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
( G6 f: I. a# y! E$ C0 U+ p( m( d7 k6 y7 E
下面继续.- j6 F- I- a% Z9 T& p2 }1 }9 j1 Y
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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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% J1 X' P5 A" M( K+ h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( I/ @, I1 w8 y+ i
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
* ^* I: } X k& V, j, g. H& y8 N K2 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).8 J! M- I/ a1 H+ E5 B' a0 @5 p
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在这种情况下,有意思的结论来了,
2 ?, t7 B `( r: Z, `5 x' }2 rx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
/ h7 t" o3 ~9 hx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
& P( r w. t6 O$ b3 F8 t* X% T
( g3 n( ~, }( V6 r, }' g2 d6 q我们立刻得出两条推论:
) e$ x; E, h; j* |5 z! {1 K1.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).8 T1 H- S) K+ l6 T. l* `
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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) B* [7 G6 f3 @1 ^" O6 |继续待续中.... |
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