플랍에서 셋을 맞혔을 때 최대 밸류를 얻는 방법

아래 솔버 결과에서 답은 베팅입니다. 버튼에서 77을 들고, 빅 블라인드가 프리플랍에서 콜한 뒤 셋이 된 플랍에서 체크했을 때, 솔버의 체크 빈도는 Qs 7h 2d에서 0.0%, 9s 8s 7h에서 10.4%, 7s 6h 5h에서 3.2%입니다.

팟의 3분의 1인 작은 베팅이 세 보드 모두에서 가장 흔한 액션입니다. 큰 베팅은 드라이한 보드보다 커넥티드 투톤 보드 두 곳에서 훨씬 많이 쓰입니다. 이 페이지의 나머지 부분에서는 그 배분, 보드 사이에서 달라지는 점, 그리고 결과를 어디까지 믿을 수 있는지 설명합니다.

상황

이 페이지의 모든 숫자는 하나의 설정에서 나왔습니다. 6인 테이블 캐시 게임, 스택 100 bb, 버튼이 2.5 bb로 오픈하고 빅 블라인드가 콜합니다. 플랍 팟은 5.5 bb, 남은 스택은 97.5 bb입니다. 빅 블라인드가 체크하고 버튼이 액션합니다.

세 보드 모두에서 빅 블라인드는 먼저 레인지 거의 전체로 체크합니다. 따라서 이 솔버 결과에서는 버튼이 체크를 받는 것이 이 플랍이 시작되는 일반적인 모습입니다.

버튼은 팟의 33% 또는 75%를 베팅할 수 있습니다. 솔버 화면과 CSV 파일은 이 크기를 2 bb와 4 bb로 표시하므로 이 페이지도 그 표기를 씁니다.

이 수치는 77 핸드 클래스의 평균입니다. 각 보드에 7이 한 장씩 있으므로 77의 6개 조합 중 아직 가능한 것은 3개뿐입니다. 수치는 그 3개 조합을 함께 계산한 값입니다. 특정한 7 페어를 설명하지 않으며, 이 페이지에는 개별 조합 사이의 차이에 대한 데이터가 없습니다.

보드별 77의 액션

97 bb 베팅도 트리에 남아 있습니다. 세 보드 모두 CSV에서 77의 이 액션 빈도는 0이지만, 이 액션이 불가능하다는 뜻은 아닙니다.

Qs 7h 2d: 체크하지 않고 대부분 작은 베팅

77은 드라이한 레인보우 보드에서 미들 셋입니다. 이 솔버 결과에서는 한 번도 체크하지 않습니다(0.0%). 2 bb 베팅은 74.1%, 4 bb 베팅은 25.9%입니다.

9s 8s 7h: 체크가 가장 많고 큰 베팅도 늘어난다

77은 바텀 셋입니다. 보드가 연결되어 있고 스페이드가 두 장이라 스트레이트 드로우와 플러시 드로우가 가능합니다. 77이 체크를 가장 많이 하는 보드로, 체크 빈도는 10.4%입니다. 2 bb 베팅이 여전히 가장 흔한 액션으로 48.7%이고, 4 bb 베팅은 40.9%로 늘어납니다.

7s 6h 5h: 탑 셋, 퀸 하이 보드보다 큰 베팅이 많다

77은 하트 두 장이 깔린 로우 커넥티드 보드에서 탑 셋입니다. 체크 빈도는 3.2%입니다. 2 bb 베팅은 60.9%, 4 bb 베팅은 35.8%로, 큰 크기를 Qs 7h 2d보다 더 많이 씁니다.

버튼의 전체 레인지도 계속 베팅할까?

아니요, 같은 정도는 아닙니다. 버튼의 전체 레인지는 Qs 7h 2d보다 9s 8s 7h와 7s 6h 5h에서 체크를 더 자주 합니다. 이 두 커넥티드 보드에서 버튼은 레인지의 더 많은 부분을 체크백하지만, 77은 여전히 대부분의 경우 베팅합니다.

이 내용과 앞에서 말한 빅 블라인드가 레인지 거의 전체로 체크한다는 내용은 솔버 화면에서 읽은 것이 아니라 이 연구의 CSV 파일로 계산한 것입니다. 각 핸드 클래스의 빈도에 그 보드에서 아직 가능한 조합 수를 곱하는데, 프리플랍 가중치 없이 한 번, 가중치를 넣어 한 번 계산했습니다. 두 방법 모두 같은 방향을 가리킵니다. 앱 화면에 표시되는 전체 레인지 백분율은 프리플랍 가중치를 반영하지 않으므로, 이 계산과 같은 기준이 아닙니다.

