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 8 C d( F- g' _1 T
9 x% f! A' h! ]) g2 o! ?" u下面继续.% ~; a# Z$ k6 \2 Q0 m: @# d# K
, W3 S. A, r/ ]# x5 a2 X/ a
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.
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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
1 y. \/ W* s5 L- l/ u" cx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p). M0 o/ J/ Y3 e( m! Z! K! S" e
5 }% K5 n( A6 N& X5 @- H4 |* H7 S
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).
2 i7 Y7 M! V( b7 o4 a" v; Y
6 ~, P% c7 y! Y2 R在这种情况下,有意思的结论来了,% ]) f9 X# Y( q& A1 b! N
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,- I3 p2 \# q% V$ G- 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
7 }; S8 D+ O3 i' w( d" I( E3 V; k0 Q
我们立刻得出两条推论:
6 x- x+ b0 L' ]: k1 J* ], g- w, W( a1 {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).
" j/ g9 x9 \1 t: Y. u2.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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继续待续中.... |
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