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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下面继续.# |0 j5 w$ M7 G$ g9 D1 j; {. u
; u Q+ T3 ~* W6 e: h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.
" F; D8 A- S2 |: i
7 [8 E( j, j/ ?2 f/ 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/ g8 z9 z' v4 A
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
; x) S/ @8 [1 W3 c N; [
! Y- O4 D# n- r2 f7 K" K0 v# w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).5 D" Q. b! {# i
: v& V$ g) i3 y, I
在这种情况下,有意思的结论来了,
# i- g% f9 d' ~2 ix*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
1 z/ Y. o4 ~$ \4 e- `$ wx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 less8 ~7 {; E" w" U$ `3 N; u8 b& i2 j. a5 D
4 S, `- M+ Y/ S$ N; \我们立刻得出两条推论:( [' D- J6 f, y J* i7 L
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).
$ F; ?+ {) p. u# z2.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.6 J* o) B: e9 \
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继续待续中.... |
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