TA的每日心情 | 开心 12 小时前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 ( K1 E/ h! O$ @# v
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下面继续.9 D/ R+ D" z, o% A
; S, R) h2 X* Z+ z; y! c& f
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.! q' ], W- K5 f" Q" c
& A+ `4 H9 |! `6 x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- _3 S9 j, S8 R3 r
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).$ g5 C# |* l! B# x. }5 f$ D5 w" l, x
6 }! E: `. m9 x- x& g' A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).) a6 D, O8 G K: n
2 U3 g" @5 [4 K2 m7 X在这种情况下,有意思的结论来了,
3 A. n: |% ]8 {x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,2 P4 M, O9 X8 g, ?) T' f4 {- ]
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
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9 b0 H7 n% B! r) h2 f) R L我们立刻得出两条推论:+ a! D* X# i( Z0 N7 x8 `" a
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).
" V4 \3 [7 k) f8 L6 ~4 w- }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.
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! v3 w" ]; X- d0 I9 d5 H1 A! e! m5 c继续待续中.... |
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