系统总结：什么是“博弈中的最优停止点”？解析见好就收的数学难题。

在不确定环境里，做对“停还是继续”的决定，常常比“怎么做”更关键：投资要不要止盈、谈判要不要收手、竞价要不要再等一次。本文用系统视角解释最优停止点：何时“见好就收”才能在博弈与不完全信息中最大化期望收益。

所谓最优停止点，是指在一系列可观测但不可完全预测的机会流中，遵循既定策略与信息更新规则，选择一个时刻停止以使长期或折现后的期望收益最大。与一般优化不同，它强调三件事：信息是逐步揭示的、机会具有到达顺序、停止即锁定收益且错过未来。其本质是一个“选停问题”，目标是平衡继续搜寻的边际价值与立刻收获的确定性回报。

求解上，常用思路包括：

• 动态规划/贝尔曼方程：将“继续”与“停止”的价值函数作比较，推出临界条件。
• 阈值策略：在许多单调结构下，存在“达到某一评分/价格/胜率即停”的简洁规则。
• 后悔最小化与稳健性：当分布未知时，用保守估计或在线学习更新阈值，控制最坏情形损失。
  这些方法贯穿于最优停止理论、顺序决策与博弈论的交叉地带。

案例一：秘书问题展示了阈值策略的力量。面对随机顺序到来的候选人，先观望一段比例以学习分布，再在后续出现“超过历史最优”的人时立即停止，可导出接近“约37%”的观察比例作为近似阈值。这说明样本学习—阈值决策能在信息稀缺下达到接近最优的期望成功率。
案例二：在竞价/交易中设定止盈-止损阈值。当边际信息增益低于持仓或等待的机会成本时立即平仓；反之继续持有。这里的关键词是“期望收益—风险暴露—折现率”的动态权衡。

落地指南（可操作化）：

1. 明确目标函数：最大化期望收益或夏普比、最小化期望后悔。
2. 建模信息结构：到达过程、可观察信号、更新规则与成本。
3. 估计并迭代阈值：用历史数据或在线学习拟合评分→收益的映射，得到停止阈值。
4. 做健康检查：压力测试分布漂移、滑点与约束，确保策略在噪声中依然稳健。

当你把“是否继续”的边际价值量化，并用阈值策略在“确定性回报”和“探索潜力”间做平衡，见好就收就不再是拍脑袋，而是可验证、可复用的最优停止解法。关键词：最优停止、见好就收、阈值策略、动态规划、期望收益、信息不完全。