新浪体育讯　使用FlopZilla来帮助自己读牌

　　我承认不停的判断底牌范围，计算底牌组合的数量是一件很乏味的事。在你刚接触这些概念，还觉得很新鲜的时候它们是很有趣的，因为你正在更进一步理解无限德州扑克游戏。但是你做过几次之后，一遍又一遍的计算底牌组合数就会使你觉得很疲倦。

　　你可以使用Flopzilla。它是一款由Scylla编写的在windows操作系统上运行的软件。它被设计用于帮你完成这些枯燥的分析底牌范围的工作。

　　如果你想要提高读牌能力，那么最好得到一个Flopzilla软件，每次打完一个session的牌之后都用它来分析牌局。它绝对是一个很有价值的工具。

　　在本书的开始部分我们分别为nit，鱼和regular们建立了底牌范围。在紧接着的章节中，我们讨论了这些底牌范围在各种翻牌牌面上击中的情况是怎样的。我将会展示如何用Flopzilla分析这些底牌范围。

　　在你下载，安装并注册了Flopzilla之后，打开它，你将看到一个这样的窗口：

　　中间的长方形中显然是用来选择底牌范围的。回忆一下本书先前讲述过的，nit在翻牌前limp的底牌范围。

　　[AA-22，AKs-A2s，KQs-KTs，QJs-54s，QTs，AKo-ATo，KQo-KTo，QJo-JTo]

　　让我们在Flopzilla中输入并保存它们。点击底牌范围中的每一手牌。当一手牌被选中时，它会被用阴影显示。

　　完成底牌范围的输入之后，我们可以保存以备将来使用。保存的方法是，点击底牌范围选择框左边的面板中的“Add category”按钮，然后输入“Nit”。

　　然后在Nit这个分类下，点击“Add range”，输入“Open-Limp”。这样就把已选好的底牌范围保存下来了。做完这些之后，窗口是这样的：

　　用同样的方法保存翻牌前的不同类型玩家的所有底牌范围。做完之后，在左边的面板中就有了许多个底牌范围以供我们选择使用。

　　对于鱼的底牌范围来说，我估计典型的鱼会玩70%的牌。那么我可以使用窗口下部的滑动条滑动到70%的位置。滑动之后，某些同色的牌不在选中的底牌范围中，于是我把所有同色的底牌都选中，然后把最糟糕的那些非同色的牌取消掉，因为我认为这样更符合多数鱼的倾向。

　　现在我们完成了翻牌前的工作，接下来是翻牌圈。翻牌为K♦8♠4♥，让我们把它输入进Flopzilla。做法是在底牌范围选择框右侧的“翻牌圈”一列中选中这3张牌。

　　当我们选完三张翻牌后，就得到了一个结果，显示了这个底牌范围在这个翻牌面上的击中情况。

　　让我们看一下在“Flop”一列右侧的“Statistics”一列。这一列的结果告诉我们，当一个nit第一个limp进底池时，在这个翻牌牌面上，他形成各种牌力的可能性分别是多少。nit有3.57%的时候形成暗三条，0%的时候形成两对，2.38%的时候形成超对，19%的时候形成顶对，9.52%的时候他持有一个口袋对子，介于翻牌上最高的牌和中间的牌之间，3.57%的时候形成中对，14.3%的时候形成一个弱对子，28.6%的时候形成A high，19%的时候什么牌都没有。

　　Statistics这一列同时还告诉你这个底牌范围在这个翻牌上形成各种听牌的概率是多少。因为这个翻牌没有很多听牌的可能性，因此nit形成卡张顺子听牌的可能性只有3.17%，后门同花听牌的概率为25%。

　　我们把一手牌划分为击中和没有击中两种。Flopzilla允许你通过点击一个按钮来做这件事。每种类型的牌击中的概率左侧的蓝色的大头针形状的标记代表着这中类型的牌算做“击中”的。你可以通过点击蓝色图标进行标记或取消。

　　当我们第一次分析这个翻牌的时候，我们说过nit会认为只有一对8或更强的牌才算是击中的，才值得跟注。在Statistics列的最下方，我们可以看到nit在这个翻牌上击中的牌只占翻牌前底牌范围的38.1%。

　　这个数字反应了，在这个翻牌上向nit持续下注是一个很好的玩法，因为对手远超过一半的时候都会弃牌。

　　如果你点击过滤器，统计结果就会发生改变。

　　现在Flopzilla展示了每种击中的牌的百分比。在我们所标记为击中的所有牌型中，暗三条有9.38%，两对有0%，超对有6.25%，顶对有50%，低于KK的口袋对子有25%，中对有9.38%。

