扑克锦标赛策略：软泡沫阶段的深入分析

作者：阿德里亚娜2025年06月15日

统治？生存？是时候赌一把了吗？

当你在扑克锦标赛中接近奖金时，最佳策略将取决于多种因素，而不仅仅是你能否需要现金。

像ICM和chipEV这样的概念被扑克界的一些知识分子抛来抛去，但即使是最勤奋的学者也可能一无所知。

堆叠不对称性、场地大小、玩家池、支付结构、不同的格式、桌面配置和未来的游戏考虑因素都会在制定金钱决策时发挥作用。弄清楚什么是最重要的——以及何时——是一项艰巨的任务。

这是MTT系列文章的第一篇，我将指导你穿越奖金泡沫并进入其关键阶段。

什么是软泡沫？

与石头泡沫（再淘汰一个玩家即可保证获得奖金）不同，软泡沫的弹性要大得多，更难确定。我们知道它何时结束，但它何时开始呢？

它标志着一种情况，即获得奖金的可能性开始影响策略，尽管不如石头泡沫那么剧烈。

由于ICM从锦标赛开始就应用风险溢价（RP），狂热分子主张从第一手牌开始调整。但把它当福音可能会适得其反——在别人忽略它的情况下过早地打得太紧，往往意味着只会惩罚自己。

我将软泡沫的出现标记为剩余场地中大约有10%的人需要被淘汰才能获得奖金。例如，在一个有200名参赛者的场地中，有25名玩家获得奖励，我将从剩余45名玩家开始调整。

在本文的示例中，我们正在查看一个有1000名参赛者的锦标赛，有125人获得奖励，剩余225名玩家，或者说距离获得奖金还有100次淘汰。对一些人来说，这可能感觉开始调整为时过早，但它并不像看起来那么疯狂。

泡沫因素和巨额筹码

在距离奖金还有100次淘汰时调整你的首次加注 (RFI) 策略似乎有点牵强。然而，在ICM模型中，由于泡沫因素，已经开始出现重要的风险溢价。

1000人锦标赛的泡沫因素，剩余225人，125人获得奖励，平均28bb。这些转化为影响翻牌前和翻牌后策略的风险溢价。在ICM中，输掉筹码比赢得筹码更痛苦。因此，即使枪口位 (UTG) 玩家在他们的牌桌上占据筹码领先地位，他们也不能肆意妄为。

让我们看看UTG玩家在ChipEV中的RFI策略，并将其与HRC的ICM调整后的策略进行比较：

Holdem资源计算器（HRC）的UTG RFI策略，在一个不对称配置中玩50bb的筹码（意味着牌桌上有各种各样的筹码大小），平均28bb。UTG 开18%。

来自Lucid扑克训练师的25bb有效UTG RFI在chipEV中的策略。UTG 开18%。

请注意，在这两种解决方案中，UTG玩家的RFI都保持在18%。泡沫因素还没有强大到足以让早期位置的牌桌队长横扫牌桌。然而，范围的形状发生了明显的变化。

在Lucid chipEV的输出中，UTG以全频率开出同花9x8x、Tx8x和Jx9x。但在HRC解决方案中，这些变成了纯弃牌，如果他们开牌就会损失$ev。同样，在chipEV中，5x5x是纯粹的开牌，但在ICM模型中，频率显着降低。chipEV混合如同花8x7x、7x6x、Qx8x和Kx7x在ICM模型中作为开牌会损失$ev。在一个真空中，删除这些将导致更低的RFI百分比，那么发生了什么变化？

在HRC的输出中，你会看到Ax9x的非同花牌开始以超过一半的权重开牌，而chipEV中则从未开牌。像KxTx和QxJx这样的非同花组合，以及同花Ax2x，都增加了它们的加注频率，产生边际$ev。

