Quando ganhei o evento de limit 5-Card da World Series of Poker de 1982 , no Binion's Horseshoe, no centro de Las Vegas, era basicamente uma vitória certa no heads-up.
Digo isso não para parecer excessivamente confiante, embora estivesse, mas porque as regras determinavam que o jogador a falar primeiro só tinha duas opções: aumentar ou desistir, de tal forma que abrir, em vez de desistir, mostrava um lucro imediato se meu oponente pagasse menos da metade das vezes. Ficou rapidamente óbvio para mim que meu oponente precisava de um par de setes ou melhor para pagar e, portanto, estava desistindo em cerca de dois terços das vezes.
Assim, teoricamente, eu deveria ter aberto 100% das minhas mãos e coletado as fichas. Mas não isso e explicarei o porquê.
John Nash provou que em qualquer jogo de poker heads-up justo, sem rake, existe uma estratégia que não pode perder no longo prazo. Uma estratégia que pode realmente ser revelada ao outro jogador e ainda assim não perder. Inclui jogar certas mãos de mais de uma maneira, de uma forma aleatória especificamente prescrita, e muitas vezes você joga mais de uma mão da mesma maneira. Portanto, o oponente que conhece sua estratégia Nash/Game Theory Optimal (GTO) não será capaz de deduzir sua mão exata. Ele saberia que você, por exemplo, abrirá três blinds com 9-4 do mesmo naipe em 35% das vezes. Mas saber esse tipo de coisa não significa que ele possa elaborar uma contra-estratégia vencedora. O resultado final é que o GTO não pode perder no longo prazo se o jogo for heads-up. E isso também está perto de ser verdade se o jogo for com mais jogadores, não importa como os adversários joguem.
Na verdade, a estratégia pura do GTO nem leva em conta como o adversário vem jogando. No entanto, apesar disso e apesar de lhe contar a sua estratégia, ela não apenas atingirá o ponto de equilíbrio, mas vencerá quase qualquer estratégia adversária não GTO. Ainda assim, na maioria dos jogos você não deve tentar usá-la, mesmo que de alguma forma tenha um computador GTO perfeito no bolso. Porque se um oponente estiver jogando legitimamente uma estratégia “não-GTO”, você poderá lucrar ainda mais se encontrar uma boa contra-estratégia que “explore” seus erros (eu digo “legitimamente” porque é concebível que ele esteja fingindo para induzi-lo a se desviar do GTO para uma estratégia que ele possa explorar).
Se o seu oponente estiver jogando sem o GTO, o quanto sua estratégia pura de GTO ganhará dependerá de quão longe ele se afastar do GTO. O mesmo é verdade se você decidir também se desviar do GTO puro para tirar vantagem ainda maior de seus erros.
Mas o que é importante compreender é o seguinte: quanto mais ele se afastar da GTO, maior será a distância entre o aumento dos lucros do GTO e o aumento dos lucros da contra-estratégia exploradora. Em outras palavras, fica cada vez mais estúpido manter o GTO puro à medida que os oponentes jogam cada vez pior. Qualquer um que tivesse usado GTO puro no heads-up naquele torneio de five-card draw estaria errando.
Quase todos os jogadores que amam seus solvers estão cientes do que acabei de escrever. E eles têm uma maneira de usar esse computador para criar uma estratégia melhor do que o GTO puro . É chamado de “node locking”. Basicamente, eles dizem ao computador para criar uma nova estratégia de GTO, partindo do pressuposto de que o oponente joga certas mãos de uma forma não-GTO (sem o “node locking”, o computador está essencialmente assumindo que o oponente está jogando GTO) — e esse computador estaria dizendo para eles abrirem todas as mãos na minha partida de 1982.
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Além disso, eles agora possuem uma ferramenta que os orienta genericamente sobre como fazer um node lock: chama-se MDA (Mass Data Analysis), ou Análise de Dados em Massa, e mostra como pessoas reais jogam mãos na vida real. Assim, um jogador armado com essas ferramentas pode entrar em um jogo pequeno com jogadores ruins, seguir os conselhos do computador e ter uma estratégia vencedora que deve funcionar melhor do que o puro GTO.
Mas mesmo com todas essas ferramentas, esses jogadores provavelmente não se sairão tão bem quanto os melhores jogadores em jogos pequenos com muitos amadores.
Uma razão é que diferentes amadores cometem diferentes tipos de erros graves. Se você atribuir a todos eles os mesmos erros genéricos que seus dados revelam, em vez de anotar os erros específicos que você vê e explorar a partir daí, você ganhará menos.
A segunda razão é que as estratégias dos computadores não incluem manipulação. Há coisas que você pode fazer para afastar os oponentes do GTO que eles estão jogando. Ou, se já estiverem longe disso, você pode tentar garantir que continuará assim. Não creio que os computadores/solvers tenham sido programados para pensar nesse sentido.
Naquele torneio de 1982, eu tinha certeza de que meu oponente iria perceber que estava jogando muito tight se eu abrisse todas as mãos. Então, ocasionalmente, desistia de uma abertura de EV positivo para evitar que isso acontecesse (apenas uma das várias maneiras de manipular).
Nota: 1982 foi o único ano em que a WSOP premiou os jogadores com relógios de ouro em vez de braceletes de ouro, e aconteceu de eu ganhar dois dos 13 distribuídos naquele ano, junto com Billy Baxter. Você pode ver esses relógios e eu mesmo em um dos próximos episódios de Pawn Stars (Trato Feito), que será transmitido ainda este ano.
