TA的每日心情 | 开心 2025-10-27 04:12 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 * K, U2 r; d, [6 X6 S# s
+ y& h9 P, d% N/ a, r. I下面继续.
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) i2 v: B) i) d# x' s$ y' z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." ^+ ~+ S. v p7 j
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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
& F* j& Y1 G. p& N9 l$ P2 A9 x" nx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).: ~0 C0 e8 A7 W$ k
$ x3 v% G4 r2 w3 e$ {4 { V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).1 v! t J! ?+ S! q
/ D, o+ f. f3 ^ v在这种情况下,有意思的结论来了,
$ @) o( L* Y7 b& l2 z1 ^5 A7 kx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
, H- _" V) h( K) l4 ax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 less2 P/ L: V; ^4 v6 o F3 ^
7 `5 l0 v5 E/ i我们立刻得出两条推论:, N5 \ B4 J9 B E7 l% Z* {7 r" y8 c
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).7 r% F- j# o5 i2 a" 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.8 Y5 u* R* A% C
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继续待续中.... |
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