凱利公式和R/R,謝謝三心老師介紹,分享/ ARCHIVE這裏

以下內容來自GROK的回複

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### 關鍵要點

- 凱利公式似乎是一種用於投資和賭博的數學策略,旨在最大化長期資本增長,同時控製破產風險。

- 投資中的R/R很可能指的是風險回報比率,用於評估潛在收益與風險之間的關係。

- 這些概念在金融領域有爭議,具體應用因個人策略和市場條件而異。

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### 凱利公式的定義

凱利公式(Kelly Criterion),也稱為凱利準則,是一種數學公式,用於確定在賭博或投資中下注的最佳比例。研究表明,它通過最大化長期資本增長率,幫助投資者或賭徒決定每次應該投入多少資金,以確保長期增長,同時避免破產的風險。

 

**曆史背景**:

- 該公式由約翰·拉裏·凱利(John Larry Kelly)於1956年提出,最初基於信息論,應用於電話線噪聲研究。

- 後來被愛德華·索普(Edward Thorp)應用於二十一點和股票市場,取得了顯著成果。

 

**計算方法**:

- 公式的通用形式為:

  \[

  f^* = \frac{bp - q}{b} = \frac{p(b+1) - 1}{b}

  \]

  其中:

  - \(f^*\):最佳下注比例。

  - \(b\):淨賠率(例如,賠率為2:1時,\(b=1\))。

  - \(p\):贏的概率。

  - \(q\):輸的概率,等於\(1-p\)。

- 例如,如果一個投資機會有60%的成功概率(\(p=0.6\)),賠率為1:1(\(b=1\)),則:

  \[

  f^* = \frac{1 \times 0.6 - 0.4}{1} = 0.2

  \]

  這意味著投資者應投入20%的當前資本。

 

**應用場景**:

- 適用於正期望值的投資或賭博,如勝率高於50%的場景。

- 在投資中,被視為“資金管理神器”,但許多投資者采用“半凱利”策略(下注一半計算比例)以降低短期波動風險。

 

**局限性**:

- 假設投資者能準確估計勝率和賠率,這在現實中可能困難。

- 如果期望值為零或負,公式建議不下注(\(f=0\)),這可能限製其適用性。

 

**來源**:

- [凱利公式 - 百度百科](https://baike.baidu.com/item/%E5%87%AF%E5%88%A9%E5%85%AC%E5%BC%8F/136985)

 

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### 投資的R/R定義

投資中的R/R通常指的是風險回報比率(Risk/Reward Ratio),是評估一項投資或交易潛在收益與潛在風險之間關係的指標。研究顯示,它幫助投資者判斷是否值得冒險,常用1:1或更高作為決策標準。

 

**計算方法**:

- 風險回報比率的計算公式為:

  \[

  \text{R/R} = \frac{\text{潛在收益}}{\text{潛在損失}}

  \]

- 例如,如果一個交易的風險是100元,潛在收益是300元,則R/R為3:1(或3)。

 

**實際應用**:

- 假設你計劃投資一隻股票,設定止損價為90元,當前價為100元,目標價為130元:

  - 潛在損失 = 100 - 90 = 10元

  - 潛在收益 = 130 - 100 = 30元

  - R/R = 30 / 10 = 3:1

- 這一比率表明,潛在收益是潛在損失的三倍,通常被視為有吸引力的投資機會。

 

**重要性**:

- 投資者常設定最低R/R標準,如1:1或2:1,具體取決於風險偏好。

- R/R比率是風險管理的重要工具,但其準確性依賴於對潛在收益和損失的合理估計,可能因市場波動而變化。

 

### 詳細報告:凱利公式與投資R/R的深入分析

 

#### 引言

本文旨在詳細探討凱利公式背後的含意以及投資中的R/R(風險回報比率)的定義與應用。這些概念在金融和投資領域中至關重要,尤其是在風險管理與資本分配決策中。以下內容將基於可靠來源,提供全麵的解釋,並結合實際例子說明其應用。

 

#### 凱利公式的背景與含意

凱利公式,正式稱為凱利判據(Kelly Criterion),是由約翰·拉裏·凱利(John Larry Kelly)於1956年提出的,最初發表在《貝爾係統技術期刊》中([凱利公式 - 維基百科]([invalid url, do not cite]))。它是一種概率論中的策略,旨在在獨立重複的賭局或投資中,使本金的長期增長率最大化,同時確保不會因連續損失而破產。

