Naja, was im obigen Artikel beschrieben wird, sollte jedem BWLer/VWLer im ersten Semester klar werden... Mathematiker sind nicht so praktisch veranlagt, da dauert das eben länger...
Das Problem bei Finanz(markt)mathematik: man geht oft von Arbitragfreien Märkten aus, also wird diese Situation schon per Definitione ausgeschlossen.
Was vielleicht einmal viel lustiger (und zudem nicht-trivial für nicht-Finanzer) ist, ist eine Sicht aus der Perspektive des Wettbüros.
Dieses weiß ja ebenfalls, wie alle Wetter, keine objektive Wahrscheinlichkeit für ein sportliches Ereignis - nehmen wir Boxen ohne Unentschieden als Beispiel.
Bei den Wettern mag die Ansicht vorherrschen, daß Boxer A das Duell in 2 von 3 Kämpfen gewinnen würde, was bei einem Erwartungswert von 0 (bei Spielen mit höherem Erwartungswert würde jeder Spielen wollen) zu einer Auszahlung von 0,5 vom Einsatz für den Sieg des Boxers A und 2 für einen Sieg des Boxers B bedeuten würde.
Etwas allgemeiner würde Boxer A zu p und Boxer B zu 1-p (Wahrscheinlichkeit) gewinnen.
Natürlich weiß niemand diese objektive, reale Wahrscheinlichkeit - wie sollte das Wettbüro also am besten die Quoten festsetzen? Aufgrund der historischen Daten wäre eine Möglichkeit - nur wie soll man neuere Daten gewichten, damit diese einen größeren Einfluß haben?
Wenn sich das Wettbüro nach der objektiven Wahrscheinlichkeitsverteilung für den Gewinn des Boxkampfes richten würde, wäre der Erwartungswert 0 und bei vielen Wetten käme nach dem Gesetz der großen Zahlen auch 0 heraus - aber kurzfristig könen sie Verluste machen, wenn in einer Woche häufig Außenseiter gewinnen.
Die bessere Strategie wäre es allerdings nicht zu versuchen die realen Gewinnwahrscheinlichkeiten zu schätzen, sondern sich bei den Quoten nach der Nachfrage nach den Wetten zu richten.
Wenn 80% der Leute auf Boxer A und 20% auf Boxer B wetten, so kann man die Wettquoten, also die Gewinne für einen Sieg danach ausrichten.
Bei einem Sieg von Boxer A würde man 0,25 bekommen, bei einem Sieg von Boxer B 4. Das Unternehmen müsste bei einem Sieg von Boxer A an 80% 0,25 = 20 an Gewinn auszahlen, bekommt aber von den 20% Wettverlierern den Einsatz, aso 20% * 1 = 20. Gewinnt jedoch Boxer B, so zahlen sie 20% * 4 = 80 Gewinn aus, erhalten aber von den verlierenden 80% je 1€, also insgesamt 80€.
Das Wettbüro interssiert die reale Wahrscheinlichkeit über den Kampfausgang gar nicht mehr, es hat sich perfekt gehedgt. Für sie ist der risikobehaftete Ausgang des Kampfes unerheblich geworden, egal welches Ereignis auch eintreten wird, das Wettbüro geht mit 0 daraus hervor - oder mit einem durch einen kleinen Spread sicheren Gewinn. Das beste hierbei, die Nachfrage nach den jeweiligen Wetten kann das Wettbüro ja direkt beobachten.
Mathematisch hat man einen Maßwechsel durchgeführt, von der realen Wahrscheinlichkeit auf eine andere (nicht-reale) Wahrscheinlichkeit. Mit dieser hat das Wettbüro dann die Gewinne für eine Wette auf den jeweiligen Sieg berechnet.
Nach diesem Muster bewertet man fast alle Finanztitel, indem man von der realen Wahrscheinlichkeit auf eine risiko-neutrale wechselt und dann den Finanztitel dort bewertet. So spielen Erwartungen über zukünftige Ereignisse keine Rolle mehr (das Wettbüro selbst kann glauben, das Boxer A zu 20, 50 oder 90% gewinnt, dies verändert den Wert der Wette nicht. Man kann glauben, das Siemens zu 20, 50 oder 90% hochgeht, auch dies hat keinen Einfluß auf den Preis (natürlich kann man die Theorie wieder verkomplizieren, so daß Erwartungen dann irgendwann doch wieder Einflüße haben, aber dies ist nciht so einfach....)).
Abschließend sei zu erwähnen, das für das Wettbüro nur noch problematisch ist, daß es ja schon von Anfang an Wettquoten angeben muss. Am besten wäre es augenscheinlich, diese dynamisch der Nachfragesituation anzupassen. Geht dies nicht, weil man stabile Quoten (also gleiche Quoten für alle, egal wann sie die Wette abschließen möchten) möchte, so muss man wohl oder übel doch Wahrscheinlichkeitsverteilungen für den Ausgang von Sportwettkämpfen berechnen.