Preflop-Ranges auswendig lernen: Was 1,9 Millionen gelöste Hände dir ersparen

Die kurze Antwort

Lerne, welche Aktionen es in einem Spot überhaupt gibt und wie die Range darum herum aussieht. Lerne keine Misch-Frequenzen, und zerbrich dir nicht den Kopf darüber, welche Hand genau die unterste ist. Wir haben jede gelöste Entscheidung in der On-Device-Bibliothek von GTO Preflop vermessen – 11.385 Spots und 1.924.065 Hand-Strategien – und danach beide Fehlerarten in Big Blinds beziffert. Die falsche Seite einer gemischten Strategie zu wählen kostet im Median 0,018 BB. Eine Aktion zu wählen, die der Solver in diesem Spot nie nimmt, kostet im Median 0,325 BB – etwa achtzehnmal so viel. Und das untere Viertel einer 100BB-Open-Range von under the gun ist 0,15% des Gesamtwerts dieser Range wert.

Hinweis:

Volle Transparenz: GTO Preflop ist unsere App, und die Zahlen unten stammen aus den Solve-Dateien, die sie mitliefert. Alles hier ist reproduzierbar: Methode, Definitionen und die Validierungsprüfung stehen im nächsten Abschnitt, und die Rohdaten liegen auf deinem Handy, wenn du die App installiert hast.

So haben wir gemessen

Die App liefert 503 Brotli-komprimierte Solve-Dateien mit, die Cash Game, MTT und Spin & Go abdecken. Zusammen enthalten sie 11.385 Entscheidungspunkte und 1.924.065 Hand-Strategien. Jede Strategie hält für eine Starthand an einem Node drei Dinge fest: das Gewicht, mit dem diese Hand dort ankommt, die Frequenz, die der Solver jeder erlaubten Aktion zuweist, und den Erwartungswert jeder Aktion in Big Blinds, wobei der Fold fest auf null gesetzt ist.

Wir sind alle 503 Dateien durchgegangen und haben die 1.396.979 Entscheidungen behalten, in denen die Hand den Node tatsächlich erreicht – mit einem Gewicht größer null. Eine Hand, die du in einem Spot nie hältst, kannst du dort auch nicht falsch spielen. Diese aktiven Entscheidungen haben wir dann in drei Kategorien einsortiert:

• Reiner Fold – Der Solver foldet zu 99% oder mehr. Nichts zu lernen außer „die hier nicht“.
• Reine Aktion – Irgendeine Nicht-Fold-Aktion liegt bei 99% oder mehr. Eine Sache zu lernen.
• Gemischt – Nichts erreicht 99%. Der Solver teilt auf.

Bevor wir irgendetwas davon geglaubt haben, haben wir eine Zahl reproduziert, die die App ohnehin auf ihren eigenen Store-Screenshots abdruckt: Bei 8-Max, 100BB und 5% Rake mit Cap bei 4BB liefert unser Durchlauf eine First-in-Open-Range von 13,9% under the gun und 43,7% am Button. Das passt. Alle weiteren Zahlen stammen aus demselben Durchlauf.

Zwei Einschränkungen gehören gleich an den Anfang. Die Bibliothek ist nicht gleichmäßig über die Formate verteilt. 435 der 503 Dateien sind Spin & Go, und deshalb stammen 66% der aktiven Entscheidungen aus dem Short-Stack-Spiel zu dritt. Jede Gesamtzahl in diesem Artikel wird weiter unten nach Format aufgeschlüsselt. Und die 99%-Schwelle ist eine Setzung: Lockert man sie auf 95%, sinkt der Anteil der gemischten Entscheidungen von 24,3% auf 17,9%. Die Richtung jedes Befunds bleibt also stehen, die genauen Prozentzahlen verschieben sich aber.

Zwei Fünftel des Charts sind gar keine Entscheidung

So verteilen sich alle 1.396.979 aktiven Entscheidungen.

