本文目录一览：

• 1、德州扑克的数学-正EV的定义
• 2、德州扑克中的ev是怎么计算的?如何快速正确的计算ev?
• 3、德州扑克中gto理论的原理是什么?
• 4、Solver软件终极指南-6:用PioSolver高效研究扑克的六种方式_百度知...

德州扑克的数学-正EV的定义

1、正EV的定义是游戏决策的期望收益高于某一基准。在一手牌中，例如转牌圈下注，若长期来看，其期望值比某些决策更高，即可视为正EV。基准的选择影响正EV的判断，因此，不同的决策者可能基于不同基准得出不同结论。假设在大盲位置用同花54跟注一个加注守护1美元的大盲注。

2、Expected Value（EV）是指随机变量长期的期望平均值。扑克中每个行为都有相应的 EV，正的 EV 意味着长期盈利，负的 EV 则意味着长期亏损。

3、EV，是概率论和统计学的瑰宝，它定义为在随机事件中，每次可能结果的概率乘以对应结果的收益总和。换句话说，它是通过多次重复实验，计算出的平均预期收益。在德州扑克的舞台上，这个概念被用来评估每个行动的长期盈利潜力。

4、EV单纯为Expected Value，数学概念其实是一项期望值（随机变量长期的一个期望平均值）。然后我们客观简单理解为：在长期游戏过程中，这项举动平均每次将为我带来多少收益。简介 EV=50%*3-50%*1=1，也就是说长期中会你在这游戏里面平均每次游戏你将赢得1。

德州扑克中的ev是怎么计算的?如何快速正确的计算ev?

1、计算 EV 的公式如下：下注 EV = 对方弃牌率 * 底池大小 + （1 - 对方弃牌率 - 对方加注率）*（赢率 * 最后的底池大小 - （1 - 赢率） * 自己损失的筹码）；跟注的 EV = 赢率 * （跟注后的底池 - 跟注筹码量） -（1 - 赢率）* 跟注筹码量。

2、计算EV的公式其实相当直观：EV = （赢率% × 盈利）-（输率% × 亏损）。比如，假设你有427%的胜率，每局游戏可能赢$13，而输的概率为573%，每局可能损失$11，那么EV就是$0.34，意味着每次这样的决策，你将有微小的盈利。

3、计算EV的公式为：EV=（赢率%×盈利）-（输率%×亏损）。简单来说，就是赢时的盈利乘以赢率，减去输时的亏损乘以输率。让我们用一个游戏例子来理解这个概念。假设你和朋友小林玩抛硬币游戏，正面给3元，反面赔1元。用期望值公式计算，结果为（反面50%×1元）-（正面50%×3元）=-1元。

4、EV=50%*3-50%*1=1，也就是说长期中会你在这游戏里面平均每次游戏你将赢得1。＊这个EV值必须要用长期来去算，不能单次计算。永远关注的是长期游戏结果，而不是短期。

5、说明这是一个错误的决策。在扑克游戏中，需要不断的计算EV才能更好地制定策略。尤其是在复杂的情况下，计算EV就显得尤为重要。如果我们能熟练地掌握EV的概念并能够快速地计算，那么我们将会在扑克游戏的中游阶段取得更大的优势。因此，在扑克游戏中，认真地学习和掌握EV的概念是至关重要的。

德州扑克中gto理论的原理是什么?

德州扑克中GTO（Game Theory Optimal）理论是指导玩家在特定游戏状态下的最优策略。这个理论的核心是期望值（EV）与底池赔率（Odds）之间的平衡，以及通过逆向归纳法（Backward Induction）来预测对手可能的行为。在GTO理论中，期望值（EV）代表了每手牌的预期收益。

GTO是纳什均衡的一个别名，来源于博弈论，被用于竞技扑克中。其原理是：在非合作类博弈中，存在一种策略组合，使得每个参与人的策略是对其他参与人策略的最优反应。如果参与者当前选择的策略形成了“纳什均衡”，那么对于任何一位参与者来说，单方更改自己的策略不会带来任何好处。

GTO在德州指的是“Game-Theoretic Optimal”，即博弈论意义上的最优策略。在德州扑克中，GTO策略是指基于博弈论和数学模型，通过精确计算和概率统计，得出最优的打牌决策和策略，从而在游戏中获得最大收益。

德州扑克GTO（Game Theory Optimal）理论，是一种在德州扑克中应用博弈论原理的策略。GTO策略旨在找到一种最优策略，使玩家在任何情况下都能做出最佳决策，从而最大化自己的获胜概率和收益。这种策略不是为了针对某一特定对手的弱点，而是寻求一种无论对手如何应对都能保持优势的玩法。

德州扑克中的GTO，全称为Game Theoretically Optimal，翻译为游戏最优理论。然而，它只是一种理论，而非实际操作指南。在真实德州扑克桌面上，游戏情境千变万化，远非理论所能全面覆盖。GTO理论强调的是在每一手牌的决策中追求最优解，即在给定信息下，最大程度降低对手策略对自身收益的影响。

Solver软件终极指南-6:用PioSolver高效研究扑克的六种方式_百度知...

策略与EV 当你在设定仿真测试时，是否只关注某个特定组合是弃牌、跟注还是加注？那么，请记住始终查看EV（期望值）。了解你的选择对策略的量化好处，例如用特定的组合跟注的EV相比弃牌高出13BB，而用同一组合的其他策略如加注，其EV可能相仿或接近。

PioSolver的布局直观易用，能够生成清晰的策略树与解决方案浏览器，非常适合学习与实践。此外，PioSolver还支持考虑ICM因素的翻前与翻后局面，对锦标赛牌手极为有益。另一款不容忽视的Solver软件是MonkerSolver，于2017年2月首次发布。

在3月份，一个德州扑克和短牌的java版solver被发布。在turn和river阶段，该solver的表现优于piosolver，但在flop阶段，速度差距接近5~10倍，引发质疑。于是，开发者用c++重写了java版算法，并进行了大量优化。