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
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下面继续.
1 ~7 E1 Z* y; E* }( C1 b% D' o6 A5 z+ g7 I, h/ I0 W1 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.& F; X7 f6 P- c/ Y
# G6 Z) b2 A! 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9 |9 g, G/ G' b/ Q
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).! F! G& ^7 |) F: I/ R& V. J, n+ k& J+ Y
5 y! m$ d+ M7 X/ t- [4 m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).7 T4 ~4 y% N# X
5 K0 b! ^, f# n8 p在这种情况下,有意思的结论来了,+ z" _7 A' L) ~% H9 F4 q# ^. N1 ?( L+ i+ x7 h
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,0 B# {( [9 G& T% C" K! ?1 y& T/ d% g
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
+ x; f K" b8 P, I& y; z5 s
& d1 E. ~0 O& d& r( \! @ l我们立刻得出两条推论:
( h# U3 H1 g+ Q/ z( h1.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).9 \7 s8 E8 [8 T+ k" X7 ^
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.8 j9 y5 ^3 Z* x6 v' ?) t) y; l
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继续待续中.... |
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