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凯利公式志在解决的问题

1281 人阅读 | 时间:2021年01月20日 20:29
假设赌局1:你赢的概率是60%,输的概率是40%。赢时的净收益率是100%,输时的亏损率也是100%。也即,如果赢,那么你每赌1元可以赢得1元,如果输,则每赌1元将会输掉1元。赌局可以进行无限次,每次下的赌注由你自己任意定。问题:假设你的初始资金是100元,那么怎么样下注,即每次下注金额占本金的百分之多少,才能使得长期收益最大?

对于这个赌局,每次下注的期望收益是下注金额的60%*1-40%*1=20%,期望收益为正。也就是说这是一个对赌客占优的赌局,而且占得优势非常大。

那么我们应该怎么样下注呢?

如果不进行严密的思考,粗略的想象一下,我们会觉得既然我每次赌的期望收益是20%,那么为了实现长期的最大收益,我应该在每次赌博中尽量放入更多比例的本金。这个比例的最大值是100%。

但是显然每一局赌博都放入100%的本金是不合理的,因为一旦哪一次赌博赌输了,那么所有的本金就会全部输光,再也不能参加下一局,只能黯然离场。而从长期来看,赌输一次这个事件必然发生,所以说长期来看必定破产。

所以这里就得出了一个结论:只要一个赌局存在一下子把本金全部输光的可能,哪怕这个可能非常的小,那么就永远不能满仓。因为长期来看,小概率事件必然发生,而且在现实生活中,小概率事件发生的实际概率要远远的大于它的理论概率。这就是金融学中的肥尾效应

继续回到赌局1。

既然每次下注100%是不合理的,那么99%怎么样。如果每次下注99%,不但可以保证永远不会破产,而且运气好的话也许能实现很大的收益。

实际情况是不是这个样子呢?

我们先不从理论上来分析这个问题,我们可以来做个实验。我们模拟这个赌局,并且每次下注99%,看看结果会怎么样。

这个模拟实验非常的简单,用excel就能完成。请看下图:



如上图,第一列表示局数。第二列为胜负,excel会按照60%的概率产生1,即60%的概率净收益率为1,40%的概率产生-1,即40%的概率净收益为-1。第三列为每局结束时赌客所有的资金。这个实验每次下注仓位是99%,初始本金是100,分别用黄色和绿色标出。

大家从图中可以看出,在进行了10局之后, 10局中赢的局数为8,比60%的概率还要大,仅仅输了两次。但即使是这样,最后的资金也只剩下了2.46元,基本上算是输光了。

当我把实验次数加大,变成1000次、2000次、3000次……的时候,结果可想而知了,到最后手中的资金基本上是趋向于0。

既然99%也不行,那么我们再拿其他几个比例来试试看,看下图:



从图中可以看出,当把仓位逐渐降低,从99%,变成90%,80%,70%,60%的时候,同样10局的结果就完全不一样了。从图中似乎可以看出随着仓位逐渐的变小,在10局之后的资金是逐渐变大的。

大家看到这里,就会渐渐的发现这个赌局的问题并不是那么简单的。就算是赌客占优如此之大的赌局,也不是随随便便都能赢钱的。

那么到底怎么下注才能使得长期收益最大呢?

是否就像上图所显示的那样,比例越小越好呢?应该不是,因为当比例变成0的时候显然也不能赚钱。

那么这个最优的比例到底是多少呢?

这就是著名的凯利公式所要解决的问题!

凯利公式介绍

f = [P*Rw - (1-P)*R1]/(Rw*R1) or f = P/R1 - (1-P)/Rw

其中f为最优的下注比例。p为赢的概率。rw是赢时的净收益率,例如在赌局1中rw=1。rl是输时的净损失率,例如在赌局1中rl=1。注意此处rl>0。

根据凯利公式,可以计算出在赌局1中的最有利的下注比例是20%。

我们可以进行一下实验,加深对这个结论的理解。



如图,我们分别将仓位设定为10%,15%,20%,30%,40%。他们对应的列数分别是D、E、F、G、H。

当我把实验次数变成3000次的时候,如下图:



当我把实验次数变成5000次的时候,如下图:



大家从两幅图中可以看到F列对应的结果最大,和其它列相比压根就不是一个数量级的。而F列对应的仓位比例正是20%。

大家看到凯利公式的威力了吧。在上面的实验中,如果你不幸将比例选择为40%,也就是对应H列,那么在5000局赌博之后,你的本金虽然从100变成了22799985.75,收益巨大。但是和20%比例的结果相比,那真是相当于没赚钱。

这就是知识的力量!

