Libnetowa liga pokera 2021 łynter

[piezol]

Bez zbędnych ceregieli:
Texas holdem no limit.
Gramy na open source'owej aplikacji PokerTH tak jak św. pan Kompowiec przykazał.

Warunek konieczny uczestnictwa - wchodzimy na discorda, nie trzeba za dużo gadać bo i tak wszyscy jesteśmy autystami i tak dalej.
Organizator danego dnia - niekoniecznie ja - stawia stół, podaje wszystkim hasło i zapisuje wyniki.

Z racji tego, że ogólnie część z nas próbuje uskutecznić jakiś wygryw i niekoniecznie może grać w każdym wybranym przeze mnie terminie, proponuje następujące zasady w tabelce rankingowej:

0. Jeżeli ktoś nie wie "co i jak" wchodzi na discorda 15 minut wcześniej i otrzyma niezbędną pomoc
1. Spotykamy się łącznie 15 razy, za każdym razem gramy rankingowo 4 stoły (wychodzi 60 stołów)
2. Do rankingu liczymy najlepsze 32 wyniki każdego z graczy - spory offset, bo pewnie i tak większość z nas będzie przychodziła sporadycznie, a nie w każdym terminie.
3. Każdy stół jest punktowany według nastepującej tabelki:

- 1 Miejsce - 50 pkt
- 2 Miejsce - 36 pkt
- 3 Miejsce - 22 pkt
- 4 Miejsce - 18 pkt
- 5 Miejsce - 14 pkt
- 6 miejsce - 10 pkt
- Miejsca dalsze - 1 pkt
Dodatkowe zasady:
- Jeśli przy stole było mniej niż 5 graczy, to naliczamy 20% karę punktową
- Jeśli przy stole było mniej niż 4 graczy, to naliczamy 40% karę punktową

4. Terminy gry. *Nikomu nie będą pasowały wszystkie, dlatego mamy taki pojebany system punktacji*
*Godzina - zawsze 21.00*
- 1. - 02.01.2021 (sobota)
- 2. - 05.01.2021 (wtorek)
- 3. - 08.01.2021 (piątek)
- 4. - 09.01.2021 (sobota)
- 5. - 12.01.2021 (wtorek)
- 6. - 14.01.2021 (czwartek)
- 7. - 16.01.2021 (sobota)
- 8. - 19.01.2021 (wtorek)
- 9 - 21.01.2021 (czwartek)
- 10. - 23.01.2021 (sobota)
- 11. - 26.01.2021 (wtorek)
- 12. - 28.01.2021 (czwartek)
- 13. - 30.01.2021 (sobota)
- 14. - 02.02.2021 (wtorek)
- 15. - 04.02.2021 (czwartek)

Moje zadanie - do czasu pierwszego terminu muszę ogarnąć jakiś sensowny system do zapisywania wyników

 

[bombardier]

Ja pograłbym z kimś, reprezentującym jakiś poziom, 1 vs 1 na głębszych stackach. Co najmniej 20 gier, żeby miał motywacje do dobrej gry, przelewam 2000 zł, jeśli wygra większość.

 

[piezol]

Ja pograłbym z kimś, reprezentującym jakiś poziom, 1 vs 1 na głębszych stackach. Co najmniej 20 gier, żeby miał motywacje do dobrej gry, przelewam 2000 zł, jeśli wygra większość.

No, to nie ten temat.

Raczej nikt tutaj nie ma zamiaru:
a) Ryzykować gotówki
b) Zarabiać na pokerze.

Pomijając już to, że pewnie nikt z nas nie "reprezentuje jakiegoś poziomu".
Siedzimy na discordzie przy drinku/piwie i gadamy o dupie maryni.
Aspekt socjalny > gaming.

 

[Non Serviam]

Ja pograłbym z kimś, reprezentującym jakiś poziom, 1 vs 1 na głębszych stackach. Co najmniej 20 gier, żeby miał motywacje do dobrej gry, przelewam 2000 zł, jeśli wygra większość.

