TA的每日心情 | 开心 2025-10-27 04:12 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑
0 G- o! }. ]. `# d. f3 \6 f, w @8 f) P2 p7 A( G
下面继续.
& {* y4 ^& [6 i: \! S" G0 F/ ~# @* h4 O( h( q$ ?
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., {6 R/ F7 z+ ^( P; a, E
( W1 D; ?- z! o. x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
: d0 ?# e" o1 L( N# P' W, y" ux*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
! y$ J: Y! |' _. q3 p( s2 W, I& ]4 i' |. f( _1 F
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).0 _$ e% f0 Z( k. I7 c4 B' r( v' M
8 P% s8 T% N# ^3 A) i3 t' [# l
在这种情况下,有意思的结论来了,
3 r, m) R8 Z6 w/ e$ K" l: c5 Rx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,7 _& j3 k) u9 x4 A
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 less6 ]0 G& g1 g# @2 J
+ c3 l. f% n: _我们立刻得出两条推论:6 h) c. u. C' V' U& r3 U
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).
- z6 O) a, D2 @% V" l* k2.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. \# h1 ~ I1 s2 U6 g1 s" l
6 _; i( V3 M& \5 X3 o/ ]
继续待续中.... |
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