Por chillin411.com – 12/11/2008
O Independent Chip Model – Analisando uma mão na bolha
No primeiro artigo desta série intitulado Independent Chip Model – Uma Introdução – Parte I, nós investigamos as raízes do Independent Chip Model (ICM), e também exploramos um exemplo de quando o ICM contradiz uma decisão justificada pelos métodos tradicionais de calcular pot odds. Agora, vamos expandir mais esta idéia, e avaliar uma situação com quatro jogadores restantes. Este estágio do jogo é chamado de bolha, porque na maioria dos SNGs de dez jogadores, existem três posições com premiação, e com quatro jogadores sobrando, nenhum destes quer terminar na posição que não paga nada.
Jogar na bolha é também considerada a parte mais importante de torneios Sit-n-Go por duas razões. Primeiramente, por ser o fator determinante no fato de você ser ou não premiado por seu tempo investido. No entanto, também é o momento quando a maior parte da premiação é distribuída. Quando existem somente três jogadores restantes em um Sit-n-Go tradicional, cada jogador restante tem 20% garantido da premiação total, o que significa que 60% da premiação foi distribuída, e somente existem mais duas colocações para serem premiadas. Já que torneios Sit-n-Go pagam uma grande fatia da premiação quando inicia-se o jogo com três jogadores, é ainda mais importante não ficar fora da faixa de premiação.
Tendo dito isto, vamos preparar uma situação hipotética de bolha. Consideremos que você tem 2200 fichas, os jogadores na sua esquerda, em ordem, tem 2400, 3600 e 1800, antes de pagar os blinds. Os blinds estão em 200/400, e você está no small blind. Os dois primeiros jogadores dão fold, e você tem 98s, um suited connector, que você tipicamente não gosta de jogar contra somente um jogador. O que você faz?
Primeiramente, com stack de 6 big blinds, você está basicamente esperando dar all-in ou fold nessa situação. Se você fizer um raise mínimo para 800, e o big blind der all-in, você terá odds para pagar. Se você tem odds para pagar um all-in se der o raise mínimo, a questão é porque não dar all-in de 2400 de uma vez, e fazer o big blind decidir se ele gosta ou não de sua mão. Então temos que avaliar as duas decisões, e entender qual decisão nos dá um valor esperado maior, baseado no ICM.
Se dermos fold, sabemos para quanto irão os stacks. Você terá 2000, e a sua esquerda teremos 2400, 3600 e 1800, respectivamente. Quando você coloca estes números em uma calculadora de ICM, estes stacks representam um valor de ICM de 0,2354.
Agora, precisamos avaliar todos os resultados quando damos all-in. Existem quatro resultados que precisamos investigar: o big blind dá fold, o big blind paga e você vence, o big blind paga e você perde, e o big blind paga e vocês empatam. Na maioria das situações pré-flop eu não calculo a equidade baseada em um empate, porque isto acontece tão raramente que você não estará perdendo muita precisão não incluindo esta possibilidade. É claro que isso implica que teremos que saber a freqüência com a qual o big blind dará fold para seu all-in e a freqüência com a qual ele pagará. Geralmente, um jogador tight pagaria com aproximadamente 15% das mãos e um jogador loose pagaria com aproximadamente 30% das mãos. Depende de sua leitura do big blind qual é esta percentagem, e é somente uma estimativa, mas nesta situação, vamos supor que o big blind é um jogador tight, e irá pagar com 15% das mãos que receber. Eu pessoalmente acho que assim mesmo é um pouco loose, e que 10% estaria mais próximo do correto, mas 15% é uma suposição justa.
Então vamos dizer que 85% das vezes, ele acabará dando fold. Quando ele dá fold, os stacks irão para 2600, 2000, 3600, 1800. A partir destes stacks, você tem um valor esperado de ICM de 0,2623. Isto é ótimo, ganhamos mais de 2% da premiação em média, somente com este all-in.
Agora vamos supor que ele pague. Isso é definitivamente o que você não esperava, mas isto acontecerá 3 em cada 20 vezes. Quando você for pago, no entanto, tudo não está perdido. Você vencerá esta mão em torno de 36% das vezes, em média. Isto é baseado na execução de um simulador para comparar 98s contra o range de 15% das mãos. Tabelas existem para rápida referência, ou você pode usar uma Poker Odds Calculator.
Então, a probabilidade de ele pagar e vencer é de 15% * 64% = 9,6%, e a probabilidade de ele pagar e perder é de 15% * 36% = 5,4% das vezes. No primeiro caso, os stacks serão 0, 4600, 3600 e 1800, e seu ICM será 0, já que não há chances de ficar na zona de premiação. Se você vencer, os stacks serão 4400, 200, 3600, 1800, e você terá um valor de ICM de 0,3639.
Então, temos três valores de ICM e a probabilidade de cada uma destas situações acontecerem, então tudo que temos que fazer agora é fazer a média disso. Temos então que a equação de EV de ICM = (0.85 * 0.2623) + (0.096 * 0) + (0.054 * 0.3639) = 0.2426.
Então, se dermos fold, teremos um valor de ICM de 0,2354, e um valor de ICM de 0,2426 se dermos all-in. Estaremos ganhando em média em torno de 0,7% da premiação se dermos all-in nesta situação, ao invés de dar fold, ou em outras palavras, em torno de $0,72 em um torneio de $10+1. Se estivermos esperando ter dois ou três dólares de retorno a cada torneio jogado neste nível, adicionar $0,72 em média é uma grande adição.
Como podemos aplicar isto na mesa? Ao contrário do outro artigo, no qual estávamos escapando de uma race quando já estávamos dentro da zona de premiação, nesta situação estamos dando all-in em uma situação que estaremos em uma race no melhor dos casos, e mais provavelmente atrás por uma boa quantidade (33% contra 67%, se não 20% contra 80%). Qual a diferença nesta situação? Bem, inicialmente, você está competindo por 20% a 50% da premiação, ao contrário de uma fatia de 10% a 30%, mas, mais importante que isso, você pode vencer esta mão de duas formas: tendo a melhor mão no final, ou fazendo seu oponente dar fold. Em contraste, quando você paga um all-in, você só pode vencer um pote quando tiver a melhor mão. Isso é conhecido como conceito de gap, a idéia de que você deve ter uma mão melhor para dar call do que para dar raise.
Agora, após ter visto estes dois exemplos, você deverá ser capaz de calcular qualquer situação usando o Independent Chip Model. No entanto, existem exceções para todos os modelos, e momentos nos quais estes modelos podem falhar. No artigo final desta série, lidaremos com estas falhas, em adições às advertências do Independent Chip Model.
Artigo traduzido por Tiago “kenk” Faria
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