Node Locking 策略：利用 Solver 剝削對手

什麼是 Node Locking？

Node Locking（節點鎖定） 是在 Solver 中強制對手使用特定（非最優）策略，然後計算你的最優反應。

基本概念：

標準 Solver 計算：
你 → 最優策略
對手 → 最優策略（GTO）

Node Locking：
你 → 最優策略
對手 → 鎖定的策略（非 GTO）

結果：你可以找到剝削對手漏洞的最優策略

為什麼需要 Node Locking？

GTO 的局限

GTO 假設對手完美應對
但現實中：
- 大部分對手有系統性錯誤
- 他們棄牌太多或跟注太多
- 他們不會利用你的漏洞

結果：
對有漏洞的對手用 GTO = 浪費 EV

Node Locking 的價值

透過 Node Locking：
1. 模擬對手的實際傾向
2. 找到最大化利潤的策略
3. 量化剝削的 EV 收益
4. 學習如何調整

常見對手漏洞

1. 棄牌過多 (Over-folding)

特徵：
- 面對大注經常棄牌
- 不願意用 bluff catcher 跟注
- 害怕被詐唬

如何識別：
- 他們很少到河牌
- 面對第二、三發下注就棄
- 對任何壓力都退縮

2. 跟注過多 (Over-calling)

特徵：
- 經常「想看看」
- 不相信你在詐唬
- 抓詐唬過度

如何識別：
- 經常到攤牌
- 用弱牌跟注大注
- 「我要當警察」心態

3. 詐唬過少 (Under-bluffing)

特徵：
- 只用強牌下注
- 河牌大注 = 真的很強
- 很少半詐唬

如何識別：
- 他們的下注總是有牌
- 被加注就棄牌
- 錯過聽牌就放棄

4. 詐唬過多 (Over-bluffing)