 

**公式的數學表達** 

凱利公式的通用形式為:

\[

f^* = \frac{bp - q}{b} = \frac{p(b+1) - 1}{b}

\]

其中:

- \( f^* \):當前資本應下注或投資的比例。

- \( b \):淨賠率,即贏得的淨收益與下注金額的比率(例如,賠率為2:1時,\( b = 1 \))。

- \( p \):贏的概率。

- \( q \):輸的概率,等於 \( 1 - p \)。

 

**核心思想** 

凱利公式的核心是最大化期望的對數增長率,這對應於對數效用函數的最大化。這種方法確保長期資本的穩定增長,而不會因過度冒險導致破產。公式假設賭局或投資可以無限次重複,且沒有下注上限,這在實際中可能不完全成立,但仍被廣泛用於理論分析。

 

**實際例子** 

假設一個投資機會有60%的成功概率(\( p = 0.6 \)),賠率為1:1(\( b = 1 \)),則:

\[

f^* = \frac{1 \times 0.6 - 0.4}{1} = 0.2

\]

這意味著投資者應投入20%的當前資本。這種計算確保在長期內,資本的增長率達到最優。

 

**曆史與應用** 

凱利公式最初源於信息論,受到克勞德·香農(Claude Shannon)工作的啟發,後來被愛德華·索普(Edward Thorp)應用於二十一點和股票市場,取得了顯著成果([凱利公式,從賭場到量化投資 | Medium]([invalid url, do not cite]))。它在投資圈被視為“資金管理神器”,巴菲特和芒格等知名投資者也曾提及其重要性([凱利公式啟示:贏得勝利的唯一法則是“不賭” | 雪球]([invalid url, do not cite]))。

 

**局限性** 

凱利公式假設市場條件穩定,且投資者能準確估計勝率和賠率,這在現實中往往難以實現。此外,全額遵循凱利公式可能導致短期波動較大,因此許多投資者采用“半凱利”策略(即下注一半的計算比例)以降低風險。

 

#### 投資中的R/R:風險回報比率

R/R在投資中通常指風險回報比率(Risk/Reward Ratio),是評估一項投資或交易潛在收益與潛在風險之間關係的指標。這一概念在交易和投資決策中尤為重要,幫助投資者判斷是否值得冒險。

 

**定義與計算** 

風險回報比率的計算公式為:

\[

\text{R/R} = \frac{\text{潛在收益}}{\text{潛在損失}}

\]

例如,如果一個交易的風險是100元,潛在收益是300元,則R/R為3:1(或3)。這意味著每承擔1單位的風險,可以獲得3單位的回報。

 

**實際應用** 

假設你計劃投資一隻股票,設定止損價為90元,當前價為100元,目標價為130元:

- 潛在損失 = 100 - 90 = 10元

- 潛在收益 = 130 - 100 = 30元

- R/R = 30 / 10 = 3:1

 

這一比率表明,潛在收益是潛在損失的三倍,通常被視為有吸引力的投資機會。投資者常設定最低R/R標準,如1:1或2:1,具體取決於風險偏好。

 

**重要性與爭議** 

R/R比率是風險管理的重要工具,它幫助投資者在決策時權衡收益與風險。然而,其準確性依賴於對潛在收益和損失的合理估計,這在市場波動中可能不穩定。一些投資者認為,過高關注R/R可能忽略其他因素,如市場趨勢或宏觀經濟環境。

 

**行業標準與實踐** 

根據研究,交易者通常尋求R/R至少為1:1或更高的機會,以確保長期盈利([Risk-Reward Ratio: Definition, Uses, Calculation, Importance | Strike.money]([invalid url, do not cite]))。例如,風險厭惡的投資者可能偏好2:1或更高的比率,而激進投資者可能接受1:1以追求更高頻率的交易。

 

#### 對比與聯係

凱利公式和R/R比率在風險管理中有相輔相成的關係。凱利公式提供了一種基於概率和賠率的資金分配策略,而R/R比率則更直接地衡量單次投資的收益潛力與風險。兩者都強調在投資中平衡風險與回報,但凱利公式更注重長期增長,R/R比率更關注單次交易的效率。

 

