TA的每日心情 | 开心 13 小时前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 " U5 Q4 i, F+ M. B F
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下面继续.! e+ R" E# @* s
& y; C6 r5 W9 c' W" ]# P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.- W2 \5 a9 X3 J" B9 u1 ~# w E
1 I; Z5 Y1 Q; L C" B$ X* x& J6 L
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
* V+ j o9 a% ~7 D, |- ^- p2 tx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
- I1 e# ]0 @1 [* g- {' ], Z4 a3 V6 G6 e" @3 h, V
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).
" J; Y1 G. r- w) H5 B7 v: E2 I/ Y" x, h; C
在这种情况下,有意思的结论来了,1 e1 p* J: l* l1 i1 s4 v
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1, ^3 m9 e/ s" `- x4 q" k
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
9 S7 i% R6 Z$ E4 w; C* p+ U" z
) a4 V- }( X, U9 `我们立刻得出两条推论:
; K. m5 P/ F" P% m% _+ ^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).+ ?+ _; T* N( I9 a4 Z' F
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., V+ a+ i7 _9 x2 v
1 O; J$ v! G% a" C$ ^2 k继续待续中.... |
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