TA的每日心情 | 开心 21 小时前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 6 U$ ^1 T W5 o4 m. R! K
) ~" c2 v6 o2 ]) j4 r# O下面继续.
; U$ b/ P. @( H
* D: L6 D& e; C* u* g' T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.; J8 K2 F5 |! H( P; {4 @
9 t% p4 Q& [3 H/ d; q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
. y, Q, N4 C Y; {0 O' s$ _x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
( [5 d4 k% {2 |8 |, d/ Y' q, g; z2 [$ j( O
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).3 W; ^4 q/ d$ ?( x/ J; p
' z% K6 A6 m" e5 I
在这种情况下,有意思的结论来了,
6 P; A# ? e" a% A' Q, O/ o0 G; Ux*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,8 e% d5 m) s! c/ x& C0 l }
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! ]5 X2 j2 c. A
7 d9 r! K" u! P4 d0 e" O我们立刻得出两条推论:
+ r4 a. L5 G: Z6 j! K1.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 z8 c1 O7 Z+ @: x7 y1 i* r5 l5 r
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.
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2 T7 Z% T2 ?4 _8 m继续待续中.... |
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