En este caso, como comentamos en el primer artículo, el mejor indicador para estudiar la varianza es el Evroi, que se calcula con la siguiente formula:

(Beneficios / Buy ins jugados) *100 = ROI

El ​ROI (​return of investment) nos permite conocer el rendimiento de una inversión. A la hora de estimar el ROI tenemos que tener en cuenta otros factores como la duración o la cantidad de torneos simultáneos que somos capaces de jugar. Con ello podemos calcular el beneficio esperado por hora.

El evBB /100 no funciona tan bien para medir la varianza en torneos como en cash games debido a que las ciegas aumentan en función de los niveles. En los torneos es posible tener un evBB /100 positivo, pero estar runeando mal en las fases finales y perder dinero.

Estimar con certeza la habilidad de un jugador de torneos​ es muy complicado, ya que necesitamos conseguir muestras representativas y en torneos varía el número de jugadores y la habilidad de los rivales. Por eso los torneos multimesa es la modalidad con más varianza, entran muchísimas variables en juego.

Vamos a intentar explicar este concepto con un ejemplo sencillo.

Quedan 16 jugadores en un torneo en el que han participado 1.500 jugadores. Las manos que jueguen en esta fase van a ser difíciles de repetir constantemente en el tiempo, en cuanto a número de jugadores, habilidad de los rivales, buy in, distribución de cartas, etc. En cambio, la suerte que tenga cada jugador en esa pequeña muestra de manos va a tener un gran impacto en sus ganancias reales. Esto no sucede en cash games o en Spin&Go, donde estamos jugando situaciones iguales constantemente.

A este factor hay que sumarle otros que cobran importancia en la modalidad. Por ejemplo, cuanto mayor sea el número de jugadores registrados más difícil será tener una estimación real de nuestra habilidad como jugadores. También influye la estructura del torneo, cuanto más rápido suban las ciegas, es decir, cuanto más turbo sea, más varianza.

Por tanto, podemos tener certeza de nuestra habilidad si tenemos muestras grandes en torneos con fields pequeños. Como es lógico, conseguir esto es más fácil jugando online que en vivo, por la cantidad de mesas que se pueden jugar al mismo tiempo, la velocidad de reparto y la duración de cada mano.

Estimar el evROI de un jugador de torneos en vivo se convierte en una tarea prácticamente imposible. Es posible tener una estimación pero estará muy condicionada por la varianza que implica el poker a corto plazo. Además, tenemos que añadir el coste de desplazamiento y alojamiento, gastos asociados al mismo, etc. De ahí que la mayoría de organizadores de eventos incluyan torneos paralelos, cuantos más torneos podamos jugar en un festival, más atractivo será éste y por tanto, más cerca estaremos de intentar materializar nuestro​ winrate real.

Esto no significa que no sea rentable jugar torneos, la mejor manera de combatir la varianza es teniendo una buena gestión de banca. Cuanto más varianza tenga nuestra modalidad, mayor banca necesitamos para afrontarla. Con una buena selección de torneos y una banca grande, los torneos son una modalidad muy divertida y rentable.

Vamos a comparar los resultados de un análisis de dos jugadores con perfiles de torneos en vivo diferentes (dónde es más difícil conseguir muestras grandes) y dos grinders online. Utilizamos la herramienta gratuita para torneos de la página primedope.

Jugador MTT Online ​(evROI: 25 Buy in: 109$ Jugadores torneo: 800)
Jugador MTT Live ​(evROI: 50​ Buy in: 550$​ Jugadores torneo: 400)
Jugador MTT Live ​(evROI: 22​ Buy in: 5.300$​ Jugadores torneo: 600)
Jugador MTT Online ​(evROI: 70 Buy in: 16.5$ Jugadores torneo: 1600)

 EVROIRESULTADOS POSIBLES 300 TORNEOS ONLINE- 50 LIVE ($) RESULTADOS POSIBLES 5.000 TORNEOS ONLINE- 150 LIVE ($)RESULTADOS POSIBLES 15.000 TORNEOS -400 LIVE ($)PROBABILIDAD PÉRDIDAS 300 TORNEOS ONLINE- 50 LIVEPROBABILIDAD PÉRDIDAS 5.000 TORNEOS ONLINE- 150 LIVEPROBABILIDAD PÉRDIDAS 15.000 TORNEOS ONLINE- 400 LIVE
25(-19.220 – 58.220)(-35.720 – 325.040)68.160 – 732.160)34%1%0%
50(-230.500 – 1.130.000)(-607.500 – 2.236.500)(-1.196.000 – 2.977.000)56%45%30%
22(-24.400 – 117.100) (-44.800 – 217.400)(-53.200 – 420.000)39%19%3%
70(-2.276 – 15.810)(14.717 – 101.887)(107.066 – 262.255)17%0%0%

Como podemos apreciar en el resultado de nuestro estudio, dos jugadores con la misma habilidad pueden tener resultados reales muy distintos

A diferencia de los cash games, los resultados son más dispersos respecto a la media, pero al igual que sucedía en éstos, los resultados tienden a converger en el largo plazo, siendo difícil acabar perdiendo dinero después de muestras grandes

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