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风险小史(一):一群赌鬼与幼年概率论

2016-07-18 倍发科技 有金有险
已知的最早的赌博形式可以追溯到公元前3500年前的埃及,埃及的贵族们用鹿的踝骨做成骰子,赌输又欠钱的人会被罚到金字塔的工地上搬砖。据说著名的Sandwich伯爵就是因为不愿意因为吃饭离开赌桌,所以才发明三明治的。而在中国古代,刘盆子(名字感人)通过抽签,击败了自己的两个亲戚,从赤眉军的放牛少年一跃成为西汉最后的一名皇帝。
△埃及骰子


而如果推远一点,其实整个人类文明都是靠赌博决定的:天地开辟的时候,希腊三兄弟抓阄分配宇宙,结果宙斯赢得了天堂,波塞冬抽到了海洋,所以哈迪斯只好去了地狱。事实上古代人很早就在思考如何通过恰当的手段让自己的赢面变得更大,但常用的方法只有两种,一个是出千,另一个是祭天。也有很多人把两种方法合在一起使用,这种俗称跳大神。

 而真正把赌博上升到一种严肃的、对真理标准的讨论,就要等到文艺复兴时期了。在这之前的几千年时间里大家的主要工作是定义数学,毕竟1000年前整个欧洲应该也没有几个人知道啥是0,因为教皇不让用,我们猜想这让整个欧洲的古典耽美文学创作受到了极大阻碍。大概15世纪末,达芬奇的好友帕乔利写了一本叫《数学全书》,他问大家,如果A和B打赌,在一方赢得6局时赌局结束,但是最后赌局在A赢得5局、B赢得3局的时候因为某种原因结束了(大概是有人抓赌),那么这个时候桌上的赌资应该怎么分配?
△帕乔利

从现代的角度看这个问题大概是小学数学水平(当然为了小朋友健康成长,会改成A和B比赛投篮),可是从这一天开始,人们真正开始意识到概率对于认知世界的作用。虽然我们早就用“人有悲欢离合,月有阴晴圆缺,此事古难全”来概括面对随机性的痛苦,但是热衷赌博的人决意放弃靠天吃饭,自主走上了探索人类社会终极规律的康庄大道,而概率论这个学科从此冉冉升起。当然你可能要问,为什么中国古代数学那么厉害,各种赌博也是玩得飞起,但是建立概率论的并不是中国。我觉得主要原因可能在于,麻将太复杂了。 时间又过了差不多30年,职业赌徒、疝气治疗专家、耶稣星盘考据癖卡达诺为了不让赌徒们继续在纸牌背后抹肥皂作弊,写了一本《机会赌博之书》,开始研究概率的统计原理,这里面他用来形容赌博的词是拉丁文aleae,也就是现代英文里aleatory(偶然的)的词根,从这一天起,赌博的风险与不确定性正式连接到了一起。 卡达诺意识到了几率与概率之间的差异,他用结果可能出现的数量与总数量之间的比率来定义概率,而把这个结果和其他结果之间的比率认定为几率,虽然这本书感觉对赌徒的作用更大,但这毕竟是人类第一次用量化的方式呈现出丢两个骰子可以实现的所有结果出现的概率。几十年后大名鼎鼎的伽利略重述了卡达诺的文章,并且总结成一篇叫做《论玩骰子》(名字感人,现在这么起名字肯定发不出来)的小论文,但是真正意识到概率与风险之间的深层关系,就要到帕斯卡们时代的法国了。 帕斯卡是一个神童,小时候就发明了用齿轮和轮子操纵的计算器(想象不出来是什么样子)帮他爸爸算税,并且写了很多关于高级几何进而代数的论文,在巴黎的数学圈子里引起了很大轰动。但是天妒英才,27岁时帕斯卡不慎偏瘫,于是及时行乐成为了他后半生的主要目标。当时上流社会的主要行乐方式是骑马和去妓院,帕斯卡则出于一名数学家的骄傲,选择了去赌场。 在赌场里,帕斯卡遇到了一个叫梅雷骑士的人,骑士这个人喜欢玩大的,投注策略与众不同,有一天他问帕斯卡,如果要靠投两个骰子都是六点来赚钱,那么要连投多少次才会有比较大的胜算。帕斯卡依据计算(这个大概是初中水平的数学),计算得出24次投掷出现两个6的概率是49.14%,而投掷25次后出现两个6的概率就是50.55%了。不太清楚梅雷骑士最后有没有采纳这个策略,因为必须强调,帕斯卡的这个计算,是需要建立在梅雷骑士有很多钱可以输的基础之上的。 帕斯卡拉着费马,对,就是费马大定理的那个费马开始一起研究之前帕乔利的赌资分配问题,他们把赌资分配与取胜的概率结合在一起,所以问题转化成:如果比赛继续,那么原本领先的一方有多高的几率获胜?他们使用排列组合的方式推演了A和B面临的所有可能会发生的情况,在他们看来概率决定了人们对幸运降临的期望,而这样的期望最终会影响人们愿意接受的分配选择。也就是说,概率决定了分配。而整个研究一下子就突破了赌博应用的桎梏,帕斯卡和费马发现,无论是球队比赛还是信仰选择,似乎都可以用这套理论来进行阐述。尽管真正成熟的概率论体系,还远远没有建立起来,不过我们已经开始意识到不确定性对我们认知的影响。
很多年后沉迷神学的帕斯卡跑到修道院去当一名修士(就是出家了),而这个修道院的修士们一起写了本逻辑学的教材,在里面提到了一个例子:在雷雨天被闪电击中的概率很小,但是大家听到雷声依然会非常害怕。修士们说,恐惧不只与受伤的程度有关,还与受伤的可能性有关。而现代风险管理理念正是从这句话开始萌芽,任何决策都与我们对结果的渴望程度以及对结果发生可能性的信任程度有关,这也成为未来风险承担理论的核心。概率论和统计学历史的车轮也从此告别了马车,开始换上了绿皮蒸汽机车。 

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