TA的每日心情 | 开心 16 小时前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 % [" Q, O, _' [) [
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下面继续.
+ D0 h( {- P& B. D! Q1 X
- ]: t) b+ ]! P+ z$ o# O6 ~4 S+ x3 k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 e' Z3 M: t0 _+ z& h% v$ Z
' @/ O0 v# ^) Q- L8 U+ V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 A, o( X4 t# Q' `1 ~x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
8 o& s% d/ k* @( `/ {# E6 Q0 F& p* S) A7 R3 J3 j
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).4 P6 y, Z$ I7 s: b" a
, U: ]9 ?/ |9 b4 D在这种情况下,有意思的结论来了,3 U& ]! `1 |3 M5 J
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
( U r. v, @# ^: }, V, q n- |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) q# }. q: y; K
0 U4 s& {- _/ i$ x/ h7 d我们立刻得出两条推论:9 y; E0 n2 r2 Q' _! `) v7 X2 p
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).; U. [1 o& j' ?. M6 A$ Y
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.
: ^! Q1 A, `% ~$ H. x" J" s h/ Q% {/ l3 R
继续待续中.... |
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