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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3 [" q$ y5 \5 y5 p+ r7 f6 n下面继续.
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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.
1 R+ C' | a& g* l9 ^5 Y& h8 o7 m+ O9 A6 h' 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; x) ~; x& w. M7 y* Z! |' P
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
7 d s* {/ C( ~1 Q: D; ?/ k* G3 P& `; ?
* B/ U* {. o2 X9 o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).- I* U- B& ^8 `8 R) C/ A$ B& C
8 P3 {$ _4 Y5 e- j/ |. |( o u在这种情况下,有意思的结论来了,
7 K* T) K+ Q7 j7 i& |6 t- Ux*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
2 ?5 W/ k1 v2 N2 |+ L8 dx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# a( r2 Q3 K1 u
/ o# V/ {, P4 j0 e+ f9 f
我们立刻得出两条推论:
3 V$ H! V1 f [, w- 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).
7 m7 \0 m( J( W3 ^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.3 U. i, n% a8 T4 G+ I/ ~& k. K
2 @- n0 o, d6 y9 {* e% X2 g1 G继续待续中.... |
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