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resumo:
Hong Kong[5][6][7][nota 1] (chin�s: ??; romaniza��o do mandarim pinyin: Xianggang, romaniza��o do mandarim Wade-Giles: Hsiang1-kang3, pronunciado: [?j�?k�?]; romaniza��o do canton�s jyutping: Hoeng1gong2, romaniza��o do canton�s Yale: Heungg�ng, pronunciado: [h�^??k????]; em Hac�: Hiong1-gong3; em ingl�s: Hong Kong, pronunciado: [h?? 'k??]) � uma das duas regi�es administrativas especiais (RAE) da Rep�blica Popular da China (RPC), sendo a outra Macau, situada na costa sul da China e delimitada pelo delta do Rio das P�rolas e pelo Mar da China Meridional.
[8] � conhecida por seu horizonte repleto de arranha-c�us e por seu profundo porto natural.
Com uma �rea de 1 104 km� e uma popula��o de sete milh�es de pessoas, Hong Kong � uma das �reas mais densamente povoadas do mundo.
[9] A popula��o da cidade � composta por 95% de pessoas de etnia chinesa e 5% de outros grupos �tnicos.
[10] A maioria chinesa Han da cidade � origin�ria, principalmente, das cidades de Guangzhou e Taishan, na vizinha prov�ncia de Guangdong.[11]
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Dessa forma, podemos quebrar o medo da matem�tica e nos aprofundarmos nessa modalidade de aposta.
Roleta, um jogo de azar comum em cassinos
Um jogo de azar um jogo cujo resultado � fortemente influenciado por algum dispositivo de aleatoriedade.
Dispositivos comuns usados incluem dados, pi�es, cartas de baralho, roletas, bolas numeradas ou, no caso de jogos digitais; geradores de n�meros aleat�rios.
Um jogo de azar pode ser jogado como um jogo de apostas se os jogadores apostarem dinheiro ou qualquer valor monet�rio.
Os jogos de azar s�o conhecidos em quase todas as sociedades humanas, embora muitas tenham aprovado leis que o restringem.
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O jogo, portanto, requer a presen�a de tr�s elementos: considera��o (uma quantia apostada), risco (chance) e um pr�mio.
[1] O resultado da aposta geralmente � imediato, como um �nico lan�amento de dados, um giro de uma roleta ou um cavalo cruzando a linha de chegada, mas prazos mais longos tamb�m s�o comuns, permitindo apostas no resultado de uma futura competi��o esportiva.
ou mesmo uma temporada esportiva inteira.
Os jogos de apostas s�o importante atividade comercial internacional, com o mercado legal de jogos de azar totalizando cerca de 335 bilh�es de d�lares em 2009.[2]
Em alguns pa�ses, a atividade de jogo a dinheiro � legal.
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No dia 20 de abril de
2019 o Benfica anunciou que, visando os seus grandes sonhos e de estar na Copa do Mundo da FIFA 2019, tinha contratado o jovem Diego V��iga para a disputa do t�tulo, a maior posi��o no futebol espanhol e da Europa para 2020.
Em 1 de setembro de 2019, ap�s a elimina��o precoce do Real Madrid na decis�o contra o Bayern de Munique, o treinador Francisco S� Carneiro entrou para o elenco.
O jogo, portanto, requer a presen�a de tr�s elementos: considera��o (uma quantia apostada), risco (chance) e um pr�mio.
[1] O resultado da aposta geralmente � imediato, como um �nico lan�amento de dados, um giro de uma roleta ou um cavalo cruzando a linha de chegada, mas prazos mais longos tamb�m s�o comuns, permitindo apostas no resultado de uma futura competi��o esportiva.
ou mesmo uma temporada esportiva inteira.
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Em alguns pa�ses, a atividade de jogo a dinheiro � legal.
Em teoria das probabilidades, um martingale � um modelo de jogo honesto (fair game) em que o conhecimento de eventos passados nunca ajuda a prever os ganhos futuros e apenas o evento atual importa.
Em particular, um martingale � uma sequ�ncia de vari�veis aleat�rias (isto �, um processo estoc�stico) para o qual, a qualquer tempo espec�fico na sequ�ncia observada, a esperan�a do pr�ximo valor na sequ�ncia � igual ao valor presentemente observado, mesmo dado o conhecimento de todos os valores anteriormente observados.[1]
O movimento browniano parado � um exemplo de martingale.
Ele pode modelar um jogo de cara ou coroa com a possibilidade de fal�ncia.
Em contraste, em um processo que n�o � um martingale, o valor esperado do processo em um tempo pode ainda ser igual ao valor esperado do processo no tempo seguinte.
Entretanto, o conhecimento de eventos anteriores (por exemplo, todas as cartas anteriormente retiradas de um baralho) pode ajudar a reduzir a incerteza sobre os eventos futuros.
Assim, o valor esperado do pr�ximo evento, dado o conhecimento do evento presente e de todos os anteriores, pode ser mais elevado do que o do presente evento se uma estrat�gia de ganho for usada.
Martingales excluem a possibilidade de estrat�gias de ganho baseadas no hist�rico do jogo e, portanto, s�o um modelo de jogos honestos.
� tamb�m uma t�cnica utilizada no mercado financeiro, para recuperar opera��es perdidas.
Dobra-se a segunda m�o para recuperar a anterior, e assim sucessivamente, at� o acerto.
Martingale � o sistema de apostas mais comum na roleta.
A popularidade deste sistema se deve � como ganhar na roleta com pouco dinheiro simplicidade e acessibilidade.
O jogo Martingale d� a impress�o enganosa de vit�rias r�pidas e f�ceis.
A ess�ncia do sistema de jogo da roleta Martingale � a seguinte: fazemos uma aposta em uma chance igual de roleta (vermelho-preto, par-�mpar), por exemplo, no "vermelho": fazemos uma aposta na roleta por 1 d�lar; se voc� perder, dobramos e apostamos $ 2.
Se perdermos na roleta, perderemos a aposta atual ($ 2) e a aposta anterior ($ 1) de $ 3.4, por exemplo.
duas apostas ganham (1 + 2 = $ 3) e temos um ganho l�quido de $ 1 na roleta.
