1,000トーナメント
期待利益と最終損失の確率を合わせて見てください。平均がプラスでも、損失で終わるシリーズは起こり得ます。範囲の形にも注目しましょう。まれな高額入賞は上側を引き伸ばすことがあります。
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MTT分散計算機
トーナメントの分散をシミュレートし、運の要素を可視化して、真の実力を理解しましょう。
手法確認 · 2026 年 9 月 7 日
計算結果
期待利益+1,000 $
総数 : 1,000
最終的に損失となる確率…
推定値
95% の結果範囲…
95% 範囲
起こり得る結果を見る
帯は各時点に適用され、軌跡全体を保証しません。EV は平均であり、利益の約束ではありません。
EV95% 範囲
計算中…
$ · 乱数シード 42 · モンテカルロ推定：シードによる小さな差は正常です。
分散はコントロールできません。勝率はできます。
どんなバンクロールのルールもこの曲線は変えられません。変えられるのはあなたのエッジだけです。繰り返すリークを一つ直すだけで、帯全体が上に動きます。
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- 総標準偏差
- 2,065 $
- 期待 ROI
- 10 %
サンプル軌跡のドローダウン
直前の観測ピークからの下落。描画点の間の安値は捉えられない場合があります。
賞金モデル
| 順位 / 結果 | 総賞金 | モデルの確率 |
|---|---|---|
| 1 | 1,098.89 $ | 0.2444 % |
| 2 | 512.65 $ | 0.2444 % |
| 3 | 328.19 $ | 0.2444 % |
| 4 | 239.16 $ | 0.2444 % |
| 5 | 187.11 $ | 0.2444 % |
| 6 | 153.1 $ | 0.2444 % |
| 7 | 129.22 $ | 0.2444 % |
| 8 | 111.57 $ | 0.2444 % |
| 9 | 98.01 $ | 0.2444 % |
| 10 | 87.29 $ | 0.2444 % |
| 11 | 78.6 $ | 0.2444 % |
| 12 | 71.43 $ | 0.2444 % |
| 13 | 65.41 $ | 0.2444 % |
| 14 | 60.29 $ | 0.2444 % |
| 15 | 55.88 $ | 0.2444 % |
| 16 | 52.05 $ | 0.2444 % |
| 17 | 48.69 $ | 0.2444 % |
| 18 | 45.73 $ | 0.2444 % |
| 19 | 43.08 $ | 0.2444 % |
| 20 | 40.72 $ | 0.2444 % |
| 21 | 38.59 $ | 0.2444 % |
| 22 | 36.67 $ | 0.2444 % |
| 23 | 34.92 $ | 0.2444 % |
| 24 | 33.32 $ | 0.2444 % |
| 25 | 31.86 $ | 0.2444 % |
| 26 | 30.51 $ | 0.2444 % |
| 27 | 29.27 $ | 0.2444 % |
| 28 | 28.12 $ | 0.2444 % |
| 29 | 27.06 $ | 0.2444 % |
| 30 | 26.07 $ | 0.2444 % |
| 31 | 25.15 $ | 0.2444 % |
| 32 | 24.28 $ | 0.2444 % |
| 33 | 23.47 $ | 0.2444 % |
| 34 | 22.72 $ | 0.2444 % |
| 35 | 22 $ | 0.2444 % |
| 36 | 21.33 $ | 0.2444 % |
| 37 | 20.7 $ | 0.2444 % |
| 38 | 20.1 $ | 0.2444 % |
| 39 | 19.53 $ | 0.2444 % |
| 40 | 19 $ | 0.2444 % |
| 41 | 18.49 $ | 0.2444 % |
| 42 | 18 $ | 0.2444 % |
| 43 | 17.54 $ | 0.2444 % |
| 44 | 17.11 $ | 0.2444 % |
| 45 | 16.69 $ | 0.2444 % |
| 46 | 16.29 $ | 0.2444 % |
| 47 | 15.91 $ | 0.2444 % |
| 48 | 15.54 $ | 0.2444 % |
| 49 | 15.2 $ | 0.2444 % |
| 50 | 14.86 $ | 0.2444 % |
| 51 | 14.54 $ | 0.2444 % |
| 52 | 14.23 $ | 0.2444 % |
| 53 | 13.94 $ | 0.2444 % |
| 54 | 13.66 $ | 0.2444 % |
| 55 | 13.38 $ | 0.2444 % |
| 56 | 13.12 $ | 0.2444 % |
| 57 | 12.87 $ | 0.2444 % |
| 58 | 12.62 $ | 0.2444 % |
| 59 | 12.39 $ | 0.2444 % |
| 60 | 12.16 $ | 0.2444 % |
| 61 | 11.94 $ | 0.2444 % |
| 62 | 11.73 $ | 0.2444 % |
| 63 | 11.53 $ | 0.2444 % |
| 64 | 11.33 $ | 0.2444 % |
| 65 | 11.14 $ | 0.2444 % |
| 66 | 10.95 $ | 0.2444 % |
| 67 | 10.77 $ | 0.2444 % |
| 68 | 10.6 $ | 0.2444 % |
| 69 | 10.43 $ | 0.2444 % |
| 70 | 10.26 $ | 0.2444 % |
| 71 | 10.11 $ | 0.2444 % |
| 72 | 9.95 $ | 0.2444 % |
| 73 | 9.8 $ | 0.2444 % |
| 74 | 9.66 $ | 0.2444 % |
| 75 | 9.51 $ | 0.2444 % |
| — | 0 $ | 81.6667 % |
モデルの仮定
シミュレーションの読み方
参加者の 15% が入賞する通常大会の例です。賞金は順位とともに減少し、レーキ控除後の全賞金を分配します。入賞確率は ROI に合わせて調整しますが、実際の順位予測ではなく一例です。バウンティ、再エントリー、参加人数の変化は対象外です。
離散結果の範囲と損失確率は 2,048 回のシミュレーションによる推定です。まれなジャックポットは推定を不安定にします。EV と標準偏差は分布全体から解析的に計算します。
資金管理を学ぶ
結果の読み方
2つのトーナメント数を比較
MTTでは高額賞金が一連の成績に強く影響します。この例でその影響を読み取りましょう。各シナリオを入力して「計算」を押し、グラフの上にある3つの結果を記録してください。
共通の仮定：参加者500人、総バイイン10 USD、期待ROI 10%、レーキ10%。
2,000トーナメント
トーナメント数だけを2倍にします。EVは2倍になり、合計の標準偏差はより緩やかに増加します。上下限と損失確率を比較しましょう。プレイ量は結果の分布を変えますが、プラスの成績を保証しません。
次に、より慎重なROIを試す
1,000トーナメントに戻し、ROIだけを10%から5%に変えます。参加者数、バイイン、レーキは同じにし、この仮定の影響を分けて見ます。過去のROIはシナリオ作成に役立ちますが、大きな入賞や参加した大会のレベルに左右されます。
最終損失の確率は、選んだプレイ量を終えた時点の結果を指します。途中の下落を理解するには推移を表示し、ドローダウンの詳細を開いてください。ドローダウンとは、以前の最高点からの下落です。
シミュレーションから学習習慣へ
プレイを記録し、判断を振り返り、学習習慣を作りましょう。
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01
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なぜレンジがベットするのか、どのブラフがよいか、頻出の場面をどう打つか。GTO Wizardは解答の学習と練習をつなげます。ブラウザーで状況を調べ、そのままTrainerで判断を磨きましょう。
02
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