Cay Oest

Autor: admin

Skat II: Spielertypen

Bei manchen Onlineskatspielanbietern werden gewisse Kennzahlen seiner jeweiligen Gegner angezeigt, etwa durchschnittliche Punktzahl, aber manchmal eben auch so interessante wie:

  • Anzahl der Spiele
  • Relativer Anteil der gespielten Spiele \( r \)
  • Relativer Anteil der gewonnen Spiele \( w \)

So kann man die Spieler leicht kategorisieren, denn interessanter Weise weichen die Werte zum Teil erheblich von den erwarteten Werten wie \( r = 1/3 \) und \( w = 5/6 \) ab.

Tighte Spieler

So gibt es Spieler, die beispielsweise Kennzahlen haben wie: \( r = 0.1 \) und \( w = 0.9 \), also sehr selten mit sehr starken Blättern spielen.

Was ist die beste Gegenstrategie gegen diese Spieler, so sie denn einmal anfangen zu reizen? Kurioserweise mag die Intuition einem einflüstern, ebenfalls konservativer und vorsichtiger zu werden.

Die Mathematik spricht hingegen eine andere Sprache.

Dadurch, dass sie – wenn sie spielen – so oft gewinnen, ist ihr Erwartungswert entsprechend hoch:

\[ \mathbb{E} = 0.9 \cdot X – 2 \cdot 0.1 \cdot X = 0.7 \cdot X \]

wenn \( X \) der Reizwert, also der minimale Spielwert ist.

Wenn jener Spieler also ans Spiel kommt, verlieren wir also in Erwartung den gleichen Wert. Für unsere eigene Mindestgewinnwahrscheinlichkeit \( p \) gilt also:

\[
p X – 2(1-p)X \geq -0.7 \cdot X \\
\Rightarrow p \geq 1.3/3 = 43\%
\]

Es genügt also nur eine Gewinnwahrscheinlichkeit von 43%, damit es sich lohnt, dem konservativen Spieler das Spiel abzujagen!

Loose Spieler

Analog kontraintuitiv verhält es sich bei „loosen“, also risikofreudigen Spielern. Beispielsweise gibt es Fälle, wo tatsächlich etwas wie \( r = 0.5 \) mit \( w = 0.6 \) gesichtet wurde.

Diese gewinnen in Erwartung:

\[ \mathbb{E} = 0.6 \cdot X – 2 \cdot 0.4 \cdot X = -0.2 \cdot X \]

Jedes Mal, wenn diese Spieler spielen, gewinnt man also mindestens \( 0.2 \cdot X \).

Daher:

\[
p X – 2(1-p)X \geq 0.2 \cdot X \\
\Rightarrow p \geq 2.2/3 = 73\%
\]

Allgemein

Was also im Poker eine – simplifizierte – Binsenweisheit ist:

Spiele tight gegen loose Gegner und loose gegen tighte Gegner.

gilt auch im Skat.

Allgemein gilt also:

\[
pX – 2(1-p)X \geq wX – 2(1-w)X \\
\Rightarrow p \geq 4/3 – w.
\]

Anhand dieser Formel sieht man im übrigen auch, dass für die Extremalfälle \( w = 0 \), \(w = 1/3 \) und \( w = 1 \) gilt:

Wenn der Gegner nie gewinnt und immer verliert, brauchen wir selbst quasi nie zu spielen – außer die sogenannten unverlierbaren Spiele.

Selbst wenn der Gegner nur im Durchschnitt 1/3 der Spiele gewinnt, sollten wir nur die Unverlierbaren spielen.

Wenn der Gegner immer gewinnt, brauchen wir nur eine Mindestgewinnwahrscheinlichkeit von 1/3, um ihm das Spiel profitabel „wegzureizen“.

Skat Paradoxon

Beim Skat wird ein verlorenes Spiel doppelt bestraft, wie ein gewonnenes Spiel belohnt wird.

