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 & C4 h5 G0 Q( W" h& p- ?+ \
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下面继续.! G1 a) g: x. Y
5 v% U6 V& ?# |# `$ E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.0 ^5 R$ R6 q6 L0 k
; G. {1 v6 S# |6 O- B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4 p( b: E1 x5 I2 Q4 _9 C
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
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9 x' @7 e/ q3 R, v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).) K4 N$ m( P, J1 g
, H3 y" L( F5 O+ {! h* }- o6 t
在这种情况下,有意思的结论来了,
# j+ }# q) H& P4 I" }, ~7 r4 t- Vx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
# r: G2 S8 p: c' z* [' e4 Sx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 less7 Z: ]1 e& m2 ]) ?; o+ S# b+ `# n
$ ^4 [/ i4 l% J8 p: C5 @我们立刻得出两条推论:
" K$ c( ~4 G# D# O: J3 k( S+ p1.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).
! g# b$ A3 A: j. R8 _* Z2.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.+ `* |& |5 M% V! e
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继续待续中.... |
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