- 1·p0 Introduction
- 2·p1 The Prisoners Dilemma and Strict Dominance
- 3·p2 Iterated Elimination of Strictly Dominated Strategies
- 4·p3 Pure Strategy Nash Equilibrium and the Stag Hunt
- 5·p4 What Is a Nash Equilibrium?
- 6·p5 Best Responses
- 7·p6 Mixed Strategy Nash Equilibrium and Matching Pennies
- 8·p7 The Mixed Strategy Algorithm
- 9·p8 How NOT to Write a Mixed Strategy Nash Equilibrium
- 10·p9 Battle of the Sexes
- 11·p10 Calculating Payoffs
- 12·p11 Strict Dominance in Mixed Strategies
- 13·p12 Weak Dominance
- 14·p13 Infinitely Many Equilibria
- 15·p14 The Odd Rule
- 16·p15 Game Theory 101 (16): Subgame Perfect Equilibrium
- 17·p16 Backward Induction
- 18·p17 How NOT to Write a Subgame Perfect Equilibrium
- 19·p18 Multiple Subgame Perfect Equilibria
- 20·p19 Games with Stages
- 21·p20 Punishment Strategies
- 22·p21 Tying Hands and Burning Bridges
- 23·p22 Commitment Problems
- 24·p23 The Centipede Game
- 25·p24 Problems with Backward Induction
- 26·p25 Forward Induction
- 27·p26 Probability Distributions
- 28·p27 Generalized Battle of the Sexes
- 29·p28 Knife-Edge Equilibria
- 30·p29 Soccer Penalty Kicks
- 31·p30 Game Theory 101 (30.5): Establishing Causation
- 32·p31 Comparative Statics
- 33·p32 Game Theory 101 (31.5): Comparative Statics without Derivatives
- 34·p33 The Support of Mixed Strategies
- 35·p34 A Trick with Weak Dominance
- 36·p35 Rock Paper Scissors
- 37·p36 Symmetric Zero Sum Games
- 38·p37 Modified Rock Paper Scissors
- 39·p38 Mixing among Three Strategies
- 40·p39 A Game with No Equilibria
- 41·p40 Game Theory 101 MOOC (39): Duels
- 42·p41 Hotellings Game and the Median Voter Theorem
- 43·p42 Second Price Auctions
- 44·p43 Expected Utility Theory
- 45·p44 Completeness
- 46·p45 Transitivity
- 47·p46 Rationality
- 48·p47 Condorcets Paradox and Social Preferences
- 49·p48 Lotteries
- 50·p49 Independence over Lotteries
- 51·p50 The Allais Paradox
- 52·p51 Continuity
- 53·p52 Expected Utility Transformations
- 54·p53 Pareto Efficiency
- 55·p54 Risk Averse Risk Neutral and Risk Acceptant Preferences
- 56·p55 Repeated Prisoners Dilemma (Finite)
- 57·p56 Discount Factors
- 58·p57 Geometric Series and Infinite Payoffs
- 59·p58 The One-Shot Deviation Principle
- 60·p59 Grim Trigger in the Repeated Prisoners Dilemma
- 61·p60 Tit-for-Tat in the Repeated Prisoners Dilemma
- 62·p61 Tit-for-Tat Isnt Subgame Perfect
- 63·p62 The Folk Theorem
- 64·p63 Repeated Games and the Prediction Problem
- 65·p64 Incomplete Information
- 66·p65 Bayesian Nash Equilibrium
- 67·p66 Solving for Bayesian Nash Equilibrium
- 68·p67 Ex Ante and Interim Dominance
- 69·p68 Why Are There Antes in Poker?
- 70·p69 Is More Information Always Better?
