TA的每日心情 | 开心 2026-2-7 02:13 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 " T" Q+ Q" Q1 L/ G
+ H& _. @$ L+ I/ @. t7 w5 |! ^) ^下面继续.& z% g+ k/ `) U
^* n7 B0 F6 C' s/ U/ Y0 k说到哪里了,哦,公平赌局.在一个公平赌局里,所有输家的赌资都由赢家按比例瓜分.我们这里简化一下模型,假设一个公平赌局中只有两个选项,当前押在选项1的独资为a元,押在选项2上的赌资为b元,按照赌场的切口,赔率为1赔(a+b)/a和1赔(a+b)/b.然后我们现在要下注了.不失一般性,我们假设我们押一块钱.设我们下在1选项上的赌资是x,则押在2选项上的赌资为(1-x).那么我们怎么评估我们的得失损益呢,这就回到了决策效用函数上了.$ H- B1 |1 L1 f' @& I1 Z" h4 c3 g, e
- J g7 `5 H7 w0 O
通常在概率论里我们优化的对象是数学期望.计算数学期望需要关于赌局的信息:1赢的概率,p,(或者2赢的概率1-p).如果我们知道p,或者对其有一个估计,则我们获利的数学期望是
. @) ?+ u# h* `: J3 Tx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
5 X6 Q( T4 L; J* [8 d) _ O/ q0 x) Z0 w3 ~4 J8 K
现在我们来看一个有意思的情况,假设这个赌局是一个信息充分透明,而赌客绝对理性的赌局,既每个赌客都知道p,而且都用一致的决策策略(极大化数学期望),则p应该等于a/(a+b)." Y" N, ]% x! D3 A x1 l0 `
" g3 [0 X8 ?7 R2 }% i! X+ P, j$ b
在这种情况下,有意思的结论来了,
3 Z; l# v) ^( zx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
, y5 X. }3 ^, c4 S) B# d5 l, Rx在式中完全消掉了,也即无论我们怎么下注,我们都将得到本金返还1,no more no less' n5 z' p4 |0 y- A/ E
! V; l' ?: t% R/ k& z我们立刻得出两条推论:0 V2 I: z; n) G/ j( s: x) X
1.完全透明的赌局是boring的,没有风险,也没有收益,因而是没有意义的(或者数学上说是平凡的). R( A/ V5 l0 c
2.公平的赌局中收益与风险相伴,没有风险的策略收益也是1,没赚头.0 r/ c: G n; H$ P# n! ~
7 \# b2 |/ G3 K/ g/ i6 ^继续待续中.... |
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