[爆卦]德州撲克ev計算是什麼?優點缺點精華區懶人包

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  • 德州撲克ev計算 在 賭Sir【杜氏數學】HermanToMath Youtube 的最佳貼文

    2018-04-30 21:00:08

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    Title:
    懂得加減乘除的人就是賭場機率專家?
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    Subtitle:
    為何機率咁簡單,卻需要電腦運算?
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    Script:
    上回提到,要預測長賭命運,就要計算EV;要計算EV,就要計算機率;要計算機率,就只需要數數目。

    這當然只是故事的一部份而已,有些情況不是數數目就能了事,例如投注六合彩要麼中頭獎,要麼沒有中頭獎,只得兩個可能性,但我們不能因而聲稱中頭獎的機率為二份之一。這個例子與「擲毫要麼公,要麼字,因而機率各佔二份之一」的不同之處,在於擲毫的結果,一般我們會相信是均等,所以才可以使用「切蛋糕」法則。

    賭場遊戲也有不少類似情況,例如骰寶(Sic Bo),俗稱買大細,每一局的結果,都可以分成「大」、「小」和「圍骰」三款。很明顯,一般人都會相信大和小的機率均等,但圍骰的機率卻相對低,因此,我們不會採用「切蛋糕」法則,聲稱這三款的結局各佔機率三份之一。

    由此,我們需要更利害的方法——「強化版」樹狀圖。




    強化版樹狀圖,將事件發生機率標記在分枝上,變相濃縮了沒差的資訊。以上方的樹狀圖為例,把擲不到1點的情況濃縮成一個情況,佔六份之五的機率,這有利計算擲出「圍一」的機率:




    每一條路線,都是一個情況。每一個情況,都由數個階段構成。階段與階段之間用乘法連繫,情況與情況之間用加法連繫。

    下一個階段?乘! 下一個情況?加!

    由上圖可見,圍一的機率是 ,如此類推,圍骰包括圍一、圍二、圍三……圍六,總共有六個情況,因此圍骰的機率是 ,

    (至此,我們僅用了乘法和加法。)

    若以百分率表示,即 。

    由於大和小的機率相同,因此從100%的機率之中,剔除了圍骰的2.78%,再各分一半,便是大和小分別的機率了。



    大和小機率分別是:

    (終於用齊加減乘除了!)

    有了強化版樹狀圖,你便能進一步將隨機事件濃縮地考量,以百家樂(Baccarat)為例,你從維基百科(Wikipedia)搜索到百家樂「莊、和、閒」三款結果的機率:



    (節錄自:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%99%BE%E5%AE%B6%E6%A8%82)


    根據圖表,莊勝的機率是0.458597。留意這個用點數表示機率的方法,是分數和百分率以外表達機率的常用方法,點數的好處是方便運算。例如,連開三口莊有三個階段:第一口莊、第二口莊、第三口莊,根據強化版樹狀圖的乘法理論,連開三口莊的機率可這樣計:

    0.096448089這個數字代表了什麼呢?你需要將它乘以100,得出9.6448089,它就變成百分率了,即大約有9.64%的機率(接近一成)會連開三口莊。

    點數 × 100 = 百分率(%)

    不難看得出:賭局規則越複雜,機率便越難計算。以百家樂為例,補牌規則相當複雜,加上莊勝只能賺取0.95注,勝率以人手來計實在太繁複,這就是電腦出場的時候了。大約的流程是:先寫一串電腦程式碼,教電腦了解賭局的規則,然後由電腦取代人手,列出所有可能性,再由電腦數數目,以分蛋糕法則計算機率。但由於寫程式太過複雜,在這入門課就只略述至此。
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  • 德州撲克ev計算 在 賭Sir【杜氏數學】HermanToMath Youtube 的最佳解答

    2018-03-15 21:00:06

    杜氏數學 國際官方網站 http://www.hermantomath.com
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    Title:
    被莊家永遠隱藏的機率原來很易計?
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    Subtitle:
    一張凳、一本簿、一枝筆,便可以簡單運算?
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    Script:
    要知道某投注方法會否為你帶來長期穩定盈利,你要靠EV;而EV的計算,則涉及賠率(Odds)和機率(Probability)。一般賭局,賭率無論是固定,抑或不固定,都必定會顯示(例如球賽主勝、賽馬獨贏、六合彩派彩等);然而,勝負機率卻永遠隱藏。