Se voc� perder uma segunda vez na roleta Martingale, dobramos a aposta novamente (agora � $ 4).
Se ganharmos, ganharemos de volta as duas apostas anteriores (1 + 2 = 3 d�lares) e a atual (4 d�lares) da roda da roleta, e novamente ganharemos 1 d�lar do cassino [2].
Originalmente, a express�o "martingale" se referia a um grupo de estrat�gias de aposta popular na Fran�a do s�culo XVIII.
[3][4] A mais simples destas estrat�gias foi projetada para um jogo em que o apostador ganhava se a moeda desse cara e perdia se a moeda desse coroa.
A estrat�gia fazia o apostador dobrar como ganhar na roleta com pouco dinheiro aposta depois de cada derrota a fim de que a primeira vit�ria recuperasse todas as perdas anteriores, al�m de um lucro igual � primeira aposta.
Conforme o dinheiro e o tempo dispon�vel do apostador se aproximam conjuntamente do infinito, a possibilidade de eventualmente dar cara se aproxima de 1, o que faz a estrat�gia de aposta martingale parecer como algo certo.
Entretanto, o crescimento exponencial das apostas eventualmente leva os apostadores � fal�ncia, assumindo de forma �bvia e realista que a quantidade de dinheiro do apostador � finita (uma das raz�es pelas quais casinos, ainda que desfrutem normativamente de uma vantagem matem�tica nos jogos oferecidos aos seus clientes, imp�em limites �s apostas).
Um movimento browniano parado, que � um processo martingale, pode ser usado para descrever a trajet�ria de tais jogos.
O conceito de martingale em teoria das probabilidades foi introduzido por Paul L�vy em 1934, ainda que ele n�o lhes tivesse dado este nome.
[5] O termo "martingale" foi introduzido em 1939 por Jean Ville,[6] que tamb�m estendeu a defini��o � martingales cont�nuos.
[7] Muito do desenvolvimento original da teoria foi feito por Joseph Leo Doob, entre outros.
[8] Parte da motiva��o daquele trabalho era mostrar a impossibilidade de estrat�gias de aposta bem-sucedidas.[9]
Uma defini��o b�sica de um martingale de tempo discreto diz que ele � um processo estoc�stico (isto �, uma sequ�ncia de vari�veis aleat�rias) X 1 , X 2 , X 3 , ...
{\displaystyle X_{1},X_{2},X_{3},...
} de tempo discreto que satisfaz, para qualquer tempo n {\displaystyle n} ,
E ( | X n | ) < 8 {\displaystyle \mathbf {E} (\vert X_{n}\vert )<\infty }
E ( X n + 1 | X 1 , .
.
.
, X n ) = X n .
{\displaystyle \mathbf {E} (X_{n+1}\mid X_{1},\ldots ,X_{n})=X_{n}.}
Isto �, o valor esperado condicional da pr�xima observa��o, dadas todas as observa��es anteriores, � igual � mais recente observa��o.[10]
Sequ�ncias martingale em rela��o a outra sequ�ncia [ editar | editar c�digo-fonte ]
Mais geralmente, uma sequ�ncia Y 1 , Y 2 , Y 3 , ...
{\displaystyle Y_{1},Y_{2},Y_{3},...
} � considerada um martingale em rela��o a outra sequ�ncia X 1 , X 2 , X 3 , ...
{\displaystyle X_{1},X_{2},X_{3},...
} se, para todo n {\displaystyle n} ,
E ( | Y n | ) < 8 {\displaystyle \mathbf {E} (\vert Y_{n}\vert )<\infty }
E ( Y n + 1 | X 1 , .
.
.
, X n ) = Y n .
{\displaystyle \mathbf {E} (Y_{n+1}\mid X_{1},\ldots ,X_{n})=Y_{n}.}
Da mesma forma, um martingale de tempo cont�nuo em rela��o ao processo estoc�stico X t {\displaystyle X_{t}} � um processo estoc�stico Y t {\displaystyle Y_{t}} tal que, para todo t {\displaystyle t} ,
E ( | Y t | ) < 8 {\displaystyle \mathbf {E} (\vert Y_{t}\vert )<\infty }
E ( Y t | { X t , t = s } ) = Y s ? s = t .
{\displaystyle \mathbf {E} (Y_{t}\mid \{X_{\tau },\tau \leq s\})=Y_{s}\quad \forall s\leq t.}
Isto expressa a propriedade de que o valor esperado condicional de qualquer observa��o no tempo t {\displaystyle t} , dadas todas as observa��es at� o tempo s {\displaystyle s} , � igual � observa��o no tempo s {\displaystyle s} (considerando que s = t {\displaystyle s\leq t} ).