To napisz do Countera chyba tylko on tutaj 'reprezentuje jakiś poziom'.
Z resztą gra w pokera 1 na 1 jest chujowa i nudna. Poker to gra na 8-10 osób, wtedy masz jakąś taktykę, 1v1 to pasowanie 90% rąk przez jednego z graczy (o ile umie grać a nie jest noobem), więc rozgrywanych jest może z kilka % gier tak na prawdę.


Co do turnieju to mogę zagrać. Zapisywanie wyników możesz ogarnąć w google docs i dać linka żeby ludzie mieli wgląd (ale bez możliwości edycji)

 

[bombardier]

Raczej nikt tutaj nie ma zamiaru:
a) Ryzykować gotówki
b) Zarabiać na pokerze.

Zdaje się, że nie zrozumiałeś, więc doprecyzuję - pieniądze w przedstawionej ofercie ryzykuje tylko ja.

Z resztą gra w pokera 1 na 1 jest chujowa i nudna. Poker to gra na 8-10 osób, wtedy masz jakąś taktykę, 1v1 to pasowanie 90% rąk przez jednego z graczy (o ile umie grać a nie jest noobem), więc rozgrywanych jest może z kilka % gier tak na prawdę.

 

[piezol]

Chryste!
Wziąłem urlop przed sylwestrem i zapomniałem, że miałem jakiegokolwiek pokera robić :|

Nie mam uprawnień do edytowania oryginalnego posta.
Dopiero dzisiaj się pierwsza osoba upomniała, że "coś nie halo", więc podejrzewam, że z frekwencją szału i tak by nie było.

Ograniczam listę do ostatnich 13 terminów:

- (1-2) powiedzmy, że odwołane
- 3. - 08.01.2021 (piątek)
- 4. - 09.01.2021 (sobota)
- 5. - 12.01.2021 (wtorek)
- 6. - 14.01.2021 (czwartek)
- 7. - 16.01.2021 (sobota)
- 8. - 19.01.2021 (wtorek)
- 9 - 21.01.2021 (czwartek)
- 10. - 23.01.2021 (sobota)
- 11. - 26.01.2021 (wtorek)
- 12. - 28.01.2021 (czwartek)
- 13. - 30.01.2021 (sobota)
- 14. - 02.02.2021 (wtorek)
- 15. - 04.02.2021 (czwartek)


Jak w piątek i sobotę nie będzie przynajmniej 3 osób to anuluję całkowicie.

 

[kompowiec]

Commentary: Heads-up limit hold'em poker is solved

www.ncbi.nlm.nih.gov

tylko to tu zostawię

The game of poker, with its tactics of bluffing and deception, has frequently captured the imagination. In one example from popular culture, James Bond defeats a terrorist financier at the poker table in the film Casino Royale. Bond's poker skill reflects his abilities as a spy: Spotting lies and deception, and thinking one move ahead of his opponent. But like other domains of human skill, poker has been affected by the rise of the machines. In 2015, a supercomputer with 48 CPUs running for 68 days “solved” heads-up limit hold'em poker, the simplest poker game played for money in casinos and online (Bowling et al., 2015). This computer cannot be beaten, even in a human lifetime of play. This commentary analyzes the perfect strategy from Bowling et al.'s target article to ask: Does the computer's strategy in the game's key initial decision reflect poker expert wisdom, or does the computer play entirely differently?

Games are a common domain for testing the relative skills of experts and computers. In 1997 Garry Kasparov famously lost to Deep Blue in chess, and in 2016 Lee Sedol lost to AlphaGo. In 2008 a similar expert-computer match occurred for heads-up limit hold'em poker (CPRG, 2008). A team of seven professionals played “Polaris,” a computer designed by researchers from the University of Alberta (who later built the 2015 supercomputer). Polaris was the overall winner, although the professional Matt Hawrilenko, who was viewed by many as the most-skilled in this poker game (Brodie, 2008; Arnett, 2009; Nalbone, 2011), emerged a net winner.

