TA的每日心情 | 开心 昨天 18:39 |
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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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1 ~0 A1 |. N8 ~. `9 k; w; O9 ]下面继续.
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3 l2 C' |2 o. s% _+ z. q; G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.+ Q$ O$ p8 N: p( Y C" g
+ [% n! ], m2 S. @9 i$ ~. I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
' O8 Q1 ^) R$ U5 L/ s; q1 lx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).0 D, R* {/ z' C4 N1 @, l
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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).6 T( @0 i3 V j& s- K' o
6 h) u0 D/ v5 G4 `+ @; o. \" A在这种情况下,有意思的结论来了,
, M$ \, E7 f& G; vx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
0 U* m/ C- F% o Lx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 less8 h4 A4 I( ~# d6 D( Q! E# o
. j( c9 K, z( j. \) M+ e3 ?我们立刻得出两条推论:
y# P- G/ ~( ?1 |" N5 I3 x1.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& {' ~) b5 }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.
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% N4 D' b1 Y0 _& V3 |6 ` F继续待续中.... |
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