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
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. @( p0 j9 Y% R( J/ `( ~下面继续.3 r: _) D; u7 w* X; s- j2 I
. a+ \9 O, ~+ M6 o8 ?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.
% M4 l7 ?, b8 u9 N- \+ B0 W9 O \1 y0 y3 r
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
) j- \0 y) I5 gx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
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$ r3 S+ z B+ e" n$ Z: o( j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: h% _, e% f5 [% G7 ?: F8 R6 B' c8 x* P7 Q% X% p( R/ o$ K' K6 b
在这种情况下,有意思的结论来了,
. F P# [; }1 E! u$ x# Z6 Tx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,: d; R. X/ b! H" L3 ` o
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
% S: u/ v$ S, O0 K- [2 C* z+ |* T* \( q. {2 y; B9 B7 ? r1 M
我们立刻得出两条推论:) \# ^5 Y4 d5 o5 X5 N* W! C
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).
% h/ D& h: K4 D0 [: V' ]. L+ P2.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.7 r" Z: ^0 ?* t8 u" j4 X- s, h" g" t, k
, J+ E, u8 {. t# K继续待续中.... |
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