한 가지 원인으로 설명할 수 없는 이유

“바텀 셋은 체크를 더 많이 한다”거나 “탑 셋은 더 크게 베팅한다”고 말하고 싶어질 수 있습니다. 하지만 이 결과는 그것을 보여 주지 않습니다. 보드가 바뀌면 보드의 텍스처와 셋의 높이(미들, 바텀, 탑)가 동시에 바뀌고, 두 레인지가 플랍과 맞는 정도도 함께 바뀝니다. 세 보드는 대표적인 예시로 보고, 한 변수만 분리한 실험으로 보지 마십시오.

같은 이유로 새로운 보드는 새로운 질문입니다. 여기 없는 보드에서 셋을 맞혔다면 이 페이지는 그 빈도를 알려 주지 않습니다.

학습에 활용하는 방법

세션이 끝난 뒤 핸드를 복기할 때 사용하세요. 이것은 학습 자료이며, 플레이 중 의사결정을 돕는 도구가 아닙니다.

1. 먼저 상황을 확인하세요. 이 숫자는 포지션, 프리플랍 액션, 스택, 레인지, 베팅 크기가 모두 같아야 의미가 있습니다.
2. 이 상황에서 셋을 얼마나 자주 체크백하는지 확인하세요. 이 세 보드에서 솔버는 거의 그렇게 하지 않습니다. 본인이 자주 체크백한다면, 이 솔버 결과는 그 선택을 다시 검토할 가치가 있다는 근거가 됩니다.
3. 베팅 여부만 보지 말고 베팅 크기를 보세요. 베팅 빈도 하나로는 그중 얼마가 2 bb이고 얼마가 4 bb인지 알 수 없고, 그 배분은 이 보드들 사이에서 달라집니다.
4. 새 보드를 이 세 보드와 비교하고, 중요하다면 솔버로 직접 돌려 보세요. 비교로 얻는 것은 조사할 질문이지, 그대로 따라 할 빈도가 아닙니다.

혼합 빈도가 낯설다면 포커에서 GTO란?부터 읽어 보세요. 버튼이 플랍을 못 맞힌 같은 상황은 AK로 플랍을 못 맞혔을 때 어떻게 플레이할까를 참고하세요. 용어집에서 레인지, EV 같은 용어를 설명합니다.

이 페이지가 다루지 않는 것

이 솔버 결과는 싱글 레이즈 팟에서 빅 블라인드가 체크한 뒤, 인 포지션에 있는 버튼의 플랍 첫 결정만 다룹니다. 빅 블라인드가 레이즈한 뒤의 상황, 턴이나 리버, 아웃 오브 포지션에서 셋을 플레이하는 경우는 다루지 않습니다. 3벳 팟, 다른 스택 깊이, 멀티웨이 팟도 다루지 않습니다. 각각 다른 모델이므로 이 빈도를 그런 상황에 그대로 적용하지 마세요. 또한 셋을 슬로플레이하는 것이 일반적으로 옳은지도 판단하지 않습니다. 이 세 솔버 결과에서 77을 얼마나 자주 체크하는지만 보여 줍니다.

입력과 결과

다운로드

• Qs 7h 2d: 노드 CSV(10,040 바이트)와 설정 기록(5,644 바이트).
• 9s 8s 7h: 노드 CSV(10,003 바이트)와 설정 기록(5,644 바이트).
• 7s 6h 5h: 노드 CSV(9,993 바이트)와 설정 기록(5,644 바이트).
• MelaGTO Direct v1.1 (10) 다운로드.

각 CSV에는 빅 블라인드가 체크한 뒤 노드에서 버튼의 92개 핸드 클래스가 들어 있으며, 빈도는 0–1 비율, 액션별 EV는 bb 단위입니다. 전체 트리나 조합별 결과는 아닙니다.