凯利公式理解

凯利公式的数学推导及其复杂,需要非常高深的数学知识,所以在这里讨论也没有什么意义。哎,说白了其实就是我也看不大懂。在这里我将通过一些实验,加深大家对凯利公式主观上的理解。

我们再来看一个赌局。赌局2:你输和赢的概率分别是50%,例如抛硬币。赢的时候净收益率为1,即rw=1,输的时候净损失率为0.5,即rl=0.5。也就是说当你每赌一元钱,赢的时候你能再赢1元,输的时候你只要付出去5毛。

容易看出赌局2的期望收益是0.25,又是一个赌客存在极大优势的赌局。

根据凯利公式,我们可以得到每局最佳的下注比例为:



也就是说每次把一半的钱拿去下注,长期来看可以得到最大的收益。

下面我要根据实验得出平均增长率r的概念。首先来看实验2.1,如下两张图:



这两张图都是模拟赌局2做的实验,在第二列的胜负列中,实验会50%的概率产生1,表示盈利100%。50%的概率产生-0.5,表示亏损50%。第三第四列分别是在仓位为100%和50%下每次赌局之后所拥有的资金。

仔细对比两张图可以发现结论一,亦即在经过相同次的局数之后,最后的结果只与在这些局数中赢的局数的数量和输的局数的数量有关,而与在这些局数中赢的局和输的局的顺序无关。例如在上两幅图中,同样进行了4局,同样每幅图中赢了两局输了两局,但是第一张图的输赢顺序是赢输输赢,第二张图的输赢顺序是输赢赢输。它们最终的结果都是一样的。

当然这个结论非常容易证明(乘法交换律,小学生就会),这里就不证明了,上面举的两个例子足够大家很好的理解。

那么既然最终的结果和输赢的顺序无关,那么我们假设赌局2如实验2.2一样进行下去,看下图:



我们假设赌局的胜负是交替进行的,由于结论一,从长期来看这对结果资金没有任何影响。

在自己观察图片之前我们先做一个定义。假设将某几局赌局视为一个整体,这个整体中各种结果出现的频率正好等于其概率,并且这个整体的局数是所有满足条件整体当中局数最小的,那么我们称这个整体为一组赌局。例如在上图的实验中,一组赌局就代表着进行两局赌局,其中赢一次输一次。

仔细观察上图中蓝色标记的数字,它们是一组赌局的结尾。你会发现这些数字是保持着稳定的增长的。当仓位是100%时,蓝色标记数字的增长率是0%,即一组赌局之后本金的增长率为0%。这也解释了当每次都满仓下注的时候,在赌局2中长期来看是无法赚钱的。当仓位是50%(即凯利公式得出的最佳比例)时,蓝色标记数字的增长率是12.5%,即一组赌局之后本金的增长率为12.5%。

这是一个普遍的规律,每组赌局之后的增长率与仓位有关。且每组赌局之后的增长率越大,那么长期来看最终的收益也就越多。

根据每组赌局的增长率可以计算出每个赌局的平均增长率g。在上面的图中,每组赌局之中包含两个赌局,那么每个赌局的平均增长率



其实这个r是可以通过公式算出来的。



从长期来看,想要让资本得到最大的增长,其实只要让r最大,也即让g最大化。而最佳下注比例f其实也是通过求解max(g)的出来的。

凯利公式其他结论——关于风险



凯利传奇(本节内容来自互联网)

凯利公式最初为 AT&T 贝尔实验室物理学家约翰·拉里·凯利根据他的同僚克劳德·艾尔伍德·夏农于长途电话线杂讯上的研究所建立。凯利解决了夏农的资讯理论要如何应用于一名拥有内线消息的赌徒在赌马时的问题。赌徒希望决定最佳的赌注金额,而他的内线消息不需完美(无杂讯),即可让他拥有有用的优势。凯利的公式随后被夏农的另一名同僚爱德华·索普应用于二十一点和股票市场中。

