TA的每日心情 | 衰 2 小时前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑
1 m! `0 J6 C- A4 k* H: a G9 u. L+ v, f5 k6 S
下面继续.
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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.0 C/ h' s* i8 ^6 w" Y
7 X# }! ?/ h3 x$ P, v: j/ |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
3 v# Z' l" Z! R8 U# H( {" Q* @x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
1 u! n' @ n, O# d* W- A+ U* W& R; q3 {& Z$ ]: v' e
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).
0 }" i9 ~8 q8 G3 ^* j" G' K' {6 n2 I( T( a' T
在这种情况下,有意思的结论来了,
" j* r- q0 F* x, ?+ ix*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1, P+ n9 w+ V8 ?' x
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
& E4 |* M9 i& X& ~' C- T% K9 S% M- N1 { X( X* N8 n1 y* S
我们立刻得出两条推论:8 V# J- B! M4 c; q3 F8 k6 t
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).
, A' u- f" N& w2.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.
0 R3 _8 U: z, H2 y% P- e. ^3 I' |- ^2 r
继续待续中.... |
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