Wenn man beispielsweise einen einfachen Grand gewinnt, gewinnt man 48 Punkte. Bei Verlust werden einem 96 Punkte abgezogen.
(Auf das Seeger-System gehe ich hier nicht ein, aber ich halte es für Unsinn. Und es tut auch hier nichts zur Sache.)

Das führt dazu, dass man eine Gewinnwahrscheinlichkeit \( p \) von 2/3 benötigt, um break-even zu sein:

\[
pX – (1-p) \cdot 2X \geq 0
\Rightarrow p \geq 2/3
\]

So weit, so klar.

Angenommen, wir sind beim Reizen und Mittelhand passte, also haben wir nur noch ein „Reizspiel“ zwischen Hinterhand und Vorhand.

Nehmen wir zur unwesentlichen Vereinfachung weiter an, dass man nicht den Spielwert, sondern den Reizwert gewinnt oder verliert. Sprich:
Auch wenn Hinterhand bis 20 reizt, Vorhand passt, Hinterhand Grand spielt, ist der Spielwert nicht ein Vielfaches von 24, sondern bei 20 gedeckelt.

Nehmen wir weiterhin an, dass die Gewinnwahrscheinlichkeiten gleichverteilt sind, dass also ein Blatt, das 50% Gewinnwahrscheinlichkeit hat, genau so oft vorkommt wie ein Blatt, das 100% Gewinnwahrscheinlichkeit hat.

Nehmen wir nun an, Hinterhand reizt nach der 2/3-Regel. Dann wissen wir, dass Hinterhand mindestens eine Gewinnwahrscheinlichkeit von 2/3 hat, aber – da gleichverteilt – auch höhere Gewinnwahrscheinlichkeiten genau so oft hat.

Daher ist die mittlere Gewinnwahrscheinlichkeit, mit der Hinterhand, im Folgenden Spieler B genannt, reizt, 5/6:

\[
\bar{p_B} = 5/6
\]

Daher ist Spieler Bs Erwartungswert für Reizwert \( X \):

\[ \mathbb{E_B} = \bar{p_B} X – 2(1-\bar{p_B}) X = X \cdot (\bar{p_B} – 2(1-\bar{p_B})) = X \cdot (3\bar{p_B}-2)
\]

Vereinfachen wir das Ganze noch einen kleinen Schritt und gehen von einem konstanten Reizwert \( X = 1 \) aus.

Somit ergibt sich:

\[
\mathbb{E_B} = 3 \cdot 5/6 – 2 = 3/6 = 1/2
\]

Der Erwartungswert für B unter diesen Annahmen ist also 1/2.

Der Erwartungswert von A hingegen, da Skat ein Nullsummenspiel ist, ist genau das Gegenteil: -1/2.

Für A ist der Wert des Passens somit -1/2. Damit A also mitgeht oder weiterreizt, muss der Erwartungswert seines Engagements also nicht \( \geq 0 \), sondern schlicht \( \geq -1/2 \) sein.

Daher wird A seine break-even Gewinnwahrscheinlichkeit anpassen. Die ursprünglich gesetzte 2/3 ist jetzt gar nicht mehr optimal, sondern auch schlechtere Werte als 2/3 sind zulässig, solange sie Spieler B keinen positiven erwarteten Gewinn bescheren.

Daher muss für die minimale Gewinnwahrscheinlichkeit von A jetzt gelten:

\[
\mathbb{E_A} \geq – \mathbb{E_B} \\
\Rightarrow 3p_A – 2 \geq -1/2 \\
\Rightarrow p_A \geq 1/2
\]

A’s break-even Gewinnwahrscheinlichkeit ist also nur noch 1/2, nicht 2/3.