特徵：
- 喜歡「代表」各種牌
- 經常大注詐唬
- 不管形勢都要試一試

如何識別：
- 攤牌常常是空氣
- 激進無邊界
- 被抓到詐唬也不收斂

Node Locking 實戰操作

步驟 1：設定初始解

在 Solver 中：
1. 輸入翻前範圍
2. 輸入牌面
3. 設定下注選項
4. 計算 GTO 解

步驟 2：識別要鎖定的節點

選擇對手的決策點：
- 面對你的 C-bet
- 面對你的河牌大注
- 面對你的 3-bet

這些是你要修改對手行為的地方

步驟 3：修改對手策略

範例：鎖定對手「棄牌太多」

原始 GTO：
- Fold: 40%
- Call: 50%
- Raise: 10%

鎖定後：
- Fold: 70%  ← 增加
- Call: 25%  ← 減少
- Raise: 5%  ← 減少

步驟 4：重新計算你的策略

Solver 會計算：
- 你的新最優策略
- 每個行動的新 EV
- 你的 EV 增益

剝削策略範例

範例 1：對抗棄牌太多

場景：河牌，你可以詐唬或過牌

GTO 策略：
- Bluff: 30%
- Check: 70%

對手傾向：棄牌 80%（vs GTO 的 50%）

Node Lock 後：
- Bluff: 60%  ← 大幅增加詐唬
- Check: 40%

EV 增益：+0.8 BB/hand

實戰應用：
對這類對手多詐唬，他們會棄掉好牌

範例 2：對抗跟注太多

場景：河牌，你有中等取值牌

GTO 策略：
- Bet 50% pot: 40%
- Check: 60%

對手傾向：跟注 70%（vs GTO 的 50%）

Node Lock 後：
- Bet 75% pot: 55%  ← 增加尺度和頻率
- Check: 45%
- 減少詐唬

EV 增益：+0.6 BB/hand

實戰應用：
對跟注站薄取值，減少詐唬

範例 3：對抗不夠激進

場景：你 C-bet，對手應該有加注範圍

GTO 策略：
對手應該：
- Call: 55%
- Raise: 15%
- Fold: 30%

對手傾向：
- Call: 65%
- Raise: 5%  ← 很少加注
- Fold: 30%

Node Lock 後：
- 你可以更頻繁 C-bet
- 你可以用更大尺度
- 你不需要害怕加注

EV 增益：+0.4 BB/hand

常見 Node Lock 場景

C-bet 頻率調整

對手翻牌防守傾向：

過度棄牌：
→ 增加 C-bet 頻率
→ 用更多空氣下注

過度跟注：
→ 減少 C-bet 頻率
→ 只用有牌力的手下注

3-bet 頻率調整

對手面對 3-bet 傾向：

過度棄牌：
→ 增加 3-bet 詐唬
→ 用更寬範圍 3-bet

過度跟注/4-bet：
→ 減少 3-bet 詐唬
→ 用更線性範圍 3-bet

河牌下注尺度

對手面對大注傾向：

害怕大注（棄太多）：
→ 增加詐唬的尺度
→ 取值也可以增大

不怕大注（跟太多）：
→ 取值用更大尺度
→ 減少或停止詐唬

Node Locking 進階技巧

多節點鎖定

概念：鎖定對手在多個決策點的傾向

範例：
節點 1（翻牌）：棄牌太多
節點 2（轉牌）：跟注太多
節點 3（河牌）：詐唬太少

計算結果：
- 翻牌多 C-bet
- 轉牌薄取值
- 河牌可以安心抓詐唬

漸進式調整

不要極端調整：

❌ 對手棄 60% → 你 100% 詐唬
✅ 對手棄 60% → 你 45% 詐唬（vs GTO 30%）

原因：
- 對手可能會調整
- 極端策略風險高
- 留有緩衝更安全

結合對手類型

對手類型細分：

弱緊玩家 (Weak-Tight)：
- 翻牌：棄牌太多
- 河牌：只用強牌下注
→ 多詐唬翻牌，河牌相信他們

跟注站 (Calling Station)：
- 各街：跟注太多
- 很少詐唬
→ 多取值，不詐唬

激進魚 (Aggro Fish)：
- 各街：下注太多
- 詐唬過度
→ 多設陷阱，多抓詐唬

實戰應用指南

1. 建立對手檔案

記錄要點：
□ 面對 C-bet 的棄牌率
□ 面對 3-bet 的反應
□ 河牌下注是否極化
□ 詐唬頻率印象
□ 常見的錯誤

範例檔案：
對手：Regular_123
- C-bet 棄牌率：高（~65%）
- 面對 3-bet：很少 4-bet
- 河牌傾向：只用強牌大注
- 結論：適合多 C-bet，相信河牌大注

2. 即時調整

在牌桌上：

觀察 → 假設 → 驗證 → 調整

範例：
觀察：對手連續棄牌翻牌 3 次
假設：他棄牌太多
驗證：用弱牌 C-bet 測試
調整：如果有效，繼續；如果不行，修正

3. 避免過度調整

風險：
- 對手可能在演你
- 樣本量太小
- 對手在調整

安全做法：
- 確認傾向穩定
- 逐步增加剝削程度
- 準備好被反向剝削

Node Locking 軟體操作

PioSOLVER

操作步驟：
1. 計算初始解
2. 右鍵點擊要鎖定的節點
3. 選擇 "Lock Node"
4. 調整對手的策略
5. 點擊 "Run Script" 重新計算

GTO+

操作步驟：
1. 完成標準計算
2. 選擇對手節點
3. 使用 "Strategy Editor" 修改
4. 標記為 "Locked"
5. 重新解算

Simple Postflop

操作步驟：
1. 設定場景
2. 在 "Opponent Model" 修改傾向
3. 選擇預設（Passive, Aggressive 等）
4. 或自定義數值
5. 計算結果

常見錯誤

1. 過度剝削

❌ 一發現漏洞就極端調整
✅ 適度調整，保留安全邊際

2. 忽略樣本量

❌ 看到一次就下結論
✅ 需要足夠的觀察確認

3. 假設對手不變

❌ 認為對手永遠不會調整
✅ 準備好對手會適應

4. 忘記基礎

❌ 只想剝削，忘記 GTO 基礎
✅ 先掌握 GTO，再學剝削

總結

Node Locking 核心

1. 識別對手漏洞：棄牌/跟注/詐唬傾向
2. 在 Solver 中模擬：鎖定非最優行為
3. 計算最優反應：找到最大 EV 策略
4. 實戰應用：適度調整，觀察反應
5. 持續迭代：根據結果優化

Node Locking 檢查清單

□ 我有足夠的對手信息嗎？
□ 漏洞確認是穩定的嗎？
□ 我的調整幅度合理嗎？
□ 我準備好對手反調整了嗎？
□ 我記錄了結果以便優化嗎？

準備好開始識別和剝削對手漏洞了嗎？

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