随着奖金泡沫的逼近，翻牌前的阻挡效应开始发挥作用，影响你的开牌范围的边缘。

请记住，这是最早位置的大筹码。你可以合理地假设，你所处的位置越靠后，体验到的释放效应就越大。我们将在未来的文章中探讨这一点是否成立。

关键要点：拥有最多的筹码并不一定意味着玩更多的手牌——至少现在不是。

但其他堆叠呢？

中等筹码

在此牌桌配置中，有三个中等筹码：

枪口位+1 (UTG1) 或EP：33bbs
高位（HJ）：25bbs
庄位 (BTN) 或BU：29bbs

让我们深入研究其中的两个，并寻找可观察的模式。再次，我们将比较Lucid chipEV解决方案与HRC的输出。

早期位置中等筹码

HRC的UTG1的RFI策略，在一个不对称配置中玩33bb的筹码（平均28bb），他们的开牌率为18.9%。

在来自Lucid扑克的chipEV模拟中，UTG1在玩25bb有效筹码时开牌21%。

在这里，我们开始看到一些明显的差异。

RFI%下降：在Lucid中，UTG1开牌21%。在HRC中，这个数字下降到18.9%。——由于泡沫因素减少了2%。
范围构建：与UTG输出类似，HRC删除了许多chipEV边缘组合。像小型同花连牌、中等同花单张和双张牌、弱同花K、非同花大牌以及4x4x在ICM模型中都变成了纯弃牌。和以前一样，非同花Ax手牌的频率增加了。在HRC中，Ax9x非同花变成了纯开牌，而chipEV的频率为56%。然而，它并不完全相同，Ax2x同花，与UTG输出相比，频率有所降低。

在查看输出时，确定其基本原理可能会很模糊。UTG1是否仅仅由于泡沫因素而收紧？还是由于泡沫因素被位置劣势和后面的筹码所强调？开牌时Cutoff（CO）的短码有多大关联性？虽然我们不能总是准确地命名计算机在做什么，但查看其他场景可以帮助我们更准确地识别解决方案的基本原理。

让我们看看后期位置的中等筹码策略。

后期位置中等筹码

HRC的BTN的RFI策略，在一个不对称配置中玩29bb的筹码（平均28bb），他们的开牌率为41.4%。

在来自Lucid扑克训练师的chipEV模拟中，BTN用25bb有效筹码开牌45%。

比较BTN的这两个图表，请注意与之前的图表（UTG和UTG1 chipEV vs. HRC输出）中出现的模式：

RFI%下降：有说明意义的是，可以最有利可图地VPIP的位置——BTN，失去了10%的开牌范围。在chipEV中，BTN开牌45%；在ICM调整后的范围内，降至41.4%。再一次，弃牌来自范围的边缘：最弱的同花组合，最底层的非同花开牌，甚至3x3x也降低了它们的频率。

然而，这里的一个显著特点是BTN的范围构建保持不变。它已经开出所有具有阻挡效应的组合，如Ax和Kx组合。这意味着没有其他方法可以有利可图地扩展。在这里，通过交换组合没有获得预期价值（EV），并且仅通过弃牌我们范围中最弱的部分来节省EV。

一个可玩的BTN筹码选择在距离奖金还有100手牌时卸载其10%的开牌，这说明了ICM模型对玩筹码的评估。输掉的筹码比赢得的筹码更有价值。

玩强大的短码

在这个HRC设置中，我们有一个短码，在CO中有11个bbs。

让我们看看ICM模型在你是短码时与chipEV有何不同。

HRC的CO的RFI策略，在一个不对称配置（平均28bb）中，使用11bb的筹码，显示VPIP为31.6%。

红色：最小开牌
紫色：开牌全押（All-in）

在来自Lucid扑克的chipEV模拟中，CO全押其整个31%的范围，筹码为10bb。

这两个图表与我们已经比较过的其他图表之间存在明显的差异：

RFI%没有下降：在两种模型中，CO大约玩了31%的手牌。泡沫因素对频率没有显著影响。短码给CO提供了弹性的RFI，因为他们的泡沫因素很低，这使得他们的策略更接近chipEV。
范围分割：CO策略与其他策略（小盲位[SB]除外）之间的主要区别在于包含开牌全押（占其范围的23.3%）。与chipEV不同，在chipEV中，求解器更喜欢纯粹的开牌全押，ICM模型引入了最小开牌和全押，这是ICM调整策略的标志。

短码范围分割——开牌全押

在ICM下，短码受益于分割他们的范围，在封顶选择中包括强牌，例如对子到TxTx、Ax的非同花牌，比如AxKx和同花KxQx。包含这些强牌使CO能够合并那些不能有利可图地最小开牌，但在全押情况下仍然表现不错的牌，例如QxTx非同花和同花Tx8x。