為什麼賭博最後只會輸,因為你永遠無法戰勝「凱利公式」?

2020-12-11 騰訊網

為什麼賭博最後只會輸，因為你永遠無法戰勝「凱利公式」？

人們常說小賭怡情，大賭傷身，可無論是大賭小賭，只要沾染上了賭博，那就再逃脫不了被控制的命運，而幕後的賭場東家，是永遠的贏家。老闆抽頭，站崗放風，吃飯場地費，百分之九十九的賭徒輸錢，消費掉了。大小賭場，情況是一樣的。那麼為什麼賭徒永遠會輸給賭場呢，這其實是因為「凱利公式」。

什麼是「凱利公式」？簡單來說就是彩票定律。這個就不需要小編再解釋了吧。我們甚至可以幻想，在絕對理想、公平狀態下：一、沒有後臺操控，即每一把勝負均百分之五十概率。二、水位永遠是2，即1賠1， 也是賭徒輸，原因很簡單，在欲望和貪婪心理驅動下，但凡一直玩，本金越少的最終輸光概率越大，而賭徒和莊家本金相比，就是有限對無限，所以賭徒輸光概率趨於百分之百。運氣是波浪起伏的，在頂點時你是興奮的安全的，跌到低點時你還有籌碼嗎？沒了籌碼如何東山再起？所以適可而止最重要，贏了20%，及時剎車，捨得離開，輸了20%，及時剎車，捨得離開，否則人性的貪念遲早讓你跌倒谷底，籌碼全輸掉。很簡單的道理。所以其實賭場往往最怕的就是老頭老太，因為賭徒往往不會輕易收手，不像老頭老太贏個幾百就走了。

