이 섹션에서는 3개의 선 그래프를 볼 수 있습니다;
제작자의 코멘트: 이 섹션은 아마도 토너먼트 그라인더들에게 가장 기본적인 그래프를 제공하는 섹션일 것입니다. Pokercraft는 레이크를 제대로 반영하지 않음으로써 진짜 PnL을 그래프 상에서 보여주지 않습니다.
RRE(리엔트리를 고려한 상대적인 상금 리턴)은 당신의 투자에 대한 상대적인 수익입니다. 예를 들어서, 10불짜리 토너를 2번 바인해서 30불을 얻었다면, RRE = 30/20 = 1.5입니다.
당신은 이 섹션에서 3개의 그래프를 볼 수 있습니다;
이 그래프들은 X와 Y축이 로그(log2) 스케일로 표시됩니다. 왜냐하면 이 메트릭들은 값의 범위가 넓기 때문에 선형(linear) 스케일로 표시하는 것은 의미가 없기 때문입니다.
제작자의 코멘트: 이 섹션은 당신이 어떤 바인 금액과 엔트리수에서 강하고 약한지, 그리고 당신의 수익이 어느 RRE 구간에서 얼마나 발생하는지를 보여줍니다.
이 섹션은 뱅크롤 분석 시뮬레이션의 결과를 간략하게 보여줍니다. 시뮬레이션의 정확한 절차는 다음과 같습니다;
RRs를 모읍니다.
RRE 그래프와는 다르게, RRs는 한 토너에서 여러 개의 값들을 반환할 수 있습니다;
예를 들어 30달러 상금을 10달러짜리 토너에서 2번 바인해서 받았다면,
RRs = [-1.0, 2.0] 입니다.RRs 값들 중 하나를 랜덤하게 리턴합니다.max(10 * 당신의 토너먼트 수, 4e4)번
시뮬레이션을 돌리고, 파산했는지 안했는지를 확인합니다.그러면 각각의 시뮬레이션은 두 가지 결과 중 하나를 보여줍니다;
그러므로 생존 확률은 특정 바인 금액으로 토너먼트를 시작했을 때 당신이 생존할 확률을 의미합니다.
제작자의 코멘트: RRE 값의 문제는 리바인을 계속하다보면 상금을 얻는다는
가정을 가지고 있는데, 실제로는 그렇지 않을 수 있으므로,
저는 뱅크롤 시뮬레이션에서 RRs를 대신 사용하기로 했습니다.
또한, 저는 개인적으로 200 BI가 대규모 토너먼트를
플레이하는 토너먼트 그라인더들에게 최적의 뱅크롤이라고 생각합니다.
이 섹션은 당신의 총 상금 중에서 특정 토너먼트에서 얼마나 상금을 받았는지를 보여줍니다. 너무 많은 조각이 있을 수 있기 때문에 총 상금의 0.5% 이상을 받은 토너만을 보여주고, 나머지는 "기타"로 묶어서 표시합니다. "기타"는 가장 큰 조각으로 분리됩니다.
제작자의 코멘트: 작은 상금을 무시한다면, 당신의 상금의 상당 부분이 사라집니다. 장기적으로, "한방찍기"란 없다는 것을 이 섹션에서 알 수 있습니다.
이 섹션은 당신의 토너 순위 백분위에 따른 RR의 변화를 보여줍니다. RR은 상금을 바인비로 나눈 값이고(리엔트리 고려 안함), PERR은 RR을 순위 백분위로 곱한 값입니다.
RR 추세선은 Linear Regression 을 통하여 만들어진 RR과 순위 백분위의 선형 회귀선입니다. 상위 12.5% 안에 들지 못한 결과들은 너무 많은 노이즈가 있기 때문에 해당 토너먼트들은 추세선 데이터로 트레이닝되지 않았습니다.
제작자의 코멘트:
RR과 순위 백분위는 대략적으로 서로 비례함을 확인할 수 있습니다.
당신은 주요 딥런한 토너들의 PERR을 확인하여 얼마나 자주
그런 딥런을 만들어야 수익성이 생기는 지, 그리고 토너먼트에서
장기적으로 수익을 챙기는 것이 왜 어려운 지를 확인할 수 있습니다.
플립앤고나 Day1 같은 토너들이 데이터에 노이즈를 줄 수 있는데,
그것은 GGPoker가 데이터를 불완전하게 제공하기 때문입니다.