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
# N% x2 A& t) n
8 i% Y/ u% H: C4 V& P下面继续.
2 D: _: ] [' C m3 e7 x5 x9 W1 F O
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.; R- q4 x0 u6 f0 C( y' {( m
8 p/ l/ Y# y+ t, J* c l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% S; R% V7 ^) d5 N) e5 c v$ s
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).! v* a7 _5 R8 P: j l
( h+ K1 f7 ^, \, G
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).# c0 Y! Y3 F. W" Q% F
+ K$ q8 Q% E0 x& q+ d; Y* O `
在这种情况下,有意思的结论来了,& |* J, r, U+ A" o( _( L
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,# b; F: l) b3 o- s5 t4 \5 z& ]
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
% S t7 h- F! Q0 T- ?& {$ }: N4 f! u" j/ ~2 @8 }
我们立刻得出两条推论:6 i/ ?" z1 N- ~. b
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).
: z! e% f) i& O- t" I* Q2.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.
2 Q5 Q# D! _' P' A, X) G& k H) I4 {1 E7 l- \% G
继续待续中.... |
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