Was der Solver tut	Entscheidungen	Anteil
Foldet, 99%+	565.549	40,5%
Nimmt eine Nicht-Fold-Aktion, 99%+	492.179	35,2%
Mischt zwischen zwei oder mehr Aktionen	339.251	24,3%

Zwei Fünftel von allem sind ein reiner Fold. Das ist die Masse des Charts, die überhaupt kein Gedächtnis verlangt, und sie sitzt jedes Mal in derselben Ecke: 29 Hände sind in 70% oder mehr der Spots, die sie erreichen, ein reiner Fold – allesamt offsuit, allesamt im unteren linken Dreieck. 62o ist zu 79,2% ein reiner Fold. 80 der 169 Starthände sind in mindestens der Hälfte ihrer Spots ein reiner Fold.

Am anderen Ende stehen genau drei Hände, die in keinem Spot, den sie erreichen, ein reiner Fold sind: AA, KK und AKs. QQ verpasst die Liste um vier Spots von 10.490, AKo um sechs von 9.163.

Zieht man die reinen Folds ab, bleiben 831.430 Entscheidungen übrig – die, bei denen du zumindest manchmal Geld investierst. Davon sind 59,2% rein und 40,8% gemischt. Beschränkt man sich auf First-in-Spots – und genau die meinen die meisten, wenn sie von „Preflop-Ranges“ sprechen –, wird das Bild noch freundlicher: Zwei Drittel der Entscheidungen, in denen du als Erster aus deiner Position openst, sind eine einzige Aktion ohne jedes Mischen.

Was es kostet, die falsche Seite eines Mix zu wählen

Ein konkreter Fall. 6-Max, 100 Big Blinds, 5% Rake mit Cap bei 4BB, zum Button durchgefoldet, J3s. Der Solver foldet die Hand zu 56,2% und opent zu den übrigen 43,8% auf 2,5BB. Der EV des Folds ist 0. Der EV des Opens ist −0,00002 BB.

Das ist die ganze Meinungsverschiedenheit. Zwei Hunderttausendstel eines Big Blinds.

J3s ist kein Sonderfall, sondern der Normalfall. An demselben Button-Node liegt T8o bei 51,3% Fold und 48,7% Raise; von under the gun steht 55 bei 34,7% Fold und 65,3% Raise; QJo bei 49,2/50,8. Eine gemischte Strategie entsteht, weil der Solver zwei Aktionen gefunden hat, die gleich viel wert sind – und „gleich viel wert“ ist hier keine Redewendung, sondern genau der Grund für den Mix.

Und was passiert, wenn du das alles ignorierst? Wenn du jede gemischte Strategie in der Datenbank auf die Aktion zusammenstreichst, die der Solver häufiger nimmt – so, wie es jeder druckbare Chart tut –, kostet dich das:

Kosten, immer die häufigste Aktion zu spielen	Anteil der gemischten Entscheidungen
0,01 BB oder weniger	68,3%
0,05 BB oder weniger	86,6%
0,10 BB oder weniger	90,9%
Kosten im Median	0,0032 BB

Zwei Zahlen in diesem Beitrag beschreiben diesen Fehler, und sie meinen nicht dasselbe. Der Median von 0,0032 BB oben ist über alle 339.251 gemischten Entscheidungen gerechnet, und er enthält jeden Fall, in dem das harte Runden zufällig auf genau der Aktion landet, die du ohnehin gewählt hättest – was gar nichts kostet. Die 0,018 BB aus der kurzen Antwort – und aus dem Vergleich weiter unten – sind der Median, wenn du immer die falsche Seite wählst, gerechnet über die engere Menge der Entscheidungen, in denen der Solver zusätzlich eine Aktion hat, die er nie nimmt.

Über alle 1.396.979 aktiven Entscheidungen gemittelt kostet es 1,5 Big Blinds pro 100 Preflop-Entscheidungen, jeden Mix in der gesamten Bibliothek hart auf seine häufigste Aktion zu runden. Nicht pro 100 Hände. Pro 100 Situationen, in denen du wirklich mit einer Hand aus deiner Range in einem gelösten Spot sitzt – und das passiert deutlich seltener.

Wenn du gerade am Tisch einen Randomizer laufen lässt, um mit J3s auf 43,8% zu kommen: Lass es. Entscheide dich für eine Seite und spiel weiter.