也有做過荷官的朋友這麼解釋，人輸的起贏不起，輸了你敢翻倍的押注，贏了，第一時間想到拿著贏的錢去繼續玩，沒有翻倍贏的勇氣，簡單說就是你輸的起卻贏不起。

最後，小編想還是想多嘴勸勸愛賭的朋友，見好就收，賭場老闆不是有賺有賠，是只賺不賠，結果是賭徒只賠不賺。所以咱們幹嗎花自己的時間給別人賺錢呢？

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  • 千百年來,為何賭博最終都會輸,因為你永遠無法戰勝「凱利公式」
    千百年來，為何賭博最終都會輸，因為你永遠無法戰勝「凱利公式」。在人類發展史中，「碰運氣」的習慣由來已久。如果要追根溯源，在已知的史料中，可以了解到，東漢時期的許慎，在《說文》中記載：「古者烏曹作博」。這烏曹是夏桀的臣子，從這裡可以看出，賭博在中國的夏朝就有出現。
  • 美國節目暗箱操作,總結出凱利公式,證明為什麼賭博最後只會輸
    不信你回想，身邊的八卦和報紙上的新聞，傳的都是因為賭而身敗名裂的消息，何曾聽說過靠賭發家，無憂無慮的事跡？至於為什麼賭博最後的結局只會輸，那是因為你永遠都無法戰勝「凱利公式」。但其實那深入骨髓的刺激感讓你不可自拔，一次逃離開了，下一次再觸碰到，還是讓你情不自禁坐上牌桌。賭博，玩物喪志，憑藉的不是實力，不是運氣，是誰更有時間，更有本錢去揮霍。因為在凱利公式的掌控下，誰也不可能只贏不輸。試想，為何賭場都是大利潤場所，卻有無數賭徒傾家蕩產？
  • 為什麼賭博最後只會輸,因為你永遠無法戰勝「大數定律」?
    如果你也是賭徒，曾經也因為網絡賭博負債纍纍，悲痛欲絕。歡迎關注茂哥的原創戒賭 上岸公眾號「老周常談」，我們一起戒賭上岸，做自己的擺渡人！世間賭徒，十賭九輸，好賭的總覺得自己能做那十分之一，卻不知辛辛苦苦二十年，一賭回到解放前。為什麼賭徒最終只有輸一個結果呢？
  • 為什麼逢賭必輸?因為你永遠贏不過科學,凱利公式算得明明白白的
    很多人都希望通過賭博，不僅翻本還能告別貧窮走上人生贏家之路，可惜的是越輸越賭，總是抱著下一把能贏的心態，妄想著不勞而獲。放棄吧！你永遠不可能贏，因為，你是永遠贏不了的是凱利公式。賭博靠的不是技巧和運氣嗎？這裡面怎麼還有公式啊！
  • 別去賭場了,你永遠贏不了「凱利公式」
    一個普通賭徒，只要長久賭下去，最終一定會血本無歸，所謂的各種致勝絕技，除了電影裡的周星星，現實裡的周星馳都不信。　　賭徒永遠不明白，與自己對賭的不是運氣，也不是莊家，他們是在與狄利克雷、伯努利、高斯、納什、凱利這樣的大師對決數學，贏的勝率能有多大？
  • 賭王何鴻燊永遠不會輸,5000億財富背後的終極秘密:凱利公式
    直接比複雜的賭博遊戲，在數學上可能比不過。就來一個最簡單的玩法：與何鴻燊比拋硬幣。規則是這樣的：擲硬幣，正面贏反面輸，如果你贏了可以拿走比賭注多一倍的錢，如果輸了則會賠掉本金。生性樂觀的你覺得沒什麼，反正不管怎麼說，贏面都有50%，下一把就可以贏回來。結果，很快你就把身上的錢都輸光了。你百思不得其解，明明是公平的50%贏面，在50%概率下至少不會虧本的，可為什麼最後會輸光？
  • 為什麼賭博後總是輸?答案在「凱利公式」
    凱利創造了一個公式，可以用來計算每一場比賽應該投入的資金比例。這個公式發表於《貝爾系統技術期刊》。這個公式並不困難，可以用一定的代數基礎來理解。在這個情況下中，讓我們看看Kelly的公式：把上面的數據放入計算中，也就是說，最後我們得到f=0.25，也就是說，在這個情況下中，每次你下注情況下，你都可以得到最大的回報。
  • 久賭必輸!賭徒們永遠贏不了的凱利公式,究竟是何方神聖?
    但是現實生活總不如電影，賭博裡通常最大的贏家還是賭場，究竟是什麼原因造就賭徒每賭必輸的結果呢？原因竟然出在無可打破的數學規律！60年代美國很流行一檔答題的電視節目，觀眾通過答題就可以獲得獎金，節目在當時也被拿來設成賭局，民眾會通過答題的狀況來下注。節目本來是以直播的方式播出，卻因為技術的問題無法同時在全國播放，導致遠離西海岸的城市延後播出。
  • 沾賭則輸,拒絕凱利公式!賭徒,永遠不可原諒的一批人!
