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 $ \. J& w* W) }/ ?5 H5 w
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下面继续.+ E1 S" {3 i8 S0 z, b( g2 d6 g
1 H4 g& z8 R7 _3 `5 O' C1 N- c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.
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" ^3 Q. b3 M3 L9 a3 K( m+ q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7 ~/ a3 \1 \" z @
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p). {. Z1 K$ r% i- |
% x- V) s3 }" \0 w, w3 X
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).* P" V5 M: U9 l. K8 H1 j
* q( F8 I g% g ^' c在这种情况下,有意思的结论来了,
+ M) O( S* z* a4 o3 kx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,# V6 R7 [8 N! v" {0 Y4 L1 Y; L
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 less0 B, L; o9 _2 r, r
7 H1 P z! U& K* [我们立刻得出两条推论:
$ }) [; }- { w9 V1.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 \; A. l( g7 d- ~: B8 a8 \
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.
1 r9 A: N) A) I4 C2 Q+ k( u" d- Z. u; u3 {* s% K
继续待续中.... |
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