Em geral, um processo estoc�stico Y : T � O ? S {\displaystyle Y:T\times \Omega \to S} � um martingale em rela��o a uma filtra��o S * {\displaystyle \Sigma _{*}} e medida de probabilidade P {\displaystyle P} se
S * {\displaystyle \Sigma _{*}} espa�o de probabilidade subjacente ( O , S , P {\displaystyle \Omega ,\Sigma ,P}
espa�o de probabilidade subjacente ( Y {\displaystyle Y} S * {\displaystyle \Sigma _{*}} t {\displaystyle t} T {\displaystyle T} Y t {\displaystyle Y_{t}} fun��o mensur�vel S t {\displaystyle \Sigma _{\tau }}
fun��o mensur�vel Para cada t {\displaystyle t} Y t {\displaystyle Y_{t}} espa�o Lp L 1 ( O , S t , P ; S ) {\displaystyle L^{1}(\Omega ,\Sigma _{t},P;S)}
E P ( | Y t | ) < + 8 ; {\displaystyle \mathbf {E} _{\mathbf {P} }(|Y_{t}|)<+\infty ;}
Para todo s {\displaystyle s} t {\displaystyle t} s < t {\displaystyle s E P ( [ Y t - Y s ] ? F ) = 0 , {\displaystyle \mathbf {E} _{\mathbf {P} }\left([Y_{t}-Y_{s}]\chi _{F}\right)=0,} em que ? F {\displaystyle \chi _{F}} fun��o indicadora do evento F {\displaystyle F} A �ltima condi��o � denotada como Y s = E P ( Y t | S s ) , {\displaystyle Y_{s}=\mathbf {E} _{\mathbf {P} }(Y_{t}|\Sigma _{s}),} que � uma forma geral de valor esperado condicional.[ 11 ] � importante notar que a propriedade martingale envolve tanto a filtra��o, como a medida de probabilidade (em rela��o � qual os valores esperados s�o assumidos). � poss�vel que Y {\displaystyle Y} seja um martingale em rela��o a uma medida, mas n�o em rela��o a outra. O Teorema de Girsanov oferece uma forma de encontrar uma medida em rela��o � qual um processo de Ito � um martingale.[12] Exemplos de martingales [ editar | editar c�digo-fonte ] Um passeio aleat�rio n�o viesado (em qualquer n�mero de dimens�es) � um exemplo de martingale. O dinheiro de um apostador � um martingale se todos os jogos de aposta com que ele se envolver forem honestos. Uma urna de P�lya cont�m uma quantidade de bolas de diferentes cores. A cada itera��o, uma bola � aleatoriamente retirada da urna e substitu�da por v�rias outras da mesma cor. Para qualquer cor dada, a fra��o das bolas na urna com aquela cor � um martingale. Por exemplo, se atualmente 95% da bolas s�o vermelhas, ent�o, ainda que a pr�xima itera��o mais provavelmente adicione bolas vermelhas e n�o de outra cor, este vi�s est� exatamente equilibrado pelo fato de que adicionar mais bolas vermelhas altera a fra��o de forma muito menos significativa do que adicionar o mesmo n�mero de bolas n�o vermelhas alteraria. Suponha que X n {\displaystyle X_{n}} moeda honesta foi jogada n {\displaystyle n} moeda honesta foi jogada Considere Y n = X n 2 - n {\displaystyle Y_{n}={X_{n}}^{2}-n} X n {\displaystyle X_{n}} { Y n : n = 1 , 2 , 3 , ... } {\displaystyle \{Y_{n}:n=1,2,3,... \}} raiz quadrada do n�mero de vezes que a moeda for jogada. raiz quadrada do n�mero de vezes que a moeda for jogada. No caso de um martingale de Moivre, suponha que a moeda � desonesta, isto �, viesada, com probabilidade p {\displaystyle p} q = 1 - p {\displaystyle q=1-p} X n + 1 = X n � 1 {\displaystyle X_{n+1}=X_{n}\pm 1} com + {\displaystyle +} - {\displaystyle -} Y n = ( q / p ) X n . {\displaystyle Y_{n}=(q/p)^{X_{n}}.} Ent�o, { Y n : n = 1 , 2 , 3 , ... } {\displaystyle \{Y_{n}:n=1,2,3,... \}} { X n : n = 1 , 2 , 3 , ... } {\displaystyle \{X_{n}:n=1,2,3,... \}} E [ Y n + 1 | X 1 , . . . , X n ] = p ( q / p ) X n + 1 + q ( q / p ) X n - 1 = p ( q / p ) ( q / p ) X n + q ( p / q ) ( q / p ) X n = q ( q / p ) X n + p ( q / p ) X n = ( q / p ) X n = Y n . {\displaystyle {\begin{aligned}E[Y_{n+1}\mid X_{1},\dots ,X_{n}]&=p(q/p)^{X_{n}+1}+q(q/p)^{X_{n}-1}\\[6pt]&=p(q/p)(q/p)^{X_{n}}+q(p/q)(q/p)^{X_{n}}\\[6pt]&=q(q/p)^{X_{n}}+p(q/p)^{X_{n}}=(q/p)^{X_{n}}=Y_{n}.\end{aligned}}} No teste de raz�o de verossimilhan�a em estat�stica, uma vari�vel aleat�ria X {\displaystyle X} f {\displaystyle f} g {\displaystyle g} amostra aleat�ria X 1 , ... , X n {\displaystyle X_{1},... ,X_{n}} [ 13 ] Considere Y n {\displaystyle Y_{n}} Y n = ? i = 1 n g ( X i ) f ( X i ) {\displaystyle Y_{n}=\prod _{i=1}^{n}{\frac {g(X_{i})}{f(X_{i})}}} Se X {\displaystyle X} f {\displaystyle f} g {\displaystyle g} { Y n : n = 1 , 2 , 3 , ... } {\displaystyle \{Y_{n}:n=1,2,3,... \}} { X n : n = 1 , 2 , 3 , ... } {\displaystyle \{X_{n}:n=1,2,3,...\}} Suponha que uma ameba se divide em duas amebas com probabilidade p {\displaystyle p} 1 - p {\displaystyle 1-p} X n {\displaystyle X_{n}} n {\displaystyle n} X n = 0 {\displaystyle X_{n}=0} r {\displaystyle r} r {\displaystyle r} p {\displaystyle p} [ 14 ] Ent�o { r X n : n = 1 , 2 , 3 , . . . } {\displaystyle \{\,r^{X_{n}}:n=1,2,3,\dots \,\}} � um martingale em rela��o a { X n : n = 1 , 2 , 3 , ... } {\displaystyle \{X_{n}:n=1,2,3,...