TA的每日心情 | 开心 2024-7-10 00:43 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 7 J7 d2 t& p2 E$ \
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下面继续.' y i! {( |% r# l, F; a
$ p% M% Y6 X+ |, z7 U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 ~" F2 `+ G% y9 J* k8 C
- F0 `! j+ y+ T0 y. P( k
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
# T7 F4 A7 y1 b7 N8 w' d: Q( I% ax*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
1 ?& s; z# i0 S+ t8 Q( _/ a8 ]; R6 b, G+ N" N2 Y
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).* F9 k( C/ |. ]# V
3 J/ U4 _, k' i; B+ n. K0 a9 _( ]4 s! Q在这种情况下,有意思的结论来了,0 A6 [5 x9 j. x0 k J
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,/ g8 U& A5 P3 [
x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 {- ~; Q( x1 J$ a# h2 x; r/ A
5 p% g. O& p$ d1 B
我们立刻得出两条推论:8 x, {: a" f# T9 }' B' m
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).+ l* f. P1 J R/ I) E, z
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.
' H3 X$ @1 |% _) N, C0 d6 H3 G$ H0 Y
5 N* @6 M6 a( j+ N1 c继续待续中.... |
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