Weiter geht’s:

Wenn B nun weiß, dass A’s break-even Gewinnwahrscheinlichkeit 1/2 ist, weiß B auch, dass A’s Gewinnwahrscheinlichkeit 3/4 ist – da gleichverteilt.
Dann ist A’s Erwartungswert:

\[
\mathbb{E_A} = 3 * 3/4 – 2 = 1/4
\]

Wiederum überlegt sich nun B: Der Erwartungswert von A ist 1/4, also der Wert des Passens ist für mich -1/4, also muss ich meine Gewinnwahrscheinlichkeit anpassen: Sie muss nicht besser also 0, sondern besser als -1/4 sein:

\[
\mathbb{E_B} \geq – \mathbb{E_A} = -1/4 \\
\Rightarrow 3p_B – 2 \geq -1/4 \\
\Rightarrow p_B \geq 7/12
\]

Nun muss A seine Strategie anpassen….

Tatsächlich führt das zu folgender Rekursionsgleichung:

\[
p_{n+1} – 2(1-p_{n+1}) = -[ 1/2 \cdot (p_n+1) – 2 \cdot (1-1/2(p_n+1)) ] \\
\Rightarrow p_{n+1} = 5/6 – 1/2 p_n
\]

Diese konvergiert gegen das Gleichgewicht 5/9.

The Bermudan Put

Following this post, let \( D(t) := e^{-rt} \) be the discount factor, \( D_i := D(t_i) \).

Given the relationship

Lemma

Let \( p_n^{Ber} \) be a n-Bermudan put with strike vector \( \mathbf{ K } \). Let \( c_n \) be the n-installment call with the same exercise dates, \( q_n = K_n \), and \[ \tag{1} q_i = K_i – \sum_{j = i+1}^n q_j \frac{D_j}{D_i}, \] then the following identity holds: \[ c_n + \sum_{i=1}^{n} D_i q_i = S + p_n^{\text{Ber}} \]

and the formula for the installment call from [GWK07]

Theorem (Griebsch/Wystup/Kühn)

The value of the \(n\)-installment call \(c_n\) is

\[ c_n = S N_n^+ – \sum_{i=1}^n D_i q_i N_i^- \]

according to the abbreviations here, we would like to derive the formula for the Bermudan put.

The recursive condition (1) yields

\[
q_i = K_i – K_{i+1} D_{i+1} / D_i
\]

with \( K_{n + 1} := D_{n+1} := 0 \).

Then, the formula for the Bermudan put becomes
\[
\begin {eqnarray}
p_n^{Ber} & = & c_n + \sum_{i=1}^n D_i q_i – S \\
& = & S(N_n^+ – 1) + \sum_{i=1}^n D_i q_i – \sum_{i=1}^n D_i q_i N_i^- \\
& = & S(N_n^+ – 1) + \sum_{i=1}^n D_i (1-N_i^-) (K_i – K_{i+1} D_{i+1} / D_i) \\
& = & S(N_n^+ – 1) + \sum_{i=1}^n D_i (1-N_i^-) K_i – \sum_{i=1}^n D_{i+1} K_{i+1} (1-N_i^-) \\
& = & S(N_n^+ – 1) + \sum_{i=1}^n D_i (1-N_i^-) K_i – \sum_{i=2}^n D_{i} K_{i} (1-N_{i-1}^-) \\
& = & S(N_n^+ – 1) + \sum_{i=2}^n D_i (N_{i-1}^- – N_i^-) K_i + D_1 (1-N_1^-) K_1 \\
\end{eqnarray}
\]

Fortunately, it follows from [SH87] that for \( k \geq 2 \)
\[
N_{i-1}^- – N_i^- = \overline{N_i^-},
\]

and \( 1 – N_1^- = \overline{N_1^-} \).
Hence,

Corollary (Geske/Johnson)

\[ p_n^{Ber} = S(N_n^+ – 1) + \sum_{i=1}^n D_i K_i \overline{N_{i}^-} \]

which coincides with [GJ84]’s formula for constant strike, since [SH87] also derive that:

\[
N_n^+ = 1 – \sum_{i = 1}^n \overline{N_i^+},
\]

only that this formula allows for variable strikes, too.

