TA的每日心情 | 开心 2025-10-27 04:12 |
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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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% [; }2 e3 E: T下面继续.
) B! Z5 n: Z% B) \+ S6 \ C" y0 F3 p0 F( g
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.
/ M& X, l8 }$ B* v9 f: d d0 G1 \. z# H, J' w% ^
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/ T8 n& \2 Y; {; s* @8 gx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
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* y; r! q8 i% u$ {. y7 j) F" H# G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).
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( C8 G2 U; J* r* b! b在这种情况下,有意思的结论来了,
/ d6 x4 a5 G6 ?. F4 \x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
( O" q9 f2 j. jx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 less9 o% c. r! L) x8 z1 k2 t8 h
. p" p8 R1 G; N* R F! y我们立刻得出两条推论:
8 s; ?' o; J @& [5 H/ |; v7 U" 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).% L4 W; O y# Y: K' T& F, ?9 G
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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继续待续中.... |
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