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
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下面继续.
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" H, D) t: {, g) a8 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.
7 q+ r$ L- H* J1 O/ T, w% f$ T( `, n8 j2 x) f$ d
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# N. d9 U: N" D# _8 b. k5 M
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).- P9 O" J! P- K( x3 ^& f
, g( i6 |& D4 @4 Y
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).9 l1 h9 W6 Z6 T3 n5 c. r; M
& @% Q) W3 {- G9 q3 h6 K5 L在这种情况下,有意思的结论来了,8 E7 I$ X5 R# Y/ y
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1, G/ ?8 M6 x3 ~2 c( j
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
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1 O% @1 ~/ K% Q- U" W. d( R; s我们立刻得出两条推论:9 ~* Q, \! Y" \
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).0 f* W T$ E) o6 S
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.9 }. Q+ G9 e8 M Q3 L0 ^
6 e* K; Q8 {6 H6 U* J6 C% @/ x继续待续中.... |
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