Mass Data Analysis im Poker: was es ist und wie man es nutzt
Mass Data Analysis (MDA) im Poker bedeutet, das Spiel einer ganzen Spielerpopulation zu untersuchen - nicht eines einzelnen Gegners, sondern Hunderttausender gleichzeitig. Diese Seite erklärt, was Mass Data Analysis ist, warum sie funktioniert, wie viele Daten sie braucht und was sie zeigt - mit echten Zahlen aus 324 Millionen No-Limit-Hold'em-Cash-Händen.
Was ist Mass Data Analysis im Poker?
Mass Data Analysis nimmt eine sehr große Datenbank mit Händen vieler verschiedener Spieler und fasst sie nach Spots zusammen. Statt "Was macht dieser Villain?" fragst du: "Was macht der typische NL50-Spieler, wenn er den Flop check-callt und der Turn durchgecheckt wird?". Die Antwort ist eine Frequenz - wie oft die Population foldet, callt, bettet oder raist, welche Bet Sizes sie nutzt und welche Hände sie am Showdown zeigt.
Im Poker heißt das kurz MDA; man spricht auch von Populationsanalyse oder Population Tendencies. Es ist die Lernmethode hinter den meisten modernen exploitativen Strategien in Online-Cash-Games: finden, wo der echte Pool von einer ausgeglichenen (GTO-)Strategie abweicht, und sich anpassen.
Warum Mass Data Analysis funktioniert
Das Problem bei einzelnen Gegnern ist die Stichprobengröße. Mit 800 Händen auf einen Villain hast du in einer bestimmten Line vielleicht eine Handvoll River-Entscheidungen - zu wenig für eine Aussage. Mass Data Analysis löst das durch Bündelung: Derselbe River-Spot kommt in der Population hunderttausendfach vor, die Frequenzen werden stabil und Unterschiede zwischen Spots werden sichtbar.
Es funktioniert, weil Populationen konsistent sind. Spieler auf demselben Limit lernen aus denselben Inhalten, spielen mit derselben Rake-Struktur und machen dieselben Fehler. Eine Tendenz, gemessen an Millionen Händen auf NL50, sagt sehr gut voraus, was ein unbekannter NL50-Spieler als Nächstes tut.
- Preflop-Stats (VPIP, PFR, 3-bet, fold to 3-bet) stabilisieren sich nach einigen tausend Händen pro Spieler.
- Postflop-Lines brauchen viel mehr: Eine bestimmte Turn- oder River-Line mit einer bestimmten Bet Size kann Millionen Hände brauchen, bis die Zahlen verlässlich sind.
- Showdown-Ranges - welche Hände die Population wirklich hat - brauchen am meisten Daten, weil nur ein Teil der Hände den Showdown erreicht.
Wie viele Daten braucht MDA?
Poker MDA basiert auf 324 Millionen NLH-6-max-Cash-Händen (1,69 Milliarden Spieler-Hände, 979.000 einzelne Spieler) von GGPoker, PokerStars, iPoker, 888poker, WPN, CoinPoker und WPT Global, von NL10 bis NL2000+. Diese Größenordnung braucht man, um über Preflop-Durchschnitte hinauszugehen und River-Lines nach Bet Size und Board zu lesen.
Was Mass Data Analysis zeigt: echte Zahlen
Ein erster Blick auf die NLH-Population nach Limit. "Regs (Hände)" ist der Anteil der Hände, die Regulars spielen; "Pool bb/100" ist das Ergebnis der gesamten Population nach Rake.
| Stake | VPIP | PFR | 3-bet | Fold to 3-bet | Regs (Hände) | Pool bb/100 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NL10 | 28,2 % | 17,6 % | 7,3 % | 46,8 % | 36,1 % | −13,0 |
| NL25 | 28,2 % | 18,1 % | 7,7 % | 49,2 % | 45,2 % | −12,7 |
| NL50 | 29,0 % | 19,0 % | 8,6 % | 50,6 % | 56,1 % | −13,1 |
| NL100 | 29,3 % | 19,7 % | 9,1 % | 51,8 % | 59,9 % | −12,5 |
| NL200 | 29,1 % | 19,7 % | 9,2 % | 51,9 % | 62,3 % | −10,5 |
| NL500 | 29,0 % | 20,5 % | 9,7 % | 53,0 % | 67,2 % | −8,8 |
| NL1000 | 29,0 % | 20,9 % | 10,1 % | 52,3 % | 71,9 % | −7,6 |
| NL2000+ | 33,3 % | 23,6 % | 11,0 % | 54,2 % | 70,4 % | −5,5 |
Durchschnitt der Population, gewichtet nach Gelegenheiten. NLH 6-max Cash, alle Pokerräume. Datenstand: Oktober 2026.
