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凯利公式 (Kelly Criterion)

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一句话解释

凯利公式是一个在重复性、期望收益为正的博弈或投资中，用于计算最优下注或投资比例，以实现长期资本增长率最大化的数学公式。

详细解释

背景与原理

凯利公式最初由贝尔实验室的物理学家约翰·拉里·凯利（John R. Kelly Jr.）于1956年在其论文《信息率的新解释》中提出。其研究的初衷是解决长途电话线中的噪声问题，但凯利发现这个理论可以应用于一个拥有内幕消息的赌徒如何下注的问题。该公式的核心原理是，通过最大化每次投资后资本的对数期望值，来获得最高的长期复合增长率。与追求单次收益最大化的方法不同，凯利公式着眼于长期、多次重复的场景，并内在地控制了风险，因为它永远不会让你在单次博弈中输掉全部本金。

计算公式

对于只有两种结果（赢或输）的简单投资场景，凯利公式如下：

f^* = \frac{bp - q}{b} = p - \frac{q}{b}

其中：

• f* 是最优的投资资金比例。
• p 是获胜的概率。
• q 是失败的概率，即 1 - p。
• b 是赔率，即净收益率（盈利金额 / 亏损金额）。

计算示例

假设一个交易策略的胜率 p 为 60% (0.6)，则败率 q 为 40% (0.4)。每次盈利时的净收益率为 50%，亏损时则亏掉本金，所以赔率 b 为 1.5 (盈利 1.5 / 亏损 1)。

根据凯利公式计算最优投资比例 f*：

f* = 0.6 - (0.4 / 1.5) = 0.6 - 0.2667 = 0.3333

这意味着，为了实现长期最大化收益，每次交易应投入总资金的 33.33%。

在量化交易中的应用

1. 最优仓位管理：凯利公式最直接的应用就是确定每个交易信号的理想仓位大小。通过对策略进行历史回测，可以估算出策略的胜率 p 和赔率 b，然后代入公式计算出最优的资金分配比例，从而在控制风险的同时最大化长期复利。
2. 动态杠杆选择：在期货、外汇等可以使用杠杆的交易中，凯利公式可以帮助交易者决定使用多大的杠杆。过高的杠杆会急剧增加破产风险，而过低的杠杆则会降低资金利用效率。凯利公式提供了一个在风险和收益之间进行平衡的数学依据。
3. 多资产配置：凯利公式有多资产扩展形式，可用于解决在多个相关或不相关的资产之间如何分配资金的问题。通过计算协方差矩阵和预期收益向量，多维凯利公式可以给出一组最优的资产配置权重，以最大化整个投资组合的长期增长率。
4. 策略评估与筛选：凯利公式本身也可以作为一个评估指标。一个策略如果根据其历史表现计算出的凯利比率 f* 显著为正，说明该策略具有正的长期期望收益，值得进一步研究和采用。反之，如果 f* 为负或接近于零，则该策略可能不具备长期投资价值。

数据规格

属性	说明
数据类型	float
取值范围	p (胜率): [0, 1]; b (赔率): (0, +∞)
单位	无量纲
更新频率	依赖于策略回测或评估周期，可以是每日、每周或滚动更新
典型数据源	交易策略的历史回测报告、模拟交易记录、实盘交易记录

常见误解

1. 误解：凯利公式是一个确保盈利的必胜法则。 正确理解： 凯利公式本身不产生盈利，它只是在已知一个具备正期望收益（即 bp - q > 0）的策略前提下，告诉你如何管理资金以实现长期增长最大化。策略本身的有效性是前提。
2. 误解：应该始终使用“完整凯利”比例进行投资。 正确理解： 完整凯利（Full Kelly）计算出的仓位通常非常激进，会导致巨大的资金波动和回撤。在现实中，由于胜率 p 和赔率 b 都是基于历史数据的估计，存在不确定性，因此直接使用完整凯利风险极高。实践中，交易者通常使用“分数凯利”（Fractional Kelly），如 1/2 或 1/4 凯利仓位，以降低风险。
3. 误解：凯利公式不适用于股票投资，因为它假设了固定的赔率。 正确理解： 虽然股票的收益和亏损是连续分布的，但可以通过设定明确的止盈和止损点，将其简化为离散的“赢/输”场景，从而估算出 p 和 b 并应用凯利公式。此外，还有适用于连续分布的凯利公式变体，可以更好地应用于股票等资产。

相关名词

• 风险管理
• 仓位管理
• 期望收益
• 信息论
• 爱德华·索普

深入阅读

• 约翰·凯利论文《信息率的新解释》
• 威廉·庞德斯通《财富公式》