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 ( ]7 B5 p I; D& ~; P7 s
6 K( S' U$ M6 n' X" k下面继续./ C v" e3 c1 T% g* v
$ n; D2 K" `2 O% y! v1 I4 r) a8 _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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. ^1 z; h2 Q/ ], c9 r, \8 Q, g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
9 p3 c: } f" C: bx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).1 i; ^! |( u% {( `7 y6 v, E% |5 g" i
2 c" a) r! E/ Y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).
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在这种情况下,有意思的结论来了,
5 Y' m2 v4 x+ R& W7 R( _x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,% _6 ~8 Z) ~ D/ L# `0 S
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
' D: q6 J' b9 }; Q) ~: l% j
" k8 h5 V; x, y/ A+ K) Q. Q我们立刻得出两条推论:4 a3 {: D3 R8 ^
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).
4 e5 o- p) L$ Z% Q I2.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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) |4 l, u- _/ ^% J+ Y+ a% S3 D# w继续待续中.... |
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