Это показатель прибыльности в покере, он позволяет произвести расчет возврата инвестиций в покере по специальным формулам. Он показывает, насколько прибыльна каждая игра в МТТ и SNG в турнирах.
Обычно его рассчитывают для каждой конкретной дисциплины в индивидуальном порядке. Выражается он в процентах. Если показатель имеет высокие значения, то можно переходить на новый уровень лимита и не менять выбранную игровую стратегию. Если он низок, то надо принять меры по максимизации вашего профита и выбрать иные игровые стратегии для участия в покер турнире.
Зачем нужен ROI в покере?
Ваши игровые ставки – это полноценные инвестиции. ROI помогает узнать точно, насколько высока прибыль на вложенные вами в игровую партию финансовые средства из вашего собственного бюджета.
Также он позволяет узнать, каков уровень у текущих соперников. Насколько хороша ваша покерная игровая стратегия. Также позволяет производить очень грамотное планирование для снижения опасности проигрыша, особенно когда дело идет о турнире.
Почему важно грамотно рассчитать показатель прибыльности в покере?
Он отражает реальную ситуацию того, насколько удачно ваша применяемая в данный момент стратегия. При недостаточно высоких значениях тренируйтесь гораздо чаще, вам не хватает опыта и игрового чутья. Не помешает пройти дополнительное обучение. Также требуется изучение собственных слабостей в покере для их последующего устранения.
Если он положителен, то можно попробовать поиграть на более высоком уровне. Если у вас достаточный банкролл для увеличения прибыли, специалисты рекомендуют переходить на более высокий лимит.
Как рассчитать свой ROI?
Вы сможете при желании произвести все расчеты ручным способом:
ROI = ((общая сумма выигрышей в турнирах за рассматриваемый период времени / сумма внесенных в них бай-инов для того, чтобы вас допустили к участию) – 1) * 100.
Делать это вручную совсем не комфортно, поэтому лучше призвать на помощь специализированное ПО для расчётов важных показателей в покере. Чем больше данных вы учитываете, тем меньше будет показатель дисперсии. На длинном временном интервале или большом массиве данных происходит неизбежное статистическое сглаживание.