TA的每日心情 | 开心 4 天前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑
8 R p5 P0 O7 C
3 R3 M4 h/ E$ p$ {2 h4 v下面继续.
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& Y" [' P' B/ a; z) u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.4 e' X* _. u; \) b3 y) i3 L
$ R; d' C* C, B6 u/ E u0 e0 B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! c% D* g+ h# J% Px*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
1 @9 Z; ?. `( s7 `! Z2 J5 G6 y& X& n5 t' |
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).
/ k) k0 A/ g2 ^( G* f( p7 G5 y8 u; a) [
在这种情况下,有意思的结论来了,
8 f9 P5 F7 U" R8 T0 s0 Dx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,% \$ _5 I: q$ p! ]
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
+ T6 {6 R, r2 N i: m; v9 P0 i* k4 A6 u) ]$ s
我们立刻得出两条推论:
: }. p% m7 ?3 W1.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).. L- M! D& _+ C* E
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.# Y5 K7 O, \0 V( p) R
! k$ b5 D6 J6 X+ _9 ~继续待续中.... |
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