TA的每日心情 | 开心 2026-2-7 02:13 |
|---|
签到天数: 1955 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑
/ e2 q3 m }' A9 R! ^/ N' n- {: {3 p2 B( B4 N; [* w
下面继续.4 ~8 `7 {0 }4 t ]! ?1 x
) P8 B. j# I& C( B6 b" u
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: U+ h M+ P- ?* g1 f. n g$ \8 `- Y
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 ?! J( ~, f0 f
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
3 E; b/ Q# ?* K- ~% z
# Y+ ]8 h( S6 B: \! v2 x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).; Q" a ?- n/ [ K( _- B
7 L7 U: j# p. Y% @+ S+ ~6 `5 h在这种情况下,有意思的结论来了,
; \" i" N& r- y1 Vx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
) b- ]& h: L4 Q" {4 }! @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, q" r- ^/ I5 o& g! g+ N1 d
- X: n! @/ d3 _7 E1 m- I我们立刻得出两条推论:
: g" ?* ~, s' B* C2 `/ h3 y) e1.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).
- v' B1 b5 G. W/ R& U. J0 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.
7 J/ b: k1 O: X/ A4 I5 d
4 f; z3 Q( N$ T2 u" e继续待续中.... |
评分
-
查看全部评分
|