\}} Uma s�rie martingale criada por software. Em uma comunidade ecol�gica (um grupo de esp�cies em um n�vel tr�fico particular, competindo por recursos semelhantes em uma �rea local), o n�mero de indiv�duos de qualquer esp�cie particular de tamanho fixado � uma fun��o de tempo (discreto) e pode ser visto como uma sequ�ncia de vari�veis aleat�rias. Esta sequ�ncia � um martingale sob a teoria neutra unificada de biodiversidade e biogeografia. Se { N t : t = 0 } {\displaystyle \{N_{t}:t\geq 0\}} processo de Poisson com intensidade ? {\displaystyle \lambda } { N t - ? t : t = 0 } {\displaystyle \{N_{t}-\lambda _{t}:t\geq 0\}} Submartingales, supermartingales e rela��o com fun��es harm�nicas [ editar | editar c�digo-fonte ] H� duas generaliza��es populares de um martingale que tamb�m incluem casos em que a observa��o atual X n {\displaystyle X_{n}} n�o � necessariamente igual � futura expectativa condicional E [ X n + 1 | X 1 , ... , X n ] {\displaystyle E[X_{n+1}|X_{1},... ,X_{n}]} , mas, em vez disto, a um limite superior ou inferior � expectativa condicional. Estas defini��es refletem uma rela��o entre a teoria do martingale e a teoria do potencial, que � o estudo das fun��es harm�nicas. [15] Assim como um martingale de tempo cont�nuo satisfaz a E [ X t | { X t : t = s } - X s = 0 ? s = t {\displaystyle E[X_{t}|\{X_{\tau }:\tau \leq s\}-X_{s}=0\forall s\leq t} , uma fun��o harm�nica f {\displaystyle f} satisfaz a equa��o diferencial parcial ? f = 0 {\displaystyle \Delta f=0} , em que ? {\displaystyle \Delta } � o operador de Laplace. Dado um processo de movimento browniano W t {\displaystyle W_{t}} e uma fun��o harm�nica f {\displaystyle f} , o processo resultante f ( W t ) {\displaystyle f(W_{t})} tamb�m � um martingale. Um submartingale de tempo discreto � uma sequ�ncia X 1 , X 2 , X 3 , . . . {\displaystyle X_{1},X_{2},X_{3},\ldots } integr�veis que satisfaz a E [ X n + 1 | X 1 , . . . , X n ] = X n . {\displaystyle {}E[X_{n+1}|X_{1},\ldots ,X_{n}]\geq X_{n}. } Da mesma forma, um submartingale de tempo cont�nuo satisfaz a E [ X t | { X t : t = s } ] = X s ? s = t . {\displaystyle {}E[X_{t}|\{X_{\tau }:\tau \leq s\}]\geq X_{s}\quad \forall s\leq t. } Em teoria do potencial, uma fun��o sub-harm�nica f {\displaystyle f} ? f = 0 {\displaystyle \Delta f\geq 0} Grosso modo, o prefixo "sub-" � consistente porque a atual observa��o X n {\displaystyle X_{n}} E [ X n + 1 | X 1 , ... , X n ] {\displaystyle E[X_{n+1}|X_{1},...,X_{n}]} De forma an�loga, um supermartingale de tempo discreto satisfaz a E [ X n + 1 | X 1 , . . . , X n ] = X n . {\displaystyle {}E[X_{n+1}|X_{1},\ldots ,X_{n}]\leq X_{n}. } Da mesma forma, um supermartingale de tempo cont�nuo satisfaz a E [ X t | { X t : t = s } ] = X s ? s = t . {\displaystyle {}E[X_{t}|\{X_{\tau }:\tau \leq s\}]\leq X_{s}\quad \forall s\leq t. } Em teoria do potencial, uma fun��o super-harm�nica f {\displaystyle f} ? f = 0 {\displaystyle \Delta f\leq 0} Grosso modo, o prefixo "super-" � consistente porque a atual observa��o X n {\displaystyle X_{n}} E [ X n + 1 | X 1 , ... , X n ] {\displaystyle E[X_{n+1}|X_{1},...,X_{n}]} Exemplos de submartingales e supermartingales [ editar | editar c�digo-fonte ] Todo martingale � tamb�m um submartingale e um supermartingale. Reciprocamente, todo processo estoc�stico que � tanto um submartingale, como um supermartingale, � um martingale. Considere novamente um apostador que ganha $1 quando uma moeda der cara e perde $1 quando a moeda der coroa. Suponha agora que a moeda possa estar viesada e que ela d� cara com probabilidade p {\displaystyle p} Se p {\displaystyle p} 1 / 2 {\displaystyle 1/2} Se p {\displaystyle p} 1 / 2 {\displaystyle 1/2} Se p {\displaystyle p} 1 / 2 {\displaystyle 1/2} Uma fun��o convexa de um martingale � um submartingale pela desigualdade de Jensen. Por exemplo, o quadrado da riqueza de um apostador em jogo de moeda honesta � um submartingale (o que tamb�m se segue do fato de que X n 2 - n {\displaystyle {X_{n}}^{2}-n} Martingales e tempos de parada [ editar | editar c�digo-fonte ] Um tempo de parada em rela��o a uma sequ�ncia de vari�veis aleat�rias X 1 , X 2 , X 3 , ... {\displaystyle X_{1},X_{2},X_{3},... } � uma vari�vel aleat�ria t {\displaystyle \tau } com a propriedade de que para cada t {\displaystyle t} , a ocorr�ncia ou a n�o ocorr�ncia do evento t = t {\displaystyle \tau =t} depende apenas dos valores de X 1 , X 2 , X 3 , ... , X t {\displaystyle X_{1},X_{2},X_{3},...,X_{t}} . A intui��o por tr�s da defini��o � que, a qualquer tempo particular t {\displaystyle t} , pode-se observar a sequ�ncia at� o momento e dizer se � hora de parar. Um exemplo na vida real pode ser o tempo em que um apostador deixa a mesa de apostas, o que pode ser uma fun��o de suas vit�rias anteriores (por exemplo, ele pode deixar a mesa apenas quando ele vai � fal�ncia), mas ele n�o pode escolher entre ficar ou sair com base no resultando de jogos que ainda n�o ocorreram.