Evolución día 20

Resultados del domingo 01/08/2010.

Evolución acumulada de la caja: + 30,58
Mesas Cash: USD: + 14,38
Bonos: USD: + 20,00
SnG (DoN): USD: - 3,80


Apertura Mesas Cash:
- Resultados del día
- Hands: 1210 $USD: + 3,39

- Acumulados hasta la fecha
- Hands: 6913 $USD : +14,38


Bonos:
- 1er Depósito: Acumulado del 38,58% de bono 3 $ 10.
- Bono 1 VIP: Acumulado del 54,08% de bono 1 $ 10.
- Bono 2 VIP: Acumulado del 08,11% de bono 1 $ 50.

Apertura SnG (DoN):
- Partidas: 5 $USD: - 3,80

Evolución día 19

Resultados del sábado 31/07/2010.

Evolución acumulada de la caja
Mesas Cash: USD: + 10,99
Bonos: USD: + 10,00
SnG (DoN): USD: - 3,80


Apertura Mesas Cash:
- Resultados del día
- Hands: 1875 $USD: - 18,67

- Acumulados hasta la fecha
- Hands: 5703 $USD : +10,99


Bonos:
- 1er Depósito: Acumulado del 94,11% de bono $ 10.
- Bono VIP: Acumulado del 44% de bono $ 10.

Apertura SnG (DoN):
- Partidas: 5 $USD: - 3,80

Evolución día 18

Resultados del viernes 30/07/2010.

Evolución acumulada de la caja
Mesas Cash: USD: + 29,66
Bonos: USD: + 10,00
SnG (DoN): USD: + 1,60


Apertura Mesas Cash:
- Resultados del día
- Hands: 544 $USD: + 11,89

- Acumulados hasta la fecha
- Hands: 3828 $USD : +29,66


Bonos:
- 1er Depósito: Acumulado del 23,22% de bono $ 10.
- Bono VIP: Acumulado del 27,22% de bono $ 10.

Apertura SnG (DoN):
- Partidas: 4 $USD: + 1,60

Evolución día 17

Resultados del jueves 29/07/2010.

Evolución acumulada de la caja
Mesas Cash: USD: + 17,77
Bonos 1er Depósito: USD: + 10,00


Mesas Cash:

Resultados del día
Hands:364 $USD:6,21

Acumulados hasta la fecha
Hands:3284 $USD :17,77

Evolución día 16

Resultados del miércoles 28/07/2010.

Resultados del día
Hands:390 $USD:9,74

Acumulados hasta la fecha
Hands:2920 $USD :11,56

Evolución día 15

Resultados del martes 27/07/2010.

Resultados del día
Hands:156 $USD:12,36

Acumulados hasta la fecha
Hands:2530 $USD:1,82

Evolución día 14

Resultados del lunes 26/07/2010.

Resultados del día
Hands:177 $USD:8,78

Acumulados hasta la fecha
Hands:2374 $USD:-10,54

Evolución día 13

Resultados del domingo 25/07/2010.
No se jugó en los días 11 (23/07/2010) y 12 (24/07/2010).

Resultados del día
Hands:168 $USD:-3,16

Acumulados hasta la fecha
Hands:2197 $USD:-19,32

Evolución día 10

Resultados del jueves 22/07/2010.
No se jugó en los días 08 (20/07/2010) y 09 (21/07/2010).

Resultados del día
Hands:16 $USD:0,92

Acumulados hasta la fecha
Hands:2029 $USD:-16,16

Evolución día 07

Resultados del lunes 19/07/2010, se jugó solamente en 0,05 / 0,10

Resultados del día
Hands:257 $USD:-9,04

Acumulados hasta la fecha
Hands:2013 $USD:-17,08

Evolución día 06

Hoy (18/07/2010) fue un día neutro, la caja diaria dió positivo $ 3,44, y se me fue la bronca de ayer (muchas manos para terminar perdiendo dinero) .


