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對學(xué)渣最友好的公式:凱利公式

 昵稱68237579 2020-09-19
之所以說凱利公式是對學(xué)渣最友好的公式有兩點(diǎn)原因: 
第一:公式很簡單,一看就懂,懂了就能用。

第二:讓人保持「清醒」,這個(gè)「清醒」含義有很多。

之前《 那個(gè)贏了1個(gè)億,卻遲遲不領(lǐng)獎(jiǎng)的人,是誰?》這篇文章說到一個(gè)傳奇人物,比爾·巴特。
為了低調(diào)的靠賭博賺錢,比爾·巴特放棄了香港賽馬的 1 億元頭獎(jiǎng),此后依靠自己搭建的預(yù)測系統(tǒng)在博彩界收割「莊家」,全球業(yè)務(wù)累計(jì)賺取 10 億美金,可謂是真正的「悶聲發(fā)大財(cái)」。
在比爾·巴特的預(yù)測系統(tǒng)中,如果只有 MLR 模型是顯然不夠的,必須有一個(gè)安全機(jī)制來理性地阻止“貪婪的欲望”。
在 2004 年國際華人數(shù)學(xué)家大會(huì)上(ICCM)比爾非??犊馗蠹曳窒砹怂€馬的模型,其中提到了一個(gè)至關(guān)重要一點(diǎn)就是凱里公式??梢哉f,如果沒有此公式,比爾就無法獲得如此高的收益率。
  

凱利,是誰?

約翰·拉里·凱利(John larry  Kelly 1923-1965)1923 年出生于美國德克薩斯州,在第二次世界大戰(zhàn)中加入美國海軍當(dāng)了一名飛行員。

退役后,進(jìn)入得克薩斯州奧斯汀分校念物理學(xué)。1953年獲得物理學(xué)博士學(xué)位,畢業(yè)后去了號稱諾獎(jiǎng)批發(fā)部的貝爾實(shí)驗(yàn)室工作。
在貝爾實(shí)驗(yàn)室中,他認(rèn)識了好友兼同事,著名信息論創(chuàng)始人的克勞德·香農(nóng)。1956年凱利受到香農(nóng)信息論的啟發(fā),在內(nèi)部期刊《貝爾技術(shù)系統(tǒng)期刊》中發(fā)表了一篇名為《對信息傳輸速率的新解釋》的論文。
然而這并不是論文原來的標(biāo)題,原標(biāo)題更有意思,叫《信息論與賭博》。因?yàn)楣靖邔佑X得這樣的標(biāo)題有損公司道德形象,才被迫他換了一個(gè)新名字。
但凱利的初衷確實(shí)是以一個(gè)棒球比賽的賭徒視角,去思考如何合理押注才能讓資產(chǎn)得到最大指數(shù)的增長。雖然標(biāo)題不嚴(yán)肅,但論文的證明過程卻相當(dāng)嚴(yán)謹(jǐn)。
后來,香農(nóng)指導(dǎo)另一個(gè)數(shù)學(xué)大神應(yīng)用凱利的研究,吊打拉斯維加斯的各個(gè)賭場。
這個(gè)數(shù)學(xué)大神就是愛德華·索普。

真正的賭神還得靠數(shù)學(xué)

愛德華·索普,一個(gè)數(shù)學(xué)怪才,作為加州大學(xué)洛杉磯分校的物理系研究生,卻對輪盤游戲念念不忘。他一直認(rèn)為根據(jù)小球的投入角度和運(yùn)動(dòng)軌跡可以預(yù)測小球的落點(diǎn),所以他想設(shè)計(jì)一個(gè)基于變量計(jì)算的輪盤預(yù)測系統(tǒng)。

但現(xiàn)實(shí)條件卻制止了他,由于手上的輪盤模型太簡單,又恰巧馬上要畢業(yè)了論文還沒寫完,于是對輪盤的研究就停止了。
畢業(yè)后,索普對輪盤念念不忘,于是動(dòng)身去了拉斯維加斯。出發(fā)前,他在《美國統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)會(huì)刊》上讀到了一篇關(guān)于如何贏得 「21 點(diǎn)」游戲的論文。
此時(shí),索普覺得 21點(diǎn) 這個(gè)看似比輪盤更有意思,自己也有必要嘗試驗(yàn)證一下這個(gè)論文里的內(nèi)容。于是,索普應(yīng)用論文中的理論去了賭場,可結(jié)果輸?shù)煤軕K。
于是索普開始自己研究「21點(diǎn)」游戲,不久也原創(chuàng)了自己的一套理論,基于此理論寫了一篇論文叫《21點(diǎn)的常勝策略》。為了順利發(fā)表論文,他求助了香農(nóng),而香農(nóng)不但同意幫助索普發(fā)表論文,還建議他把題目改成《21點(diǎn)的有利策略》,他表示:「科學(xué)院的那些人都很傳統(tǒng),所以,要低調(diào)?!?/section>
但論文有個(gè)不完善的地方,因?yàn)橹皇撬伎肌?1點(diǎn)」游戲本身的策略,卻沒有涉及到如何在游戲過程中如何下注的問題。這時(shí)巧合來了,香農(nóng)告訴他之前有個(gè)叫約翰·凱利的同事早就研究完了。
兩個(gè)數(shù)學(xué)大神的思想碰撞在了一起,一個(gè)研究怎么「贏得多」,一個(gè)研究怎么「輸?shù)蒙佟埂?/section>
于是索普利用凱利公式,對「21點(diǎn)」游戲進(jìn)行量化計(jì)算,通俗的解釋就是:勝算大的適合多下注,勝算小的時(shí)候少下注。憑此理論,索普「血洗」拉斯維加斯各大賭場,又把所有制勝手法寫入了《戰(zhàn)勝莊家》這本書里,最終被賭場所封殺。之后索普不斷完善理論,在金融市場做量化交易,這是后話,以后單獨(dú)詳解。