[16] Em alguns contextos, o conceito de tempo de parada � definido exigindo-se apenas que a ocorr�ncia ou n�o ocorr�ncia do evento t = t {\displaystyle \tau =t} seja probabilisticamente independente de X t + 1 , X t + 2 , ... {\displaystyle X_{t+1},X_{t+2},... } , mas n�o que isto seja completamente determinado pelo hist�rico do processo at� o tempo t {\displaystyle t} . Isto � uma condi��o mais fraca do que aquela descrita no par�grafo acima, mas � forte o bastante para servir em algumas das provas em que tempos de parada s�o usados. Uma das propriedades b�sicas de martingales � que, se ( X t ) t > 0 {\displaystyle (X_{t})_{t>0}} for um (sub/super)martingale e t {\displaystyle \tau } for um tempo de parada, ent�o, o processo parado correspondente ( X t t ) t > 0 {\displaystyle (X_{t}^{\tau })_{t>0}} definido por X t t := X min { t , t } {\displaystyle X_{t}^{\tau }:=X_{\min\{\tau ,t\}}} � tamb�m um (sub/super) martingale. O conceito de um martingale parado leva a uma s�rie de teoremas importantes, incluindo, por exemplo, o teorema da parada opcional, que afirma que, sob certas condi��es, o valor esperado de um martingale em um tempo de parada � igual ao seu valor inicial. Em teoria das probabilidades, um martingale � um modelo de jogo honesto (fair game) em que o conhecimento de eventos passados nunca ajuda a prever os ganhos futuros e apenas o evento atual importa. Em particular, um martingale � uma sequ�ncia de vari�veis aleat�rias (isto �, um processo estoc�stico) para o qual, a qualquer tempo espec�fico na sequ�ncia observada, a esperan�a do pr�ximo valor na sequ�ncia � igual ao valor presentemente observado, mesmo dado o conhecimento de todos os valores anteriormente observados.[1] O movimento browniano parado � um exemplo de martingale. Ele pode modelar um jogo de cara ou coroa com a possibilidade de fal�ncia. Em contraste, em um processo que n�o � um martingale, o valor esperado do processo em um tempo pode ainda ser igual ao valor esperado do processo no tempo seguinte. Entretanto, o conhecimento de eventos anteriores (por exemplo, todas as cartas anteriormente retiradas de um baralho) pode ajudar a reduzir a incerteza sobre os eventos futuros. Assim, o valor esperado do pr�ximo evento, dado o conhecimento do evento presente e de todos os anteriores, pode ser mais elevado do que o do presente evento se uma estrat�gia de ganho for usada. Martingales excluem a possibilidade de estrat�gias de ganho baseadas no hist�rico do jogo e, portanto, s�o um modelo de jogos honestos. � tamb�m uma t�cnica utilizada no mercado financeiro, para recuperar opera��es perdidas. Dobra-se a segunda m�o para recuperar a anterior, e assim sucessivamente, at� o acerto. Martingale � o sistema de apostas mais comum na roleta. A popularidade deste sistema se deve � como ganhar na roleta com pouco dinheiro simplicidade e acessibilidade. O jogo Martingale d� a impress�o enganosa de vit�rias r�pidas e f�ceis. A ess�ncia do sistema de jogo da roleta Martingale � a seguinte: fazemos uma aposta em uma chance igual de roleta (vermelho-preto, par-�mpar), por exemplo, no "vermelho": fazemos uma aposta na roleta por 1 d�lar; se voc� perder, dobramos e apostamos $ 2. Se perdermos na roleta, perderemos a aposta atual ($ 2) e a aposta anterior ($ 1) de $ 3.4, por exemplo. duas apostas ganham (1 + 2 = $ 3) e temos um ganho l�quido de $ 1 na roleta. Se voc� perder uma segunda vez na roleta Martingale, dobramos a aposta novamente (agora � $ 4). Se ganharmos, ganharemos de volta as duas apostas anteriores (1 + 2 = 3 d�lares) e a atual (4 d�lares) da roda da roleta, e novamente ganharemos 1 d�lar do cassino [2]. Originalmente, a express�o "martingale" se referia a um grupo de estrat�gias de aposta popular na Fran�a do s�culo XVIII. [3][4] A mais simples destas estrat�gias foi projetada para um jogo em que o apostador ganhava se a moeda desse cara e perdia se a moeda desse coroa. A estrat�gia fazia o apostador dobrar como ganhar na roleta com pouco dinheiro aposta depois de cada derrota a fim de que a primeira vit�ria recuperasse todas as perdas anteriores, al�m de um lucro igual � primeira aposta. Conforme o dinheiro e o tempo dispon�vel do apostador se aproximam conjuntamente do infinito, a possibilidade de eventualmente dar cara se aproxima de 1, o que faz a estrat�gia de aposta martingale parecer como algo certo. Entretanto, o crescimento exponencial das apostas eventualmente leva os apostadores � fal�ncia, assumindo de forma �bvia e realista que a quantidade de dinheiro do apostador � finita (uma das raz�es pelas quais casinos, ainda que desfrutem normativamente de uma vantagem matem�tica nos jogos oferecidos aos seus clientes, imp�em limites �s apostas). Um movimento browniano parado, que � um processo martingale, pode ser usado para descrever a trajet�ria de tais jogos. O conceito de martingale em teoria das probabilidades foi introduzido por Paul L�vy em 1934, ainda que ele n�o lhes tivesse dado este nome. [5] O termo "martingale" foi introduzido em 1939 por Jean Ville,[6] que tamb�m estendeu a defini��o � martingales cont�nuos. [7] Muito do desenvolvimento original da teoria foi feito por Joseph Leo Doob, entre outros. [8] Parte da motiva��o daquele trabalho era mostrar a impossibilidade de estrat�gias de aposta bem-sucedidas.[9] Uma defini��o b�sica de um martingale de tempo discreto diz que ele � um processo estoc�stico (isto �, uma sequ�ncia de vari�veis aleat�rias) X 1 , X 2 , X 3 , ... {\displaystyle X_{1},X_{2},X_{3},... } de tempo discreto que satisfaz, para qualquer tempo n {\displaystyle n} , E ( | X n | ) < 8 {\displaystyle \mathbf {E} (\vert X_{n}\vert )<\infty } E ( X n + 1 | X 1 , . . . , X n ) = X n . {\displaystyle \mathbf {E} (X_{n+1}\mid X_{1},\ldots ,X_{n})=X_{n}.