Kellyho kritérium
Kellyho kritérium maximalizuje očekávaný logaritmický růst kapitálu v přesně určeném opakovaném modelu. Pro binární sázku se ztrátou jedné vsazené jednotky a čistým ziskem b jednotek při výhře platí f=p−(1−p)/b. Odhad p i rozdělení výsledků může být chybný; rovnice není doporučením obchodní velikosti.
Co to znamená?
Kellyho kritérium maximalizuje očekávaný logaritmický růst kapitálu v přesně určeném opakovaném modelu. Pro binární sázku se ztrátou jedné vsazené jednotky a čistým ziskem b jednotek při výhře platí f=p−(1−p)/b. Odhad p i rozdělení výsledků může být chybný; rovnice není doporučením obchodní velikosti.
Konkrétní příklad
Původní nezávislé hypotetické sázky: p=0.6, výhra +1 vsazené jednotky, prohra −1. Model dává f=0.6−0.4 =20 % kapitálu. Nový český případ s kapitálem 100000 CZK mění čistou výhru na 0.8 jednotky, prohru stále −1 a p stále 0.6. Potom f=0.6−0.4/0.8 =10 %, tedy 10000 CZK, místo původních 20000 CZK. Změna výplaty při stejné úspěšnosti výsledek půlí; nejde o osobní limit nebo ověřenou obchodní pravděpodobnost.
Čistá výplata a rozdělení jsou stejně důležité jako pravděpodobnost.
- Výhra 1 jednotka
- f 20 % – Modelově 20000 Kč.
- Výhra 0.8 jednotky
- f 10 % – Modelově 10000 Kč.
- Co se nezměnilo
- p 60 % – Samotná win-rate k určení f nestačí.
Ověřte si, co jste se naučili
Přibližně 2 minut procvičování.
Zobrazit odpověď a vysvětlení
0.6−0.4/0.8 =0.1. Platí pouze pro tento binární model.
Související pojmy
Studium v praxi
Zdroje a další vysvětlení
Odkaz na zdroj neznamená, že každá proměnlivá podmínka byla při každé návštěvě znovu ověřena.
Příklady jsou hypotetické. Specifikace produktů a národní pravidla se mohou lišit.