TA的每日心情 | 开心 2025-9-27 03:14 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑
2 v* t* Y% C, {. D5 s- p5 D2 M9 f$ A$ B+ @, s- L7 Z" A2 f
下面继续.
0 j! C# U K: Y/ G
) I0 L5 `, c, c3 O- o# n4 n& S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.* r" u$ |2 l" s! c
7 x" [3 O! E, o8 X3 l7 N
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
M, ?3 |$ g* O+ P Z2 O$ }x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
3 a" `# r& `6 [ ?# }) o* o* ~ J% L7 I, [# D4 t) u
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).: h3 o0 ~/ h2 ?0 D
7 C8 ^4 s/ w0 N4 s% W# x$ S% D在这种情况下,有意思的结论来了,
8 M! N8 l& r. ^7 @! Ax*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,6 a( Z, B# Q; M A. r
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
4 B; y% C# j e* F5 S3 X: p; l8 y6 }. h
我们立刻得出两条推论: p H, J$ x' t/ T- F$ L
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).( T! Q% o$ ?( i
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., F; [2 M+ j% W d5 B
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继续待续中.... |
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