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 5 H+ U9 { @7 O
- `5 [. E; N) j7 F& Q: l下面继续.
( Q! T8 p: o; f" S. }; N% Q" D q. C* C3 S
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 v9 J) R5 `' f, y% X
3 U6 E8 y/ f9 C/ z* v, P6 ~; x, 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! u) f/ Y4 d- | e& r
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
0 H: j8 s) N# G, o
5 t- Q/ T8 P4 n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 Q/ T X9 p L# d
& ~( Z, X# ~& ?0 {& Y在这种情况下,有意思的结论来了," H/ u- ?# K2 d
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,9 o# q2 O4 S& }/ v
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# V* r! U# W# F0 N# M5 E
% g2 _# a6 z$ l& g我们立刻得出两条推论:
+ K0 N( s( h1 q7 n1.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).
# o# d7 u8 T% h I2.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 ]* B4 Y" m. p' ?2 p' x5 v, p6 f. b2 g/ x
继续待续中.... |
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