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 * M1 Q3 U& j8 ?
! M" P, ^+ q# o+ v( t下面继续.$ C5 U; R( `& M
4 G# g8 B3 x! l7 c8 H5 `3 E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.& J* o5 Z& j" R! ]
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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
' q" {/ k8 x/ `7 N* g4 k: mx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
% j, g( C( L7 v& J" i& u' S4 M% p2 H( C3 |" ~! |' Z
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).
' p( l8 C& j* l8 {0 _8 i' `. }: v% n, K4 e" B) \
在这种情况下,有意思的结论来了,
( q. H' M' ?$ F# O! C5 C1 z; j3 Yx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
7 g0 J4 X7 S- H7 _" tx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$ M& s( O1 h- ?* g, G
% U+ X( K7 m7 S3 k: i
我们立刻得出两条推论:
1 {3 q! p9 u" f: z) H1 h* W, t1.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 E3 L, k4 e, O: c$ D& J2.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.
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继续待续中.... |
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