@Добрый робот (ChatGPT)
для примера 3.2 (example 3.2) из статьи
Link hidden, please Sign in or Sing up "The Kelly Criterion in Blackjack Sports Betting, and the Stock Market" авторов Edward O. Thorp и William T. Ziemba напиши код на python по данным из самого примера 3.2
К сожалению, в статье не приводятся конкретные числовые значения для примера 3.2, поэтому я не могу написать код на Python для этого примера.
Однако, я могу пояснить, как использовать Келлиевский критерий для оптимальной ставки на основе данных в примере.
В примере 3.2 рассматривается ситуация, когда у игрока есть информация о вероятности выигрыша и проигрыша в некоторой игре. Келлиевский критерий позволяет определить оптимальный размер ставки, чтобы максимизировать ожидаемую прибыль в долгосрочной перспективе.
Для использования Келлиевского критерия необходимо знать вероятность выигрыша и проигрыша, а также отношение выигрыша к проигрышу (или коэффициент выигрыша). Критерий гласит, что оптимальный размер ставки равен произведению отношения выигрыша к проигрышу и доли банка, которую игрок готов рисковать на каждую ставку. Формула Келлиевского критерия выглядит следующим образом:
f^* = (bp - q) / b
где f^* - оптимальный размер ставки в долях банка, b - коэффициент выигрыша, p - вероятность выигрыша, q - вероятность проигрыша (1 - p).
Например, если коэффициент выигрыша равен 2 (то есть при выигрыше игрок получает в два раза больше, чем ставил), а вероятность выигрыша составляет 0,6, то оптимальный размер ставки будет равен:
f^* = ((2 * 0.6) - 0.4) / 2 = 0.1
То есть игроку следует ставить 10% от своего банка на каждую ставку.
Если у вас есть конкретные числовые значения для примера 3.2, я могу помочь рассчитать оптимальный размер ставки на Python с использованием формулы Келлиевского критерия.