지오메트릭 사이징보다 크게 칠 때 — 오버벳이 필요한 이유
포커웨이브 · 참고: GTO Wizard Blog

한 줄 요약: 지오메트릭 사이징은 남은 스트릿에 같은 비율로 베팅해 리버에 올인이 되도록 맞추는 방법이다. 하지만 핸드 가치가 다음 스트릿에 떨어질 위험이 크면, 솔버는 지금 더 크게 친다.
1. 지오메트릭 사이징이란
지오메트릭(geometric) 사이징은 매 스트릿 팟 대비 같은 비율로 베팅해서, 마지막 스트릿에 정확히 올인이 되게 하는 사이즈입니다. 계산식은 이렇습니다.
남은 스트릿 수가 n, 현재 팟이 P, 남은 스택이 S일 때, 매번 팟의 f만큼 베팅하면
P × (1 + 2f)ⁿ = P + 2S
상황 | 팟 | 남은 스택 | 남은 스트릿 | 지오메트릭 사이즈 |
|---|---|---|---|---|
3벳 팟 턴 | 20bb | 40bb | 2 | 매번 팟의 약 61% |
싱글 레이즈 팟 턴 | 10bb | 40bb | 2 | 매번 팟의 100% |
싱글 레이즈 팟 플랍 | 6.5bb | 97.5bb | 3 | 매번 팟의 약 107% |
이론상 상대가 레인지를 깔끔하게 나눠 대응하는 단순한 게임에서는 이 사이즈가 가장 효율적입니다.
2. 그런데 왜 더 크게 칠까
실제 포커는 다음 카드에 따라 핸드 가치가 바뀝니다. 솔버가 지오메트릭보다 큰 사이즈를 쓰는 대표적인 경우는 이렇습니다.
지금 밸류가 가장 크고 나중에 줄어드는 핸드: 오버카드가 떨어지거나 드로우가 완성되면 가치가 떨어지는 핸드는 지금 최대한 받아냅니다.
상대가 에퀴티를 너무 잘 실현하는 상황: 드로우가 리버까지 싸게 가면 손해이니, 턴에 크게 쳐서 결정을 강요합니다.
프리플랍 숏스택 올인: 미들 페어나 오프수트 A-x처럼 포스트플랍에 약한 핸드는 지금 폴드 에퀴티를 최대한 쓰는 게 낫습니다.
GTO Wizard 블로그에서는 이런 사이즈를 지오메트릭보다 큰 사이즈(hypergeometric)라고 부르며, 가치가 앞으로 쏟아질 핸드는 미리 칩을 넣는 게 유리하다고 설명합니다.
3. 실전 풀 경향: 라이브는 사이즈를 안 본다
국내 라이브 풀의 콜링스테이션은 사이즈와 상관없이 "핸드가 괜찮으면 콜"하는 경향이 강합니다. 이 말은 밸류 핸드의 오버벳이 이론보다 더 잘 통한다는 뜻입니다. 반대로 오버벳 블러프는 이 상대에게 폴드를 잘 못 받습니다.
상대 | 오버벳 밸류 | 오버벳 블러프 |
|---|---|---|
콜링스테이션 | 적극적으로 늘린다 | 거의 하지 않는다 |
겁 많은 레귤러(니트) | 줄인다(폴드당함) | 늘린다 |
4. 예시 핸드로 보는 라인
예시 핸드 ① — 턴 오버벳으로 드로우에 결정 강요
캐시 2/5, 유효스택 100bb
BTN(Hero) 2.5bb 오픈, BB 콜 → 팟 5.5bb
플랍: Q♦J♦2♣ / BTN 팟의 33% C-bet, BB 콜 → 팟 약 9bb
턴: 6♣ / BB 체크
Hero Q♠J♣(탑 투페어)
BB 레인지에는 다이아몬드 드로우, K-T 같은 오픈엔디드, Qx·Jx가 많습니다. 리버에 다이아몬드·K·T·9가 떨어지면 투페어의 가치가 크게 떨어집니다. 그래서 지금 팟의 150~200%로 오버벳해서 드로우가 싸게 리버를 보지 못하게 하고, Qx·Jx에게서 최대한 밸류를 받습니다.
예시 핸드 ② — 콜링스테이션에게 리버 오버벳 밸류
캐시 2/5, 유효스택 150bb
CO(Hero) 오픈, BTN(콜링스테이션) 콜. 플랍 K♥8♣4♠, 턴 2♦에서 두 번 베팅·콜 → 리버 팟 약 50bb, 남은 스택 약 125bb
리버: 3♣ / Hero K♣K♦(탑 셋)
이 상대는 K-x를 거의 접지 않습니다. 팟의 75%보다 팟의 150%(약 75bb) 오버벳이 더 많은 밸류를 받을 가능성이 높습니다. 같은 사이즈를 겁 많은 레귤러에게 쓰면 폴드가 많아지니, 상대 유형에 맞춰 사이즈를 고르는 게 핵심입니다.
핵심 정리
지오메트릭 사이징은 남은 스트릿에 같은 비율로 쳐서 리버에 올인을 맞추는 방법이다.
앞으로 가치가 떨어질 핸드나 드로우가 많은 상황에서는 그보다 크게 친다.
사이즈를 안 보는 콜링스테이션에게는 오버벳 밸류를, 겁 많은 상대에게는 오버벳 블러프를 늘린다.
참고 자료
GTO Wizard Blog, Andrew Brokos — Why So Much? An Exploration of Larger-Than-Geometric Bet Sizing