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pascal函数(parsefloat函数)

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  上次说到,形势有利时如何下注很需要技巧。 押太少了浪费机会,押太多了“牺牲”的风险大增。什么才是不多不少的合适赌注呢? 1956年,科学家凯利(John Kelly)就此发表了论文,提出了著名的凯利公式。

  f* = (bp - q) / b

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  其中,f* = 投注金额占总资金的比例p = 获胜的概率q = 失败的概率,q = 1-pb = 赔率,例如在轮盘赌中押单个数字,b = 35,押红黑,b = 1。

  上篇中讲到的21点下注问题,假设总赌本10,000美元,玩家取胜的概率是51%,赔率1:1(实际胜率和赔率略有偏差,但相距不大),那么凯利公式给出的最佳赌注是:

  $10000 * (1 * 0.51 - 0.49)/ 1 = $200

  我知道很多人看到数学公式就头大,但要玩好赌博和投资没法不用到数学。最重要的不在于带公式计算数字,而是要弄明白公式背后真正的“意思”。

  首先,公式中分子的bp - q 代表“赢面”,数学中叫“期望值”(expectation),凯利公式指出:正期望值的游戏才可以下注,这是一切赌戏和投资最基本的道理,也就是前面讲的“没有把握,决不下注”。

  其次,赢面还要除以“b”才是投注资金比例。也就是说赢面相同的情况下,赔率越小越可以多押注。这一点不容易直观理解,我们用个例子来说明。下面三个正期望值的游戏,你看看选哪个:

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“小博大”:胜率20%,赢了1赔5,输了全光。bp - q = 5*20% - 80% = 20%

“中博中”:胜率60%,1赔1。bp - q = 1*60% - 40% = 20%

   3. “大博小”:胜率80%,1赔0.5。bp - q = 0.5*80% - 20% = 20%

  三个游戏的数学期望值一样,都是20%,或者说押100元平均赢20元。按大部分国人的赌性,恐怕会选“小博大”游戏吧?但是用凯利公式中的“b”一除,“小博大”游戏只能押总资金的4%,“中博中”可以押20%,“大博小”可以押40%。赢钱速度“大博小”快多了!前面不是讲过“久赌必赢的游戏应该选波动性小的”吗? 说的就是这个了。

  现实中,爱玩“小博大”的多半是赌客。 谁爱玩“大博小”呢?赌场!华尔街的职业投资家们很多玩的也是“大博小”,因为便于使用杠杆(押大赌注)。 关于这点后面还要详细讲。

  最后,凯利公式指明了风险控制的至关重要性:即便是正期望值的游戏也不能押太大的赌注。从数学上讲,押注资金比例超过了凯利值,长期的赢钱速度反而下降,还会大大增加出现灾难性损失的可能性。举个极端的例子,如果你每手都押上全部资金,那么不管你赢过多少钱,只要输一次就立刻破产。正所谓:辛辛苦苦几十年,一夜回到解放前。

  为什么投资界赔到倾家荡产的尽是一些局部技术不错的老手呢?原因多半在“赌注太大”。上世纪初有位大宗师级别的投机客一世英名就毁在了这上面。

  来源:微信公众号“量化与交易”(itrade0101)

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