TA的每日心情 | 开心 2025-12-26 03:23 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 * K, k0 S0 X) F4 F" @/ ^! r
* `" y7 n W7 v
下面继续.! b6 L6 l! R4 C- T5 N$ |
- z1 a. |7 z* }7 ^: d; b& m
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.( K4 C1 w% w6 m8 V+ O
/ N& C* [7 Q* m0 x. ~: M8 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5 c) \5 N, {1 U
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
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% G( J. r9 w' ?+ A3 Z! d7 N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).
* u5 W6 g3 R2 O
% c! R3 x& o! u在这种情况下,有意思的结论来了,
2 ~+ I, W9 B. z, tx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,$ T+ C0 W4 f& v6 z& J7 [ ~# ^( P
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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J0 R7 X6 U3 y+ R8 F我们立刻得出两条推论:
4 X5 r( \+ e1 U7 _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).: h0 @. |3 E# |" S; {- }% O
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.
( D8 A9 k* v4 P F( ~5 v/ k' K- _* i7 m% }* u0 @& }* h
继续待续中.... |
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