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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. g8 h O) Q$ X6 ]2 J4 A3 H, q下面继续.
1 G( V, t1 c7 V* ^7 U6 S& ~
3 o, x7 h1 E/ q {5 c5 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.$ m& W! o% z3 U( R1 z) F9 m' k& h M( T3 W
5 h N% _3 U9 a2 _3 r7 B4 t
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! u" B6 k+ d+ P% V
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
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7 p2 K6 v0 x+ {& g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). X6 k" ^* s# l e+ r$ c
6 _$ p& C! s9 `8 G6 S在这种情况下,有意思的结论来了," e; P* g/ I5 e5 o4 r& w- T) ^
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,4 S" [3 P/ M! @ v
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
* I: s8 d) N7 j5 Z7 x
2 i6 r) q# g4 J8 \! p9 K/ C) i9 V! R5 q我们立刻得出两条推论:1 \& N8 N0 T8 n' _' {5 M" ]/ G2 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).
2 {7 K' h; R: J ~1 @! l2.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.
& i' {5 N, N9 r
, {" p5 E2 \, \5 Q, L继续待续中.... |
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