Покер Видео Курс! МАКСИМАЛЬНЫЙ ЧЕРНЫЙ ЯЩИК. BLACK BOX ULTIMATE from Poker Detox ДЛЯ ЗАКАЗА ПОЛНОЙ ВЕРСИИ ПОКЕР ВИДЕО КУРСА ПИШИТЕ В ЛИЧКУ или ТЕЛЕГРАММ https://t.me/elitepokerguide СПИСОК ВСЕХ ДОСТУПНЫХ ВИДЕО КУРСОВ НА СЕЙЧАС: https://www.facebook.com/pg/elitepokerguide/shop https://vk.com/market-176170826 http://ElitePokerGuide.com ЧТО ЕСЛИ БЫ ВЫ ЗНАЛИ СЛАБОСТИ ВАШЕГО ОППОНЕНТА ЛУЧШЕ, ЧЕМ ЕГО СОБСТВЕННЫЕ? Они даже не будут знать, что вы их эксплуатируете. Получите мгновенные ответы от самого мощного префлоп-проекта, когда-либо созданного. Откуда ты знаешь, какие самые прибыльные игры на префлопе? Для большинства игроков наилучшим сценарием является то, что они купили несколько диаграмм диапазона или решили на префлопе и изучили диапазоны. * Это не самые прибыльные игры * Как вы узнаете, какие самые прибыльные игры являются постфлопом? Для некоторых из вас это означает запуск точек на решателе или, возможно, даже корректировку диапазонов для игроков и просмотр того, что придет на ум. * Это не самые прибыльные игры * Видите ли, есть две проблемы с этими подходами: 1) Настоящие игроки не играют ничего, как решатели; 2) Выходки решателей смехотворно сложны, и их невозможно выполнить с какой-либо точностью. В конце вы играете в слабую и пригодную для использования версию того, как вы представляете себе решающие стратегии. Вы также упускаете тонну простых возможностей для использования, упрямо придерживаясь того, что сбалансированный решатель сказал вам сделать. Существует гораздо более выгодный, умный и простой способ: Массовый анализ базы данных + решающее исследование для оптимизации на префлопе Видите ли, за последние пару лет более совершенное программное обеспечение баз данных дало нам возможность изучить, как население играет на практике. Мы могли видеть, в частности, как рег играют друг против друга, и как играют разные виды рыб. Мы объединяем методы как мыслителя, так и данных о населении, чтобы придумать стратегии максимального EV против всех типов противников. Это наиболее научный и строгий из возможных подходов, обеспечивающий гарантированный процент выигрышей при правильном исполнении. Это также самый простой способ играть. По некоторым причинам люди, кажется, думают, что оптимальная игра должна быть самой сложной и продуманной, но, как заметил Эйнштейн: «Все должно быть сделано как можно проще, но не проще». Вот пример того, что мы анализируем в черном ящике: RFI Frequency by Position - Volatile Fish vs Solver 2.5x Мы все знаем, что рыбы любят лимпить, но как насчет их диапазонов? Подпрофилируя «Изменчивую рыбу» и «Пассивную рыбу», мы находим огромные различия в префлоп-стратегии разных типов рыб. Здесь мы видим, насколько невероятно широко растут изменчивые рыбы, несмотря на то, что у них широкий диапазон хромоты. Используя эти данные, мы можем заново откалибровать наши стратегии защиты, чтобы максимально использовать профиль игрока, с которым мы сталкиваемся. УНИЧТОЖАЕМ НЕУВЕРЕННОСТЬ И НЕРЕШИТЕЛЬНОСТЬ С МАССАМИ-ДАННЫХ В начале 2017 года мы выпустили курс под названием Night Vision, в котором использовались решатели GTO для построения оптимальных решений с учетом тенденций в пуле. Изучив миллионы рук, мы получили представление о дисбалансе пула между гигантскими образцами. Впервые у нас были неопровержимые доказательства в поддержку выигрышной стратегии эксплуатации. Изливая агрессию в зонах, где люди постоянно систематически перегибались, мы смогли получить огромное преимущество над пулом, и они понятия не имели, что их поразило. То, что у нас было, было последовательной, управляемой данными системой. И это было не только более стимулирующим, чем GTO, но и более простым и практичным для реализации. В течение года сообщество Night Vision выросло до ста участников, и многие из этих игроков достигли огромного успеха. Причина, по которой они смогли взломать систему, заключается в том, что они хотели довериться чему-то большему, чем они сами. Некоторые из этих игроков даже выросли с низких ставок до высоких ставок за это время. Они были в состоянии откладывать данные в неясных зонах и извлекать выгоду из тенденций объединения, вместо того чтобы всегда полагаться на свое суждение в каждом конкретном случае. Не только это, но они смогли процветать в новой учебной среде, которая была совместной и научной. У них была общая цель - найти проверенные практические подвиги. Они не тратили свое время на сложности и спекуляции, которые в конечном итоге ни к чему не привели. Теперь мы применяем эту технологию к другой стороне дерева игр. Вместо того, чтобы изучать частоты постфлопа в пуле, мы изучили дерево игр на префлопе, чтобы использовать пул в зонах, где они несбалансированы, и где они используют разные размеры для использования. Мы также нашли самые эффективные схемы определения размера EV, основанные на сотнях миллионов точек данных реальной производительности. Впервые мы создали всеобъемлющий план для дерева игры на префлопе, проведя микроанализ каждой линии, котору ...