    沾賭必輸！餘華所寫小說《活著》的主人公，便是因此輸了個傾家蕩產，逼得家珍失去了耐心，落了個人財兩空的局面，甚至開玩笑管孩子叫不賭。為什麼富貴輸？因為賭場讓富貴輸！為什麼富貴贏？因為這樣魚才好上鉤！更何況，如今的場子，都已經大數據化，沒能力、沒知識、沒背景，只有一片貪心想賺錢的賭徒，不輸個傾家蕩產才怪！
  • 凱利公式 @    約翰·凱利
    他那篇論文題目原本叫作《信息理論與賭博》，1956年發表，發表時考慮公眾影響改名為《信息率的一種新解釋》。 公式起源於凱利對信息噪音的研究，同屬於香農的資訊理論理論範疇。具體理論深奧，與咱們投資領域無關。 老唐舉個簡單的例子來幫助理解信息噪音。 信息的傳遞是有噪音的，比如你收到一條信息，內容是「索普沒有偷你的錢」。
  • 凱利公式 @    約翰·凱利
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  • 賭王何鴻燊為什麼說「不賭就是贏」?你永遠也贏不了這個公式!
    在對待賭博的問題上，何鴻燊的態度一向很明確，「不賭為贏」，用其接受電視臺採訪的原話來說是，「我一向勸人賭博當是一種玩耍、娛樂，千萬不要過分賭，因為你過分賭未必有得贏，因為我是抽水的，但是人們不聽。即使四十把不輸不贏，打平手，你已經全都沒了。」　　在一次採訪的最後，深諳賭場規則的賭王坦然地說道，「再有錢也沒法子夠賭場賭的，我沒那麼笨也去賭一份」！
  • 凱利公式啟示:贏得勝利的唯一法則是「不賭」
    一個普通賭徒，只要長久賭下去，最終一定會血本無歸，所謂的各種致勝絕技，除了電影裡的周星星，現實裡的周星馳都不信。賭徒永遠不明白，與自己對賭的不是運氣，也不是莊家，他們是在與狄利克雷、伯努利、高斯、納什、凱利這樣的大師對決數學，贏的勝率能有多大？
  • 你以為學會了凱利公式,就能成為巴菲特嗎?
    文章發出後，有朋友留言提到草根賭王葉漢，在這裡我不做過多關於葉漢的介紹，只分享一則關於他的故事。賭王何鴻燊接手葡京賭場時，業務蒸蒸日上，但理性的賭王仍然忐忑，請教「賭神」葉漢：「如果這些賭客總是輸，長此以往，他們不來了怎麼辦？」葉漢笑道：「一次賭徒，一世賭徒，他們擔心的是賭場不在怎麼辦。
  • 凱利公式
    因為假設你每盤都all in，也即每盤都將所有本金下注，那麼哪怕你前面運氣爆棚連贏99把，在第100把輸的話，也將瞬間歸0出局。那麼是否存在另一種下注策略來使得期望收益最大化呢？例如下注固定的一個金額？或者一個固定的比例？或者一個動態浮動的比例？對於每次固定金額（例如每次下注10塊錢）的這種策略，我們可以較為簡單地判斷它不可能是最優。
  • 凱利公式在FOF/MOM子基金配置中的應用
    因為勝率為p，那麼此時會無限接近於p，而會無限接近於1-p，因此，有。上式右邊對f求微分並使其等於0可以得到： ，出f得：，其中，q=1-p=失敗概率。D 凱利公式在賭博中的應用假如A和B玩賭大小的遊戲，A給了B100塊，B賭對了賺2塊錢，賭錯了輸1塊錢，那麼B每次賭本金的百分之幾能讓自己的收益最大化呢？根據凱利公式，其中 =最優下注比例，b=賠率=2塊/1塊=2，p=獲勝概率=50%，q=失敗概率=1-q=50%，所以，B的最優下注比例應該是本金的25%。
  • 收益最大化的投資公式——凱利公式
    因為像這樣的50%的概率虧虧了只虧2.5%，賺了能賺10%以上的投資機會在金融市場裡是非常少見的，好的投資機會是可遇不可求的，遇到就不應該放過，以為你這樣的投資機會，如果你長期投，投10次，100次，1000次，本金1萬塊錢的話，你快看就財富自由了。
  • 大數定律和凱利公式同屬於概率論,他們都被應用於賭場,用好不敗
    凱利公式最初是「約翰·拉裡·凱利」根據同事「克勞德·艾爾伍德·夏農」在長途電話線雜訊上的研究所建立。凱利公式曾應用於一名擁有內線消息的賭徒，他在「賭馬」時遇到的問題。賭徒希望決定最佳的下注金額，在他的內線消息不完美時，即可讓他擁有勝算的優勢。凱利公式隨後被夏農的另一名同事「愛德華·索普」應用於賭場二十一點和股票市場之中。
  • 一本好書 | 從賭神到股神,一位擊敗莊家和戰勝市場的人
    也不一定，這時要看賭博的第二要素——賠率。比如有人要和你玩猜硬幣的遊戲，如果你猜錯了，就會輸掉賭注，但如果你猜對了，就能贏得2倍賭注（1賠2）。雖然這時輸贏的概率相等，但因為賠率較高，所以這是一個賠率對你有利的遊戲，你也應該持續參與。