　　在把击中的牌划分为强击中和弱击中的时候，这个功能是很有用的。你可以立即得到有百分之多少的牌，对手在面临另一次下注的时候会弃牌。

　　现在让我们把翻牌改变为我们分析过的第2个翻牌，A♦8♠4♥。只需要点击K把它取消掉，再点击A把它选中即可。现在我们得到了一组新的数据：

　　现在看看filter(过滤器)按钮，你会看到一个nit底牌范围的47.1%击中这个翻牌。相比较之前一个翻牌来说，这个击中的概率提高了很多。

　　最后，我会演示dead card(死牌)功能。如果你在分析的是一手你玩过的牌，那么你知道自己的两张底牌是什么。在Dead Card栏中选中它们，Flopzilla就会自动排除掉这些死牌，重新计算对手的底牌范围。此外，Flopzilla还会告诉你，你的底牌面对对手的底牌范围时赢率(equity)怎样。

　　例如，假设我们在这个A♦8♠4♥的牌面上持有K♣K♦，对手是一个在翻牌前第一个limp进底池的nit。Flopzilla告诉我们nit在这个翻牌上击中的概率是49.8%。

　　面对这个nit的整个底牌范围，我们有61.787%的赢率，对手的赢率是38.213%。

　　然而，如果我们点击filter按钮，把nit的底牌范围削减成那些他会用来在翻牌圈跟注的牌，那么赢率就发生了变化。当我们在这个牌面上被nit跟注之后，我们就只有31.629%的赢率了，对手有68.371%的赢率。

　　Flopzilla是界面很友好的，看起来很直观，价格不贵但却功能强大。如果你很认真的想提高自己的读牌能力，我强烈建议你购买一份。你可以在我的网站notedpokerauthority.com/flopzilla购买。

　　练习22。使用Flopzilla练习一些本书中分析过的其他牌局。输入翻牌前的底牌范围和翻牌的三张牌，看看Flopzilla如何帮你把底牌分类为击中和未击中，然后帮助你区分强击中和弱击中。

　　练习23。每次你打完牌之后，用Flopzilla分析几手牌。为对手指定一个底牌范围，看看这些底牌范围在翻牌圈表现如何。根据结果数字，看看你这手牌玩的正确，还是应该换另一种玩法。

　　使用贝叶斯推论来观察玩家

　　观察玩家是最基本的读牌技巧。如果你想要读牌精准，你必须观察对手的玩法，试图弄清楚他们是怎么玩的。问题是只有很少的牌会打到摊牌，于是你很少有机会看到对手的底牌。更为糟糕的是，当你看到底牌的时候，也不会经常得到许多有价值的信息，因为大多数玩到摊牌的牌，要么是很强的牌一直在下注，或者弱牌一路过牌下来。

　　你必须从没有打到摊牌的牌中获取信息。你需要观察某人做某个特定的动作的频率。如果你看到在三圈牌中某人玩了20手牌，你知道他玩的很松。如果你看到某人三圈里只玩了2手牌，那么你知道他很紧。

　　但我们依据自己的观察，对一位玩家的玩法下结论的时候，我们无意中在使用一个叫做“统计推断”的过程。我们得到一部分数据，然后根据这些数据推断出这些数据是如何产生的(例如，通过看到对手一定数量的牌是如何玩的，我们推断出这个玩家的整体游戏策略，和他在将来会怎么玩)。

　　这里有问题了。统计推断是很复杂的，人类的大脑不能够做的很好。尤其是，我们给予最近发生的事件以太高的权重，通常不能正确的考虑所有的情况。

　　下面是一个统计推断的实例。假设你走在一条拥挤的街道上，你看到一个男人从身边走过，他看起来大概有6英尺4英寸高。你也许会想：“噢，这家伙真高”。接下来你走过一个身高8英尺4英寸的男人身边，这次你很可能会想：“这家伙肯定踩着高跷”。

　　为什么会有这样的不同呢？两次都是很正常的观察：这个男人看起来6英尺4英寸，那个男人看起来8英尺4英寸。但是推断是不同的。一个是高，另一个是踩高跷。

　　原因是所有人身高数据的整体分布。6英尺4英寸高的人并不常见，也许只有1%。但还不至于太罕见，因此你认为偶尔会在街上遇到。然而超过8英尺高的人就极其罕见了，整个人类历史上都屈指可数。你在街上恰好遇到一个的可能性就微乎其微。

　　让我们回到扑克中来。我的一位朋友叙述过一手他在拉斯维加斯的扑克室中玩过的一手$1-$2的牌局。他在转牌圈不确定该怎么办，用他的话来说，问题是他在这手牌中的对手是一位“非常卓越的玩家”。我的朋友说，他的对手一直把他玩弄于股掌之间。对手拥有超人一般的读牌技巧，总是在正确的时机下表现激进。我的朋友希望知道面对这样的对手时应该如何调整自己的玩法。

