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 4 [( X& m- g) g; u
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下面继续.$ O$ z' l o: b5 }! \8 H9 k. r
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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.8 ]9 {% Y: j- d1 H) A
2 `6 T6 q7 b) u5 X, l4 t/ e0 K+ J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
8 _# D- i, K5 O5 G0 V) X gx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).6 y. r5 M" y* G: P
- G# }) D+ H- M5 J, ?" m' n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).& A. x7 s9 z' d3 B
' \$ s0 T2 A. I4 r" G在这种情况下,有意思的结论来了,
/ U. g3 P) m9 a' u$ A" o* ux*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
3 S& @! l2 o6 x+ ]( ax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: F! Z: T2 j9 D5 \
; O( Z1 Y3 i+ k/ S$ @0 f% ]5 t2 I. p我们立刻得出两条推论: y& G& } s" X' n6 \3 Q
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).! o- Z [/ t" j5 u! m
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.- D! K+ ~, u# q! g: F8 n
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继续待续中.... |
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