TA的每日心情 | 衰 14 小时前 |
---|
签到天数: 1852 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑
: a6 ~, h; P! Y! c# C
8 e1 [. q+ d: s8 ^下面继续.
, x, p/ a/ F& v; ~! U( u
+ {9 i* h& f# g0 i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.$ b6 [2 \! f/ i9 s) i6 W
: j6 L$ a( {" z& m- }" \
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: B2 e1 M; i3 H6 {
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
5 ]) m `5 Z/ j5 J3 t
3 Z3 p* p, E F4 B; W" x t" [- Q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).
5 G) r5 y! n6 ?" M' z8 O7 Z% J: H
在这种情况下,有意思的结论来了,
7 p+ V% l7 b# z$ c3 G4 p4 [x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,# m S7 S* t* ?
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
: n& x$ k* h2 Y
: e& @4 F, j) J我们立刻得出两条推论:: ^. A9 ?2 y0 x! K
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).6 o7 D; N9 b# j% \6 H2 c) ?' I1 g
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 Z0 V V* k) T" U
" n) F, {! K9 J' {8 K0 h+ R/ g5 O继续待续中.... |
评分
-
查看全部评分
|