Tipp:

Prüf deinen eigenen Problem-Spot: Öffne GTO Preflop, such den Spot, den du immer wieder in Frage stellst, und tippe die Hand an. Die App sagt dir, ob die Hand mit einer einzigen Aktion gespielt wird oder von einer gemischten Strategie profitiert, und zeigt den EV jeder Option – so siehst du selbst, ob das, worüber du dir dauernd den Kopf zerbrichst, überhaupt ein Hundertstel Big Blind wert ist.

Der Fehler, der wirklich Geld kostet

Jetzt der andere Fehler. Nicht die falsche Seite eines Mix, sondern eine Aktion, der der Solver die Frequenz null zuweist.

Derselbe Button-Node, dasselbe J3s. Fold und Open auf 2,5BB liegen 0,00002 BB auseinander. 100 Big Blinds all-in zu schieben kostet 3,75 BB. Das ist der Abstand zwischen einer Entscheidung, die egal ist, und einer, die es nicht ist – und er steckt in einer einzigen Hand in einem einzigen Spot.

Um das sauber zu beziffern, haben wir die 265.312 Entscheidungen isoliert, in denen beide Fehlerarten überhaupt möglich sind – der Solver mischt also, und mindestens eine erlaubte Aktion bekommt die Frequenz null – und beide gegeneinander gemessen.

Kosten der falschen Seite eines Mix im Median: 0,018 BB. Kosten der billigsten Aktion, die der Solver nicht anfasst, im Median: 0,325 BB. Nicht die schlimmste solche Aktion – die billigste verfügbare. In 94,4% dieser Entscheidungen kostet die Aktion außerhalb der Strategie mehr als der Misch-Fehler.

Fast zwei von fünf Fehlern auf der falschen Seite eines Mix kosten in dieser engeren Menge ein Hundertstel Big Blind oder weniger. Von den Aktionen außerhalb der Strategie ist nicht einmal eine von fünfzig so billig.

Das ist das ganze Argument dafür, was du lernen solltest. Die Frequenzen sind das Rauschen. Welche Aktionen es überhaupt gibt, ist das Signal. Zu wissen, dass ein Spot ein Fold-oder-Open-Node ist und kein Fold-oder-Open-oder-Jam-Node, ist mehr wert als zu wissen, dass der Open bei 43,8% läuft.

Das untere Ende deiner Open-Range ist so gut wie wertlos

Der Standard-Rat zum Auswendiglernen einer Range lautet: Lern die unterste Hand, die Grenze, und leite alles darüber ab. Als Ordnungssystem ist das in Ordnung. Als Lernpriorität steht es auf dem Kopf, und die EV-Zahlen sagen das ziemlich unverblümt.

6-Max, 100BB, under the gun. Der Solver opent 18,7% der Hände, das sind 247 Kombinationen, und der Gesamtwert dieser Open-Range gegenüber „alles folden“ beträgt 101,4 Big Blinds. Nach EV sortiert:

Ausschnitt der Open-Range	Anteil am Gesamt-EV der Range	Hand an der Grenze
Obere 10% der Kombinationen	81,7%	AKo, 0,566 BB wert
Obere 25%	90,9%	AQo, 0,178 BB wert
Obere 50%	96,9%	AJo, 0,070 BB wert
Obere 75%	99,85%	K5s, 0,010 BB wert
Obere 90%	>99,9%	K6s, 0,0003 BB wert

Das untere Viertel der Range – der Teil, den alle drillen – trägt rund ein Sechstel eines Prozents zum Wert der Range bei. K6s under the gun zu open-raisen ist drei Zehntausendstel eines Big Blinds mehr wert, als die Hand zu folden.

Am Button ist es weniger extrem, weil er 44,9% der Hände opent und sich der Wert auf 596 Kombinationen verteilt – das Muster bleibt aber: Die obersten 10% tragen 65,8% des EV, die untersten 25% tragen 1,5%. Über alle 1.146 First-in-Spots der Bibliothek hinweg halten die obersten 10% der Kombinationen im Median 36,7% des Gesamtwerts der Range.

Über alle Open-Ranges der Datenbank hinweg sind 11,1% der Kombinationen, die der Solver opent, 0,05 BB oder weniger wert. Sie stehen in der Range, weil sie eben knapp kein Fold sind. Sie falsch zu spielen ist nicht das, was dich Geld kostet.

