这种赌博网站漏洞赚钱游戏的漏洞在那

假设一个赌局——抛硬币,投入n,正面可获得2n,反面获得0。在如下策略中获利:第一次投入1元,若反面,第二次投入2元,若再反面投入4元,以此增长,只要出现一次正面即可收回所有本金并且盈利然后再从投入1开始循环进行下去这样在1/2^n概率下连续亏损 n趋近于无穷时,才会期望收入等于投入,否则都是盈利的与圣彼得堡悖论相比,圣彼得堡悖论按期望付出赌局投入∞并且是在1/2^n,n趋近于无穷概率下才不亏损实际中你愿意接受前一个赌局的模式吗?与圣彼得堡悖论的差异又在哪里呢至于说赢了只赚一块钱的话……增加赌注的递增倍数就可以了,比如2增加到3/5/10这样…情况假设市场可以借贷,赌局不需要时间完成,也就是你可以在瞬间进行多次直到赢了还掉借贷部分
都不对这个赌局是不公平的,所以赌桌才有下注的上限。赌场当中下注的上限就是有利于庄家的设定。虽然这个赌局每次的期望收益损失都是0,但是允许这种下注方法就意味着赌客一定会赢,除非有下注的上限。即使是期望收益时0的游戏也有获胜的方法,不是期望收益时0的游戏就一定公平。举个不恰当的例子,不考虑上市公司收益和公司价值波动,股市短时期内可以认为是零和博弈,但是也总有人长期稳定盈利,有人总是亏钱。类似的还可以思考一个游戏:如果有一种游戏,第n盘获胜的概率是1/n^2,获胜收入是n^2元,失败概率是1-1/n^2,失败损失1元。虽然每一盘收益期望都是0,但是长期来看赌客必定亏钱,因为每一盘的收益期望almost surely收敛到-1。如果是对赌的话,当然一定会有人赚到极大数量的钱,但是这个人是你的概率就是0;如果是赌场开立这种游戏,那么赌场必定赚钱,赌场亏掉极大数量的钱的概率是0。可以好好想想这个例子。以上
你的假设有一个被你漏掉的地方,就是你假设了你的资金永远足够弥补上一次的损失,考虑极限的话,也就是虽然你没明说,但你假设了你有无穷大的本金。&br&&br&实际情况钱是有限的,也就是这个赌局你不管能不能借贷,算双方的最大可用金,更多的赢面更大。既然你假设你和庄家的本金无穷大,那你的盈利就算按照你的博弈策略,假设是自己盈利以后停下,此时你的盈利额度是c,算盈利就算按照你的博弈策略和假设,在无穷的时间和本金中,你盈利到了某个c然后停下,但是考虑到你的假设前提是无穷时间和本金,所以你的盈利期望应该是c/无穷大,也就是0.......&br&&br&所以并没有什么漏洞……
只不过你在把自己博弈策略算进去的时候,忘记算自己假设前提了,才会误以为自己收益为正。
你的假设有一个被你漏掉的地方,就是你假设了你的资金永远足够弥补上一次的损失,考虑极限的话,也就是虽然你没明说,但你假设了你有无穷大的本金。 实际情况钱是有限的,也就是这个赌局你不管能不能借贷,算双方的最大可用金,更多的赢面更大。既然你假设…
&b&谢邀……无论是实际上,还是理论上,都不成立。&/b&&br&&br&第一种思路:&br&简单计算即可得知,你的资金越多,获胜概率也越高,但赢只赢1元,输的概率越低,但输就是全赔。二者永远是同步的,你用1亿去赌,胜率99.999999%,赢1元,失败率0.000001%,但1亿全输光。&br&总之概括:赢的概率很大,但回报率很小,输的概率很小,但输钱巨大。&b&最终期望是零&/b&,也就是它&b&不优于任何其他投注法&/b&。&br&至于所谓增加投递倍数,增加到3倍、5倍,也没有改变期望为零这个事实,只是计算起来更麻烦、让赌徒更糊涂而已。&br&更何况,实际的赌场是有抽水的,期望是负数。&br&这与买彩票正好相反,彩票是用小资金、小胜率去搏大收益,而这个是用大资金、大胜率去搏小收益。考虑到一般人都属于风险厌恶型,这种方法还不如买彩票。&br&&br&有人会说,理论上,我有“无限”的资金。&br&如果你一定要说无限资金,那么就必须考虑无限输。就不要把“总有一次能赢回来”挂在嘴边。&br&很多人都做出这样的欺骗,也许是故意的,也许是无意的:在说资金的时候说无限,说输钱的时候却偷偷排除了无限。&br&这是选择性无视,要么就都有限,要么就都无限。&br&&br&&br&第二种思路:&br&&b&这一次投注的结果,并不会影响另一次投注的胜负。&/b&&br&聪明的你,只需这一句就该明白了。&br&对啊,既然每次投注是独立的,胜负结果互不影响,那你&b&何必根据上一次的输赢来决定下一次的赌注呢?&/b&&br&1、2、4、8、16的投注法,抛开顺序,就是五次独立的投注嘛,它与4、8、1、16、2这样投,有什么区别呢?与按圆周率投、斐波那契投、XJB乱投又有什么区别呢?——都没有。
谢邀……无论是实际上,还是理论上,都不成立。 第一种思路: 简单计算即可得知,你的资金越多,获胜概率也越高,但赢只赢1元,输的概率越低,但输就是全赔。二者永远是同步的,你用1亿去赌,胜率99.999999%,赢1元,失败率0.000001%,但1亿全输光。 总之概…
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