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
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o# w) b, ?- A: T: h下面继续./ [: w' C0 @- d1 r i% O7 I1 q0 Q
/ b9 Y; |; w. V! t: L; {# I9 t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.2 o/ f# ^4 [! I# y- y
- i; R6 |7 Q5 q/ a2 ~ |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( |" `" O9 G! R& M5 y4 X5 \
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)./ ], F+ P% L2 w+ T( J
2 L( ~ p3 G! q" D3 c5 W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).! e; a& u2 t5 S5 W/ s; [9 f
6 p8 I d; x8 M% _在这种情况下,有意思的结论来了,
2 v+ F' q8 }: y% ~3 V; W5 fx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
( Y5 Z/ `, m3 z& Vx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
1 B. Z9 U5 e, g4 N, j k
! p. r0 J4 @4 `$ q我们立刻得出两条推论:
0 f- k0 x9 J+ C& t- s2 m" k2 v1.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).6 c0 Q$ H7 ]8 p( v
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.7 z2 m6 ^! f6 \
$ {* }% f# r; n继续待续中.... |
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