TA的每日心情 | 开心 2025-12-26 03:23 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 2 ?+ |7 m) V- L# W! i
" J, o2 r% _7 B! Y0 D下面继续.: R( W8 N# Y& F; M) R, o" Z
4 f1 ?* F/ i6 r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.
* M0 r, p, p; E8 G
& H, {" i- g7 H+ Z6 H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) ]$ K* p7 Q8 V/ ?
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
" A( b( E: G8 c' K7 @4 B; W6 F6 H( 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)./ } s; J: Z( f" Y( G# O
& u- ?" [% x- \9 j+ n在这种情况下,有意思的结论来了,5 n5 j$ q4 o6 z# w( M2 a5 ?; }, `
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,7 a a% }) n! c& M, Z$ A
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
, Z- {! D2 ^+ a9 P% I! o" ~4 a$ `$ }! _5 ~
我们立刻得出两条推论:
1 q2 Y" J# B) \: G( R% D; e1.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).
$ _. B, U9 i. G( K" Z1 I. \. R2.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.5 h8 A, B. X% X/ g1 r T/ Y
( _: ?3 K% i, d. A! ?6 j继续待续中.... |
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