TA的每日心情 | 开心 10 小时前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 1 @* W9 T" n a( [1 q" P
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下面继续.
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: G1 j1 j/ s$ k0 x' F8 [9 ~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, w2 b" V( G3 Y; t u: H
4 m- R" ?7 J/ `& Z, Y0 b' K: O
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 x: G6 U- i. G3 B0 r2 a
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).2 `) C, P$ |. |7 a
, K& I R# |2 K3 u) q" q( ~( |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).
7 d9 ?( L& M3 W4 p% t' c
) g m+ o. b8 ?: N2 t& n在这种情况下,有意思的结论来了,, M5 e, ^* h& \ i1 ~7 D
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,! i/ ?1 Y& \' B9 k0 Y0 ]% N
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# M" V& G, a3 h4 u( J
7 R; w3 l# i( L5 |我们立刻得出两条推论:
$ m4 z1 `1 d8 E3 p' \% U; A1.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)." ]! W3 U" Z; G. s" E# d8 J
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.1 D+ n6 e( b- ]6 k
) f! Y; j3 r1 d& t* T4 t0 g
继续待续中.... |
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