那么,凱利呢?很遺憾,也許是天妒英才,凱利突發(fā)腦溢血而亡,享年41歲,他至死也沒能被大眾熟知。

但凱利公式,卻在未來慢慢的展現(xiàn)了威力,在 60 多年的發(fā)展中,凱利公式被投資界和博彩界奉為經(jīng)典。

所以,想賺錢?先拜凱利吧。

那凱利到底怎么用呢?

先看公式,某度百科上寫的比較詳細(xì),這里我用學(xué)渣都看得懂方式寫一下:

       

f:單次下注占本金的比例;

b: 除去本金外計(jì)算的賠率;

p:勝率,這次下注獲勝的幾率;

q:敗率,這次下注失敗的幾率;

(p q)= 1;

根據(jù)凱利公式,用這個(gè) f 比例下注,可以讓收益的復(fù)利效應(yīng)達(dá)到最大,且風(fēng)險(xiǎn)較小。

舉個(gè)例子:我能來玩投骰子游戲,投到 1、2、3 (小)你贏,投到 4、5、6(大)我贏,每次游戲下注 10 元。你贏了你拿走 30 元,你輸了就沒有錢拿。

分析,你投到小的情況如下:

勝率 p= 0.5;

敗率 q= 0.5;

賠率 b=(30-10)/ 10= 20/10 = 2;

如果你有 100 元錢,根據(jù)公式:

f= [(2*0.5)-0.5] /2 = 25%
也就是說,在這種勝率下,你可以投 25 元錢試試手氣,最合理。
如果你手氣好到極點(diǎn),連贏 20 局后,根據(jù)公式投注的話,收入是這樣的:
看著一個(gè)復(fù)利效應(yīng)的收益曲線,誰能不激動(dòng)。
但凡你的手氣平衡一點(diǎn),現(xiàn)實(shí)的殘酷就迎面而來:
這樣收益曲線,讓人忐忑。
現(xiàn)實(shí)還能更殘酷,莊家可能不會(huì)給你這么高的賠率,如果換個(gè)賠率:你贏了你拿走 20 元,你輸了就沒有錢拿。這樣還好玩嗎?
我再分析一下,你投到小的情況如下:
勝率 p= 0.5;
敗率 q= 0.5;
賠率 b=(20-10)/ 10= 10/10 = 1; 
如果你還是有 100 元錢,根據(jù)公式:
f= [(1*0.5)-0.5 ] /2 = ???
此時(shí),數(shù)學(xué)勸你,這游戲碰都別碰。
如果你對凱利公式感興趣,想用程序?qū)崿F(xiàn)以下,可以參考以下代碼:

代碼來源:http://www./?p=664

所以根據(jù)「凱利公式」就能賺錢嗎?

事實(shí)上,凱利公式只是讓你在最小風(fēng)險(xiǎn)下,來合理分配投資比例。但如果只依靠凱利公式是完全不可行的。

應(yīng)用凱利公式需要有兩個(gè)前提:
第一:在游戲中,你的數(shù)學(xué)期望必須為正值。也就是說,這個(gè)游戲需要從數(shù)學(xué)的角度來判斷是否值得參與。
第二:單次下注的勝率和賠率必須是固定的,但是勝率從獨(dú)立事件上看是不可靠的,我們需要進(jìn)行足夠的游戲次數(shù)才能判斷勝率是否在統(tǒng)計(jì)學(xué)上是固定的。
如果只是單次或幾次,玩游戲的話,除了相信運(yùn)氣,其他什么都別信了。
比爾·巴特之所以可以贏錢,是因?yàn)樗ㄙM(fèi)很大精力財(cái)力搭建的預(yù)測系統(tǒng),這個(gè)系統(tǒng)之前也提到過,凱利公式在系統(tǒng)中提供減少投資風(fēng)險(xiǎn)的作用,而自定義的 MLR 模型其實(shí)就是保證自己賽馬的勝率是較高的,才使得賽馬在數(shù)學(xué)期望上值得玩。
所以凱利公式讓我們認(rèn)清一個(gè)道理,想賺錢的話,如果你沒有好運(yùn)氣,就需要有好腦子學(xué)數(shù)學(xué) 。

普林斯頓概率論讀本

第三部 “普林斯頓” 系列讀本

[美]史蒂文·J.米勒(Steven J. Miller) | 著

李馨 | 譯
本書講解概率論的基礎(chǔ)內(nèi)容, 包括組合分析、概率論公理、條件概率、離散型隨機(jī)變量、連續(xù)型隨機(jī)變量、隨機(jī)變量的聯(lián)合分布、期望的性質(zhì)、極限定理和模擬等, 內(nèi)容豐富, 通俗易懂, 并配有豐富的例子和大量習(xí)題, 涉及物理學(xué)、生物學(xué)、化學(xué)、遺傳學(xué)、博弈論、經(jīng)濟(jì)學(xué)等多方面的應(yīng)用,極具啟發(fā)性。
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