索普利用工作之余,通过数个月的艰苦演算,写了一篇题为《“二十一点”优选策略》的数学论文。他利用自己的知识,一夜之间“奇袭”了内华达雷诺市所有的赌场,并成功的从二十一点赌桌上赢得了上万美元。他还是美国华尔街量化交易对冲基金的鼻祖,70年代首创第一个量化交易对冲基金。1962年出版了他的专着《打败庄家》,成为金融学的经典著作之一。

运用展望

如何利用凯利公式在现实生活中赚钱?那就是要去创造满足凯利公式运用条件的“赌局”。在我看来,这个“赌局”一定是来自金融市场。

近期我一直在做交易系统的研究,对于一个优秀的交易系统来说什么是最重要的?一个期望收益为正的买卖规则占到重要性的10%,而一个好的资金控制方法占到了重要性的40%,剩下的50%是操控人的心理控制力。

而凯利公式正是帮助我进行资金仓位控制的利器。

比如说之前我研究出的一个股票交易系统,该系统每周进行一次交易,每周交易成功的概率是0.8,失败的概率是0.2。当成功的时候可以赚取3%(扣掉佣金,印花税),每次失败时亏损5%。在不知道凯利公式之前,我都是盲目的满仓交易,也不知道我这个仓位设定的对不对,心理很虚。在运用凯利公式之后,计算的最佳的仓位应该是9.33,就是说如果借款利率是0的话想要得到最快的资金增长速度就要使用杠杆交易,通过公式计算得到每次交易的平均增长率r约等于7.44%,而满仓交易的平均资金增长率为r约等于1.35(其实也就是期望收益)。通过实验模拟之后也发现确实杠杆交易比满仓交易资金增长的速度要快的多。这也让我更好的理解了为什么很多量化投资基金公司需要使用杠杆交易。

当然凯利公式在实际的运用中不可能这么的简单,还有很多的困难需要克服。比如说杠杆交易所需要的资金成本,比如说现实中资金并不是无限可分的,比如说在金融市场并不像上文提到的简单的赌局那么简单。

