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
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下面继续.
7 j" I- g' U7 h! Y- Z( P! h& h' n, m6 U9 ^5 `6 n9 `
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.; y0 B( }, {9 ^) M5 A
- x; M7 V6 \ d) K+ |; 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
8 X/ j3 G: a) v5 B6 }# _( B; N5 Zx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).7 @, P% l! ^0 o
3 T& K: D6 u. O a* T% L' d. 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)." t/ v7 g ~1 C/ @/ I
2 U9 v) d6 O* x$ Q6 t- m: a在这种情况下,有意思的结论来了,1 o& V' o0 U7 b4 s
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
0 c9 m( O# z$ ]' ~* @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
& z' n p6 H, q4 u7 E1 p S9 O. z4 [- k
我们立刻得出两条推论:2 q' A/ U- {4 ^- D- l( r+ o
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 c% N8 ^' x" t( _ n; n/ M2.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.
3 @: e' u8 y/ n( Q7 K9 L9 T, ]# E3 w2 M" g0 F5 T( X* N* T& B, l) G
继续待续中.... |
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