Notation and Definitions

Let \( N_k( \mathbf{y_k}; \mathbf{R_k}) \) be the \( k \)-dimensional cumulative normal distribution with upper bounds \( \mathbf{y_k} \in \mathbb{R}^k \) and covariance matrix \( \mathbf{ R_k } = ( \rho_{ij} ) \) with \( \rho_{ij} = \sqrt{t_i / t_j} \).

\( \mathbf{d_k^{\pm}} := (d^{\pm}(\overline{ S_1 }, t_1) , \ldots, d^{\pm}(\overline{ S_k }, t_k ) ) \), where \( d^{\pm}( strike, maturity ) \) are the usual Black-Scholes-Merton parameters.

\( \overline{ S_i } \) is the discrete stopping boundary which is recursively defined as in [GWK07] or [GJ84], respectively.


Let \( \mathbf{D_k} := diag(1, \cdots, 1, -1) \in \mathbb{R}^{k \times k} \), \( \mathbf{ \overline{ R_k } } := \mathbf{ D_k R_k D_k } \), and \( \mathbf{ \overline{ y_k } } := \mathbf{ D_k y_k } \).

Let’s also simplify the notation by \( N_k^{\pm} := N_k( \mathbf{ d_k^{\pm} }; \mathbf{ R_k }) \).
Analogously, define \( \overline{ N_k^{\pm}} := N_k( \mathbf{ \overline{ d_k^{\pm} }}; \mathbf{ \overline { R_k }} ) \).

References

  • [GJ84] Robert Geske and H. E. Johnson (1984). The American Put Option Valued Analytically, The Journal of Finance 39.5 (1984), 1511-1524.
  • [GWK07] Susanne Griebsch, Christoph Kühn, and Uwe Wystup (2007). Instalment options: a closed-form solution and the limiting case, CPQF Working Paper Series 5 (2007).
  • [SH87] Michael Selby, Stewart Hodges (1987). On the evaluation of compound options, Management Science 33.3 (1987), 347-355

Installment Options with Dividends

The previous post about parity relations between installment calls and American puts has not taken into account dividends. This is due to the fact that \[ \lim_{q_n \rightarrow 0} c(t, S_t; t_n, q_n) \neq S_t \] whenever \( \delta \neq 0 \).

However, numerical experiments show that

Hypothesis

\[ C(t, S_t; \chi(t, S_t)) + K = P(t, S_t) + S_t \] where the variable installment rate \[ \chi(t, S_t) = rK – \delta S_t \] is path-dependent upon the price process \( S_t \). Similarly, for American calls: \[ P(t, S_t; -\chi(t, S_t)) + S_t = C(t, S_t) + K. \]

Installment Options

Introduction

An installment option is an option where the holder makes a down payment at the beginning of the term and further installments at predetermined dates during its lifetime to maintain the option. Once a payment is missed, the option
lapses and all previous payments are non-refundable.

The simplest form of an installment option is a compound option. A compound option is an option on an option, for instance a call on a call. The compound call on a call can be viewed as an installment option with one installment: When the mother option expires, the option holder has the right, but not the obligation to buy (or sell) the daughter option for a given price \(q_1\). This is equivalent to paying the installment rate \(q_1\).

Interestingly, Black and Scholes themselves regarded stock options as „compound options“, because they viewed stock prices themselves as call options on the assets \(A \) minus the liabilities \( L \) without personal liability( the \( (.)^+ \) operator ), or

\[
S_t=e^{-rT} \mathbb{E}((A-L)^+ ).
\]

The Discrete Generalization

More formally, a discrete-time installment option or n-installment-option on an underlying \(S_t\) is an installment option with a countable, usually finite installment plan \[\mathbf{q} = (t_i, q_i) \in (\mathbb{R}^2)^n, t_1 < . . . < t_n = T\] where the payment \(q_i\) is due at time \(t_i\). Its value at time \(t\) is denoted by \(c_n(t, S_t; \mathbf{q})\) for the call. Hence, \(c_1(t, S_t; K, T)\) is the standard European call, and \( c_2(t, S_t; (t_1, q_1; K, T)) \) is the standard compound call on a call.