但是不管怎么样,凯利公式为我们指明了前进的道路。
因为证券市场的不可预测性,所以证券投资要遵从两项基本投资原则:资产分配和风险管理。资产分配和风险管理互为因果,所以大家对它们要有足够的重视。
证券市场是介于科学和艺术的领域。因为包含艺术成分,所以证券市场的变化带有很大的主观性和随机性。证券市场的走向也受各种各样的外在因素影响,而外在因素的发生带有很大的不确定性和偶然性,所以这也确定了证券市场的不可预测性。
譬如,日本是地震多发地区,如果东京发生大地震,那么日本股票指数必跌无疑;同样,美国旧金山处在地震带上,如果美国旧金山发生大地震,那么美国高科技股票也非跌不可。到目前为止,世界上还没有人能准确预报地震会在何时何地发生。
自然因素以外,还有人为因素。发生在美国的“911”事件就导致股票暴跌。如果中东局势进一步恶化,或者俄罗斯在中东大打出手,就会导致石油价格上涨。而这样的人为因素,同样是不可预测的。
因为证券市场的不可预测性,所以证券投资要遵从两项基本投资原则:资产分配和风险管理。资产分配和风险管理互为因果,所以大家对它们要有足够的重视。
在讲述资产分配和风险管理原则以前,我先讲几个真实故事。
1995年,英国一家老牌银行,巴林银行倒闭。巴林倒闭是他的交易员,莱深(Nick Leeson)不良操作导致的结果。我们可以找到许多莱深违规操作的事情,但莱深曾经是天才交易员。压倒巴林的最后一棵稻草是日本的神户大地震。
1998年,美国著名的资产管理公司,长期资本管理公司变相破产。在1998年初,长期资本有资产1290亿美元,财经杠杆25倍。它的合伙人里面有两位诺贝尔经济学奖得主。1998年俄罗斯债务危机,长期资本投资策略完全失败,所以通过华尔街主要金融公司拯救而暂时生存,实则破产。
根据上面的故事,我们应该可以看到,分散投资非常重要。谁也不是神仙,所以我们都有可能对市场解读失误。问题是,如果我们错了,我们是否就此完全失败。刘邦被项羽打败很多次,但刘邦最后赢了。关键在于,刘邦的每次失败都没有致命结果。
分散投资在这里有不同的含义。第一,在投资产品里面分散。也就是说,做投资时,不仅买股票,也要买债券,房地产和持有足够的现金。这样不管市场怎么动荡,至少有两年的日常开销现金,没有生活方面的担忧。每种资产的分配份额,应该因人而异。年轻的人可以多买点股票,年长的人则要多买债券和增加银行存款。
第二,在同一种投资产品里面,也要进一步分散投资。如果你的股票资金只买了一支股票,而你又不幸判断失误,其结果就可想而知。
对大部分人来讲,股票投资购买指数基金比较实惠,既不需要选股票,也不需要担心哪位老板跑路。根据历史数据表明,80%以上的投资经理不能连续五年持续取得高于股票市场指数的回报。对于散户来讲,要取得高于市场的投资回报则更难。
投资资产分配的主要目的是风险管理。因为前面讲了,证券市场有很多不确定因素,而这种不确定因素是难以预见的,也是不可预防的,所以,我们能做的事就是通过分散投资来减少投资风险。大家可以想想看,过去几个月,多少人的投资跌幅超过股票指数的跌幅。
现在我们来看看中国的投资渠道。中国的房地产已经长了20年,未来前景并不看好。很多人在过去20年通过投资中国的房地产而发财,但这样的回报在未来二十年基本不会发生。证券市场有回归常态原则(Mean Reversion),长期来看,连续回报高的资产,会迎来低回报期;同样,连续低回报的资产,会迎来高回报期,正像大家所说的风水轮流转。
中国的股票从年初的高点下跌了40%,但我们也应该看到,即使中国股票跌了这么多,但还是比一年前的2000点高出了50%。在一年多的时间里,取得这么高的回报,还是很可观的。
中国股票未来会怎么样,当然谁也不知道。但从我个人观察,3000点应该是政府比较用力捍卫的短期目标。从风险投资的角度,未来一年内中国股票指数应该在2700到3600之间,即上浮20% 和下跌10%的区间。
对大部分投资者来讲,上证指数低于3000点时可以买入,高于3600点可以卖出。介于这两者之间时,大家可以根据个人的情况,确定是慢慢积累还是持币观望。
中国股市的未来增长驱动力是政府的宽松财经政策,而下跌压力则是中国和世界的经济不景气。相比中国股市而言,美国股市现在风险更高。美国股市已经涨了六年多,下调个20%很正常。中国股市从2007年的6000点,跌到去年的 2000点以下,跌幅大,时间长。所以,中国股市去年反弹很正常。
中国股市今年五、六月份涨得太快,所以以后的下跌也很正常。现在中国股市在这个价位,投资风险很小,就像我前面讲的10%。当然有人会说跌幅可能会更大,甚至有可能跌回2000点。如果那样的事真的发生的话,大家的日子都不会好过。
从长期投资的角度,股市低的时候买一些,虽然不知道底在哪里,其实风险很小;相反,股市高的时候买入,虽然买的时候信心满满,其实那时风险很高。巴菲特说,别人贪婪的时候我担心,别人担心的时候我贪婪,其实就是这个道理。是否能做到,则看各人的自我控制能力。
万变不离其宗:投资背后的数学原理


投资看似复杂多变,方法无穷无尽,如星空宇宙,实则原理简单明了,万变不离其宗。这个不变的原理就是数学。从数学上看,长期投资获得回报的本质是本金的复利增长。复合增长的速度越快,财富积累的速度越快。要想获得长期的高复合增长,则要从数学上彻底搞明白这个增长率的内在本质。这就要从著名的贝尔实验室的两个杰出学者香农与凯利说起。

1948年,克劳德·香农发表了著名的论文《通信的数学原理》,奠定了信息论的基础。在香农的论文中,引入了一个重要的概念– 信息熵。熵的概念来源于物理学,是衡量一个系统无序程度的量。在信息论中,信息熵是衡量不确定性的量。在一个只有两种可能性,其概率为p与q,而且p=1-q的系统中,信息熵的公式是(Log是以2为底的对数):

H = - [ p*log(p) + q*log(q)]

比如一枚对称的硬币,只有正反面两种可能,正面的可能性p=1/2,反面的可能性q=1/2,则信息熵为H=1。香农的理论开创了人类通信的新时代,也启发了很多人,包括他的同事约翰·凯利。

