäume verwenden würden, würde es unglaublich viel Zeit in Anspruch nehmen, irgendetwas zu lösen.
Auswahl der Ranges für den Solver
Nachdem der Spielbaum erstellt wurde, müssen Sie die Ranges für die an der Hand beteiligten Spieler eingeben. In der Regel hat der Benutzer ein extra Auswahlfenster, mit dem er die Karten zu den einzelnen Ranges der Spieler hinzufügen kann. Häufig ist diese Option unter „Starting Range Editior“ zu finden.
Beispiel für diese Funktion:
Es gibt nicht unbedingt eine richtige oder falsche Antwort bei der Auswahl der zu verwendenden Ranges für den Solver. Das heißt aber nicht, dass nicht einige Ansätze besser sind als andere.
Hier sind einige gängige Ansätze zur Auswahl von Ranges:
- Die eigene Erfahrung nutzen. Die Auswahl von Ranges für jeden Spieler basiert auf Ihrer eigenen Erfahrung, welche Arten von Händen die Spieler je nach Szenario üblicherweise haben. Der Nachteil hierbei ist, dass Sie mit Ihren Schätzungen weit daneben liegen können.
- Verwendung "gelöster" GTO-Ranges. Verwendung von GTO-Preflop-Ranges, die in einem separaten Preflop-Solve erstellt wurden. (Siehe Durchführung von Preflop-Solves weiter unten).
- Verwendung von Population-Ranges. Angenommen, Sie haben viele Hände in einer Datenbank, dann ist es möglich, die Daten zu analysieren, um zu sehen, welche Händen Ihre Gegner in der Vergangenheit in dem jeweiligen Szenario gespielt haben. Diese Methode ist die wohl hilfreichste. Es ist jedoch schwierig, genaue Informationen abzuleiten, wenn man nicht über umfangreiche Handverläufe verfügt.
Wie funktioniert der Solver?
Wie funktioniert nun der Solver, wenn Sie alles vorbereitet haben und auf die Schaltfläche "Solve" (Lösen) klicken?
Der Lösungsalgorithmus ist ein iterativer Prozess. Das heißt, er führt denselben Prozess wiederholt durch und verfeinert dabei jedes Mal die Strategien.
Der Lösungsalgorithmus errechnet Strategien, bei denen es für keinen der Spieler einen Anreiz gibt, von seiner aktuellen Strategie abzuweichen. In der Spieltheorie ist dieser Punkt ein Nash-Gleichgewicht und bedeutet, dass die Lösung nun abgeschlossen ist.
In den meisten Fällen wird es zu lange dauern, bis der Solver ein perfektes Nash-Gleichgewicht erreicht hat. Der Solver ermöglicht es dem Benutzer, einen angemessenen Genauigkeitsgrad einzustellen, der leicht unterhalb des wahren Nash-Gleichgewichts liegt.
- Dies hat den Nachteil, dass die Ergebnisse etwas ungenau sind.
- Der Vorteil ist, dass diese Ungenauigkeiten winzig sind und es möglich ist, die jeweilige Spielsituation in viel kürzerer Zeit zu lösen.
Ein genauerer Blick auf den Algorithmus
Wollen Sie mehr über die technischen Details wissen? Im Folgenden finden Sie einen kurzen Überblick darüber, wie der Lösungsalgorithmus im Detail funktioniert.
- Da der Solver nicht weiß, wie man Poker spielt, wird sowohl für Spieler 1 als auch für Spieler 2 eine beliebige (zufällige) Strategie gewählt.
- Der Solver passt die Strategie von Spieler 1 in geringem Maße an, sodass er die Schwächen der Strategie von Spieler 2 ausnutzt und dadurch höhere Gewinne erzielt.
- Der Solver passt anschließend die Strategie von Spieler 2 in geringem Maße an, sodass er die Schwächen der Strategie von Spieler 1 ausnutzt und somit höhere Gewinne erwirtschaftet.
- Der Solver passt danach die Strategie von Spieler 1 erneut an, gefolgt von der Strategie von Spieler 2 in genau derselben Art und Weise.
- Im Laufe des Prozesses werden beide Strategien immer weiter verfeinert, bis schließlich keine der beiden Strategien mehr in der Lage ist, die andere durch Anpassung auszunutzen. Wenn dies der Fall ist, wurde ein Nash-Gleichgewicht erreicht.
Verwendung des Solver-Outputs
Die Ergebnisse des Solvers sind ziemlich komplex, und es ist für einen menschlichen Spieler fast unmöglich, die Strategien direkt am Pokertisch anzuwenden.
Ein Grund dafür ist, dass die GTO-Pokerstrategien stark von sogenannten gemischten Strategien Gebrauch machen. Die richtige Strategie für eine bestimmte Hand kann eine Mischung aus verschiedenen Optionen sein.
Zum Beispiel könnte eine bestimmte Hand in 17 % der Fälle ein Raise, in 63 % der Fälle ein Call und in 20 % der Fälle ein Fold erfordern.
