TA的每日心情 | 开心 3 小时前 |
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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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6 i+ H9 R% P0 T% H% K) d6 k6 J下面继续.
( t9 J) x+ F. x2 M7 f% o4 B! L8 |+ I' H3 D, a, t
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.; M# U( D& E" z6 G% M" |8 j' J. k
" C& U T6 {( ?! e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, r/ u4 ~8 f- ]7 S% h4 ]. y
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).3 I4 s; t! z! N0 J8 a: m3 r9 `* ~+ r
; m6 w6 {1 [$ |4 s' V1 R# 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).
9 u6 g7 B% `7 y, t; b. W& ]- O) B# }/ j' y- Y5 L
在这种情况下,有意思的结论来了,
2 u9 ^2 ?, X5 e" t/ b+ nx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,1 P ~ q ?/ }* W- O: G E
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 less2 K6 @' d- d9 A8 R: B+ `
0 F- I' T+ ~0 p我们立刻得出两条推论:, v" O" y9 E; y4 L6 k8 V. b1 {
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).
7 n/ b8 |! }& l% l2.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.7 X& s2 ^+ L1 ~8 n0 ]; r$ n5 b
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继续待续中.... |
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