Welche Hände wirklich Urteilsvermögen verlangen

Wenn der Solver dort mischt, wo er zögert, lohnt es sich zu wissen, wo er am meisten zögert. Wir haben alle 169 Starthände danach bewertet, welcher Anteil ihrer aktiven Entscheidungen gemischt ausfällt.

Das heiße Band zieht sich als Diagonale quer durch das Raster: Suited Aces (A2s bis A8s liegen alle zwischen 35% und 41%), kleine und mittlere Paare (55 bei 40,4%, 66 bei 40,1%, 77 bei 37,7%), Suited Broadways (QJs, KJs und KTs alle um die 39%) und die Offsuit-Broadways oben links (KQo bei 43,8%, KJo bei 39,8%). Neunzehn Hände sind in 90% oder mehr ihrer Spots rein – und jede einzelne davon ist Offsuit-Müll.

Zwei Dinge in diesem Raster haben uns überrascht.

Keine einzige Hand mischt in auch nur der Hälfte ihrer Spots. KQo führt die Liste mit 43,8% an. Die Vorstellung von GTO als einem Nebel aus Zufallsentscheidungen hält dem Blick in die Datei nicht stand: Meistens, in den meisten Spots und für die meisten Hände wählt der Solver eine Aktion und bleibt dabei.

AA mischt in 20,1% seiner Entscheidungen – und kein einziges Mal zwischen Spielen und Folden. Asse sind in exakt null der 10.787 Spots, die sie erreichen, ein reiner Fold. Gemischt wird bei ihnen das Sizing: klein raisen oder groß raisen, die 4-Bet callen oder jammen. Das ist eine allgemeine Eigenschaft dieser Kennzahl. Eine gemischte Zelle in diesem Raster heißt nur, dass der Solver seine Frequenz irgendwo aufgeteilt hat – oben im Chart fast immer beim Sizing, unten fast immer zwischen Spielen und Folden.

Die Last verteilt sich außerdem, statt sich zu bündeln. Die 50 am häufigsten gemischten Hände machen 48,9% aller gemischten Entscheidungen aus, gegenüber 29,6% bei einer Gleichverteilung. Es gibt keine kurze Liste mit zwölf kniffligen Händen, die man eben lernt.

Cash Game, MTT und Spin & Go verlangen nicht dasselbe von dir

Die Gesamtzahlen verdecken einen echten Unterschied. Deep-Stack-Cash ist mit Abstand das anspruchsvollste Format der Bibliothek, Short-Stack-Turnierspiel das gnädigste.

Format	Aktive Entscheidungen	Reiner Fold	Rein, von den Entscheidungen, in denen du spielst	Gemischt	Kosten einer Aktion außerhalb der Strategie im Median
Cash Game, 50-200BB	96.241	61,8%	37,2%	62,8%	1,06 BB
MTT, 3-100BB	383.223	52,6%	59,2%	40,8%	0,48 BB
Spin & Go, 1,5-34BB	917.515	33,2%	60,5%	39,5%	0,30 BB

Deep-Stack-Cash mischt in 62,8% der Spots, in denen du spielst statt zu folden, gegenüber rund 40% in beiden Turnierformaten. Und es bestraft eine Aktion außerhalb der Strategie mehr als dreimal so hart wie ein Spot im Spin & Go. Zwei Gründe: Mehr Chips hinter dir heißen mehr Aktionen und mehr Sizings, auf die sich die Frequenz verteilen kann – und ein Pot, in dem 100 Big Blinds zu verlieren sind, hat schlicht mehr Spielraum als einer mit 12.

Praktisch gelesen: Wenn du Turniere mit kurzen Stacks spielst, sind deine Ranges wirklich lernbar, und ein gedruckter Chart erfasst den Großteil deiner Strategie. Wenn du Deep-Stack-Cash spielst, finde dich damit ab, dass ein Chart deine Strategie nie erfassen wird, und steck die Zeit stattdessen in die Frage, welche Aktionen an welchen Node gehören.