- 71·p70 Cutpoint Strategies Continuous Type Spaces and Bayesian Nash Equilibrium
- 72·p71 The Purification Theorem
- 73·p72 Bayes Rule
- 74·p73 The Winners Curse Part 1
- 75·p74 The Winners Curse Part 2
- 76·p75 Perfect Bayesian Equilibrium
- 77·p76 Screening Games
- 78·p77 Adverse Selection
- 79·p78 Signaling Games
- 80·p79 Separating Equilibrium
- 81·p80 Pooling Equilibrium
- 82·p81 Off-the-Path Beliefs
- 83·p82 The Beer-Quiche Game
- 84·p83 Semi-Separating Equilibrium⧸Partially-Pooling Equilibrium
- 85·p84 Single Raise Poker
- 86·p85 Game Theory 101: Chain Store Paradox
两个人被分别关押审讯,明明都不开口对彼此最有利,结果却常常双双招供——这个流传甚广的“囚徒困境”,你或许早就听过。但听到故事和真正会用博弈论分析它,中间隔着整整一套概念体系:占优策略、纳什均衡、逆向归纳、贝叶斯更新。很多人卡在这一步,因为市面上的讲解要么停留在故事层面,要么直接跳到公式推导。【博弈论】WilliamSpaniel 这门课的价值,恰恰在于把这段断层一点点补上。
课程概述:从“囚徒困境”说起
这门课程共 86 讲,从 p0 的 Introduction 一路延伸到 p85 的 Chain Store Paradox,结构上呈现出明显的进阶轨迹:先是静态完全信息博弈,接着进入动态博弈与子博弈完美均衡,再扩展到重复博弈、不完全信息与贝叶斯博弈,最后落到信号博弈与筛选博弈等应用场景。它不是零散的知识点合集,而是一条有前后依赖关系的推理链条。
为什么现在值得学?因为博弈论早已溢出学术圈,成为理解定价竞争、拍卖出价、劳动合同设计乃至日常谈判的通用语言。与同类内容相比,这门课的一个突出特点是“讲错误”:目录里明确出现 How NOT to Write a Mixed Strategy Nash Equilibrium、How NOT to Write a Subgame Perfect Equilibrium 这样的讲次,通过展示典型错解来强化对定义边界的把握,这种教学安排对自学者尤其友好。
核心知识点:三层递进的博弈论体系
把 86 讲拆开看,内容可以归入三个层层递进的模块,每个模块都配有具体博弈案例作为抓手。
第一层:静态博弈与均衡的求解
- 以囚徒困境切入严格占优与迭代剔除严格劣势策略,建立“理性人会剔除什么”的直觉。
- 用猎鹿博弈讲纯策略纳什均衡,再用匹配硬币引出混合策略与混合策略算法。
- 通过 Battle of the Sexes、石头剪刀布、三人混合策略等案例训练均衡计算。
- 专门讨论弱占优、无穷多均衡与 Odd Rule,提醒学习者别把均衡当成唯一答案。
第二层:动态博弈与承诺问题
- 逆向归纳与子博弈完美均衡是这一层的骨架,配合多阶段博弈与惩罚策略展开。
- 蜈蚣博弈、绑手烧桥、承诺问题等讲次,展示“限制自己的选择反而更有利”的反直觉逻辑。
- 前向归纳与逆向归纳的局限被并列讨论,避免把某一种解法当作万能钥匙。
第三层:不完全信息与信息经济学
- 从概率分布、期望效用理论、风险偏好讲到彩票与独立性公理,补齐决策论地基。
- 重复囚徒困境中的贴现因子、冷酷触发策略、针锋相对与民间定理,解释合作何以可能。
- 贝叶斯纳什均衡、完美贝叶斯均衡、信号博弈的分离均衡与混同均衡,构成信息经济学主线。
- 赢家诅咒、逆向选择、啤酒与蛋饼博弈等案例,把抽象概念落到可感知的场景。
值得一提的是,课程还穿插了比较静态分析、因果关系的建立、第二价格拍卖、霍特林模型与中位选民定理等应用性讲次,把理论工具直接对接现实问题。这种“概念—案例—错解—再修正”的循环,正是【博弈论】WilliamSpaniel 在教学设计上的差异点。
适用人群与学习建议
第一类是想补经济学或政治学理论底子的学生。课程从最基础的定义讲起,配合大量博弈矩阵演算,适合作为微观经济学或博弈论入门教材的配套视频。学完后通常能独立求解常见静态与动态博弈的均衡。
第二类是产品、运营、商务等需要做策略判断的职场人。第二价格拍卖、承诺问题、信号博弈等内容,能帮助理解定价机制、谈判姿态与信息传递背后的逻辑。建议按模块跳读,先看与自己场景相关的讲次,再回补前置概念。
第三类是准备学术阅读的进阶学习者。完美贝叶斯均衡、净化定理、半分离均衡等讲次难度较高,建议配合教材同步推进,并动手重算课程中的例题。学完后的产出可以是一份完整的博弈建模笔记,或对某一现实场景的策略分析。
常见问题解答
零基础能学这门课吗?
可以,但需要一点耐心。课程从 p0 导论和囚徒困境讲起,不预设高等数学背景;不过中后段涉及概率分布、期望效用与连续类型空间,具备高中概率基础会更顺畅。建议先完整看完前十五讲,再决定推进节奏。
学完大概需要多久?
取决于投入密度,一般来说分阶段推进更稳妥。前两层静态与动态博弈约四十讲,可作为第一阶段;重复博弈与不完全信息部分概念密度明显上升,通常需要反复回看。整体上按每周数讲的节奏推进,数月可完成一轮。
和市面上的博弈论科普有什么区别?
差别主要在 rigor 与纠错设计。科普内容多停留在故事层面,而这门课系统覆盖混合策略算法、子博弈完美均衡、贝叶斯均衡等形式化工具,并用“如何写错”的讲次专门辨析定义边界,更适合想真正掌握分析框架的人。
总结与后续学习路径
回看整门课程,它完成的是三件事:把博弈论的核心概念讲清楚,把求解均衡的步骤拆开演示,再把理论放回拍卖、信号、重复合作等真实场景中检验。【博弈论】WilliamSpaniel 因此更像一套可反复查阅的分析工具箱,而非一次性消费的知识短视频。
完成本课程后,合理的下一步通常包括:向机制设计与社会选择方向延伸,深化对拍卖与投票规则的理解;或转向信息经济学与契约理论,继续研究逆向选择与道德风险;若偏向应用,也可结合产业组织理论,把均衡分析用于市场竞争与定价策略。无论选择哪条路径,本课程打下的均衡求解与信念更新基础,都会持续发挥作用。







