TA的每日心情 | 开心 2025-12-26 03:23 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑
* s1 V( c' d2 D0 o* ~+ Z. s9 n; U2 P* f0 K9 G7 j
下面继续.
/ W7 i; O# x: E& N: `, }6 s* [$ W5 a& |- p
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.& B( q' Z1 y/ S% j2 ?6 W& k' ]
$ O7 e/ ^1 D) ~9 n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" f8 z7 X3 d5 C. Q: L
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).& E: q& P S+ e/ P8 Q
7 v2 Y1 `9 t) Z1 w5 [' k% D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).! p- N3 ?+ n# ?- u9 x8 `0 `3 T$ Z6 F6 s
! s+ p! c( H; x7 y* c* l5 S' @
在这种情况下,有意思的结论来了,6 S6 L9 o/ r* \4 F7 h4 N) Q7 P
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,( H3 a6 J4 s$ k0 p- r5 P" ?) f
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 j* L4 J! G" ^8 J( U
+ s4 b0 v% v7 Q0 L. u7 x) m4 j我们立刻得出两条推论:
/ A5 N' }8 d) s. Q1.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).% W' S2 m1 }( U1 D% C: }$ {6 T
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.
! r, q, v7 m, D( j
; y0 H$ I, w% a7 L5 J# g b继续待续中.... |
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