Was du auswendig lernen solltest, in dieser Reihenfolge

1. Welche Aktionen es an jedem Node gibt. Fold oder Open; Fold, Call oder 3-Bet; Fold, Call, 3-Bet oder Jam. Das ist der Punkt, der dich pro Fehler 0,325 BB kostet – und zugleich der, der sich auf dieser Liste am billigsten lernen lässt, weil es nur eine Handvoll Grundmuster gibt.
2. Die Spitze jeder Range, im Schlaf. Die 10% der Kombinationen, die 66-82% des Werts einer 100BB-Cash-Open-Range tragen. Kein Mischen, keine Grauzone, enormer EV.
3. Die Form der Mitte. Suited Aces, Paare, Suited Broadways – ungefähr, wo sie sitzen. Nicht ihre Frequenzen.
4. Die Grenze, zuletzt und nur grob. Lerne sie als Register, damit du die Range daraus rekonstruieren kannst. Drill sie nicht, und mach dir keine Vorwürfe, wenn du K6s under the gun um eine Reihe verfehlst.
5. Gar nichts über Frequenzen. Wähle bei jedem Mix die häufigere Seite, und du gibst 1,5 BB pro 100 Preflop-Entscheidungen ab – das liegt innerhalb des Rauschens einer einzigen Session.

Das Einzige, was diese Liste dir nicht sagen kann, ist, welchen dieser Punkte ausgerechnet du falsch machst. Dafür braucht es Messung, keinen Chart: dieselbe Auswertungsschleife über den EV-Verlust, die auch postflop funktioniert.

Wie GTO Preflop das bewertet

Der Grund, warum wir diese Auswertung überhaupt fahren konnten, ist derselbe, aus dem die App so gebaut ist, wie sie gebaut ist: Strategie und EV jeder Aktion werden zusammen ausgeliefert. Die App kann eine Entscheidung deshalb danach bewerten, was sie gekostet hat, statt danach, ob sie zur Lösung gepasst hat.

Tippe im Ranges-Tab eine beliebige Hand an, und die App sagt dir, ob die Hand am besten mit einer einzigen Aktion gespielt wird oder von einer gemischten Strategie profitiert, und zeigt Frequenz und EV jeder Option. Der Trainer teilt dir Spots aus, bewertet deine Aktion gegen die Lösung und meldet das Ergebnis als EV-Verlust in Big Blinds, mit einer ELO-Wertung daneben. Genau diese Bewertung ist der Punkt. Eine Trefferquote in Prozent würde dir den Fold mit J3s am Button als Fehler ankreiden; eine Wertung nach EV-Verlust berechnet dir dafür praktisch nichts und für das All-in 3,75 BB – und das ist die richtige relative Gewichtung.

Zwei ehrliche Grenzen. Der Trainer deckt MTT-Spots von 3-12BB und Cash Game von 50-200BB ab, nicht die gesamte Bibliothek: Das Mischen im Deep-Stack-Cash, über das du gerade gelesen hast, kannst du also drillen, den MTT-Bereich von 15-100BB dagegen nur nachschlagen. Und die Multiway-Solves werden aus der Cloud geladen statt vom Gerät, dieser Teil braucht also eine Verbindung.

GTO Preflop ist auf iPhone, iPad und Android kostenlos herunterzuladen. Der Standard-Pro-Plan kostet 19,99 $ im Monat oder 119,99 $ im Jahr; wir fahren Preis-Experimente, der Preis in deinem Store kann also abweichen. Stand 24. August 2026 hält die App 4,8 Sterne aus 240 Bewertungen im US-App-Store und 4,6 aus 3,2 Tsd. Rezensionen bei Google Play, bei über 100.000 Downloads. Hol dir die App und prüf jede Zahl auf dieser Seite gegen den Ranges-Tab.

Preflop-Ranges lernen: FAQ

Wie lange dauert es, Preflop-Ranges auswendig zu lernen?

Weniger lang, als der übliche Rat vermuten lässt, denn der größte Teil des Charts ist gar keine Entscheidung. Zwei Fünftel aller gelösten Entscheidungen sind reine Folds, ein weiteres Drittel ist eine einzige Nicht-Fold-Aktion – rund drei Viertel von dem, was ein Chart dir zeigt, sind also eine Information pro Zelle. Wirklich mehrdeutig ist nur das gemischte Band aus Suited Aces, kleinen Paaren und Broadways, und dort eine Hand falsch zu spielen kostet im Median 0,018 BB.

Muss ich Misch-Frequenzen auswendig lernen?

