TA的每日心情 | 开心 6 小时前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2020-11-5 17:56 编辑 ( J. }1 |1 h0 O' h+ p( O/ |# U
0 }; l1 }0 p, r% }" ? D下面继续.
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6 ]( A7 H4 L: A6 ]3 J8 d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.# Q$ T, t9 H v! k4 ]
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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 C! d, O6 I+ h7 x: k( i% l( [
x*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p).. Z) A$ K7 ^3 @$ [) F! d
" E X. v' z% L- j8 g9 u1 ?8 U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).0 h7 Y1 J% V$ m; T) F; \
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在这种情况下,有意思的结论来了,
8 s( z# @5 }' ]) k F5 j- Z" zx*(a+b)/a*p+(1-x)*(a+b)/b*(1-p)=1,
! M' L5 |. O; bx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
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- _) h" a; ]! o# Y1 r; o4 p* p我们立刻得出两条推论:
2 L" s* r( `. @% U2 N1 B1.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).
! t1 h& j$ Y$ C! c, s3 ~! K2 [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.
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; T) a5 y" v" B# `9 \8 S% b继续待续中.... |
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