香农在贝尔实验室的同事约翰·凯利在1956年发表了一篇重要的论文《信息率的一个新解读》。在这篇论文中,凯利推导出了赌博者在多次下注时每次投入本金的最佳百分比,即凯利公式。利用这个最佳百分比,赌博者可以获得最大速度的财富增长。如果赌博只有赢与输这两种可能,赢的概率为p,输的概率为q = 1 - p,且p > q。赢,则下注的资金翻倍,获得下注的等额回报。输,则损失全部下注。如果每次下注量占本金的比例固定为f,则使本金复合增长速度最大的最佳投注比例为f* = p - q。而赌徒的本金复合增长的速度为:

G = p*log(1+f) + q*log(1-f)


当我看到这个公式时,第一个直觉就是这与香农的信息熵联系紧密。所以,我把这个公式做了一个简单推导,却得出了惊人的结论。如果把最佳投注比例f = p - q及p + q = 1带入以上公式,就得到了带有香农的信息熵的最大复合增长速度公式:

Gmax = 1 - H

这个公式说明了什么呢?用一句话概括就是“寻求确定性”。

确定性的数学道理

首先,不能参与信息熵接近1的博弈。比如参与50/50的抛硬币游戏,其信息熵为1,最佳投注比例为0%,即不参与。这就是说,无胜算,不参与,不打无准备的仗。在股票市场,投资翻倍并不容易。任何在胜算不超过50%的情况下“赌一把”的行为都有害于投资的长期复合增长。那些看似风光,经常参与小概率大回报的投机者是无法在长期获得财富的快速增长的。

其次,信息熵越高,越不确定,投资的长期复合增长率越低。要想获得长期的高复合增长,必须投资于信息熵低的确定的目标。为什么巴菲特总是投资于一些看似乏味,但未来可以预测的稳定增长的消费型公司,而不投资于高科技的微软或苹果公司?从信息熵的角度看,那些枯燥乏味的公司不确定性低,信息熵较低。而那些高科技公司的不确定性高,信息熵高。从长期看,从数学的角度分析,当然那些信息熵更低的公司更值得投资。只有投资于信息熵低的公司,长期才能有高的复合增长率。

过去的半个世纪,巴菲特的伯克希尔-哈撒韦实现了复合增长率20%左右,即G=20%,H=1-G=0.80。如果转换成前面的简单抛硬币游戏,这相当于在保持最佳投注比例的前提下,巴菲特进行的是有75%以上胜算的博弈。也就是说巴菲特抛的硬币有3/4的可能是他赢的那一面,只有1/4的可能才是他会输的那一面。在半个世纪的时间里长期玩这个高度确定的游戏,难怪巴菲特富可敌国。

第三,严格避免赌性过强,过度下注。在不借贷,不用杠杆的情况下,一个投资者的资金复合增长速度与他的下注比例是一条函数曲线,如下图:



从数学上看,即使胜算很高的投资,也存在一个最佳下注比例的问题。如果过度押注,必然是过犹不及,反而获得更低的复合增长速度。与押注不足增速放慢相比,过度押注还有更危险的地方,即复合增长进入负值区间,也就是损失本金。当一个人赌红了眼,把所有身家都押上,也就是押注比为1时,很容易获得负100%的增速,即损失掉所有本金,倾家荡产。

第四,避免大幅度的亏损。由于复合增长的特点是相乘的关系,任何一次大幅度的亏损都能抵消之前长时间的持续盈利,因此投资人很难从哪怕一次大的损失中恢复过来。在10年的时间里,最后一次70%的亏损能够让之前连续9年每年15%的复合增长几乎颗粒无收,即(1-70%)x(1+15%)^9 =1.055。这就是巴菲特常说的“投资的第一条法则就是别亏钱。第二条法则就是别忘记第一条法则。”的数学解释。

投资是一场永不停息的角逐,著名投资人Bill Miller曾经连续十五年战胜市场,却在2008年金融危机中损失60%,不但损失了之前十几年的全部涨幅,声誉也毁了。Bill Miller的故事发人深省。价值投资,逆向投资,集中持股,说起来容易做起来难。不看宏观的“纯粹”价值投资,在大部分时间是可以的,却会在灾难时刻损失殆尽,复合增长归零。

