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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$ t0 q1 H. w" w5 H$ _下面继续.0 T' h' `% h& `2 v: f4 v) |4 l
& m5 g9 p' l9 _
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.
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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$ u0 [) ]+ b6 O4 W& ~; d" f
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p). V5 E! T0 [9 m
; d4 }7 q2 d, O4 r" A- x. ~
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).
4 H4 R* I/ d4 x. Q/ h, Y9 T, Z" {- E! p3 \& r
在这种情况下,有意思的结论来了,, r* b. K9 @$ Z4 w ^# Z! O
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
/ }% u% `: ?/ O% f( d" W* sx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
; \; L" p0 ~& B+ z) k! `6 t5 G- I: e4 s+ }+ a
我们立刻得出两条推论:; {! n' [* V* f D2 t
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).
* d6 V- Q3 z& H6 y, i- n& O6 N; e2.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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/ v6 p. A8 T6 a! x7 ]继续待续中.... |
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