#### 結論

凱利公式是一種強大的工具,用於優化長期資本增長,適用於正期望值的投資場景。投資中的R/R(風險回報比率)則幫助投資者評估單次交易的吸引力,常用1:1或更高作為決策標準。兩者結合可為投資者提供全麵的風險管理框架,但在實際應用中需考慮市場條件和個人風險偏好。

 

#### 表格:凱利公式與R/R比率對比

 

| **方麵**          | **凱利公式**                              | **R/R比率**                              |

|-------------------|-------------------------------------------|-------------------------------------------|

| **定義**          | 最佳下注比例以最大化長期增長率            | 潛在收益與潛在損失的比率                  |

| **公式**          | \( f^* = \frac{bp - q}{b} \)             | \( \text{R/R} = \frac{\text{收益}}{\text{損失}} \) |

| **應用場景**      | 長期投資與賭博策略                        | 單次交易或投資決策                        |

| **重點**          | 長期資本增長與破產風險控製                | 單次交易的收益潛力與風險評估              |

| **例子**          | 60%勝率,1:1賠率,建議20%資金投入         | 風險100元,收益300元,R/R為3:1          |

 

 

所有跟帖: 

其實,讓DS計算就行,要用新科技。 -隻關心中股- 給 隻關心中股 發送悄悄話 (167 bytes) () 04/21/2025 postreply 21:21:11

太複雜了,看不懂啊!簡單點畫張心電圖,標明可能的時間窗口! -Tianyazi- 給 Tianyazi 發送悄悄話 Tianyazi 的博客首頁 (0 bytes) () 04/21/2025 postreply 21:23:45

謝你和三心掃盲。我就是三心說的不知道R/R中的一位。R/R比較好懂一些。也有可操作性。 -QinHwang- 給 QinHwang 發送悄悄話 QinHwang 的博客首頁 (0 bytes) () 04/21/2025 postreply 21:28:53

光R/R也不夠,一定要加上概率啊!比如巴菲特最喜歡的EV,就是Reward*Probability_of_win -Meowpa- 給 Meowpa 發送悄悄話 (130 bytes) () 04/21/2025 postreply 23:36:37

這個壇之上至少3/4的人不願意止損,不考慮R/R,這在現在的市場下不是優化的策略 -三心三意- 給 三心三意 發送悄悄話 (1269 bytes) () 04/21/2025 postreply 21:31:04

更關健的是,你完全可以不用理會凱利公式,但是其中的R/R的道理能夠幫助你更好的管理你的風險 -三心三意- 給 三心三意 發送悄悄話 (0 bytes) () 04/21/2025 postreply 21:34:05

凱裏公式的弊病是需要的假設,漲和跌的概率需要假定。R/R可以作為stress test -QinHwang- 給 QinHwang 發送悄悄話 QinHwang 的博客首頁 (0 bytes) () 04/21/2025 postreply 22:02:52

還有要注意的是kelly的假設是服從正態分布,但現實中投資裏並不服從正態分布,比如黑天鵝事件就不能用正態分布來解釋 -Meowpa- 給 Meowpa 發送悄悄話 (0 bytes) () 04/21/2025 postreply 23:28:55

凱裏公式的弊病是沒有直接引入時間的概念:R/R是應該時間的函數 R/R(t),例如高科技股 -未知- 給 未知 發送悄悄話 未知 的博客首頁 (369 bytes) () 04/21/2025 postreply 22:22:15

樸素的想法是:買在下跌期(即使不在穀底)就比買在高峰好。如果觸底後每年以低於國債回報率的速度回升也麻煩(可能性不大)。 -QinHwang- 給 QinHwang 發送悄悄話 QinHwang 的博客首頁 (0 bytes) () 04/21/2025 postreply 22:34:17

這次下跌速度快,回升速度也可能快。要來個“V”型反轉,不小心就踏空。 -QinHwang- 給 QinHwang 發送悄悄話 QinHwang 的博客首頁 (0 bytes) () 04/21/2025 postreply 22:39:47

多謝科普,我簡單的理解是,贏率越高,盈虧比越大,應該下注的越多 -GandalfOld- 給 GandalfOld 發送悄悄話 (258 bytes) () 04/21/2025 postreply 22:46:07

覺得更適合短期操作。比如今天跌這麽多,反彈的可能性比繼續下跌的可能性高(我認為),所以今天應該多買。 -QinHwang- 給 QinHwang 發送悄悄話 QinHwang 的博客首頁 (0 bytes) () 04/21/2025 postreply 22:59:52

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