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 " J9 I+ d7 ^% K. f% o @
( a, K+ f6 a% t# t6 r# m* b
下面继续.
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D7 G6 _; s$ K r( P3 c. t8 r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 c/ y! [. Z* q. a' Q* F' M1 m% H+ m% \6 [) w8 ?5 f
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
0 Y5 X7 A0 h4 d' |x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
, S, r2 O. g' i' w, ~0 |) F2 M1 l: F1 M, S# V( E1 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).
S K7 d) ^9 D
- O4 n$ I; X! a" Y( o; ]在这种情况下,有意思的结论来了,* \& o' m5 G$ Z
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,$ g+ @! Q4 x& Z$ |& h7 t0 b
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" b1 p3 J, ]2 W
3 h/ T* M. f2 V" o1 h/ p M, T
我们立刻得出两条推论:( r3 c6 p- E& C9 s h- f' Z
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).& ?3 U& M8 M0 U+ 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.) ~/ q# A) ?+ L. Z8 a9 [
1 R8 n5 Q9 X' c6 u7 B. C# O W
继续待续中.... |
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