特殊的情况

前面的数学分析是最简单的情况,赔率为1。另外,还可以有更复杂,更特殊的情况,如赔率为b的情况(输,则损失全部下注,赢,则获得投注的b倍的奖金)。另外,如果输的时候不损失全部投注,只输掉c倍的投注,赢的时候获得投注的b倍的奖金。这些都是凯利公式的变种,最佳投注比例是不同的。

f* = p - q
f* = (bp - q) / b
f* = (bp - cq) / bc

值得注意的是,如果输的时候只损失小部分,即c是很小的百分数,而赢的回报非常高,即b是一个大于1的数时,f值可以大于1,也就是说借钱赌才是最理性的。而且在这种情况下,即使赢的几率很小,远低于输的几率也没关系,借钱赌也是合理的,因为赢的回报远高于输的损失。这其实就是泡沫的一个重要内在原因之一。如果输的损失不大,有人兜底,而赢的回报则非常高,借钱去赌是一种理性的选择。虽然大家都知道泡沫不可持续,泡沫继续上涨的几率远低于下跌的几率,但是只要输的损失不大(如国家买单兜底),赢的回报足够大,大家还是会趋之若鹜,疯狂推高泡沫。这其实是非理性中的理性选择。

另外一个情况就是在风险投资和期权投资中,胜率较低,远低于50%,但赢的回报有可能很高,高达几倍甚至几十倍,即b的数值远高于1。但是只要失败会损失全部投注,即c=1,那么根据上面的公式,投入的比例最高也就是胜率p。比如有100万倍回报的一生一次的机会,b=1,000,000但胜率只有1%,p=1%,而且失败会损失全部投注,c=1,那么最佳投注比例最高就是f* ≈ 1% 左右。

人的因素

大多数证券投资,本金翻倍已经是很高的回报了。即使是风险投资和期权投资,高倍数的潜在回报与高胜率也不可兼得。更重要的是,人都是会犯错的,人们往往高估自己的能力,对胜率及回报的估计很有可能误判,高估了自己获胜的概率及回报。如果没有安全边际,很容易就倾家荡产。这就是实际中为什么只有巴菲特富可敌国,但没有一个豪赌的投机者能够接近他的财富。索罗斯看似激进投机,但他也自己说过只会用盈利而不是本金去冒险。他寻找的是确定的趋势。

投资的乐趣在于千变万化,不断挑战人的智力。而数学之美则在于简单抽象而力量无穷。投资不是数字游戏,但却必须遵循数学的规律,更要考虑人性的弱点,需要结合数学与人性。
《财富公式》介绍的是一个传说中能够给人带来财富的神秘公式,是信息理论学家的研究成果,虽然受到以诺贝尔经济学得主萨缪尔森为主的经济学家们的严厉抨击,却在股神巴菲特的投资实战中屡屡得到验证。


这个“财富公式”就是美国着名物理学家约翰·凯利在1956年提出来的一个数学公式,被称为“凯利公式”。它证明了在通信噪音干扰中使用的数学模型,同样适用于投资者对于风险和收益的管理。


如果可以在信息传输中,将噪音干扰引起的错误降低到零,那么,同理,投资者在追求最大收益的同时也可以把破产的风险降低到零。如今,凯利公式已经成为智慧型投资者在确定投资策略时的金科玉律。


这个曾经引起了无数争论的数学公式,蕴含了几位拥有惊世奇才的科学家的超人智慧。让我们记住这些拥有世界上最完美大脑的人们是:克劳德·申农、爱德华·索普和约翰·凯利。


上世纪60年代,一向纸醉金迷、莺歌燕舞的美国赌场风云突变。几位神秘客横扫大赌城,用匪夷所思的方法大把捞钱。美国各大赌场一时间乱了手脚。他们是几位让世人顶礼膜拜的科学家,把自己的实验室搬到了赌场!他们的目的是在实践中证明这条“财富公式”。财富公式在赌场中证明了威力后,证券市场成为了下一个目标。财富公式还能继续辉煌吗?一个神秘的公式引出了一段传奇故事。


本书为人们揭示了这个谜底:几位让世人顶礼膜拜的科学家,把自己的实验室搬到了赌场!目的就是用实践来证明这条“财富公式”。


姑且不论如今广泛流传于投资界中的“凯利公式”是否真的如这本《财富公式》中所说的已经成为智慧型投资者在确定投资策略时候的金科玉律。但从当下火爆的投资市场来看,每一个人似乎都在期望寻找到一条完美的投资策略,凯利公式也只是其中的一种。


