一夜暴富还是倾家荡产？Python模拟赌博实验

在知乎上看见这么一个问题：既然赌博每局的胜率为50%，为何最终有那么多人会赌到倾家荡产？

似乎挺有道理的，有人就是想不通，胜率50%，长期应该是各有胜负，为何会有人倾家荡产，对于这个问题我们不妨用Python做一个模拟实验。

实验思路：

1. 赌博方式设定为玩骰子、猜大小，一天赌一次，每局一庄一闲，直到闲家输光或者赌场下班（假设赌场也会下班）；
2. 赌徒认为胜负是纯运气时间，坚信不可能把把开大（或开小），所以在连输三把之后，赌徒会加注50%；
3. 赌徒共有一百万元存款，第一次参加赌局会携带两万元现金；
4. 赌徒输光存款之后会尝试借高利贷扳本（保守估计月利率5%，国家规定的高利贷利率上限3%，据说赌场高利贷会高很多，具体多少不明）；
5. 借高利贷之后第二天立即归还（一般赌徒很少还钱这么快的，假设我们模拟的是一个“自律”的赌徒）。

试验步骤

1. 创建人物

class gambler():
    def __init__(self):
        self.deposit = 1000000  # 百万存款，这里不考虑不动产
        self.bet = 20000  # 赌资
        self.usury = 0  # 借贷
        self.lose = 0  # 连输局数
Cathala = gambler()#赌博商人卡达拉Cathala.bet = 100000000Cathala.deposit = 100000000

赌场

Geralt = gambler()#Geralt是一名狂热的赌博爱好者

这是一个丧心病狂的赌徒

2. 创建赌局

今天我们不玩昆特牌，玩色子。

就是这个靠运气的游戏

下面是赌局的函数实现：

bet = 1000#每一把1000块count = 0gambling_list = []#记录每局比赛的输赢
def gambling(gambler_a,gambler_b,bet,count):
#a是庄家，b是闲家，bet是当局赌注，count是当前的赌局编号
    point = random.randint(2, 12)  # 骰子点数
    guess = random.randint(0, 1)  # 猜大小，0为小，1为大
    if (point > 7 and guess == 1) or (point <= 7 and guess == 0):  # 猜对了
        Geralt.bet += bet
        Cathala.bet -= bet        return True
    else:
        Geralt.bet -= bet
        Cathala.bet += bet        return False

是男人就玩100局

def One_day_gambling():
    Geralt.bet = 20000
    bet = 1000
    count = 0
    while True:
        gambling_list.append(gambling(Cathala, Geralt, bet,  count))
        count += 1
        if count > 3 and gambling_list[count - 3] == gambling_list[count - 2] == 
gambling_list[count - 1] == False:
            bet = bet * 1.5
#连输三局加赌注，加完之后如果还输继续加，赢了赌注保持不变
        if Geralt.bet <= -5000 or count >= 100:
#每天最多只敢借五千的高利贷，每天最多100局，其实大部分都玩不到100局就输光了
            break
    return Geralt.bet-20000#返回每天独居结束时的负债或盈利

#连输三局加赌注，加完之后如果还输继续加，赢了赌注保持不变
        if Geralt.bet <= -5000 or count >= 100:
#每天最多只敢借五千的高利贷，每天最多100局，其实大部分都玩不到100局就输光了
            break
    return Geralt.bet-20000#返回每天独居结束时的负债或盈利

然后我们把每天的输赢都记录下来，最后统计一下有没有破产。

def record_daily_gambling():
    debt = []#记录每一天的最终盈亏
    for i in range(3000):
        n = One_day_gambling()        
           if n<0:
           #小于零就要借高利贷了，计一天的利息
            n = n*1.00167
        debt.append(n)        
            if sum(debt) <= -1000000:#一百万输光算破产
            return (sum(debt),i)
            #破产后记下最终输掉的资金，以及破产时间
    return (sum(debt),3000)#一直没有破产的人def main():
    every_example = pd.DataFrame()
    lost_money = []
    bankrupt_time = []    for j in range(1000):
        m = record_daily_gambling()
        lost_money.append(m[0])
        bankrupt_time.append(m[1])
        print(j)
    every_example['lost_money'] = lost_money
    every_example['bankrupt_time'] = bankrupt_time
    every_example.to_csv('experiment_data.csv',index=False,sep=',')
            if __name__ == "__main__":
    main()

3. 统计数据

总共模拟了1000人，其中未破产的有167人（其中亏损3人，盈利164人），破产833人，破产率83.3%，基本上最后都破产了，我们看看大家各自的破产时间吧。

破产时间分布

那么最后没有破产的人呢？最终盈利多少呢？

未破产人员的八年总盈利

其中最富有的赢了1250万，一千万以上的只有六个。

看起来很多对吧，我们继续往下看：

这是中国这近十年的通货膨胀率（官方数据）：

近十年通货膨胀率

但是实际通货膨胀率要比官方数据（根据居民消费指数）高得多（十年前两块钱一个的肉夹馍如今已经要十块钱了，按3%算，现在肉夹馍应该卖两块7毛钱~），为何会有这么大偏差呢，因为国家统计的CPI（居民消费指数）还是采用的1997年以前的标准，没有将买房支出算入CPI中。

网上查到的认可度比较高的说法是近十年的通货膨胀率已经达到了13%，暂且按13%计算的话，8年后的1250万仅相当于今天的553万，1000个身家100万的人，没日没夜地扑在赌桌上，花了八年时间，最多的一个人也只挣了553万。

结论

1. 模拟赌博破产率高达83.3%，且有一半人在一年内破产；
2. 因为赌博盈利的随机性，利润率并不高，说明赌博并不能作为一个发家致富的手段；
3. 赢倒赌场的可能性几乎为0。

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