} Isto �, o valor esperado condicional da pr�xima observa��o, dadas todas as observa��es anteriores, � igual � mais recente observa��o.[10] Sequ�ncias martingale em rela��o a outra sequ�ncia [ editar | editar c�digo-fonte ] Mais geralmente, uma sequ�ncia Y 1 , Y 2 , Y 3 , ... {\displaystyle Y_{1},Y_{2},Y_{3},... } � considerada um martingale em rela��o a outra sequ�ncia X 1 , X 2 , X 3 , ... {\displaystyle X_{1},X_{2},X_{3},... } se, para todo n {\displaystyle n} , E ( | Y n | ) < 8 {\displaystyle \mathbf {E} (\vert Y_{n}\vert )<\infty } E ( Y n + 1 | X 1 , . . . , X n ) = Y n . {\displaystyle \mathbf {E} (Y_{n+1}\mid X_{1},\ldots ,X_{n})=Y_{n}.} Da mesma forma, um martingale de tempo cont�nuo em rela��o ao processo estoc�stico X t {\displaystyle X_{t}} � um processo estoc�stico Y t {\displaystyle Y_{t}} tal que, para todo t {\displaystyle t} , E ( | Y t | ) < 8 {\displaystyle \mathbf {E} (\vert Y_{t}\vert )<\infty } E ( Y t | { X t , t = s } ) = Y s ? s = t . {\displaystyle \mathbf {E} (Y_{t}\mid \{X_{\tau },\tau \leq s\})=Y_{s}\quad \forall s\leq t.} Isto expressa a propriedade de que o valor esperado condicional de qualquer observa��o no tempo t {\displaystyle t} , dadas todas as observa��es at� o tempo s {\displaystyle s} , � igual � observa��o no tempo s {\displaystyle s} (considerando que s = t {\displaystyle s\leq t} ). Em geral, um processo estoc�stico Y : T � O ? S {\displaystyle Y:T\times \Omega \to S} � um martingale em rela��o a uma filtra��o S * {\displaystyle \Sigma _{*}} e medida de probabilidade P {\displaystyle P} se S * {\displaystyle \Sigma _{*}} espa�o de probabilidade subjacente ( O , S , P {\displaystyle \Omega ,\Sigma ,P} espa�o de probabilidade subjacente ( Y {\displaystyle Y} S * {\displaystyle \Sigma _{*}} t {\displaystyle t} T {\displaystyle T} Y t {\displaystyle Y_{t}} fun��o mensur�vel S t {\displaystyle \Sigma _{\tau }} fun��o mensur�vel Para cada t {\displaystyle t} Y t {\displaystyle Y_{t}} espa�o Lp L 1 ( O , S t , P ; S ) {\displaystyle L^{1}(\Omega ,\Sigma _{t},P;S)} E P ( | Y t | ) < + 8 ; {\displaystyle \mathbf {E} _{\mathbf {P} }(|Y_{t}|)<+\infty ;} Para todo s {\displaystyle s} t {\displaystyle t} s < t {\displaystyle s E P ( [ Y t - Y s ] ? F ) = 0 , {\displaystyle \mathbf {E} _{\mathbf {P} }\left([Y_{t}-Y_{s}]\chi _{F}\right)=0,} em que ? F {\displaystyle \chi _{F}} fun��o indicadora do evento F {\displaystyle F} A �ltima condi��o � denotada como Y s = E P ( Y t | S s ) , {\displaystyle Y_{s}=\mathbf {E} _{\mathbf {P} }(Y_{t}|\Sigma _{s}),} que � uma forma geral de valor esperado condicional.[ 11 ] � importante notar que a propriedade martingale envolve tanto a filtra��o, como a medida de probabilidade (em rela��o � qual os valores esperados s�o assumidos). � poss�vel que Y {\displaystyle Y} seja um martingale em rela��o a uma medida, mas n�o em rela��o a outra. O Teorema de Girsanov oferece uma forma de encontrar uma medida em rela��o � qual um processo de Ito � um martingale.[12] Exemplos de martingales [ editar | editar c�digo-fonte ] Um passeio aleat�rio n�o viesado (em qualquer n�mero de dimens�es) � um exemplo de martingale. O dinheiro de um apostador � um martingale se todos os jogos de aposta com que ele se envolver forem honestos. Uma urna de P�lya cont�m uma quantidade de bolas de diferentes cores. A cada itera��o, uma bola � aleatoriamente retirada da urna e substitu�da por v�rias outras da mesma cor. Para qualquer cor dada, a fra��o das bolas na urna com aquela cor � um martingale. Por exemplo, se atualmente 95% da bolas s�o vermelhas, ent�o, ainda que a pr�xima itera��o mais provavelmente adicione bolas vermelhas e n�o de outra cor, este vi�s est� exatamente equilibrado pelo fato de que adicionar mais bolas vermelhas altera a fra��o de forma muito menos significativa do que adicionar o mesmo n�mero de bolas n�o vermelhas alteraria. Suponha que X n {\displaystyle X_{n}} moeda honesta foi jogada n {\displaystyle n} moeda honesta foi jogada Considere Y n = X n 2 - n {\displaystyle Y_{n}={X_{n}}^{2}-n} X n {\displaystyle X_{n}} { Y n : n = 1 , 2 , 3 , ... } {\displaystyle \{Y_{n}:n=1,2,3,... \}} raiz quadrada do n�mero de vezes que a moeda for jogada. raiz quadrada do n�mero de vezes que a moeda for jogada. No caso de um martingale de Moivre, suponha que a moeda � desonesta, isto �, viesada, com probabilidade p {\displaystyle p} q = 1 - p {\displaystyle q=1-p} X n + 1 = X n � 1 {\displaystyle X_{n+1}=X_{n}\pm 1} com + {\displaystyle +} - {\displaystyle -} Y n = ( q / p ) X n . {\displaystyle Y_{n}=(q/p)^{X_{n}}.} Ent�o, { Y n : n = 1 , 2 , 3 , ... } {\displaystyle \{Y_{n}:n=1,2,3,... \}} { X n : n = 1 , 2 , 3 , ... } {\displaystyle \{X_{n}:n=1,2,3,... \}} E [ Y n + 1 | X 1 , . . . , X n ] = p ( q / p ) X n + 1 + q ( q / p ) X n - 1 = p ( q / p ) ( q / p ) X n + q ( p / q ) ( q / p ) X n = q ( q / p ) X n + p ( q / p ) X n = ( q / p ) X n = Y n . {\displaystyle {\begin{aligned}E[Y_{n+1}\mid X_{1},\dots ,X_{n}]&=p(q/p)^{X_{n}+1}+q(q/p)^{X_{n}-1}\\[6pt]&=p(q/p)(q/p)^{X_{n}}+q(p/q)(q/p)^{X_{n}}\\[6pt]&=q(q/p)^{X_{n}}+p(q/p)^{X_{n}}=(q/p)^{X_{n}}=Y_{n}.