Metodología GTO
PokerForgeAI es una herramienta educativa heurística. No ejecuta un solver de árboles de juego completo en tiempo real. Los números son estimaciones útiles para estudiar, no garantías de resultado en mesa.
1. Visión general
El motor combina cuatro capas:
- Rangos preflop — tablas de referencia 6-max (~100 bb), exportables desde JSON de solver.
- Equity postflop — simulación Monte Carlo vs un rango del villano estimado.
- Estrategia por spot — frecuencias de fold/call/raise o check/apuesta según textura, posición e iniciativa.
- Clasificación y EV — compara tu acción con la mezcla GTO y cuantifica fugas (ΔEV en bb).
2. Preflop
Los spots RFI, defensa vs open, 3-bet, 4-bet y squeeze usan rangos en notación compacta
(22+, ATs+, A5s…). Las frecuencias mixtas (p. ej. 50% raise) se modelan como pesos por combo.
Los rangos UTG–BTN pueden cargarse desde data/ranges/rfi-6max-100bb.json (exportación tipo solver).
Si no hay JSON, se usan las tablas integradas en js/engine/ranges/data.js.
3. Postflop y equity
Para cada decisión postflop el motor:
- Estima el rango activo del villano según su línea (open, call, c-bet, probe, etc.).
- Calcula equity del héroe con Monte Carlo (típicamente 400 iteraciones; 500 en nodos river shove/overbet).
- Deriva pot odds y break-even cuando hay apuesta que igualar.
- Asigna frecuencias GTO aproximadas (check/bet 33-66-pot, fold/call/raise).
La equity es una aproximación: depende del rango del villano, del número de iteraciones y de simplificaciones multiway.
4. Cálculo de EV y ΔEV
Para cada acción legal se estima un EV en big blinds:
- EV acción — valor esperado de lo que elegiste (fold ≈ 0 invertido; call/raise según equity y bote).
- EV óptimo — mejor EV entre las acciones disponibles según la mezcla GTO.
- ΔEV (EV perdido) — diferencia cuando la jugada es una fuga clara (p. ej. call sin pot odds, raise con EV muy inferior a call).
El total de EV perdido de una mano o sesión suma solo decisiones marcadas como fuga cuantificable (evErroneous),
no todos los spots etiquetados como «imprecisa» si el ΔEV es despreciable.
5. Clasificación de decisiones
| Etiqueta | Criterio (simplificado) |
|---|---|
| Óptima | Frecuencia GTO de tu acción ≥ máxima − 8% o ≥ 40% |
| Aceptable | Frecuencia ≥ 15%, o EV muy cercano al óptimo |
| Imprecisa | Frecuencia 5–15% o EV algo peor |
| Error | Frecuencia < 5% o fuga EV clara |
6. Indicador de confianza
Cada decisión muestra confianza Alta / Media / Baja en la estimación:
- Alta — preflop (tablas) o postflop con MC amplio y estrategia clara.
- Media — spots mixtos habituales.
- Baja — pocos trials MC, estrategia muy repartida o nodos complejos (shove river, multiway).
7. Limitaciones conocidas
- No modela el árbol completo ni sizings exploit dinámicos del villano.
- Multiway se aproxima; heads-up es más fiable.
- Importación depende del formato de historial (PokerStars, Winamax…).
- El IA Coach interpreta datos del motor; puede discrepar — prioriza cartas, tamaños y lógica de spot.