TA的每日心情 | 开心 5 小时前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 e4 C8 b0 ?( E, d
1 X: ?! `4 u" u- D下面继续.6 P% U: H. P( D" y4 ?. K6 |+ {- b
/ Q5 \5 E$ K1 x8 `! v5 I& X4 p0 S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.
8 f. z! B; h; \# M
) a5 E' g' Z- K1 x" ^: g8 }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9 H! I. W3 Y' I% i" z+ V
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
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: R. ]0 i" i" v. I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).
6 n$ g) Y5 J: [) Y3 L; b! v. L1 T5 {( L2 Q0 P
在这种情况下,有意思的结论来了,
d/ h7 \1 Q/ W- `+ [7 X; Hx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
# C8 h0 [* Z$ u2 ]# Y) rx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! A/ ^2 X5 S, V9 p$ ]: }1 b* @( Z4 J! S. {0 F( k
我们立刻得出两条推论:
6 v' N# V t' S E8 p# b) n' R1.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).
3 z" }9 t; ?: y9 p, S+ j% D, ]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.% ?2 i1 r! t' n9 k& @: V
, Z' d% [* _: h
继续待续中.... |
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