    計算機率可以非常複雜,看過賽馬博彩經典名著《計得精彩》的,相信都會深深感受得到。但計算機率亦可以非常簡單,有些連小學作業都有教。

    為什麼又可以簡單?又可以複雜呢?這要由「機率是什麼」說起。

    首先,機率就像重量、長度、價錢等,是一個量度值。當你想知道自己的體重,你會站在電子磅;當你想知道自己的身高,你會用尺量度;當你想知過大海船票幾貴,你會查一查價錢;而當你想知道一件事情發生的可能性,你便要計算機率。

    那麼,有什麼事你會想知它的可能性呢?擲一粒骰「擲到七點」的可能性,你會想計算嗎?不。因為擲一粒骰「必定」不會擲到七點。那麼,擲骰擲到整數的可能性,你又會想計算嗎?不。因為擲骰「必定」擲出整數。由此可見,當你已經知道問題的答案是鐵定的YES或NO時,你不會問可能性。換言之,當你不肯定某事情是YES還是NO時,你才會想窺探可能性。

    最家傳戶曉的例子,非擲毫莫屬:究竟下一回是公定字呢?

    雖然機率是數學之中的一個範疇,但機率在語言之中也佔了一席位,縱使未曾學過機率,都會以「五十五十」來描述擲毫的結果,即擲到公和擲到字的機率均是百分之五十(50%)。

    對有分數概念的則會以「二份之一」描述之。兩者相通,因為一整份是100%,各分一半自然是各佔50%,亦是兩份之中取一份,二份之一也。

    分數概念對機率非常便利,將虛無飄渺的機率圖像化,轉化成「切蛋糕」的情況--由於你深信擲公和字的可能性均等,公和字就像一對雙胞胎,要吃相同份量的蛋糕,身為父母你便得把蛋糕一分為二,一份給公,一份給字,二份之一也。

    此平平無奇的「二份之一」概念,更足以延伸至更多情況:

    擲一粒骰子,擲得一點的機率是多少?

    由於你深信一粒骰子六面的可能性均是相同,它們就像六胞胎平分生日蛋糕,你把蛋糕一分為六,一仔、二仔、三仔、四仔、五仔和六仔各取一份。擲得一點的機率,六份之一是也。

    只要看得穿多少胞胎在分蛋糕,便能運算出機率。

    雖然擲毫的機率十分顯淺,顯淺得令不少自稱患有「數學恐懼症」的人也會對機率產生興趣,然而,由擲毫和擲骰引起的誤解,同時惹來不少人放棄了機率,甚至徹底訴誅運氣鬼神之說。最常見的誤解是:

    「擲公字的機率是二份之一,那麼,要是第一局己擲到了一次公,下一局將必定擲到字嗎?」

    當然不是!否則每次擲硬幣不就只會公字公字公字……梅花間竹地出現嗎?這是天方夜譚吧。再者,若「必定」梅花間竹地出現,機率該是100%,這一點也抵觸了「二份之一」的說法。

    「既然二份之一的機率,並不代表能夠預測下一局,對賭客來說又有什麼意思?」

    答案很簡單,就是用來計算EV,預知定然的長遠結果。

    明白了機率的意思和功用之後,接下來正式講解機率的3大運算方法:

    1. 窮舉法(Exhaustive Method):一次隨機事件

    先前提過,基本的機率運算,是平均分蛋糕的遊戲。由此可見,「有幾胞胎」以及「拿幾件蛋糕」都是舉足輕重的問題。幸好,這種「有幾」的問題,都只是嬰孩學「數手指」(即數數目)可以應付的問題。

    由擲公字的例子起步,全部的情況有「公」和「字」,我們就這樣數:

    「公……第一個;字……第二個。總共兩個。」

    即問題涉及雙胞胎,將蛋糕分成兩份。

    如想知擲得「公」的機率,我們又再數過:

    「公……第一個。總共一個。」

    可見「公」的機率便是「兩份之」中的「一」份,二份之一也。

    擲骰子亦同樣,這樣數全部的情況:

    「一點……第一個;兩點……第兩個;三點……第三個;四點……第四個;五點……第五個;六點……第六個。總共六個。」

    即問題涉及六胞胎,將蛋糕分成六份。

    如想知擲得「雙數」(即2、4、6)的機率,我們又再數過:

    「兩點……第一個;四點……第二個;六點……第三個。總共三個。」

    可見「雙數」的機率便是「六份之」中的「三」份,六份之三也。

    兩題的答案,分別是「二份之一」( )和「六份之三」( ),究竟誰大誰小呢?欲比較分數,可以先將它化簡,繼續直接觀察,或者相減或相除。然而,分數的觸覺並非人皆有之,曾有趣聞說超過一半的美國受訪者誤以為「四份之一」比「三份之一」大。由此,我建議採取較「平易近人」的百份率(%),換算方法是--將分子除以分母,再乘以100,便是百份之多少,即多少%了。

    機率(%)=分子÷分母×100

    以上述的結果為例,先把1除2,再乘以100,得出50,即擲得公的機率為 50%;把3除以6,再乘以100,得出50,即擲得雙數的機率同為50%。平分秋色,「一樣那麼可能」。

    由這兩個例子得知:只要能夠準確細數可能發生的情況(我稱之為懂得數手指)便能夠計算基本的機率了。

    當然,懂得數手指並不等如一定數得清,當數量太多的時候,例如打麻雀(144隻牌)一起手便食糊(又稱食天糊)的機率,逐個數並非明智之舉。雖然「理論上」只要有一位有無比耐性的人,的確能夠把所有可能性徹底列出,但整個過程也拖太久了吧?

    因此,數數目亦應該要有聰明的方法。

    2. 列表法(Tabulation):兩次隨機事件

    以擲骰子為例,擲一粒骰當然能夠「數手指」,因為只得6面。可是,如果擲兩粒骰呢?總有多少個可能的結果?

    「第一粒骰一點、第二粒骰一點……一個;第一粒骰一點、第二粒骰兩點……兩個;第一粒骰一點、第三粒骰三點……三個……」給些少耐性,最終便會得知,總共有36個可能發生的結果。

    列出來當然可以,但無可否認實在太煩了,而煩,亦自然代表較易出錯。究竟有沒有什麼方法可以將情況整齊地表達出來呢?

    日常生活中,有一種表達方法,很值得參考,就是馬經表達「連贏」賠率的列表法。由於「連贏」是要預測單一賽事的冠軍和亞軍馬匹,因此會是兩個馬匹號碼互相配搭,例如「一號馬匹」搭「六號馬匹」,情形就像2粒骰的點數,「一點」加「六點」。

    由「馬經作圖法」可以將擲兩粒骰的情況歸納如下:

    每一格分別代表一個情況,例如橙色的格子代表「啡色的骰子五點,綠色的骰子三點」。 由此可見,擲2粒骰總共有36個可能結果。換言之,將蛋糕切成36份。

    如問擲得總點數為10的機率,使用「馬經作圖法」答案一目了然:

    非常明顯,共有3個格子,是兩骰點數相加為十(分別是(4,6)、(5,5)和(6,4))因此這三十六胞胎,現在有三胞胎說要吃蛋糕了,在「36份之」中吃了「3」份,答案是「36份之3」( )。(試利用公式把它轉成%吧!)

    值得留意的是,這招「馬經作圖法」有一個值得每次使用之前都要小心思索的地方:

    試想想,現有6張卡,分別畫了骰子的6面,現在你隨機抽取兩張,請問2張卡的點數相加為十的機率是多少?

    很多人會照舊作答「36份之3」,原因是問題只是將骰子變成卡片,情況不甚改變,而且,使用「馬經作圖法」會得出了一幅相同的列表:

    可惜這是錯的,答案錯,列表也是錯的,錯在算少了一著:擲骰子可以擲到相同數字,例如2粒骰都是一點,但抽卡並不能抽到相同數字呢!卡片只得1張,你怎樣也不能抽到2張都是一點。因此,列表應修正如下:

    灰色代表根本不可能發生的情況,即不存在的胞胎。根據這個修正後的列表,蛋糕應平分為30份,而不是36份。符合相加為十的結果,亦不是3個,而是2個,因為根本沒可能抽出2張都是五點的卡片。有見及此,修正後的答案為「30份之2」( )。(試利用公式把它轉成%吧!)