凯利是著名的贝尔实验室的一位科学家,他对较小概率发生事件提出了一个计算公式——凯利公式,依照这个公式计算出来的结果被称为凯利值。由于博彩中的冷门也是较小概率发生事件,于是凯利值的概念就引入到博彩业中。事实上凯利值已被越来越多的博彩分析师用于进行博彩分析。但仔细研究下去你会发现它来自无穷级数的数学推理。因此,如果你可以不停的玩下去的话,面临一大串连续亏损时你总可以等到最终来个大翻盘。但是你能够坚持下去吗?如果答案是否,那么你终究还是要破产。


值得一提的是本书对美国六七十年代的黑帮、博彩业、证券业做了非常有趣的介绍。当然,如果你还想要从这本《财富公式》中得到那属于自己的神秘“财富公式”,并且运用你所得到的“财富公式”去投资理财的话,我得先告诉你的是:巴菲特和索罗斯都是善于下重注的人,但同时也是最善于躲避风险的人。这并不矛盾。其实很多概念都是混淆不清的,风险、概率等等莫不如此。所以,你必须在书找到专属于你自己的“财富公式”,只有这样你才能在投资理财中处于不败之地。


凯利指数的最初意义及凯利公式


威斯关于赌二十一点的资金管理公式论文,信息比例新解,内容探讨信息流的概念,现被期货交易员称做凯利公式。


F=((R+1)*P-1)/R

P=系统获利准确率的百分比
R=交易获利相对交易亏损的比例


若以一个65%准确率及赢家为输家1.3倍的系统范例做计算

F=((1.3+1)*0.65-1)/1.3=38%用于交易之资金


在本例中,你会用38%的自有资金来支持每一笔交易,假如你的账户有100万元,你就用38万元除以保证金,计算出合约数量。


凯利公式的盲点


凯利公式原本是为了协助规划电子比特流量设计,后来被引用于赌二十一点上去,麻烦就出在一个简单的事实,二十一点并非商品或交易。赌二十一点时,你可能会输的赌本只限于所放进去的筹码,而可能会赢的利润,也只限于赌注筹码的范围。但商品交易输赢程度是没得准的,会造成资产或输赢有很大的震幅。


换个新方向,把最大亏损当成是资产


当我们不断搜寻任何可能驯服这只市场野兽的方法时,我们的交易生涯就在投机式的摇摆震荡中,跌跌撞撞地前进。然而经由这种搜寻,我们获得一些基本概念,可以用来计算下一次买卖合约数量。


其中一项概念,就是把我们的账户余额除以保证金加上这个系统在过去所见过的最大平仓亏损金额,这样的作法绝对是做有道理的。你在未来可能遭遇到的亏损也许不会更大,但也会差不多,所以最好能准备足够的钱加上保证金作为支应。


事实上,当我发现一个人需要保证金加上1.5倍最大平仓亏损金额的资金规模才算安全时,我真的吓了一跳。


因此,如果保证金是100,000元,系统过去最大的平仓亏损金额为30,000元时,你就需要145,000元才能够进行一口合约的交易(100,000+30,000*1.5=145,000)。


投机客生财之道来自于他们的资金管理方法,而不是一些神奇的、神秘的系统或炼金术士的秘方。成功的交易会赚钱,成功的交易加上适当的资金管理则会创造庞大的财富。


直到你学会采用资金管理方法以前,你不过是一位微不足道的小小投机客,在这里赢钱,在那里输钱,但永远赚不到大钱。商品期货交易的获利魔术指环对你而言是可望不可及,你只是在各笔交易之间游走,只能捡到几块钱,却无法累积财富。


凯利公式是最优的资金管理公式吗?


