TA的每日心情 | 衰 5 分钟前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 : H( N: |! t, W% G3 J( I7 J: D
, B: z" x% T$ M( ^" M2 y$ w
下面继续./ _5 U' v e7 N4 X) Q
z' X# s* u8 H& b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.7 n8 X- I! Z# f, U
( c; N- s, r. N; M* A0 _. z6 D7 N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
# B. V# y! t) \- P6 l1 s$ C4 tx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).1 [; V8 w3 c4 a0 K! g8 c% U" ]
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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).
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在这种情况下,有意思的结论来了,
" Q: t Y! ] D: X' ux*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,6 J6 J: ^" O9 R; `" p
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
! E( Q& G/ n2 r9 a
, B& W0 D( h& a, K- b, o我们立刻得出两条推论:+ D1 U0 S- G& w& K
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).
. N6 ?# T% R8 B2.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.* F- S$ R6 r9 F, l8 l& f* W" C
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继续待续中.... |
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