Beispiel eines solchen Solver-Outputs:
- Ein Ansatz besteht darin, den Output des Solvers zu nutzen, um verschiedene Pokerkonzepte kennenzulernen, anstatt zu versuchen, GTO-Strategien direkt in das eigene Spiel zu implementieren.
- Ein anderer Ansatz könnte daraus bestehen, Zeit in die starke Vereinfachung des Outputs zu investieren, bevor man die Strategien im Spiel anwendet.
Preflop-Solves ausführen
Es ist möglich, Poker-Solver zu verwenden, um GTO-Ranges für das Preflop-Spiel zu generieren. Beim Ausführen eines Preflop-Solvers ist es unnötig, dem Solver Ranges zu geben, da Sie hoffen, diese Informationen aus dem Solver selbst zu erhalten.
Wahrscheinlich werden Sie die meisten Solver nur für Postflop-Solver einsetzen. Der Nachteil bei der Lösung von Preflop-Ranges ist, dass der Prozess sehr viel zeitintensiver ist und wesentlich leistungsfähigere Hardware erfordert.
Während eine Postflop-Lösung auf einem durchschnittlichen Heimcomputer ausgeführt werden kann, ist für eine Preflop-Lösung wahrscheinlich ein sehr leistungsfähiges System erforderlich. Obwohl es möglich ist, ein solches System zu Hause zu bauen (was allerdings recht kostspielig ist), besteht ein gängiger Ansatz darin, ein leistungsstarkes Cloud-System für einen bestimmten Zeitraum zu mieten.
Da der durchschnittliche Spieler nicht über das Wissen oder die Ressourcen verfügt, um eine Preflop-Lösung zu erstellen, kann man die Preflop-Lösungen auch käuflich erwerben. In der modernen Poker-Ära ist es sogar möglich, komplette Preflop-Ranges kostenlos online zu finden.
Gelöste Preflop-Ranges können Ihre Preflop-Strategie verbessern, und Sie können sie in Ihren Solver eingeben, um Postflop-Solves durchzuführen.
Was sind vorab gelöste GTO-Lösungen?
Wenn ein Unternehmen "vorab gelöste GTO-Lösungen" anbietet, gibt es seinen Nutzern direkt die Ergebnisse des Solvers. Der Benutzer muss sich nicht die Hände schmutzig machen, indem er Spielbäume erstellt und seinen Computer zur Verarbeitung der Lösungen eingeschaltet lässt.
- Der Vorteil ist, dass man schnell und einfach auf große Mengen von GTO-lösungen zugreifen kann, ohne warten zu müssen, bis diese fertig sind.
- Der Nachteil ist, dass diese Dienste ihren Preis haben, in der Regel eine hohe monatliche Abonnementgebühr.
Langfristig gesehen ist es in der Regel deutlich billiger, eigene Lösungen zu generieren, als sich auf vorab gelöste GTO-Lösungen zu verlassen.
Natürlich müssen Sie mehr Zeit investieren, wenn Sie Ihre eigenen Lösungen durchführen möchten.
Was ist ein neuronales Netz?
Es lohnt sich an dieser Stelle, kurz auf (künstliche) neuronale Netze einzugehen, da sie oft in Gesprächen über Poker-Solver auftauchen.
- Ein neuronales Netzwerk ist technisch gesehen kein Poker-Solver. Aber sowohl neuronale Netzwerke als auch Solver haben das gleiche Ziel: die Berechnung von GTO-Lösungen in verschiedenen Pokerszenarien.
- Ein neuronales Netzwerk tut dies, indem es die Möglichkeiten des maschinellen Lernens nutzt. Es spielt Billionen von Pokerhänden gegen sich selbst und verbessert sich dabei langsam. Mit anderen Worten: Es lernt durch das altbekannte Trial-and-Error-Verfahren, wie man Poker spielt, und speichert diese Strategien dann für den späteren Abruf.
Ein Solver hat keine bestehende Datenbank mit Strategien. Er geht an jedes Pokerszenario heran, indem er den oben beschriebenen iterativen Algorithmus ausführt.
Er ist ein Taschenrechner, der nicht weiß, wie man Poker spielt. Aber er kann Strategien ableiten, die für ein Nash-Gleichgewicht sorgen, wenn er mit den richtigen Informationen gefüttert wird.
Erste Schritte mit Poker-Solvern
Die Preise für Solver variieren sehr stark, obwohl viele von ihnen erstaunlich ähnliche Algorithmen verwenden.
Es ist möglich, einen kostenlosen GTO-Solver zu finden, der genauso gut funktioniert wie ein kommerzieller Poker-Solver, der 1.000 Euro oder mehr kostet. Nehmen Sie sich die Zeit, die verschiedenen Alternative miteinander zu vergleichen.
Wenn Ihnen die obigen Informationen abstrakt erscheinen, lernen Sie am schnellsten, indem Sie mit Ihrer ersten Lösung beginnen und sich in der Praxis anschauen, wie alles funktioniert.
Dann haben Sie den ersten Schritt getan, um ein viel besserer Pokerspieler zu werden!