有人说凯利公式是源于信息论,没学过信息论,不懂。


有人说凯利公式用于21点游戏,对21点我了解一些,讲讲我的看法。除了LarryWilliam说过凯利公式可以于21点游戏之外,我还没有看到有这种说法,即使有也没有什么,因为既然很多21点专家都没有提到过这个公式,它的用处不可能是必需的。


21点又叫blackjack,黑杰克。使用两种方法可以提高赌徒的优势,第一种是使用基本策略,第二种是在使用基本策略的基础上,再使用计牌法。


基本策略是在不计算已经出过的牌的情况下的出牌策略,因此它视每一局的胜率是不变的,因此每一局的赌注应该是一样的,它可以将胜率提高到49%(不过,这要视规则而定)。


计牌法则要计算已经出过的牌来估算尚未出过的牌,它视每一局的胜率是有变化的,因此,在胜率较高(>50%)时应下较多的赌注,而在胜率较低(<50%)时应该下尽量小的赌注(21点游戏要求你必须下注)。


可以看出,这个系统的胜率不是不变的。也正是因为赌注的变化,赌徒才有可能有大于赌场的优势。


资金分配与凯利优化模式


巴菲特的搭档查理.芒格说:“人类并没有被赋予随时随地感知一切、了解一切的天赋。但是人类如果努力去了解、去感知――通过筛选众多的机会――就一定能找到一个错位的赌注。而且,”查理说:“聪明的人会在世界提供给他这一机遇时下大赌注。当成功概率很高时他们下了大赌注,而其余的时间他们按兵不动,事情就是这么简单。”


在成功概率高时下大赌注,这就是凯利优化模式的简易表达,这也是价值投资资金分配的根本原则。


凯利优化模式的公式可表达为:

2p-1 =X


即你应押上的资金的百分比(X)等于2倍的获胜概率减去1。


这个公式告诉我们,你必须在获胜概率在50%以上才能下注。


如果我们定义一个边际赢面A=获胜概率P-50%,移项可得:

P=A+50%


代入凯利优化模式可得:

X= 2A


也就是说,下注资金的百分比是边际赢面的2倍。极端情况就是,获胜率50%以下一分钱不掏,获胜率100%时全部押上。为了避免冒"赌徒灭顶之灾"的风险。在实际应用时往往采取凯利优化“减半”模式:

X=A


查理承认:“我与巴菲特工作这么多年,他这个人的优点之一是他总是自觉地从决策树的角度思考问题,并从数学的排列与组合的角度思考问题。”


巴菲特说:“考虑到成为不可避免、必将发生的事物的代价,我和查理都意识到,我们永远都达不到漂亮的50点,甚至连闪光的20点也达不到。为了应付我们的证券投资里注定要发生的事件,我们只能多增加几分概率。” 我理解,这句话的意思是说:


如果现在有两种选择:
1、60%的概率你可以获取50%的收益。
2、90%的概率你可以获以20%的收益。


那么,巴菲特选择的是2。


这就是所谓的“百鸟在林”,不如“一鸟在手”。


如果以上观点你都接受了,那么下面的关键问题就是:你如何确定获胜率?


确定获胜率有两种方法:


一、频数分布法


笔者个人浅见,我们至少可以从两个常有的指标方面获得所需要的频数:一是市盈率。我们很容易就能收集到该股在10年内的市盈率变化频数,依此建立直方图或多边图,对照目前的价格,算出获胜率;二是股票内在价值。我们可以算出各个时期(比如10年)的股票内在价值,然后算出各时期价格对内在价值的偏离程度,以这些偏离数据作为频数,算出获胜率。


二、主观概率分析法


运用巴菲特十二定律,看看你所考虑购买的公司在多大程度上符合沃伦· 巴菲特的基本原则。你要尽可能全面地收集公司的资料,用这些基本原则衡量公司的价值,并将你的分析转换成数字,由此估算出你的获胜率。


按照巴菲特的说法,主观概率这个东西,既是科学,也是艺术。你完全可以不必被困难吓倒:“你可以设想你每次开车时遇到的上百种选择以及你随时随地对你遇到的新情况做出的反应和调整。你手中的赌注实在太大了――你个人的安全以及他人的安全――但你并没有花太多的心思就进行了应变。相比之下,跟踪几家公司的信息相对容易的多。这只是经验的问题。”


要更好地把握你的获胜概率,还必须注意以下几点:
(1)作为一个集中投资者,你要将自己限制在少数几种股票上,因为你知道从长期角度看,这是你比市场做得更好的最佳机会。
(2)要密切注视公司的一举一动。公司的管理层是否开始对此有所反应?公司的财务决策是否开始改变?有没有改变公司运营竞争环境的事件发生?
(3)当条件改变时,概率也随之改变。有了新的概率就需要新的安全边际,由此你也要调整构成最佳时机的感觉。


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