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 6 l. F/ G& y; B8 O( |' l
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下面继续.: F9 U9 s: u- q: ?
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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.
+ w4 L* B# F5 s1 J1 A2 I5 x* {4 J
) [: V5 s. @$ @2 V# W# p$ S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: |+ }7 y6 g, q
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).
$ n* [3 N# Q3 U. @' f x7 K2 `, s7 B( K
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). s: x& ]: z% S9 Y$ Q" o$ O
3 `- ~ ]3 C' V. {. D
在这种情况下,有意思的结论来了,
7 C* K4 M0 c9 }! ex*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,1 v G# y3 @- c! j$ c: 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
( J+ N( x7 ?8 m2 A( @. h! V7 O
6 c5 n# r0 o$ ]我们立刻得出两条推论:
. K, [, J3 _' G; p1.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).; Y: m' `$ O1 ?: \& U) D2 F6 a" X
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.
/ C. \& l6 {- r2 E) N& l. e/ r6 n \" l* s
继续待续中.... |
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