Solver 輸出解讀：理解 GTO 軟體的建議

什麼是 Solver？

Solver（解算器） 是使用納許均衡理論計算最優策略的軟體。

常見 Solver：
- PioSOLVER
- GTO+
- MonkerSolver
- Simple Postflop

Solver 的作用：
給定翻前範圍和牌面，計算每個決策點的最優行動

Solver 輸出基礎

常見輸出格式

範例輸出（PioSOLVER）：

牌面：A♠ K♦ 7♣
你的位置：OOP（大盲）
對手位置：IP（按鈕）

行動選項：
Check: 68%
Bet 33%: 20%
Bet 75%: 12%

意思：
- 68% 的時間過牌
- 20% 的時間下注 33% pot
- 12% 的時間下注 75% pot

讀懂頻率

EV（期望值）解讀

什麼是 EV？

EV (Expected Value) 是長期平均結果，以大盲注（BB）表示。

範例：
EV = +0.5 BB
意思：這個動作平均每次贏 0.5 個大盲

EV = -0.3 BB
意思：這個動作平均每次輸 0.3 個大盲

EV 差異分析

範例輸出：

手牌：A♠ Q♥ 在 A-K-7 牌面

Bet 50%: EV = +2.3 BB
Check: EV = +2.1 BB
Bet 100%: EV = +1.8 BB

分析：
- Bet 50% 最優
- Check 也可以（EV 只差 0.2 BB）
- Bet 100% 是錯誤（EV 損失 0.5 BB）

重大錯誤 vs 小錯誤

EV 差異判斷：

< 0.1 BB：幾乎無差
0.1-0.5 BB：小錯誤
0.5-1 BB：中等錯誤
> 1 BB：重大錯誤

實戰意義：
如果兩個選項 EV 差 < 0.2 BB
→ 不用糾結，選擇較簡單的

策略樹解讀

什麼是策略樹？

策略樹顯示從當前節點開始的所有可能行動路徑。

視覺化範例：

Root（當前決策）
├── Check (68%)
│   ├── 對手 Check → Showdown
│   └── 對手 Bet 50%
│       ├── Fold (30%)
│       ├── Call (55%)
│       └── Raise (15%)
└── Bet 50% (32%)
    ├── 對手 Fold (40%)
    ├── 對手 Call (50%)
    └── 對手 Raise (10%)

節點分析

每個節點包含：

• 可用行動
• 每個行動的頻率
• 每個行動的 EV
• 該節點的整體 EV

範圍分析

範圍可視化

Solver 通常用網格顯示範圍：

     A  K  Q  J  T  9  8  7  6  5  4  3  2
  A [■][■][■][□][□][□][□][□][□][□][□][□][□]
  K [■][■][■][□][□][□][□][□][□][□][□][□][□]
  Q [□][□][■][□][□][□][□][□][□][□][□][□][□]
  ...

