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 - W' R& Q) x. ^
) I; o: ?/ K; r3 Y& p; t) G下面继续./ \3 K( s# B2 _
$ c" e% A9 j4 j% Y4 ~( \7 ^3 l" v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 N" `% v( r4 M7 X
2 {; Z- `+ E4 [& `& W# t; L
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
" i/ y& F2 U2 \; a: u! W5 Ox*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).# w: H) F: r" d6 `: ]% }4 o7 l
9 \, i" N0 c- u
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).+ C! G, X5 j- l- W+ C. F
5 T5 L1 o' ] g) P l% m在这种情况下,有意思的结论来了,
, h$ M7 \. ?$ i; D, `x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
- [1 R( T8 L- b! \2 ~* wx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 less4 Q2 o$ a* q/ X. e6 Z3 Y
" Y5 S0 c% S+ u0 x" K& G, T5 A
我们立刻得出两条推论:* N% [; q1 A2 U4 g3 N
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).$ I: p+ k& a/ k6 K1 n: f
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.
" K& j& m4 s! C$ Z1 Z1 J7 f4 H" c2 Q2 X% b& \
继续待续中.... |
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