Resultados del día
Hands:219 $USD:3,44

Acumulados hasta la fecha
Hands:1756 $USD:-8,04

Evolución día 05

El 16/07/2010 no jugué, trabaje todo el día. Por ello ayer (17/07/2010) fue un día negativo, la caja diaria volvió a dar negativo ($ 8,59), no lo hubiera dado si no apostaba $ 10 con una mano débil. Enseñanza del día no se debe tratar de leer la mano del otro yendo ALL IN, porque si paga ya perdiste, ja.


Resultados del día
Hands:779 $USD:-8,59

Acumulados hasta la fecha
Hands:1537 $USD:-11,48

Evolución día 03

Hoy (15/07/2010) fue un día positivo, se dió el primer resultado positivo $ 6,79, estoy comenzando a manejar mejor un poco los datos del Holdem Manager.


Resultados del día
Hands:331 $USD:6,79
$0.01/0.02 -- Hands:000 -- $USD:$ 00,00
$0.02/0.05 -- Hands:331 -- $USD:$ 06,79
$0.05/0.10 -- Hands:000 -- $USD:$ 00,00

Acumulados hasta la fecha
Hands:738 $USD:-2,89
$0.01/0.02 -- Hands:022 -- $USD:$-00,08
$0.02/0.05 -- Hands:513 -- $USD:$-03,42
$0.05/0.10 -- Hands:103 -- $USD:$ 00,61

Evolución día 02

Ayer fue un día neutro, a pesar que la caja diaria dió un resultado negativo ($ 5,65), sigo aprendiendo sobre datos y configuración del Holdem Manager; y también sigo adaptandome a la interface de PokerStar (perdí los $ 5 en un bad beat AQ y flop QQx).

Además agregué datos sobre PFR (análisis de rivales).

Resultados del día
Hands:192 $USD:-5,65
$0.01/0.02 -- Hands:000 -- $USD:$ 00,00
$0.02/0.05 -- Hands:192 -- $USD:$ -05,65
$0.05/0.10 -- Hands:000 -- $USD:$ 00,00

Acumulados hasta la fecha
Hands:407 $USD:-9,68
$0.01/0.02 -- Hands:022 -- $USD:$-00,08
$0.02/0.05 -- Hands:182 -- $USD:$-10,21
$0.05/0.10 -- Hands:103 -- $USD:$ 00,61

Evolución día 01

Evolución día 01

Ayer fue un día muy positivo, a pesar que la caja diaria dió un resultado negativo ($ 4,03), pude hacer andar el Holdem Manager (programa muy útil, decidí adquirirlo, próximamente escribiré una reseña al respecto), me comencé a adaptar a la interface de PokerStar, y comencé con el estudió de parametrización del HUD, desgrané un poco el asunto vinculado a VPIP.


Acumulados del día
Hands:215$USD:-4,03

Apuesta:$0.01/0.02 NL
Hands:22
$USD:-0,08

Apuesta:$0.02/0.05
NL $0.05/0.1 NL
Hands:90$USD:$ -4,56

Apuesta:$0.05/0.1
NLHands:103
$USD:$ 0,61

Análisis de rivales

Análisis de rivales


Para comenzar el análisis propio tomaremos como referencia el artículo de Jesús Nubiola
Fuente: http://jesusnubiola.com/poker/?tag=data-mining


Configuración del HUD

1) Name / 2) NH
3)VPIP / 4) PFR / 5) AF

/WTSDCbet/FCbet/RCbet/FcbetTurnFbbs/Fsbs/ATS(orl)/OLS (openlim sb)3bet/F3bet/Winrate(bb/100)



