TA的每日心情 | 开心 12 小时前 |
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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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* @% t6 u" A" i1 f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 V' j/ a! Z l
3 [9 z! z) b4 b0 V! o: h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 W i/ A' B, N9 L8 _3 r
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
: e8 u/ q7 c; Y/ U8 {+ b3 O2 |7 h( N6 m& A7 B. M; z. h4 r a
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).' \1 M; @. N- X) Q, K6 l& g
: N8 k. _2 ^! z* B f
在这种情况下,有意思的结论来了,: u. V3 @7 Q( e% i. s) z
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
8 S8 ^ s9 A+ B* l4 X6 L' m! nx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% y; @, ?& i5 U' O3 `9 g4 A4 P
, X N4 i% ?1 [0 Y
我们立刻得出两条推论:
8 t; [1 Z3 f5 l- L. `3 O' x8 {, r! M1.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 e* |! Q( r3 ]5 `: |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.
4 ]; t; @. e+ M3 E3 d
7 ^. Z' ~& k. w5 v6 l0 D; Q继续待续中.... |
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