    3. 樹狀圖(Tree Diagram):兩次或以上隨機事件

    雖然列表可以將可能性整齊地列出來,但列表也有它的局限之處,就是只能解決兩次隨機事件。如有三次或以上隨機事件,則要靠樹狀圖了。

    以擲毫為例,如連擲三枚硬幣,擲得至少一次公的話,你便可以獲得8000元,這個遊戲值得花5000元去玩嗎?

    首先,你得知道勝出這賭局的機率,即擲三枚硬幣能夠擲得至少一次公的機率。由於這涉及三次隨機事件,因此無法使用列表法,非用樹狀圖不可:

    樹狀圖就像旅行路線圖,每一條路都是一個行程,每一個行程就是每一個可能性,不妨逐個寫出來看看:

    由圖所示,這年遊戲總共有8個結局,而當中有7個結局能使你獲得8000元獎金,由此使用「分蛋糕」概念,你勝出遊戲的機率是8份之7,換算成百分率,即87.5%。

    賠率則這樣計算:以5000元當作1注,如得勝則淨贏3000元,即贏3000÷5000注,又即0.6注。因此,你若參與這個賭局,你的EV = 0.6 × 87.5% - 12.5% = 40%,是一個正數。長賭下去,你將會獲取40%的純利,當然值得參與賭局。
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    2018-02-15 20:30:02

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    Title:
    求高賠率?定係高機率?
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    Subtitle:
    怎樣的賭局才值得搏?
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    Script:
    賭博的作風有兩類:「刀仔鋸大樹」和「密食當三番」--前者尋求高賠率(Odds),後者尋求高機率(Probability)。於「賠率機率不可兼得」的現實中,各有所求。

    舉例說,若賽馬(Horse Racing)賭局中出現1.1倍大熱門,「阿刀」是不會看得上眼的,因為下注$100才只能搏得$10,就算是馬王也不值得投注。相反,「阿密」不會介意賠率,因為只有勝出才有盈利,若然不中,縱使有99倍也沒有意思。

    究竟哪種「做人態度」較值得採用?

    承接上一課的大數法則(Law of Large Number),也許你會這樣回答:「能於長期博弈中獲得較高盈利,就更可取。」

    這答案意味著,你要先用血汗進行實驗,方能定斷。在缺乏電腦模擬(Simulation)的情況下,這當然不是一個好方法。

    想透過大數法則,權衡賠率和機率,可以計算期望值(Expected Value),簡稱「EV」。

    EV = 淨贏注 × 贏錢機率 - 淨輸注 × 輸錢機率

    正數EV代表長遠會贏錢,負數EV代表長遠會輸錢。EV越大,方法越可取。

    以骰寶(Sic Bo/「買大細」)投注大為例,賠率是1賠1,即淨賺1注,而勝出的機率是48.6%;換言之,輸錢的機率這樣計算: 。因此,買大的EV = ,即長賭平均輸賭本的2.8%。

    現在以Microsoft Excel電腦實驗,驗證長買大輸掉2.8%的下場……

    有了EV這個指標,便可以比較「刀仔鋸大樹」和「密食當三番」誰優誰劣。

    繼續以骰寶為例,阿刀主張買圍骰,而阿密主張買大。圍骰1賠24,勝出機率2.78%,因此買圍骰的EV = ,比買大或買小的EV還要低,更不值搏。

    現在以Microsoft Excel電腦實驗,驗證長買圍骰輸掉30.5%的下場……

    EV相同便同樣可取,這是概括的說法。若你留意電腦模擬的結果,會發現買賠率較高的圍骰,過程比較大起大落,因此還得看看自己的承受能力,EV只是長期賭博的基本門檻,要是賭本有限,或心臟功能欠佳,便須注意風險程度。

    總括而言,乘著大數法則,EV代表了長賭的命運,雖然過程隨機,結果卻是定然之事。

    至於EV的計算,對於賭場遊戲,相對容易,因為賠率和機率都是固定數字;但對於足球博彩,則會遇上困難,因為盈利機率成了未知之數,需作估算;而對於賽馬博彩,困難便更大,因為賠率時刻隨注碼變動,因此賠率和機率都成了未知之數,需要預算。

    賭局 賠率 機率
    賭場遊戲 己知 己知
    足球博彩 己知 未知
    賽馬博彩 未知 未知
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