Bankroll management – 45 man Sit and Go

Tento článek pro Vás připravila redakce výukového pokerového portálu Poker-Arena.cz | online poker zdarma. Profil autora a jeho další články: Lukáš "Alkaatch" Horák

Simulace probíhá poměrně jednoduše. Pokud víme, jak často hráč obsazuje jednotlivá placená místa v turnaji, můžeme nechat počítač generovat náhodná čísla a interpretovat je jako hráčovy výsledky. Pro fullring SnG by to vypadalo například takto: mějme hráče, který na prvním místě končí s pravděpodobností 12%, na druhém místě s pravděpodobností 11%, na třetím místě s pravděpodobností 10% a ve zbylých 67% končí mimo placené pozice. Necháme počítač vygenerovat náhodně celé číslo od 1 do 100. Pokud vygeneruje 1 až 12, skončil náš imaginární hráč na prvním místě. Pokud je vygenerované číslo mezi 13 a 23, skončil na druhém místě atd. Pokaždé přitom přidáme do našeho imaginárního bankrollu tolik buyinů, kolik činí zisk za umístění na vygenerované pozici, nebo odečteme jeden buyin pokud hráč skončil mimo placené pozice.

Tímto způsobem můžeme sledovat downswingy a změny ve velikosti bankrollu. Celý vzorek takto nasimulovaných turnajů jsem rozdělil do 100 vzorků po 10 000 turnajích. To si můžeme představit tak, že jsem vzal 100 hráčů se stejným ROI a každého z nich nechal odehrát 10 000 imaginárních turnajů. Výsledky shrnuje následující tabulka. Vysvětlíme si, jak máme jednotlivé údaje chápat. Frekvenci umístění na jednotlivých placených pozicích jsem nastavil podle příkladu z diskuze v minulém článku, jedná se o hráče s ROI přes 13%. Dále jsem použil ještě jednoho hráče, tentokrát s ROI kolem 5%.

ROI

První údaj v tabulce je skutečné ROI. Předpokládáme tedy, že toto ROI by všichni naši hráči dosahovali v nekonečném vzorku turnajů. Maximální a minimální ROI jsou extrémy, kterých hráči dosahovali na vzorku 10 000 turnajů. Dva hráči tedy měli štěstí a dosáhli ROI o téměř 7% vyšší, než je jejich skutečné ROI. Tři hráči měli naopak smůlu a jejich ROI bylo o 7% nižší. ROI alespoň tak velké nebo větší než skutečné ROI dosáhlo 58 hráčů ze 100.

Downswingy

Zbytek tabulky tvoří různé downswingy. U každého hráče jsem sledoval největší downswing, který ho během 10 000 turnajů postihl. Získal jsem tak tedy 100 různých downswingů a díval se na maximum a minimum těchto čísel. Maximální dowswing, který jsem takto našel, byl 271 buyinů a zažil ho pouze jeden hráč, několik dalších hráčů však zažívalo downswingy blízké tomuto extrému.

Jeden hráč měl nejhorší downswing pouze 69 buyinů a všechny jeho ostatní downswingy byly mírnější. Dále jsem zjišťoval, kolik hráčů zažilo downswing větší než 200, 150 a 100 buyinů.

Velikost downswingů ale nemusí být určující pro bankroll management. Pokud hráč zažije dowswing velikosti například 100BI, ale zažije ho až ve chílí kdy už je 120BI v plusu, tak je jeho bankroll bohatší o 20BI a může bez problémů pokračovat v hraní. Kromě downsingu jsem tedy sledoval ještě ztrátu, tzn. kolik nejvíce buyinů pod svým počátečním bankrollem se daný hráč ocitl. Například pro hráče se 100BI bankrollem by údaj ztráta 30BI znamenal, že ve své nejhorší chvilce během 10 000 turnajů byl hráčův bankroll na hodnotě 70BI, ztráta je tedy velikost největšího bankrollu, který by hráč ve sledovaném vzorku prohrál. Maximální ztráta mezi 100 hráči byla 168BI a zažil jí pouze jeden hráč. 6 hráčů mělo ztrátu nula a pohybovali se tedy pořád v zisku, dowswing přišel vždy až po předchozím upswingu. Ztrátu více než 100BI zažili jen 4 hráči.

Dá se tedy usuzovat, že bankroll kolem 150BI bude pro hráče s tímto ROI bezpečný a bankroll 200BI bude téměř nemožné prohrát.

Tento článek pro Vás připravila redakce výukového pokerového portálu Poker-Arena.cz | online poker zdarma. Než se pustíte do hry, přečtěte si nejdříve pravidla pokeru a také výherní kombinace v Texas holdem.