TA的每日心情 | 开心 4 天前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 2 \% A. y7 t" k ^0 T" ^
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下面继续.
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- X7 z, y! e9 D# j+ Z5 Z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.# O: n' R; y0 T9 J
# i( R! x7 O- l) J: C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. S4 J- v+ b3 p; y" S) K
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).! G1 Q7 K) h9 S( n( j0 {; V
2 p! X9 b# i7 ]* D7 o$ g5 [
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).* h9 Y! R+ O2 r& j3 g9 ^" `
$ e* n! @: C h1 ], l: T* ~, o" [在这种情况下,有意思的结论来了,$ P4 J% o! h' C5 n6 E8 E
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,( k/ } G3 y+ ]0 ]
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! t7 m/ Y3 W4 A. M
5 B7 D" _: ^7 K1 T9 X5 i: a
我们立刻得出两条推论:( @2 Q7 r1 |; {
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).
- v) p: V0 T' h" Y2.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.
% H5 h3 v1 B' r! \5 D1 E2 m
+ }, X1 N) W; V% d0 X; Z继续待续中.... |
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