Even a relatively simple card game involving two players and a 52 pack of cards can create significant complexity. More precisely, there are 3.16 × 1017 potential game states in this poker game (Bowling et al., 2015). Humans must initially simplify complex problems to learn and improve their performance (Dreyfus and Dreyfus, 1986). We use simple “heuristics” even for problems much simpler than this poker game (Gigerenzer et al., 1999; Hertwig et al., 2013). Poker theorists suggest two relevant simplifying principles: aggression and information hiding (Chen and Ankenman, 2006). It is generally better to be aggressive by raising the stakes, rather than equalling the stakes by calling. It is generally better to hide information by playing many hands the same way, rather than having a unique strategy for specific hands.

Here is a simple strategy as the first player on the first round reflecting these principles (this situation is both important and relatively simple to analyze). This player can play any individual hand by folding (putting no more money in, and immediately forfeiting the hand), calling (equalling the bet), or by raising (doubling the bet). The strategy involves finding a single threshold point: All hands weaker than this are folded, and those stronger are played by raising (raise-or-fold). Calling, as a potential strategy, is never considered (on the initial first round decision; calling might be done later on). Now, the first player's first round strategy must specify play in one additional scenario. If the second player re-raises, then the first player is revisited with the fold, call, raise trilemma. (If the second player folds the hand immediately ends; if the second player calls play moves onto the second round.) In this case folding is inadvisable from a risk-reward perspective (Sklansky, 1999). A similar argument means raising accomplishes little (because a skilled second player will never fold). Therefore, always-calling is the recommended simple strategy (information hiding trumps aggression in this instance where the principles conflict). So the first player should raise-or-fold (based on initial hand strength), and then always-call. The entire first round strategy boils down to a single hand: The worst hand worth raising. An effective strategy could not be simpler.

Matt Hawrilenko followed this strategy in the 2008 match (Newall, 2011). Over 1,000 hands, he raised 86.8%, otherwise folding. When facing a re-raise he called every time. Computers do not face the same computational constraints as humans. So it is perhaps not surprising that Polaris, the 2008 computer, used a similar yet more-complex strategy. Polaris raised 85.0% (1.8% lower than Hawrilenko), but called 2.4% (rather than never). When facing a re-raise, Polaris called 83.6% of the time, otherwise raising (compared to Hawrilenko calling 100%).

Polaris from 2008 is significantly weaker at poker and used fewer computational resources than “Cepheus,” the unbeatable 2015 agent (Bowling et al., 2015). So how does Cepheus compare? Surprisingly, the more complex computer agent actually uses a simpler strategy. Table Table11 compares the three strategies' observable behavior (combining data from Newall, 2011; Bowling et al., 2015). Cepheus initially raises 82.54%, only calling a miniscule 0.06%. Cepheus's initial calling frequency is closer to Hawrilenko's than Polaris's. Cepheus calls 99.1% when facing a re-raise, again much closer to Hawrilenko than Polaris. But you would not be recommended to copy these rare plays. According to one of the study's co-authors, Cepheus's deviations from Hawrilenko's simpler strategy are, “most likely part of the noise that makes it ‘essentially’ solved and not just solved” (Burch, 2015).

Table 1​

Action frequencies as the first player.

Action​	Matt Hawrilenko (2008)​	Polaris (2008)​	Cepheus (2015)​
INITIAL DECISION​
Fold​	13.2%​	12.6%​	17.4%​
Call​	0%​	2.4%​	0.06%​
Raise​	86.8%​	85.0%​	82.54%​
WHEN FACING A RE-RAISE​
Fold​	0%​	0%​	0%​
Call​	100%​	83.6%​	99.9%​
Raise​	0%​	16.4%​	0.1%​

Author contributions​

The author confirms being the sole contributor of this work and approved it for publication.