\end{aligned}}} No teste de raz�o de verossimilhan�a em estat�stica, uma vari�vel aleat�ria X {\displaystyle X} f {\displaystyle f} g {\displaystyle g} amostra aleat�ria X 1 , ... , X n {\displaystyle X_{1},... ,X_{n}} [ 13 ] Considere Y n {\displaystyle Y_{n}} Y n = ? i = 1 n g ( X i ) f ( X i ) {\displaystyle Y_{n}=\prod _{i=1}^{n}{\frac {g(X_{i})}{f(X_{i})}}} Se X {\displaystyle X} f {\displaystyle f} g {\displaystyle g} { Y n : n = 1 , 2 , 3 , ... } {\displaystyle \{Y_{n}:n=1,2,3,... \}} { X n : n = 1 , 2 , 3 , ... } {\displaystyle \{X_{n}:n=1,2,3,...\}} Suponha que uma ameba se divide em duas amebas com probabilidade p {\displaystyle p} 1 - p {\displaystyle 1-p} X n {\displaystyle X_{n}} n {\displaystyle n} X n = 0 {\displaystyle X_{n}=0} r {\displaystyle r} r {\displaystyle r} p {\displaystyle p} [ 14 ] Ent�o { r X n : n = 1 , 2 , 3 , . . . } {\displaystyle \{\,r^{X_{n}}:n=1,2,3,\dots \,\}} � um martingale em rela��o a { X n : n = 1 , 2 , 3 , ... } {\displaystyle \{X_{n}:n=1,2,3,...\}} Uma s�rie martingale criada por software. Em uma comunidade ecol�gica (um grupo de esp�cies em um n�vel tr�fico particular, competindo por recursos semelhantes em uma �rea local), o n�mero de indiv�duos de qualquer esp�cie particular de tamanho fixado � uma fun��o de tempo (discreto) e pode ser visto como uma sequ�ncia de vari�veis aleat�rias. Esta sequ�ncia � um martingale sob a teoria neutra unificada de biodiversidade e biogeografia. Se { N t : t = 0 } {\displaystyle \{N_{t}:t\geq 0\}} processo de Poisson com intensidade ? {\displaystyle \lambda } { N t - ? t : t = 0 } {\displaystyle \{N_{t}-\lambda _{t}:t\geq 0\}} Submartingales, supermartingales e rela��o com fun��es harm�nicas [ editar | editar c�digo-fonte ] H� duas generaliza��es populares de um martingale que tamb�m incluem casos em que a observa��o atual X n {\displaystyle X_{n}} n�o � necessariamente igual � futura expectativa condicional E [ X n + 1 | X 1 , ... , X n ] {\displaystyle E[X_{n+1}|X_{1},... ,X_{n}]} , mas, em vez disto, a um limite superior ou inferior � expectativa condicional. Estas defini��es refletem uma rela��o entre a teoria do martingale e a teoria do potencial, que � o estudo das fun��es harm�nicas. [15] Assim como um martingale de tempo cont�nuo satisfaz a E [ X t | { X t : t = s } - X s = 0 ? s = t {\displaystyle E[X_{t}|\{X_{\tau }:\tau \leq s\}-X_{s}=0\forall s\leq t} , uma fun��o harm�nica f {\displaystyle f} satisfaz a equa��o diferencial parcial ? f = 0 {\displaystyle \Delta f=0} , em que ? {\displaystyle \Delta } � o operador de Laplace. Dado um processo de movimento browniano W t {\displaystyle W_{t}} e uma fun��o harm�nica f {\displaystyle f} , o processo resultante f ( W t ) {\displaystyle f(W_{t})} tamb�m � um martingale. Um submartingale de tempo discreto � uma sequ�ncia X 1 , X 2 , X 3 , . . . {\displaystyle X_{1},X_{2},X_{3},\ldots } integr�veis que satisfaz a E [ X n + 1 | X 1 , . . . , X n ] = X n . {\displaystyle {}E[X_{n+1}|X_{1},\ldots ,X_{n}]\geq X_{n}. } Da mesma forma, um submartingale de tempo cont�nuo satisfaz a E [ X t | { X t : t = s } ] = X s ? s = t . {\displaystyle {}E[X_{t}|\{X_{\tau }:\tau \leq s\}]\geq X_{s}\quad \forall s\leq t. } Em teoria do potencial, uma fun��o sub-harm�nica f {\displaystyle f} ? f = 0 {\displaystyle \Delta f\geq 0} Grosso modo, o prefixo "sub-" � consistente porque a atual observa��o X n {\displaystyle X_{n}} E [ X n + 1 | X 1 , ... , X n ] {\displaystyle E[X_{n+1}|X_{1},...,X_{n}]} De forma an�loga, um supermartingale de tempo discreto satisfaz a E [ X n + 1 | X 1 , . . . , X n ] = X n . {\displaystyle {}E[X_{n+1}|X_{1},\ldots ,X_{n}]\leq X_{n}. } Da mesma forma, um supermartingale de tempo cont�nuo satisfaz a E [ X t | { X t : t = s } ] = X s ? s = t . {\displaystyle {}E[X_{t}|\{X_{\tau }:\tau \leq s\}]\leq X_{s}\quad \forall s\leq t. } Em teoria do potencial, uma fun��o super-harm�nica f {\displaystyle f} ? f = 0 {\displaystyle \Delta f\leq 0} Grosso modo, o prefixo "super-" � consistente porque a atual observa��o X n {\displaystyle X_{n}} E [ X n + 1 | X 1 , ... , X n ] {\displaystyle E[X_{n+1}|X_{1},...,X_{n}]} Exemplos de submartingales e supermartingales [ editar | editar c�digo-fonte ] Todo martingale � tamb�m um submartingale e um supermartingale. Reciprocamente, todo processo estoc�stico que � tanto um submartingale, como um supermartingale, � um martingale. Considere novamente um apostador que ganha $1 quando uma moeda der cara e perde $1 quando a moeda der coroa. Suponha agora que a moeda possa estar viesada e que ela d� cara com probabilidade p {\displaystyle p} Se p {\displaystyle p} 1 / 2 {\displaystyle 1/2} Se p {\displaystyle p} 1 / 2 {\displaystyle 1/2} Se p {\displaystyle p} 1 / 2 {\displaystyle 1/2} Uma fun��o convexa de um martingale � um submartingale pela desigualdade de Jensen. Por exemplo, o quadrado da riqueza de um apostador em jogo de moeda honesta � um submartingale (o que tamb�m se segue do fato de que X n 2 - n {\displaystyle {X_{n}}^{2}-n} Martingales e tempos de parada [ editar | editar c�digo-fonte ] Um tempo de parada em rela��o a uma sequ�ncia de vari�veis aleat�rias X 1 , X 2 , X 3 , ... {\displaystyle X_{1},X_{2},X_{3},... } � uma vari�vel aleat�ria t {\displaystyle \tau } com a propriedade de que para cada t {\displaystyle t} , a ocorr�ncia ou a n�o ocorr�ncia do evento t = t {\displaystyle \tau =t} depende apenas dos valores de X 1 , X 2 , X 3 , ... , X t {\displaystyle X_{1},X_{2},X_{3},...,X_{t}} . A intui��o por tr�s da defini��o � que, a qualquer tempo particular t {\displaystyle t} , pode-se observar a sequ�ncia at� o momento e dizer se � hora de parar. Um exemplo na vida real pode ser o tempo em que um apostador deixa a mesa de apostas, o que pode ser uma fun��o de suas vit�rias anteriores (por exemplo, ele pode deixar a mesa apenas quando ele vai � fal�ncia), mas ele n�o pode escolher entre ficar ou sair com base no resultando de jogos que ainda n�o ocorreram.[16] Em alguns contextos, o conceito de tempo de parada � definido exigindo-se apenas que a ocorr�ncia ou n�o ocorr�ncia do evento t = t {\displaystyle \tau =t} seja probabilisticamente independente de X t + 1 , X t + 2 , ... {\displaystyle X_{t+1},X_{t+2},... } , mas n�o que isto seja completamente determinado pelo hist�rico do processo at� o tempo t {\displaystyle t} . Isto � uma condi��o mais fraca do que aquela descrita no par�grafo acima, mas � forte o bastante para servir em algumas das provas em que tempos de parada s�o usados. Uma das propriedades b�sicas de martingales � que, se ( X t ) t > 0 {\displaystyle (X_{t})_{t>0}} for um (sub/super)martingale e t {\displaystyle \tau } for um tempo de parada, ent�o, o processo parado correspondente ( X t t ) t > 0 {\displaystyle (X_{t}^{\tau })_{t>0}} definido por X t t := X min { t , t } {\displaystyle X_{t}^{\tau }:=X_{\min\{\tau ,t\}}} � tamb�m um (sub/super) martingale. O conceito de um martingale parado leva a uma s�rie de teoremas importantes, incluindo, por exemplo, o teorema da parada opcional, que afirma que, sob certas condi��es, o valor esperado de um martingale em um tempo de parada � igual ao seu valor inicial. with rules A game is something you play that has Rule, for example football. American glish: videogame /gejm/Arabic): DO9R(N) Brazilian Portuguese do jogo; ingl�s of JOGO | Collins Portogousse-English Dictionary collinSdic��ory : dictette ; se -engishente Roleta, um jogo de azar comum em cassinos Um jogo de azar um jogo cujo resultado � fortemente influenciado por algum dispositivo de aleatoriedade. Dispositivos comuns usados incluem dados, pi�es, cartas de baralho, roletas, bolas numeradas ou, no caso de jogos digitais; geradores de n�meros aleat�rios. Um jogo de azar pode ser jogado como um jogo de apostas se os jogadores apostarem dinheiro ou qualquer valor monet�rio. Os jogos de azar s�o conhecidos em quase todas as sociedades humanas, embora muitas tenham aprovado leis que o restringem. No dia 27 de setembro, a p�gina oficial do IMPA anunciou que o IMPA possu�a em conjunto um novo canal, o IMPA Lote, e anunciou o lan�amento do jogo. O jogo seria o oitavo, o segundo e o �ltimo jogo da s�rie "Jay of Oreus: Anarchy. " O jogo � jogado no estilo role-playing game, com a equipe de p�quer de Iori, um time de p�neis de v�rios andares que t�m como objetivo criar um "cavaleiro m�gico do sol". Ele � baseado na m�sica grega ?, a m�sica que ele mesmo toca desde os 14 anos na escola. ing. unreasaonable comberling Behaviour? GamStop (self-exclusivasion), and of bonuses de: Bet 364 Account Restritable - IWhy Is Bag03 65 Ccantin Locke?" p1.ng : "BE3,85/acquen+restricot"whi ois dabela-367-1ACpounto Card, funds will be ed to you via Wire Transfer To the name Registered on Your abet365 Account. PaymentS -
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Palpite de Three Towns x Nantong Zhiyun Tr�s cidades
Como esta p�gina filtra apenas os favoritos com mais chances de vencer, voc� poder� tamb�m ver todos os palpites de hoje e amanh� navegando pelos links abaixo.
Dicas nos favoritos : Na maioria das vezes n�o compensa entrar nos favoritos antes do jogo e sim no ao vivo com odds m�nimas de 1.
70, fiquem atentos tamb�m quando o favorito sofrer o 1� gol prestem aten��o no mercado de ambas marcam sim ou na dupla chance a favor do favorito caso esteja pressionando sem levar perigo de tomar mais gols.
Em maio de 2023, a revela��o de que jogadores da s�rie A do Campeonato Brasileiro de Futebol (o Brasileir�o masculino) estariam envolvidos em um esquema para fraudar apostas movimentou o mundo do esporte.
A revela��o de poss�veis irregularidades, por meio da Opera��o Penalidade M�xima, acendeu luz sobre a quest�o da regulamenta��o de apostas esportivas no Brasil.
As casas de apostas em ambiente digital se popularizam nos anos recentes.
No Brasil, em 2021, havia mais de 450 sites desse tipo ativos, segundo levantamento do jornal El Pa�s.
O crescimento veio na esteira da Lei 13.
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