扑克不完全信息动态博弈理论最优策略：GTO

什么是GTO？

GTO英文全称为Game Theoretically Optimal，中文翻译过来就是：游戏理论的最优，GTO策略在Texas Holdem扑克中受到很多高级玩家追捧！

虽然GTO是游戏理论最优策略，但是并不代表它就是“最好”的策略，因为只要是动态博弈的游戏中就会存在Nash（即是纳什均衡）。

Texas Holdem扑克就是一个不完全信息动态博弈游戏，必定就会有纳什均衡存在，虽然扑克是零和博弈游戏，但不论输赢，我们都不能达到真正的零和，因为有“水费”的存在。

在理论上来讲：GTO就是Texas Holdem扑克动态博弈中的纳什均衡策略，它能“永远”让你不会输，但是也不会赢，非常“均衡”！

纳什均衡策略对于某些一直“输”的扑克玩家来讲真的是福音吗？

前提是你要玩足够多的手数（这个数量可能是无限），那么你的确是可以达到不会输，也不会赢的“均衡”。

但请你要记住：这只是一个理论......

什么是Nash（纳什均衡）？

纳什平衡（Nash equilibrium），又称为非合作博弈均衡，是博弈论的一个重要术语，以约翰·纳什命名。

在一个博弈过程中，无论对方的策略选择如何，当事人一方都会选择某个确定的策略，则该策略被称作支配性策略。

如果两个博弈的当事人的策略组合分别构成各自的支配性策略，那么这个组合就被定义为纳什平衡。

纳什均衡是指在博弈对抗中会存在这样的一个局面，对于每个博弈参与者来说，只要其他人不改变策略，那么他就无法改善自己的状况。

假设在扑克对抗中，大家都在不Raise也不Call的情况下进行，只要经历的游戏足够长，那么大家的筹码都不会有什么改变的，既不盈利也不亏损。

因为现实扑克中有“水费”的存在，就算有纳什均衡存在，假设你真的经历扑克游戏时间足够长，且大家都不Raise也不Call，其实算得上是-EV的！

纳什均衡中有两个比较经典的案例就是囚徒困境和硬币正反。

囚徒困境案例：

硬币正反案例：

纳什均衡补充证明了在博弈中的每个参与者在有限的策略选择并允许混合策略的前提下，存在并可以找到那个“均衡”点。

GTO对扑克的作用

前面铺垫讲解的都是理论，在Texas Holdem扑克中遇到的实际情况会千变万化，GTO就是要让你能找到博弈过程中的“均衡”点。

然后在对抗过程中的明白对手的偏移，可以理解为对手的“松”还是“紧”和“凶”还是“弱”，根据这种的偏移，再制定针对策略打压对方，获得胜利。

这里并不能靠几个孤立的例子去简单分析Texas Holdem扑克每条街每个对手的变数，对手思考是好难捉摸理解的。

想做到打压对手就唯有“激进”，至于如何激进可以回顾之前的文章《扑克只有“激进”的打法，才是能盈利的打法！》。

可能这种单薄的诠释并不能让你全面理解GTO策略，但是纳什均衡理论是严谨的，在严谨的理论上思考自身的实际情况，建立理性的策略去进行Texas Holdem扑克才是你现在最需要做的。

GTO策略是不会一成不变的，它在动态博弈中有一定积极作用，在不完全信息的博弈游戏中，只有将全部游戏数据样本做为一个整体分析，才能得到一个相对准确的结果。

如果硬是要将Texas Holdem扑克做为一个整体分析，我想那可能需要在不久的未来把扑克中所遇到的每条街每条策略的结果都形成一个数据库，才能做出最完美的GTO吧！！！

古人有句老话就是：塞翁失马焉知非福，你在扑克的每个动态都会影响下一步的动态，究竟是“输”还是“赢”？相信每个人心中都有自己的理解，我认为能找出自己合适的GTO就好了。

电影《火星救援》中主角在最后讲过一段台词：”你会遇到困难，通过计算，解决一个问题，然后解决下一个问题，等你解决了足够的问题，你就能回家。”

玩Texas Holdem扑克也是一样的道理，当你在扑克上面解决了足够的问题，你就能“上岸”了！

（本文信息纯属个人观点，请理性吸收）

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参考资料：

[1]图片囚徒困境和图片硬币正反的释义均来自百度百科截图，版权归百度百科所有

[2]百度百科：纳什均衡释义