TA的每日心情 | 开心 12 小时前 |
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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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下面继续.
8 W- ?/ W/ m$ D! q" @9 [+ E0 ~
5 f9 |4 R9 l! o; m1 w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.$ l$ J( G3 A! @! L$ D
4 O+ w2 `4 p) a/ A7 Q. v" w2 Z
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
) V% @, J, t/ O! ~: U* n6 V$ r7 lx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).1 B: O% j* s8 n7 S
2 l: c' B$ O9 L5 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).
( p8 {, U9 {$ I6 f) [ M0 |6 h( P1 ?. S6 T! e: d+ [. \
在这种情况下,有意思的结论来了, i6 c9 \# r% @) C) D* m; A
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,8 b4 x) N, Y, T6 k7 P+ r
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
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我们立刻得出两条推论:9 R9 l( d# N b8 m! D
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).' f" A2 `7 D6 ]( E7 i9 }
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.
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9 A: L }( e D0 L) P: i继续待续中.... |
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