Furthermore, discrete n-installment options are deeply nested compound options in the sense that an n-installment option is actually an option on an option on… an option (n times).

Strictly speaking:

\[
c_{n}(t, S_t; \mathbf{q}) = c(…. c(t, S_t; t_n q_n); t_{n-1}, q_{n-1}) …,), t_1, q_1).
\]
The discrete n-installment call \( c_n(t, S_t, \mathbf{q}) \) was valued analytically by Griebsch, Wystup and Kühn in their paper from 2007 [GWK07] which involves the n-variate cumulative normal distribution.

A Bermudan put is a put on an underlying \(S_t\) with discrete exercise dates \(t_1, . . . , t_n\). It is the the discretization of the American put.

Let us assume that the strike may be variable, hence we define a floating strike plan \(\mathbf{K} = (t_i, K_i)^n \in (\mathbb{R}^2)^n\). Its value is denoted by \(p_n^{Ber}(t, S_t; \mathbf{K})\).

Essential for the further consideration is the following theorem from Davis, Schachermayer, and Tompkins [DST01]:

Theorem (Davis/Schachermayer/Tompkins)

For the \(n\)-installment call \(c_n(t, S_t; \mathbf{q})\), one obtains the following identity for the net present value of all installment payments:

\[ \begin{eqnarray} c_n(t, S_t; \mathbf{q}) + \sum_{i=1}^{n-1} q_i e^{-r t_i} & = & c(t,S_t; t_n, q_n)\\ & & + p_{n-1}^{\text{Ber}}(t, c(t, S_t; t_n, q_n); \mathbf{K}), \end{eqnarray} \]

where

\[ K_i = \sum_{j=i}^{n-1}q_i e^{-r(t_j-t_i)}. \]

The net present value of all payments for the installment call corresponds to the value of the underlying call plus a Bermudan put on this call, where the strikes correspond to the net present values of all future installments.

The rather unhelpful Bermudan put on a standard call in the previous theorem \( p_{n-1}^{Ber}(t, c(t, S_t; q_n, t_n); \mathbf{K}) \) seems overly complicated. Can this be simplified?

One trick is to just let \(q_n\) vanish.

  1. On the left hand side of the equation, the n-installment call converges to the (n-1)-installment call when the last strike disappears: \[ \lim_{q_n \rightarrow 0} c_n(t, S_t; \mathbf{q}) = c_{n-1}(t, S_t; \mathbf{q_1^{n-1}}), \]. where \(\mathbf{q_1^{n-1}}\) is the vector \(\mathbf{q}\) without the \(n\)-th column, i.e., \[ \mathbf{q_1^{n-1}} = ((t_1, q_1), \ldots, (t_{n-1}, q_{n-1})) \in (\mathbb{R}^2)^{n-1}. \]
  2. On the right hand side, the value of the plain vanilla option approximates its underlying: \[ \lim_{q_n \rightarrow 0} c(t, S_t; t_n, q_n) = S_t. \]
  3. The Bermudan put on the call converges to the Bermudan put on the underlying \(S_t\): \[ \lim_{q_n \rightarrow 0} p_{n-1}^{Ber}(t, c(t, S_t; t_n, q_n); \mathbf{K}) = p_{n-1}^{Ber}(t, S_t; \mathbf{K}) . \]

Clealy, when we put \( n = n+1 \) and start from there, this will happen.

