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Kelly
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新方法增强了多臂序贯假设检验
研究人员开发了一种新颖的序贯假设检验方法，将其概念扩展到涉及多个数据源或“臂”的场景。该方法旨在有效识别与零假设的偏差，即使在多个臂都非零的情况下，也通过优化性能来实现，如同有一个预知哪个臂提供最多证据的“神谕”。这项工作引入了广义对数最优性和期望拒绝时间最优性标准，利用改进的置信上限算法，并推导出最优财富增长率的集中不等式。
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新论文表征Kelly博弈中的最优投注财富增长率
本文表征了在以Kelly博弈方式投注，但从备择假设中抽取数据，同时对零假设进行投注时的最优财富增长率。作者证明该增长率等于一个涉及Kullback-Leibler散度的特定极限，该极限通常小于一个更常用的量。他们还确立了这两个量相等的条件，并推导出了针对复合备择假设的最优最坏情况增长率。