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 k! a2 n4 X9 Y" a7 w! D9 e下面继续.5 ]. M) [' ~# t" m4 x
5 E. W' \3 k, V, k" e5 f3 A, M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.7 D i1 G' L9 R/ f2 n
9 Y7 E7 s6 V5 U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
' ?% D1 o6 w3 lx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
( P3 t' {9 b! q1 c& _$ V" _8 T) p2 z3 {7 t) D9 d. N
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).1 L, \$ M( G: ^3 M5 O+ I
; C7 g& f* M* { \. B9 T
在这种情况下,有意思的结论来了,+ P% |7 P9 P/ j9 L) g
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
* t( W, y* G4 G/ Kx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
$ E* o; H- W3 `, `; d/ `% u5 `+ _; r: S
我们立刻得出两条推论:
$ T9 _2 [9 S. c/ L) c. s1.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).4 {" D j2 F: A: q" S7 f. x
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.1 ^: C9 P3 p+ k1 l* j4 T
& a! H! s: N8 z) E继续待续中.... |
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