■ = 這樣做
□ = 不這樣做
灰色 = 混合頻率

顏色代碼

常見顏色編碼：

紅色 = Bet / Raise
綠色 = Check / Call
藍色 = Fold

深色 = 高頻率（>70%）
淺色 = 低頻率（<30%）
中間色 = 混合（30-70%）

混合策略理解

什麼是混合策略？

當 Solver 建議同一手牌有多個行動時，這是混合策略。

範例：
A♠ J♣ 在 A-7-3 牌面

Bet: 60%
Check: 40%

意思：
- 這手牌理論上應該 60% 下注、40% 過牌
- 兩個選項 EV 相同（indifferent）

為什麼需要混合？

原因：
1. 保持範圍平衡
2. 讓對手無法準確讀牌
3. 最大化對抗完美對手的 EV

實戰簡化：
- 如果不是對抗頂級玩家
- 可以選擇較簡單的純策略
- 稍微損失 EV 但更容易執行

混合策略的實戰執行

方法 1：隨機化
- 用計時器決定
- 秒數單數 = 下注，雙數 = 過牌

方法 2：簡化規則
- 高牌同花 = 下注
- 高牌非同花 = 過牌

方法 3：根據對手調整
- 對激進對手：過牌更多
- 對被動對手：下注更多

尺度選擇分析

多尺度輸出

範例：

Bet 33%: 45%
Bet 66%: 25%
Bet 100%: 10%
Check: 20%

解讀：
- 小注是主要策略
- 大注用於特定手牌
- 有些牌需要過牌

尺度與範圍的關係

一般規律：

小尺度（25-40%）：
- 寬範圍下注
- 包含弱取值和少量詐唬
- 對手難以加注

大尺度（66%+）：
- 極化範圍
- 強取值 + 純詐唬
- 沒有中間牌

超池（100%+）：
- 最極化
- 堅果或空氣
- 高風險高回報

常見場景解讀

場景 1：C-bet 決策

牌面：K♠ 7♦ 2♣
你是 CO 開池者，BB 跟注

Solver 輸出：
Bet 33%: 85%
Check: 15%

解讀：
- 高頻小注策略
- 用整個範圍下注
- 只有極少數牌過牌（設陷阱）

為什麼？
- 你有明顯範圍優勢
- 小注已足夠獲利
- 不需要大尺度

場景 2：面對下注

你在 BB，對手 BTN C-bet 50%
牌面：A♠ 9♦ 4♣

Solver 輸出：
Fold: 40%
Call: 55%
Raise: 5%

解讀：
- 棄牌最弱的牌
- 跟注有一定權益的牌
- 加注只用最強牌和少量詐唬

注意：
- 5% 加注意味著很少加注
- 不要過度加注詐唬

場景 3：河牌極化

河牌決策
你有：A♠ K♣
牌面：A♦ T♣ 7♥ 3♠ 2♦

Solver 輸出：
Bet 75%: 70%
Check: 30%

手牌細分：
AA, TT, 77, 33, 22, AT: Bet 100%
AK, AQ, AJ: Bet 70%
A9-A4: Bet 40%
Bluffs (KQ, QJ): Bet 選擇性

解讀：
- AK 應該經常下注取值
- 不是 100% 因為需要過牌範圍

Solver 的局限性

1. 假設對手完美

Solver 假設：
- 對手知道你的策略
- 對手也使用最優反應

現實：
- 大部分對手有漏洞
- 可以針對性剝削

2. 無法處理所有深度

Solver 限制：
- 計算量隨深度指數增長
- 超深籌碼難以精確解算
- 多人底池更複雜

3. 簡化的抽象

常見簡化：
- 只使用特定下注尺度
- 合併相似的牌面
- 縮減行動選項

影響：
- 解不是完美的
- 只是近似最優

實戰應用原則

1. 關注大方向

Solver 告訴你：
- 這個位置應該下注還是過牌？
- 應該用什麼尺度？
- 範圍是極化還是合併？

不要糾結：
- 某手牌是 60% 還是 65% 下注
- 精確的混合比例

2. 理解「為什麼」

好的學習方式：
1. 看 Solver 建議
2. 問「為什麼這樣？」
3. 理解背後的邏輯
4. 應用邏輯到類似場景

不好的學習方式：
- 死記硬背每個場景
- 不理解就照搬

3. 簡化執行

實戰建議：
- 把混合策略簡化為規則
- 記住主要策略
- 允許小幅 EV 損失換取執行簡單

範例：
Solver: Bet 33% 60%, Check 40%
簡化: 有後門同花就下注，沒有就過牌

常見誤區

1. 過度依賴 Solver

❌ 每手牌都查 Solver
✅ 學習原理，建立直覺

2. 忽略對手類型

❌ 對魚也用 GTO
✅ 識別漏洞，針對剝削

3. 記憶而非理解

❌ 死記每個場景
✅ 理解策略背後的邏輯

4. 追求完美

❌ 糾結 0.1 EV 差異
✅ 抓住大方向，接受近似

總結

Solver 學習核心

1. 理解輸出格式：頻率、EV、範圍
2. 關注大方向：而非精確數字
3. 理解「為什麼」：建立邏輯思維
4. 簡化執行：混合策略轉為規則
5. 結合實戰：根據對手調整

使用 Solver 的清單

□ 我理解這個場景的範圍優勢嗎？
□ Solver 建議的主要策略是什麼？
□ 為什麼這個策略是最優的？
□ 我如何在實戰中執行？
□ 需要根據對手類型調整嗎？

準備好開始練習 GTO 策略了嗎？

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