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 9 Q2 V7 |! u/ |( t( L0 k- P
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下面继续., [- \# Y; v% ~0 j( i9 a
$ e4 y, v" Y" U8 Z8 H 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.6 r8 T) A! l0 O7 K0 K Y
: Z; M# I# ~7 O$ n! n p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! N" `2 m7 R; V! n2 p X9 a
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
( R+ K- q/ F8 Z: Y
' X; n6 d* k, r" i3 S8 b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).7 Q8 H5 [8 Q' k
5 z- e! i9 ^+ ]. N3 k: P7 q' ~
在这种情况下,有意思的结论来了,- g8 h+ k, a% z& ^& n) w* @
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,) \) j1 d; T) L# }( T$ A N2 M
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
+ P7 {6 v0 h$ q/ ^
# s( J2 e5 F7 ~! U* f; {我们立刻得出两条推论:
1 h+ [+ v$ ?3 } _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).. b& d0 d h3 t% o
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.5 }" F. S/ `$ \ A$ f. O
( ~5 ^" r" {" B) }7 E5 p( y* Q
继续待续中.... |
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