Kelly kriteri

%60 diye tahmin edilen olasılık gerçekte %50 ise aynı %20 payın beklenen log büyümesi negatiftir; %10 paydaki iki sonuç da kayıpsızlık sağlamaz.

Ne anlama gelir?

Kelly kriteri, belirtilmiş tekrarlı bahis modelinde beklenen logaritmik servet büyümesini en yüksek yapan sermaye payını seçer. Kazanınca riske edilen birim başına b net kâr, kaybedince o birimin tamamı kaybediliyorsa ikili formül f = p − (1 − p) / b’dir. p kazanma olasılığıdır; f sermaye payıdır, lot sayısı değil. Modelin olasılık, sonuç dağılımı ve tekrar varsayımları gerekir. Tahmin hatası aşırı miktar üretebilir; formül hesap büyümesini garanti etmez.

Somut örnek

Kaynak hayalî bağımsız bahislerde p = 0,60, b = 1: kazanma bahsi kadar kâr, kayıp bahis kadar zarar verir. f = 0,60 − 0,40 = %20; bu pozisyon önerisi değildir. Yeni TRY kontrolünde başlangıç 100.000 TRY ve her bahis öncesi güncel servetin %20’si seçilsin. Tam bir kazanç ve bir kayıp dizisi 100.000 × 1,20 × 0,80 = 96.000 TRY bırakır; sıra değişse aynı çarpım olur. Gerçek model olasılığı p = 0,50 iken hâlâ yanlış tahminle %20 kullanılırsa beklenen log büyümesi 0,5 ln(1,20) + 0,5 ln(0,80) = 0,5 ln(0,96), yani negatiftir. Aynı iki sonuçta payı %10’a indirmek 99.000 TRY bırakır; kesirli Kelly de zarar olmayacağını garanti etmez. p = 0,50, b = 1 doğru kabul edildiğinde kısa satış/kaldıraçsız bu modelin optimumu sıfırdır. Gider, vergi ve kayma yok; gerçek forex olasılığı iddiası değildir.

Olasılık tahmini yanlışsa pay da yanlış olabilirYeni hayalî 100.000 TRY; b = 1, gider yok. Her bahiste güncel servetten aynı pay ayrılır; iki sonuç bir kazanç ve bir kayıptır.VARSAYIMSAL HESAPLAMAKaynak tahmin p = 0,60Model payı %20%20 pay, iki zıt sonuç96.000 TRY%10 pay, aynı iki sonuç99.000 TRYDoğru p = 0,50, b = 1Model optimumu 0
Olasılık tahmini yanlışsa pay da yanlış olabilir. Yeni hayalî 100.000 TRY; b = 1, gider yok. Her bahiste güncel servetten aynı pay ayrılır; iki sonuç bir kazanç ve bir kayıptır.

Önce dağılım ve tahmin belirsizliğini inceleyin; formül çıktısını kesin avantaj saymayın.

Küçük ekranda şemayı yatay kaydırabilir veya büyütebilirsiniz. Değerler ve sonuç aşağıdaki metinde de yer alır.

Kaynak tahmin p = 0,60
Model payı %20 – 0,60 − 0,40; önerilen lot veya risk yüzdesi değil.
%20 pay, iki zıt sonuç
96.000 TRY – 1,20 × 0,80 = 0,96; gerçek p = 0,50’de log büyümesi negatif.
%10 pay, aynı iki sonuç
99.000 TRY – 1,10 × 0,90 = 0,99; daha küçük pay zarar olasılığını ortadan kaldırmaz.
Doğru p = 0,50, b = 1
Model optimumu 0 – Kısa satış ve kaldıraçsız verilen ikili model; piyasa için otomatik karar değil.

Anladığınızı kontrol edin

Alıştırma: yaklaşık 1 dakika.

Hayalî modelde p = 0,50 ve b = 1 doğru; fakat %20 sermaye payı kullanılıyor. Beklenen log büyümesi?

Yanıtı ve açıklamayı göster

Eşit olasılıklı +/− sonuçların logları alınır: 1,20 × 0,80 = 0,96 < 1. Yanlış %60 tahmini avantaj yaratmaz.

İlgili kavramlar

Uygulamalı çalışma

Kelly kriteri: tutar, net kayıp ve işlem yapmama seçeneğiKelly’yi ikili modele ait log büyüme hesabı olarak inceleyin. Maliyet diyagramı, farklı kuyruklar ve TRY sabit ücret deneyi; formül pozisyon önerisi değildir.6 dk →Yüzde 1 kuralı: hacim, maliyet ve süreyi birlikte hesaplayınSeçilmiş yüzde bütçesini lota çevirin; minimumu, çevrimi ve gece ücretlerini sınayın. EUR, USD ve ayrı TRY modelleriyle hesabın sınırını görün.8 dk →

Kaynaklar ve ek açıklamalar

Kaynak bağlantısı, değişebilen her koşulun her ziyaretinizde yeniden doğrulandığı anlamına gelmez.

Örnekler varsayımsaldır. Ürün özellikleri ve ulusal kurallar farklı olabilir.