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 0 d0 m( S( w6 k$ i) c$ L% {3 w) Q
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下面继续.. {: g# C+ B, `% h
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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.( I1 _" i& S- w% I7 n/ d$ O+ y! n
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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# {# [6 h4 f6 G2 e2 O
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
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0 w) y$ I% y, A+ z, \4 d) b( m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).& }3 {' _$ v G' r+ V
& D7 ^; o; D! \7 y/ [在这种情况下,有意思的结论来了,
. ~; b4 M* D1 u& |2 z$ b& ?# n h: fx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
9 q- d' V+ i8 ~, g3 fx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
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3 p7 ]9 V( m% m4 g: {4 B( g8 T& ~我们立刻得出两条推论:
- h0 o; v X7 h) o& O, H3 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).
6 |9 f N' d* C2.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 J: M& ?* T$ ?% u% n( o+ u, u8 o
" Z- g; L- d5 @6 A9 |
继续待续中.... |
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