Hence, by replacing \(n\) by \((n+1)\) in the theorem above, we arrive at the following simplification:

Corollary

Let \( p_n^{Ber}( t, S_t; \mathbf{K} ) \) be a Bermuda put with strike vector \( \mathbf{K} \). Under the condition that \( q_n := K_n \), and for all \( i < n \) \[ q_i := K_i - \sum_{j = i+1}^n q_j e^{-r t_i} > 0, \] then the following identity holds: \[ c_n(t, S_t; \mathbf{q}) + \sum_{i=1}^{n} q_i e^{-r t_i} = S_t + p_n^{\text{Ber}}(t, S_t; \mathbf{K}). \]

Surprisingly, this corollary verifies Geske/Johnson’s [GJ84] result about Bermudan puts with Griebsch, Wystup, Kühn’s [GWK07] result about the discrete \(n\)-installment call within the Black-Scholes framework – and vice versa.

The Continuous Case

How do installment options behave in the infinitesimal case?

A continuous-time installment option on an underlying \(S_t\) is an installment option with a continuous installment rate \(q\), such that the holder of the option pays the issuer exactly \(q · dt\) in the infinitesimal interval \(dt\). The value of this option is denoted by \(C(t, S_t; q)\).
A very useful result has once again been elaborated by [DST01]:

Lemma

Let \( C(t, S_t; q) \) be a continuous installment call with rate \( q \). Let \( c_n(t, S_t; \mathbf{q^{(n)}}) \) be an \(n\)-installment call with equidistant installment dates \( t_i^{(n)} = iT/n \) and constant rates

\[ q_i^{(n)} = \frac{q}{r} \left( 1 – e^{-rT/n} \right). \]

Then the following limiting identity holds:

\[ \lim_{n \to \infty} c_n(t, S_t; \mathbf{q^{(n)}}) = C(t, S_t; q). \]

Given the corollary about Bermudan options before, and the result about how you connect discrete and continuous installment options, we can choose installment rates

\[ q_i^{(n)} = \left\{ \begin{array}{ll} K, & i = n \\ K\left( 1-e^{-r T/n} \right), & i < n \end{array} \right. \]

Then, the discrete installment call converges to the continuous installment call with rate \( q = rK \). The sum on the left hand side of the corollary converges to \( K \).

The Bermudan put on the right hand side converges to the American put \( P(t, S_t) \).

Hence,

Theorem

\[ C(t, S_t; rK) + K = P(t, S_t) + S_t. \]

„Proof“: So, once we define \( q_i^{(n)} \) according to the equation, the first term clearly converges to the installment call with rate \( r K \) .

The Bermuda Put clearly converges to the American put.

\( S_t \) does not converge to anything but itself.

So what’s left is the sum:

\[
\sum_{i = 1}^n q_i e^{-rt_i} = \sum_{i = 1}^{n-1} q_i e^{-rt_i} + K e^{- rT }.
\]

Given that \( q_n=K \), but \( q_i = K(1-e^{-irT/n}) \) for i < n,

we will find that

\[
\begin{eqnarray}
\sum_{i = 1}^{n-1} q_i e^{-rt_i} & = & K \sum_{i = 1}^{n-1} (1-e^{-rT/n})e^{-rt_i} \\
& = & K \left( \sum_{i = 1}^{n-1} e^{-rt_i} – \sum_{i = 2}^n e^{-rt_i} \right) \\
& = & K ( e^{-r t_1} – e^{-rT} ).
\end{eqnarray}
\]

For \( n \rightarrow \infty \) the first term goes to 1. Hence, the total sum converges to \( K \).

References

  • [DST01] Davis, M., Schachermayer, W., & Tompkins, R. (2001). Pricing, No-arbitrage Bounds and Robust Hedging of Installment Options, Quantitative Finance 1 (2001), 567-610.
  • [GJ84] Robert Geske and H. E. Johnson (1984). The American Put Option Valued Analytically, The Journal of Finance 39.5 (1984), 1511-1524.
  • [GWK07] Susanne Griebsch, Christoph Kühn, and Uwe Wystup (2007). Instalment options: a closed-form solution and the limiting case, CPQF Working Paper Series 5 (2007).

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