TA的每日心情 | 开心 17 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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下面继续.
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( Y8 z" c% p2 F& w. A4 H: f% y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.
# `( |5 G6 O$ m: F1 e; Q2 x6 `* _: x
5 {/ f2 O7 u$ ~% {& h5 @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: b S3 U Tx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
1 \7 B7 y* T6 T- l# D) m5 A/ G5 U: g' a$ K! V( B5 @ D
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).
: L4 m. `6 _/ }9 w) d$ K. R0 F/ ^) x: b0 I0 w) w1 d' e+ C
在这种情况下,有意思的结论来了,7 e5 F, F3 }5 A
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,; Q" T: Y& `4 M$ R0 x9 Q9 w& \
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+ d$ F; y8 U4 m; n; d4 z
4 ^$ X8 U1 {3 f* D! |5 ~
我们立刻得出两条推论:
2 A/ H) g4 j. f/ J4 i1.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).
& F$ z( D7 m; Q/ C( L+ v2.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.% b; u/ K3 L! ?( [
; b: {. `5 Y; [4 f* n继续待续中.... |
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