1) Nombre


2) NH
Número de manos


3) VPIP

VPIP es la abreviatura de Voluntary put in pot. Es el valor del Pokertracker que indica el % de veces que un jugador entra en la mano voluntariamente (es decir sin ser la ciega). Es uno de los datos más importantes a tener en cuenta a la hora de estudiar nuestro juego o el de nuestros rivales porque nos servirá para definir un rango de cartas.
Conociendo la probabilidad de que en el reparto inicial se nos entregue X par de cartas podemos llegar a establecer el tipo de manos con las que un jugador que “va el 20% de las veces” entra en acción.
Para simplificar la tarea existen programas como el PokerStove que nos ayudan a calcular el rango de manos en función del % de VPIP simplemente introduciendo el dato en el programa.
Es importante tener en cuenta que los rangos siempre son aproximados, no podemos saber con exactitud que cartas juega un rival, pero si va el 20% de las manos es más fácil que vaya con “parejas, premium, broadway, y suited conectors” antes que pensar que nuestro rival juega “todas las cartas bajas sin emparejar, parejas, y todas las cartas altas con mal kicker” La propia lógica del juego nos permite ajustar de manera bastante aproximada un rango que podremos afinar más cuantos más datos tengamos del rival.
Para recojer las peculiaridades del juego de cada rival es importante tomar notas, es decir, si por ejemplo detectamos que un rival juega de manera extraña en determinado contexto podemos anotar sus movimientos para tenerlos en cuenta más adelante.

En función del VPIP se establecen los siguientes perfiles de jugador:

Ultra-tigh: VPIP menor a 15%. Son jugadores excesivamente selectivos con sus cartas a los que es fácil robar las ciegas preflop.

Tight: con un VPIP de en torno al 20%. Es el valor ideal, selectivo con las cartas sin excederse, si se combina con un juego agresivo es la mejor opción para jugar holdem.

Loose: con un VPIP de más de 20%. Juega un rango de cartas amplio, si se maneja con soltura el postflop es posible llegar a conseguir un buen juego. Aunque lo más normal es que el jugador loose sea poco hábil postflop y pierda frecuentemente.

Maníaco: con VPIP de más de 40%. Juegan literalmente cualquier par de cartas, es importante ser paciente contra este tipo de jugador y tener cuidado, a veces pensamos que son tan malos jugadores que cometemos contra ellos errores graves. Es el ejemplo claro de lo que no se debe hacer.

4) PFR

PFR es la abreviatura de la expresión inglesa PreFlop Raise, es el dato de Pokertracker que nos indica el % de veces que un jugador sube antes del flop. Es otro de los valores fundamentales que los jugadores suelen configurar para que su hud sobreimpresione en la mesa junto con otros como VPIP, WTS...
La agresividad preflop de un jugador, expresada en %, nos ayuda a saber con que clase de cartas sube si la comparamos con el VPIP, es decir con su rango de manos. De esta forma si estamos ante un jugador que va preflop con el 20% de las manos y sube el 20% de las veces sabemos que sube siempre. Mientras que si su PFR es de 2% sabemos que prácticamente sólo sube con AA ó KK.
El PFR normal de un buen jugador suele ser la mitad de su VPIP, aunque en función del tipo de mesa puede variar enormemente. En los juegos de mesa corta por ejemplo es preciso desarrollar una estrategia mucho más agresiva para tener exito. Como todos los datos que nuestro tracker puede recoger es importante tener en cuenta que hay que tener una muestra importante de manos del rival para considerar el dato objetivo. Si en 20 manos el rival tiene una agresividad muy baja o muy alta puede querer decir simplemente que en ese rato (20 manos online se juegan en aproximadamente 15 minutos) ha tenido buenas o malas cartas. Para indicar el tipo de jugador al que nos enfrentamos tenemos en cuenta su VPIP y su agresividad indicando:

Tight agressive: Es un jugador selectivo con sus cartas y agresivo preflop, el pérfil aceptado como “ganador” en holdem.

Tight passive: Jugador selectivo pero poco agresivo preflop lo que supone que sea muy fácil robarle botes.

Loose agressive: Este tipo de jugador puede ponernos en apuros, juega con un rango de cartas amplio pero con gran agresividad lo que puede hacernos cometer errores.

Loose passive: El pescado clásico, juega cualquier par de cartas y no sube prácticamente nunca


5) AF
Agresive Frecuency

AF: 0-1 (pasivo), 1-2 (normal), 2+ (agressivo)



Mi idea inicial es preclasificar manualmente a los jugadores con los tres primeros atributos. Podríamos usar lógica difusa y así trabajar con los valores más cómodamente (rojo, naranja, verde). En la clasificación manual tenemos 27 combinaciones posibles (tres al cubo), o lo que es lo mismo 27 posibles perfiles de jugador preclasificados. Que sean posibles no quiere decir que existan, ya que es probable que no exista un grupo de jugadores con un perfil: VPIP-rojo, PFR-rojo, AF-rojo.















