TA的每日心情 | 衰 2025-7-28 23:17 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 . D7 v; C- M9 ], i& ?2 Y! G
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下面继续.0 K! e5 x& g- w' R7 s) S
8 s$ Z5 K' p7 o2 R7 b& N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% [/ ]3 v$ x( F/ T. y
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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, b. T4 f) {$ q) O& C# y
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
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1 F/ G f( x0 r5 p; b* { 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).5 E5 @. m8 T) @0 g5 O" |
. G/ o! q6 S7 @; {在这种情况下,有意思的结论来了, h0 _- W1 u9 ~
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
6 A& |$ T' A+ o9 Vx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) i0 ~, y( P* o" X4 N2 u' @
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我们立刻得出两条推论:" ]9 P2 E6 T3 _* k, [. `
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).6 L" a3 `& ?( a" |
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.9 k1 P% _0 F1 D0 b1 n
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继续待续中.... |
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