跨街思考与前瞻计算
[ 1LC-MP2 | 02 ] Multi-Street Thinking ＆ Forward Planning
视频
定义
什么是跨街思考与前瞻计算（Multi-Street Thinking&Forward Planning）？
当面临当前决策时，我们需要考虑后续街道可能出现的情景，构建一个连续性的战略计划。
通过全局思考，同步规划后续情况，回到本条街再做决策，而不是孤立地思考每一条街。
尽量避免在决策时，落入“单街陷阱”（即决策时，只考虑了当前回合，而忽略了后续情况可能的代价）。
为了方便理解这两个概念，我们不妨先从一个简单的示例开始。
为后街游戏设计“合理的”SPR
[ 示例1 ]
在 「GTO Wizard AI」 中创建以下场景：
6Max 【 3BP SB vs. BTN 】 Flop A87tt，设双方范围不变，仅调整有效深度，对比研究：
有效筹码量100bb: 200bb ( 即SPR4.5: 9 )下，OOP的策略变化。
可以观察到，在SPR=4.5时，OOP以较低的频率（13.5%）采用大尺度下注，
而当SPR=9时，则不再倾向使用大尺寸下注，过牌频率显著提高。
对比OOP最倾向于使用大尺寸的手牌（AK）的 Equity vs. Calling Range 并没有什么区别，甚至还有一点提高。
那么，为什么OOP几乎不再使用大尺寸了呢？
回答这个问题，我们不妨先假设OOP使用一个简化的单一尺寸策略（即B25），在100bb(SPR= 4.5)时。
在 「 PioSolver 」 中创建该场景，设置单一下注尺寸：
（注：组合里的上数字为下注频率，下数字为过牌频率）
在此牌面（A87tt）下，OOP的优势主要来自于AQ+，但Turn和River的许多RunOut会给此类组合带来”麻烦“。例如转牌5♥️, T♦️, J♥️ …..
当OOP面对这些转牌时，由于SPR相对较高，为了保证Eqt vs Calling Range，OOP只能使用较小尺寸或过牌。
采用此策略，代表我们一定会看到河牌并进行三条街游戏，但这同时代表我们的优势范围会面临很强的权益衰减 ，很难让其发挥应有的优势。
解决问题的办法是：
提前考虑未来街道的可能性并进行前瞻计算，并尝试在河牌前结束游戏。
在 「 PioSolver 」 中创建该场景，设置两个下注尺寸（B25，B100）：
可以发现OOP倾向用AK/AQ进行大尺寸下注。
这样做，能有效快速降低SPR并在许多转牌出张下，直接Allin，避免河牌游戏。
通过简单的前瞻计算，规划更合理的Flop策略，从而获得更好的Turn选择。
同样这也解释了为什么 [ 示例1 ] 开始时200bb有效深度的策略会与100bb有很大的区别。
原因之一（并不是全部原因）则是在200bb时，OOP不再能通过Flop尺寸控制未来游戏的街数。
考虑到游戏一定会进入河牌，策略则随之变得保守，并为河牌的决策留出充足的选择。
SPR越高，意味着后续情况复杂度更高，则更加需要跨街思考，因为未来将变得更不可预期。
[ 示例2 ]
使用 「 PioSolver 」 ，创建以下场景：
6Max 100bb 【 3BP BB vs. BTN 】 Flop JT7tt
翻前Open Raise 2.5bb，3-Bet 11bb
相比起 [ 示例1 ] 的场景，JT7tt 则是更极端的情况，许多转牌会使得OOP在河牌前就面临大量的Equity Switch。
如果我们在翻前就预想到此类情况，OOP则可以通过更大的3-Bet尺寸缩减SPR为Flop提供更多策略选择。
6Max 100bb 【 3BP BB vs. BTN 】 Flop JT7tt
翻前Open 2.5bb，3-Bet 13bb（双方范围不变，仅调整3-Bet尺寸）
通过13bb的标准Preflop 3-Bet尺寸，OOP则可以在Flop直接3x Allin AJ/QQ等更不想进入转牌的组合，并在Flop直接结束游戏。
为未来游戏准备手牌范围
通过跨街思考提前规划后街的手牌范围
我们先构建一个简单的玩具游戏来帮助理解
[ Toy Game 1 ]
使用 「 PioSolver 」 ，创建以下玩具游戏场景：
初始底池：100，有效深度：3000
OOP范围：6组AA，IP范围：4组KQs
牌面为 8♠️6♥️5♥️2♣️
此时OOP B25，思考IP会用什么组合跟注？
我们发现IP会跟注很多0 Equity的手牌（K️️️♠️Q♠️ / K♣️Q♣️/ K♦️Q♦️面对AA都是Drawing Dead）。
这是因为IP在为River发出♥️做准备，当River为红桃时IP可以配合K♥️Q♥️，Bluff 此类0 Equity手牌。
通过在前街为未来游戏进行范围规划，从而获得更高EV。
为未来策略选择组合
通过前瞻计算来决定不同手牌的策略
[ 示例3 ] 跨一条街思考
使用「 GTO Wizard AI 」，创建以下场景：
6Max 100bb 【 SRP SB vs. BB 】 Flop Q96tt
转牌策略中OOP更倾向使用A3/A4/A5/AJ而不是A7/A8/AT
我们可以尝试通过River策略来理解当前选择的一部分原因
A4 AJ A3 A8
由于小踢脚Ax更加不阻挡对手可能的Call Turn Bluff River组合，所以在更多数River到来时，Ax小可以考虑选择跟注抓鸡，但是其他组合只能通过击中同花来实现摊牌。
通过River策略向前推导，我们更希望可以有更多的 B-C River 而非B-F River，所以得出当前策略
[ 示例4 ] 跨2街思考
使用 「 GTO Wizard AI 」 ＆ 「 PioSolver 」 ，创建以下场景：
6Max 100bb 【 SRP BTN vs. BB 】 Flop KQ5tt
思考为什么，带♥️的KJ组合有后门，更高EV，但是更倾向过牌？
其原因之一（并不是全部原因）则是：
因为带J♥️的组合阻挡了对手的River Bluff组合所以更可能成为Bet Flop，Check-Check Turn ，Fold River 的组合
OOP在白板RunOut下的River Bluff 策略
对比观察IP在River面对OOP的大尺度下注时的组合选择：
带♥️组合面对River大尺寸下注：
不带♥️组合面对River大尺寸下注（只选取了两个组合作为示例）：
可以明显发现，不带♥️组合在下注后有更高可能走向摊牌，而带♥️组合则更可能被迫弃牌。
通过前瞻计算理解 OOP vs. IP 策略区别
使用相同的手牌范围，只改变相对位置，我们可以发现策略发生很大变化。
使用 「 GTO Wizard AI 」 ，创建以下场景：
6Max 100bb 【 SRP BTN vs BB 】 Flop KQ5tt
因为OOP Check 后会面对下注，但是IP Check后游戏会进入下一条街，所以当 OOP 玩家做决策时，需要考虑过牌后面对下注的可能性，对比不同行动间的EV差距，从而制定更合理的策略。
IP可以过牌中等强度手牌并使用极化策略，但OOP中等强度手牌过牌后面对极化下注会很快的变为0EV Bluff Catcher。
通过更小尺寸的下注策略OOP可以将更多手牌放入下注范围，从而避免面对部分 0EV 行动线分支。
总结
在单局游戏思考中，我们不妨把Poker看作一个更像是象棋的游戏，需要更多考虑和计算未来的可能性，从而帮助当下做出更好的决策。
通过前瞻计算与多街思考，可以帮助制定更合理的早期决策，从而获得更高EV。
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