TA的每日心情 | 开心 2026-2-7 02:13 |
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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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- b' f' s0 w/ O: \3 X" J下面继续.
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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.3 m& ~6 d0 g) `# C6 m! W9 [0 a. v- o1 A
; d/ o- C* G% a! h
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
- H8 ^ h9 ^& H2 Px*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
" h5 p* x% p) A9 A
: w; ~9 {4 o, E5 e3 X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).4 e, V+ A* c2 E3 [5 i4 G& n/ Z
( a- b8 @$ V. _* ^6 \8 n, [2 u- y
在这种情况下,有意思的结论来了,
3 z6 \5 H" K1 a+ M9 zx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,) t4 f: L) v$ Y/ @5 d
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' U* O' g6 z5 {% Y, e ^8 ^
- t+ g7 G3 W7 Q4 e我们立刻得出两条推论:' q+ K, h5 _% v) B" C$ r- n, p$ i
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).
8 w' q" `/ s3 J- Z# E2.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.# C+ H7 }6 l5 X8 p$ F
7 T5 c! `6 g* i% Q0 \继续待续中.... |
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