Nein. Über 339.251 gemischte Entscheidungen hinweg kostet es in 68,3% der Fälle 0,01 BB oder weniger und insgesamt 1,5 BB pro 100 Preflop-Entscheidungen, immer die häufigste Aktion zu spielen statt zu randomisieren. Am Tisch zu randomisieren kauft dir Balance gegen Gegner, die deine Frequenzen mitschreiben – und das tut unterhalb der High Stakes so gut wie niemand.

Was ist der teuerste Preflop-Fehler?

Eine Aktion zu nehmen, der der Solver die Frequenz null gibt. Gemessen über die 265.312 Entscheidungen, in denen beide Fehler möglich sind, kostet die billigste Aktion mit Frequenz null im Median 0,325 BB gegenüber 0,018 BB für die falsche Seite eines Mix – und sie ist in 94,4% davon der teurere Fehler. In der Praxis heißt das: cold callen an einem Node, an dem der Solver nur foldet oder 3-bettet, oder ein Sizing wählen, das es im Baum gar nicht gibt.

Sollte ich die unterste Hand jeder Range auswendig lernen?

Als Gedächtnisstütze ja: Damit rekonstruierst du die Range. Als Lernpriorität nein. In einer 6-Max-Open-Range von UTG bei 100BB halten die untersten 25% der Kombinationen 0,15% des Gesamtwerts der Range, und die Hand an dieser Grenze ist 0,010 BB mehr wert als der Fold.

Sind Preflop-Ranges im Cash Game und im Turnier gleich?

Nein – und sie unterscheiden sich nicht nur im Inhalt, sondern auch darin, wie schwer sie zu lernen sind. Der deutlichste inhaltliche Unterschied ist die Big Blind Defense, die sich gegen denselben Button-Open vom Cash Game mit Rake zum MTT mit Antes ungefähr verdoppelt. Deep-Stack-Cash mischt in 62,8% der Entscheidungen, in denen du spielst, gegenüber 39-41% im MTT und im Spin & Go, und es bestraft eine Aktion außerhalb der Strategie rund 3,5-mal so hart. Genau deshalb schlüsseln die besten Preflop-Chart-Apps ihre Abdeckung nach Format auf.

Gilt das auch für Multiway-Pötte?

Die hier vermessene Bibliothek ist heads-up, sobald die Action dich erreicht: 1.146 First-in-Spots und 10.239 Spots gegen genau einen Gegner. Multiway-Preflop-Ranges sitzen in einem eigenen Solve-Baum und stecken in diesen Zahlen nicht drin.

Quellen

• Die On-Device-Solve-Bibliothek von GTO Preflop – 503 Brotli-komprimierte Solve-Dateien, 11.385 Entscheidungspunkte, 1.924.065 Hand-Strategien, am 24. August 2026 direkt ausgelesen und durchlaufen. Die Abdeckungszahlen wurden gegen gto_preflop_database_coverage.md der App gegengeprüft
• Methodenvalidierung – die First-in-Open-Frequenzen wurden aus demselben Durchlauf reproduziert (8-Max, 100BB, 5% Rake mit Cap bei 4BB: 13,9% UTG, 43,7% Button) und mit den Zahlen auf den eigenen App-Store-Screenshots von GTO Preflop abgeglichen
• GTO Preflop im App Store – Version 3.0.30, kostenloser Download, 4,8/5 aus 240 Bewertungen, geprüft am 24. August 2026
• GTO Preflop bei Google Play – 4,6/5 aus 3,2 Tsd. Rezensionen, über 100.000 Downloads, geprüft am 24. August 2026
• PokerCoaching: how to study preflop ranges – der vielfach wiederholte Ansatz „lern die zwei untersten Hände jeder Range“, den dieser Beitrag an EV-Daten misst
• MyPokerCoaching: how to learn and remember preflop ranges – Lernmethoden über Range-Bausteine und aktives Abrufen

Jede Zahl auf dieser Seite wurde am 24. August 2026 aus den mitgelieferten Solve-Dateien von GTO Preflop berechnet und ist aus der App heraus reproduzierbar. Die EV-Angaben stehen in Big Blinds, der Fold liegt fest bei null. Preise am selben Tag geprüft; Preis-Experimente laufen, der Plan in deinem Store kann also abweichen.