TA的每日心情 | 开心 13 小时前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 9 W, n" B& j- s: s
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下面继续.# B8 r0 X; p5 r
6 E- U4 ^$ B/ ~) G- W, Q8 o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.
( n; ]; q2 q7 ]) S* |* S d
1 U* g( e5 V3 p. [: B& b8 }& V3 ?. |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5 O7 o0 D" G& ^7 }/ H, L6 ]
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
5 g$ X& H* y( Y
- Q9 ]. _1 N' ? ~- z: \6 y+ y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).! ?( F/ w }' c1 L3 ]+ J
1 N$ k% z" p* f2 C
在这种情况下,有意思的结论来了,0 R# i) q! k) ?& R. w' i1 J
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
$ `+ i6 z5 f; D3 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 less
8 e6 U8 S2 z$ y% [6 p9 U* _7 X% z4 d6 I x
我们立刻得出两条推论:
3 r2 {/ H* D. `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).
5 L& N2 x5 u) a. [, B2.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.) X2 Z) @8 F0 i) v/ `1 m
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继续待续中.... |
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