설정 기록은 앱이 저장한 파일이 아닙니다. 이번 계산에 앞서 Direct의 Bulk edit 필드에서 두 레인지를 다시 읽어 오고 설정 화면에서 트리 설정을 눈으로 확인했으며, AK 글에서 사용한 설정과 일치했습니다. 각 기록은 그 글의 설정 기록에서 보드만 바꾼 것이며, 앱의 설정 형식으로 되어 있습니다. 스레드 수, 출력 간격, 동형성 스위치는 인터페이스에 표시되지 않으므로 소스 코드의 기본값을 따릅니다.

수렴 여부는 알 수 없습니다. 0.5% 목표는 설정이지 결과가 아닙니다. 이번 기록에는 최종 반복 횟수도 실측 익스플로잇 가능성도 없으므로, 목표에 도달했다거나 이것이 완전한 균형이라고 주장하지 않습니다. 관측한 완료 시간은 Qs 7h 2d에서 최대 196초, 9s 8s 7h에서 최대 123초, 7s 6h 5h에서 최대 129초였습니다. 이는 완료를 처음 확인한 시점에서 잡은 상한이며 정확한 계산 시간이 아닙니다.

사용한 레인지

6max_RC_100bb_200NL 레인지, artifact 버전 2026.08.12-v1이며, 혼합 가중치를 포함해 Bulk edit에서 읽어 온 값입니다. 숫자가 없는 클래스의 가중치는 1이고, 나열되지 않은 클래스의 가중치는 0입니다.

BB, 아웃 오브 포지션(90개 클래스)

ATs:0.949,A9s,A8s,A7s,A6s,A5s:0.03,A4s:0.366,A3s:0.917,A2s,KJs:0.699,KTs:0.521,K9s,K8s,K7s:0.829,K6s:0.801,K5s:0.978,K4s:0.967,K3s:0.675,K2s:0.896,AQo:0.238,KQo:0.639,QJs,QTs:0.68,Q9s:0.771,Q8s:0.885,Q7s:0.952,Q6s:0.922,Q5s:0.767,Q4s:0.903,Q3s:0.752,Q2s:0.673,AJo:0.765,KJo:0.584,QJo:0.75,JTs:0.567,J9s:0.169,J8s:0.922,J7s:0.414,J6s:0.702,J5s:0.498,J4s:0.605,J3s:0.577,J2s:0.259,ATo:0.833,KTo:0.643,QTo:0.709,JTo:0.758,T9s:0.116,T8s:0.599,T7s:0.79,T6s:0.479,T5s:0.275,A9o:0.844,K9o:0.711,Q9o:0.889,J9o:0.845,T9o:0.866,99:0.588,98s:0.742,97s:0.925,96s:0.9,A8o:0.935,K8o:0.341,T8o:0.301,98o:0.082,88:0.814,87s:0.693,86s:0.824,85s:0.808,A7o:0.723,87o:0.019,77:0.887,76s:0.63,75s:0.969,74s,A6o:0.375,66:0.902,65s:0.58,64s,63s:0.688,A5o:0.765,55:0.909,54s:0.504,53s,52s:0.592,A4o:0.575,44,43s,33,22

BTN, 인 포지션(92개 클래스)

AA,AKs,AQs,AJs,ATs,A9s,A8s,A7s,A6s,A5s,A4s,A3s,A2s,AKo,KK,KQs,KJs,KTs,K9s,K8s,K7s,K6s,K5s,K4s,K3s,K2s,AQo,KQo,QQ,QJs,QTs,Q9s,Q8s,Q7s,Q6s,Q5s,Q4s,Q3s,Q2s:0.629,AJo,KJo,QJo,JJ,JTs,J9s,J8s,J7s,J6s,J5s,J4s:0.974,ATo,KTo,QTo,JTo,TT,T9s,T8s,T7s,T6s,A9o,K9o,Q9o,J9o,T9o,99,98s,97s,96s,A8o,K8o:0.923,J8o:0.526,T8o:0.929,98o:0.32,88,87s,86s,A7o,K7o:0.247,77,76s,75s,A6o,66,65s,A5o,55,54s,A4o,44,A3o:0.84,33,22:0.692

Direct에서 보드를 다시 계산하려면 위 설정으로 Custom spot을 만들고, Bulk edit로 두 레인지를 붙여 넣은 뒤 CPU 계산을 선택하고, 빅 블라인드가 체크한 뒤의 노드 결과를 다운로드한 CSV와 비교합니다. 버전, 하드웨어, 중단 조건 모두 정확한 재실행에 영향을 줄 수 있습니다.

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