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 8 A$ A: F. S: D. F, F) |
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下面继续.
5 l$ m# |$ [6 R9 ]8 i' r6 W7 `8 P4 I; z) A
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.2 U' q0 h. w" z8 x
3 d! T# A7 L0 o" Y3 F9 @6 R* ^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. k& G3 g L H8 D! q5 Y
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
0 ?, V: W k# I( K1 Z" L+ ]3 q- T, Z8 t/ i+ {$ U' p# C, k
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).
# i+ _) z8 q) u- s; z) w" U- T+ n* I, ^
在这种情况下,有意思的结论来了,
* m+ Q5 F$ a; jx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,+ [) K3 X" `' Q: ]# d5 I6 O
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+ I8 G+ h( [' T, N4 c
3 F8 D: i5 r+ B3 G Z9 _我们立刻得出两条推论:
! ^2 b0 o( c+ n8 `4 \! ~0 Z5 s2 J: _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).
8 `# C# T0 i: ?( L2.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.# x" |; A3 J* e' {; v0 V
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继续待续中.... |
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