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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 1 j$ _: Z/ z& L }4 x
; y' h% C' X1 {1 o( ]- J1 Z! t# |下面继续.) h; u# O9 r% e- T: X2 c$ m U& P* E
' K; r& a) q0 {
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.- D* O; }2 L) W( R3 E3 a, F) j. `
+ W% E5 z5 t# t" j
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3 M. ]: Y0 Q( [. ` ]
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).5 K$ [5 l. A# F' ]( Q& W, Y
* E% @8 f0 @0 l2 o- [6 f$ u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)." E! {. W5 m/ J0 m
- {; B! `. Z0 X* E/ z" S. ~4 M- ^
在这种情况下,有意思的结论来了,
3 u& S2 B3 e3 }8 f: Jx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
; H' g3 Q& ^" G( Vx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
/ b x' N3 o3 i! i% Z$ W- O1 q7 v. d: \
我们立刻得出两条推论:
0 S' X1 u1 ^. e7 T0 c [& z1.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).
! ?6 F" j0 z) B3 ?3 G2.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.
8 {, V9 Z2 H( r$ h. `) x3 v+ m' F. B( T9 v; F8 }% J T1 X
继续待续中.... |
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