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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。
如何去计算和使用EV(期望值)
1、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。
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、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、计算期望值的方法通常包括以下几个步骤： 确定所有可能的结果。了解潜在结果有助于你评估不同的可能性。明确列出所有结果，并制作表格以增加清晰度。 为每种可能的结果赋予数值。这一步依赖于具体情境。例如，在货币投资中，结果可能直接对应货币金额；在化学实验中，结果可能代表特定反应的值。
5、EV值的计算公式为：EV=P（win）×（Payout-1）+P（lose）×（-1），其中P（win）和P（lose）分别代表赢得和输掉比赛的概率，Payout则表示赔率。例如，在一场足球比赛中，主队的赔率为5，客队的赔率为2。
德州扑克的数学-正EV的定义
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。
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。
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。
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。
