TA的每日心情 | 开心 18 小时前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑
1 u' ^. M5 C" g2 B% L
3 Q1 z( J6 I% I- X下面继续.
( h6 c& x' h$ w2 B7 c2 X$ P8 Q) y% v- f
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.( e1 _4 J! u' b0 p7 M
0 Q. h! e/ V# M2 P# v, U, v. y2 t
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
9 T- G' z# K0 G4 v. M: rx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
$ b k0 `5 R9 z
( e/ j' V/ S3 L# O$ x9 h7 O" d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).0 d5 y- x! U7 \* \; |) j/ ~! k
% D8 z5 |/ _$ j在这种情况下,有意思的结论来了,
% P# J- _6 H' I, Y6 L& _x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,3 a K" T3 ]& ~. N+ N! Z
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' V6 W' \1 T- M) O
5 t, V! G& T8 d+ B+ \我们立刻得出两条推论:
6 t i5 ^: k6 p) 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).
7 K8 z) u, M! X5 d5 G. m5 u2.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.
* b0 U m5 z) Q+ C2 e
# f1 Q) |' v9 S. L- |继续待续中.... |
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