WTSD: 0-27 (tight), 27-35 (semiloose, aki es donde nos colocamos los SSS), 35+ (loose).
Cbet: 80-100 (frecuentemente), 50-80 (habitualmente), -50 (solo con mano)
Fcbet: 80-100 (frecuentemente), 50-80 (segun le pille ), -50 (no se tira casi nunca)
Rcbet: 0-5 (solo lo hace con mano), 5-15(lo hace con mano y a veces robando), 15+ (no creerle los raises ).
FcbetT: 75-100 (sino conecta se tira), 50-75 (igual aun sigue pagando con proyecto), -50 (pagara con cualkier cosa q lleve).
Fbbs: 80-100 (defiende poko), 60-80 (defiende mirando vuestras stats), -60 (lo q hace para q no le robes 1bb xDDD)
Fsbs:80-100 (defiende poko), 60-80 (defiende mirando vuestras stats), -60 (lo q hace para q no le robes 0.5bb xDDD). Nota: Si tiene muy desfasados los valores de BB y SB, es sintoma de q defiende mas por orgullo q por stats. Si veis q el tipo lo tiene muy desfasado, no usa programa de trakeo y seguramente sera un fishy
ATS(orl): 0-15 (roba poko), 15-30 (roba a menudo pero con cierto cuidado), 30+( AL LADRON!!!!! )
OLSB: Este aun lo tengo en fase experimental, pero cuan mas alto es mas tiendo a robarle. Por lo q he ido observando, cuando me “openlimpeansb” jugadores relativamente tights ( Vpip bajo), al robarle se tiran con facilidad, en cambio con jugadores mas loose la cosa suele acabar mal, salvo q tengan un fold a cbet alto, la mano se acabara enmarañando.
3bet: 0-3 (rango standar, jj+ y AK), 3-6 (seguramente 3betea en funcion de las stats, es relativamente tight pero si ve q puede 3betear de robo lo hace), 6+ (abusa en exceso, mas de una vez lo hara con manos debiles o incluso sin mano).
F3bet: 66-100 (foldea frecuentemente), 50-66 (caera en al tentacion de pagaros con pp o ases relativamente bien acompañados), -50 (es un fish).
Winrate: 0+ (ganador), -0(perdedor)
Apunte:: Para la primera fila (vpip….) con 100 manos ya nos podemos hacer la idea, para las demás 300 mínimo para tener datos fiables .
—————————————————————————————-
Una vez organizados los jugadores en perfiles, el siguiente paso es extraer los que más dinero ganan (por ejemplo más de 2BB/100). Ahora ya tenemos los tiburones de cada perfil de jugador. Aquí es cuando entra en juego el Clustering. Mediante herramientas como Weka (le dedicaremos varios posts cuando lo sepa hacer servir ;) intentaremos ver qué grupos de atributos son similares en cada subperfil de ganador.
-¿Por qué?
-Sencillo, si podemos averiguar qué relación existe entre un subperfil ganador y los atributos (no el VPIP, PFR y AGF sio los otros) que tenien en común, podemos hacer una comparación con nuestro juego y ver dónde tenemos leaks. ¿Se va viendo la idea?
Es importante remarcar que lo que pretendemos con esto es sacar información no trivial es decir que gracias al Clustering no supervisado podamos extraer conclusiones que a simple vista se nos escapan. Otra cosa es que inicialmente lleguemos a conclusiones obvias (que no estaría nada mal) ya que estaríamos en el buen camino y sólo nos faltaría perfilar más y añadir más atributos para hacer el Clustering. Todo esto es un proceso de prueba y error; ir añadiendo y sacando atributos a nuestro Data Set y ver como nos van quedando los grupos después de aplicar los algorismos de Clustering.
En próximos artículos explicaré un poco más las bases del Clustering y como programas como Weka nos pueden ayudar a intentar hacer minería de datos.
¿Qué os parecen los valores y la elección de estos atributos para empezar? ¿Añadirías o quitarías alguno?
Muchas gracias.