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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( z# |* r+ O. K2 Q下面继续.
* q& Z8 y% b- S1 @+ F2 B# c$ J n3 P9 R/ A7 Z4 ^4 a4 |
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.
3 K) d2 j) k7 T6 u" ^ I) [) C n- I3 B6 q2 V# Q5 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
3 L& ~5 V. Q; {x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).. ]- V4 f6 S& w5 [2 X4 w
+ V1 x9 b J/ r" Q0 `' Z& J$ v8 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).) Y3 b' g! m, Z C7 Y
2 q5 V2 f" h- v6 Z6 l6 z在这种情况下,有意思的结论来了,
2 K* `5 t# _% b2 b, Y9 n' bx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,. u7 z. M0 q$ w
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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0 j" E8 M' @9 z% V, i5 o* q我们立刻得出两条推论:
7 M) q W, J y! P, o4 o1.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).. X* O7 n% A R9 C& F9 _
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 e5 [. |6 U z7 ]( ]
& C* n8 O3 Y: K7 ~! P* x) J' H
继续待续中.... |
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