Conflict of interest statement​

The author declares that the research was conducted in the absence of any commercial or financial relationships that could be construed as a potential conflict of interest.
Go to:

References​

• Arnett K. (2009). A Poker Life – Matt Hawrilenko. Available online at: http://www.cardplayer.com/poker-news/7826-a-poker-life-matt-hawrilenko
• Bookstaber R., Langsam J. (1985). On the optimality of coarse behavior rules. J. Theor. Biol. 116, 161–193. 10.1016/S0022-5193(85)80262-9 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Bowling M., Burch N., Johanson M., Tammelin O. (2015). Heads-up limit hold'em poker is solved. Science 347, 145–149. 10.1126/science.1259433 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Brodie R. (2008). A Heads-Up for Human Poker Players. Available online at: http://www.liontales.com/2008/07/
• Burch N. (2015). Re: Computers Conquer Texas Hold'em Poker for First Time. Available online at: http://forumserver.twoplustwo.com/showpost.php?p=45771353&postcount=31
• Chen B., Ankenman J. (2006). The Mathematics of Poker. Pittsburgh, PA: ConJelCo LLC. [Google Scholar]
• Chiappori P., Levitt S., Groseclose T. (2002). Testing mixed-strategy equilibria when players are heterogeneous: the case of penalty kicks in soccer. Am. Econ. Rev. 92, 1138–1151. 10.1257/00028280260344678 [CrossRef] [Google Scholar]
• CPRG (2008). The Second Man-Machine Poker Competition. Available online at: http://webdocs.cs.ualberta.ca/~games/poker/man-machine/
• Dreyfus H. L., Dreyfus S. E. (1986). Mind Over Machine. New York, NY: The Free Press. [Google Scholar]
• Gigerenzer G., Todd P. M., The ABC Research Group (1999). Simple Heuristics That Make Us Smart. New York, NY: Oxford University Press. [Google Scholar]
• Hertwig R., Hoffrage U., The ABC Research Group (2013). Simple Heuristics in a Social World. New York, NY: Oxford University Press. [Google Scholar]
• Lake B. M., Ullman T. D., Tenenbaum J. B., Gershman S. J. (2016). Building machines that learn and think like people. arXiv:1604.00289. [PubMed] [Google Scholar]
• Nalbone J. (2011). Princeton Grad Made Millions Playing Online Poker Until the Feds Upped the Ante. Available online at: http://www.nj.com/mercer/index.ssf/2011/06/princeton_grad_was_making_a_fi.html [Google Scholar]
• Newall P. (2011). The Intelligent Poker Player. Las Vegas, NV: Two Plus Two Publishing. [Google Scholar]
• Newall P. (2013). Further Limit Hold'em: Exploring the Model Poker Game. Las Vegas, NV: Two Plus Two Publishing. [Google Scholar]
• Palacios-Huerta I. (2003). Professionals play minimax. Rev. Econ. Stud. 70, 395–415. 10.1111/1467-937X.00249 [CrossRef] [Google Scholar]
• Parpart P., Jones M., Love B. C. (2017). Heuristics as Bayesian Inference under Extreme Priors. Available online at: https://psyarxiv.com/qkbt5
• Shah A. K., Oppenheimer D. M. (2008). Heuristics made easy: an effort-reduction framework. Psychol. Bull. 134, 207–222. 10.1037/0033-2909.134.2.207 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Simon H. A. (1955). A behavioral model of rational choice. Q. J. Econ. 69, 99–118. 10.2307/1884852 [CrossRef] [Google Scholar]
• Sklansky D. (1999). The Theory of Poker. Las Vegas, NV: Two Plus Two Publishing. [Google Scholar]
• Walker M., Wooders J. (2001). Minimax play at wimbledon. Am. Econ. Rev. 91, 1521–1538. 10.1257/aer.91.5.1521 [CrossRef] [Google Scholar]