TA的每日心情 | 开心 2026-2-7 02:13 |
|---|
签到天数: 1955 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑
0 T+ L! |/ a: c" y# v( b5 ?. r& n2 `2 I2 y" A4 n0 Y; @' ^' q
下面继续.
$ O9 l4 M7 `9 w$ q$ ^* B% S. Y8 B0 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.
, R5 K8 i" i) s7 n& M7 W* Z. h7 ]! c+ T% V# X) |0 n4 L3 ~, w: e
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: o) K% Y! e2 r C9 N
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).- E. `4 F$ b7 n2 e& f$ o' h
! ]& a# y1 g0 h( a7 _3 _" `: B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).
. a8 t! F! Y5 U, Z6 w
+ |+ l0 D' `) c1 a' b在这种情况下,有意思的结论来了,
8 \ p3 @$ |$ D8 i; p2 N, rx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
! z2 `4 U G7 ?, K, {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 less7 d q. Y0 A* h
# X) K# P' Q7 F, k6 F! b* X
我们立刻得出两条推论:
+ D) v4 p# Q, ]3 V. I; L1.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).4 u* i+ t8 o, x4 o+ O
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.7 @8 o _9 l1 P: q
0 ~* v. D+ `, e6 @2 q H; ?$ m7 g
继续待续中.... |
评分
-
查看全部评分
|