- Der Pool wird mit den Limits stärker, aber langsam. Regulars spielen auf NL10 36 % der Hände und auf NL2000+ 70 %. Die 3-bet-Frequenz steigt von 7,3 % auf 11 %.
- Fold to 3-bet steigt, statt zu sinken. Von 47 % auf NL10 auf 54 % auf NL2000+ - auf höheren Limits wird mehr gegen 3-bets gefoldet, leichte 3-bets funktionieren dort besser.
- Der Pool verliert immer die Rake. Die gesamte Population verliert auf den Micro Stakes 13 bb/100 und auf NL2000+ 5,5 bb/100 - ungefähr die auf jedem Limit gezahlte Rake.
Nach Spielertyp aufgeteilt zeigen dieselben Daten, woher das Geld kommt:
| Spielertyp | VPIP | Fold to 3-bet | River AFQ | bb/100 |
|---|---|---|---|---|
| Reg | 25,4 % | 57,3 % | 49,8 % | −1,7 |
| Casual | 24,2 % | 48,6 % | 47,7 % | −10,4 |
| Fish | 35,9 % | 42,1 % | 52,1 % | −24,2 |
| Big Fish | 55,6 % | 29,4 % | 55,3 % | −62,6 |
| Alle Spieler | 29,0 % | 51,2 % | 50,9 % | −11,4 |
River AFQ = (Bets + Raises) / (Bets + Raises + Calls + Folds) am River. Alle Limits und Pokerräume.
- Regs liegen nach Rake fast bei Break-even (−1,7 bb/100); die Verluste des Pools kommen von Casual-Spielern und Fish.
- Big Fish folden nur in 29 % der Fälle gegen eine 3-bet - gegen sie 3-bet für Value und keine 3-bet-Bluffs.
- Fish sind am River aggressiver als Regs (52–55 % vs. 50 % AFQ) - ihre River-Bets sind seltener eine starke Hand, als es aussieht.
Vollständige Tabellen nach Limit, Pokerraum und Spielertyp: Mass Data Analysis NLH.
Mass Data Analysis vs GTO
GTO sagt dir, wie du gegen einen perfekten Gegner spielst. Mass Data Analysis zeigt, wie die echten Gegner auf deinem Limit spielen. Das Geld liegt in der Lücke: Jeder Spot, in dem die Population zu viel foldet, zu viel callt oder nie blufft, ist ein Spot, in dem eine Abweichung von GTO mehr gewinnt. Am besten nutzt man beides - den Solver als Basis, MDA für die Anpassungen. Mehr dazu in Poker MDA vs GTO.
Wie man Mass Data Analysis macht
Es gibt zwei Wege:
- Selbst, mit einem Datenbank-Tracker. Du brauchst eine sehr große Handdatenbank, einen Tracker, der nach Line und Bet Size filtern kann, und viel Zeit für Filter - Spot für Spot.
- Mit einem Mass-Data-Analysis-Tool. Poker MDA hat Daten und Filter fertig: Population wählen (Pokerraum, Limits, Spielertyp, Aggression, Calling Tendencies - oder einen Spieler und ähnlich spielende Spieler), die Hand-Line bauen und jede Aktion, Bet Size und Showdown-Range lesen, verglichen mit GTO. Siehe den Schritt-für-Schritt-Guide (EN).
Typische Exploits, die MDA findet
- Spots, in denen der Pool gegen eine bestimmte Bet Size zu viel foldet - und welche Size den besten Bluff-EV hat.
- Lines, in denen der Pool fast nie blufft - Folden von marginalen Händen ist dort profitabel.
- Bet Sizes, die auf einem Limit stark polarisiert oder stark gemerged sind.
- Unterschiede zwischen Limits und Pokerräumen - was auf NL50 funktioniert, muss auf NL500 nicht funktionieren.
FAQ
Wofür steht MDA im Poker?
MDA steht für Mass Data Analysis: die Analyse, wie eine ganze Spielerpopulation einen Spot spielt, durch Auswertung einer sehr großen Handdatenbank.
Ist Mass Data Analysis besser als GTO?
Beide beantworten verschiedene Fragen. GTO ist die unausbeutbare Basis; Mass Data Analysis zeigt, wie echte Spieler davon abweichen. Gewinner nutzen GTO als Basis und MDA, um profitable Abweichungen zu finden.
Wie viele Hände braucht man für Mass Data Analysis?
Preflop-Tendenzen sind ab einigen Millionen Händen sichtbar, Turn- und River-Lines nach Bet Size brauchen Hunderte Millionen. Poker MDA nutzt 324 Millionen NLH-Cash-Hände.
Funktioniert Mass Data Analysis auf niedrigen Limits?
Ja - Micro und Low Stakes haben die meisten Spieler und die größten, stabilsten Abweichungen von GTO, deshalb sind MDA-Ergebnisse dort besonders verlässlich.