　　我立即说这是不可能的。就像对手告诉我他在一个$1-$2的游戏中遭遇了一个8条腿的火星人一样。我说：“你错了”。他很迷惑的看着我说：“哪里？”。

　　我说：“关于你的对手。他根本就没有超人的读牌技巧，并且他也没有把你玩弄于股掌之间。基于你所告诉我的，我根本就不会做出任何调整”。

　　原因是$1-$2游戏的整体情况。大多数$1-$2中的玩家都不够激进。有的玩的太松，有的太紧。但是几乎所有的人都下注和加注太少。

　　少数$1-$2的玩家过于激进。他们在某些很牵强的时机下都每次必定下注或加注。他们也玩太多的牌。

　　任何时刻，在拉斯维加斯的扑克室中玩$1-$2的玩家中，读牌和咋呼技巧像Tom Dwan一样的玩家几乎是不可能存在的。我的朋友关于对手的描述几乎不可能是正确的。

　　我的朋友说他的对手玩的比较紧。我告诉他对手很可能有点偏向于nit。这只不过是我的朋友运气比较差，而对手每次和我的朋友争夺底池时恰好都持有强牌而已。当你持续拿到坚果牌的时候，你完全不需要极好的读牌能力。

　　我的朋友认为他的对手有8英尺高。实际上，这个家伙其实只是暂时踩了高跷。在牌桌上，在连续的几个小时里持续拿到好牌，会让你看起来比实际上“高”了许多。

　　关键结论是什么呢？当你估量对手的时候，对于常见的特性可以较快的判定，而少见的特性不应太快断定。你看到一个女人连续玩了4手牌？ok，我们可以判定他玩的松。在$1-$2的牌桌上，玩的松的人非常多，我们观察到的数据表示这个女人也是其中之一。看到某人在翻牌圈慢玩了暗三条？Ok，这个玩家有点喜欢挖陷阱。同样的，喜欢挖陷阱的玩家在$1-$2桌上也很多。

　　但是当你看到某个玩家3次在转牌圈all in并且每次都赢了，不要认为他喜欢在转牌圈加注-咋呼。在$1-$2桌上很少有玩家喜欢在转牌圈加注咋呼，因此我们所观察到的数据还不能支持这个结论。只有3手数据，最有可能的解释仍然是，这个玩家只是一个平均水平的玩家，他拿到了3手大牌而已。桌子上有9个对手，其中一个运气非常好是很正常的。

　　当然，理论上Tom Dwan秘密收的徒弟在这个$1-$2的游戏中坐在你左手边第2个位置折磨你的可能性是存在的。但这种可能性真的太小了。你应该切实际的观察对手。

　　我的朋友在观察对手方面是错误典型。那么正确的方式是怎样的呢？

　　贝叶斯推论简介

　　观察对手可以分为两个步骤：构想出一个假设，然后用观察来验证这个假设。“桌子对面胡子很长的男人是个跟注站”是一个假设。虽然也也许没有想过“假设”这个词，但你肯定做过许多这种类似的假设。

　　在有了一个假设之后，通过进一步的观察来验证这个假设。“他在河牌圈跟注了一个很大的下注，然后亮出的牌只有底对”，观察到的这一现象支持我们的假设。“他在河牌圈跟注了一个很大的下注，然后扔掉了牌”，这一现象也支持我们的假设，尽管它不像之前那个现象那样有力。这就是数学发生作用的地方。第一个现象比第二个现象有力多少？在两种现象被观察到之后，我们有多确定假设是正确的？

　　为了回到这些问题，我们使用一个数学的概念，叫做贝叶斯推论。尽管它是一个非常强大的工具，然而在贝叶斯推论背后的理论却是很简单的。首先建立一个假定，估计一下它是正确的可能性。然后做出观察，根据每次观察的结果调整这个可能性。如果观察结果支持这一假定，就把这个可能性调整增大一些。如果观察结果反对这一假定，就把这个可能性调整减小一些。如果起初的估计是合理的，那么随着观察到的结果数量的增多，假定成立的可能性就会更加确定。

　　下面是一个简单的例子。你坐下来，看到一个年轻的亚洲男人坐在$2-$5的桌子上。他的穿戴中包含好几件价值数千美元的衣服和首饰，他面前的筹码非常多，他同时在喝着啤酒和威士忌。仅仅根据他的外在表现，你就可以假定他是一个玩的松凶的鱼。外表很可能是误导的，于是我们引入了贝叶斯推论。

　　你观察第一手牌。一位玩家加注进入底池，你的观察目标弃牌。第一个观察结果较弱程度的反对你的假定。在$2-$5的游戏中，玩家们平均会放弃75%的牌。松凶的玩家也许会放弃55%的牌。仅仅看到对手弃牌一次，使对手是一个接近平均水平的玩家的可能性略微 增大了一点点。因此，在这次观察之后，你在心里把观察目标是一个松凶玩家的假定成立的可能性稍稍减小了一些。

　　下一手牌。观察目标第一个加注进入底池。为他是一条松凶的鱼记1分。稍稍向上调整假定成立的可能性。

　　下一手牌。在一个戴牛仔帽子的老头加注之后，观察目标再次加注。然后老头all in，观察目标露出牙齿笑了笑，弃牌。为他是一条松凶的鱼记上几分。

　　随着你不断的观察，对于目标的每一次加注或弃牌，你或多或少的都能更加确定假定成立的可能性。

　　要注意的是，虽然这个过程看起来很合理，但其中的数学起初是不符合直觉的。随后本书会讲述一个非扑克的例子展示这一点。