TA的每日心情 | 开心 9 小时前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 ' J0 N9 a8 N" M4 D0 X/ M; ]6 ~
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下面继续.
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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.4 q* K& I* [! A
8 _6 Y" k4 `% G8 W$ 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
1 _6 u" d) n" ]1 B7 I0 sx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
! F6 F7 \, y7 m7 M. [2 b2 K9 _6 h2 U9 k: ?/ t( X: K
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).; C, i4 Z, [9 D% ~7 J
8 ~' ~" D1 o6 d" A在这种情况下,有意思的结论来了,
j2 t9 |9 _" _1 G) ], L- X0 Ex*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
6 v, x' Y) ]8 kx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
0 ~( [- g: f: C' {5 v% H3 `. P3 u; ]" [2 B( d/ g
我们立刻得出两条推论:
9 Q" k- W& Q- t: O& P5 \$ c1.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).
$ X4 U; q. u. u: O! L/ W2.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.( R) O- m5 j' d8 e. o
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继续待续中.... |
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