:
|
:
|
:期货量化学习 |
:期货量化 |
注册
登录
C++量化订阅服务
会员升级
微信/QQ群
期货杂志
MultiCharts资源包
公开课
搜索
一对一套餐
默认风格
im286
龙听期货论坛
»
资金&持仓管理
» 凯利公式在投资中的应用
返回列表
发帖
凯利公式在投资中的应用
发短消息
加为好友
龙听
(龙听)
当前离线
UID
2
帖子
152903
主题
135478
精华
1875
积分
2892817
威望
1396440 布
龙e币
1496377 刀
阅读权限
255
性别
男
在线时间
13326 小时
注册时间
2009-12-3
最后登录
2024-12-26
管理员
UID
2
积分
2892817
威望
1396440 布
龙e币
1496377 刀
在线时间
13326 小时
注册时间
2009-12-3
最后登录
2024-12-26
1
#
跳转到
»
倒序看帖
打印
字体大小:
t
T
龙听
发表于 2013-9-30 11:12
|
只看该作者
凯利公式在投资中的应用
013-09-29 22:45 虞堪
我要评论
0
字号:
凯利公式起源于上个世纪60年代,原本是为了在信息传输过程中,降低噪音在通讯中的干扰,使噪音干扰引起错误的可能性降低到零,后来被人应用到赌场的投注比例上和投资的资产配置上。凯利公式的表达式为f*=(bp-q)/b,其中f*为计算出来的凯利最优投资比例,b为赔率,即期望盈利/预计亏损,p为成功概率,q为失败概率,即1-p。凯利公式认为,只要投资者每次都用全部投资金额的f*比例来进行投资,就可获得长期增长率的最大化,并且不会有破产的可能。
凯利公式的几点思考
首先,凯利值在很多情况下并不客观,直接按照凯利值去分配资金的方法有待商榷。要注意的是,计算凯利值需要先确定赔率和胜率。举个例子,假定一个抛硬币的简单赌局,正面赢2元,反面输1元,很容易确定赔率b=2,胜率p=0.5,最后得出f*=0.25,即每次应当投入到赌局中的资金比例为当前总资金的25%。而在现实投资中,这两个参数都是很难确定的。大部分情况下,投资的赔率和胜率并不是事先确定好的,投资者需要自己估计。虽然预先确定好止损和止盈或许可以确定交易的赔率,但是交易的胜率是根本无法确定的,这完全需要根据经验或者历史统计来估计,这就导致最后计算出来的结果并不是最准确的资产配置比例。
赔率和胜率在每次交易中并不完全相同。理论上,影响每次交易的赔率和胜率的因素有很多,包括交易时机、市场资金流向、宏观环境等,而这些因素在每次交易中的影响方式和影响程度都是不同的,这导致每次交易的赔率和胜率都会有所差别。下图是一个应用在股指
期货
上的交易策略,我们截取了其中100次交易进行胜率分析,可以观察到,平均胜率基本维持在50%附近,而单独每次交易的胜率并不固定,基本呈现一个随机的分布。
下载
(23.06 KB)
2013-9-30 11:12
更深一步理解,现实中的投资并不像抛硬币赌局那么简单,赌局在下完赌注之后就只要等待结果,而投资是一个连续的过程。在这个过程中,随着投资环境的变化,胜率和赔率也在不断变化。所以,要达到精确凯利公式的最优资产配置是几乎不可能的,其只能作为资产配置的参考。
另外,凯利公式有一个非常重要的假设经常被投资者忽略:投资者单次最大损失为此次投资的全部金额。所以无论如何,每次亏损都不会涉及剩余本金。而在期货投资或者是其他具有杠杆的衍生品交易中,如果没有设置止盈止损,单次投资的盈利和亏损可以说是没有限度的,有时会造成资产曲线很大的振幅,亏损严重时甚至会导致没有足够的资金继续交易,这也是凯利公式作为资产配置在实际应用中的严重缺陷。举个例子,假设投资者有100000元资金投资某个一手保证金为 40000元的产品,交易策略的历史统计概况如表1所示,根据凯利公式可以计算出最佳投资比例为40%,按照总资金计算,即40000元,可以交易一手该产品。参照策略的性能模拟其交易情况(表2),我们可以发现第五笔交易之后,期末资金亏损至38000元,已经不足一手保证金了,除非注入新的资金,否则将无法继续进行接下来的交易。
表1 策略历史性能以及凯利公式的计算
下载
(16.05 KB)
2013-9-30 11:12
表2 策略的模拟交易情况
下载
(16.74 KB)
2013-9-30 11:12
从表2中我们还可以观察到,虽然计算出来的最佳投资比例是40%,但是实际资金占用比例往往是不能精确满足的,这是由于投资标的物的最小单位是40000元,这也是凯利公式的假设在实际应用中的一个缺陷,货币与投资产品不能无穷分割。
综上所述,凯利公式在资产配置中有非常好的参考作用,但是在实际使用中有很多需要注意的地方。第一,凯利公式计算中的两个重要参数,即胜率和赔率一般是不能直接得到的,需要通过历史统计或者经验预测,这就可能带来不小的误差。第二,每次交易的赔率和胜率都是不同的,甚至每次交易过程中,赔率和胜率都在不停地变化,这给计算凯利值造成不少的麻烦。第三,凯利公式假设投资者单次最大损失为此次投资的全部金额,所以在实际投资应用中,要注意最大亏损风险的控制。
凯利公式在期货中的应用
1.控制单笔最大回撤
凯利公式的一个重要作用就是让投资者在连续亏损的情况下,也有机会等到翻盘。虽然杠杆对胜率和赔率没有影响,却放大了盈利幅度和亏损幅度,过大的亏损幅度就有风险导致没有足够资金继续进行交易。所以投资者在应用凯利公式时,需要在尽量不影响整体交易策略的前提下,控制单笔交易的最大亏损。一般选择亏损不超过保证金的50%。
2.及时调整仓位
既然凯利公式中的胜率和赔率都是动态的,突发事件、大资金流动等因素都会在短期内对胜率和赔率产生巨大影响。在实际投资中,就要根据情况,适当地调整仓位。然而,一方面考虑到交易成本,频繁地进行加仓减仓也是不切实际的。另一方面,由于投资标的无法无穷分割,要使资产配置精确达到凯利值很难。所以,根据经验,一般凯利值变化超过10%,才有必要调整仓位。
收藏
分享
论坛官方微信、群(期货热点、量化探讨、开户与绑定实盘)
期货论坛 - 版权/免责声明
1.本站发布源码(包括函数、指标、策略等)均属开放源码,用意在于让使用者学习程序化语法撰写,使用者可以任意修改语法內容并调整参数。
仅限用于个人学习使用,请勿转载、滥用,严禁私自连接实盘账户交易
。
2.本站发布资讯(包括文章、视频、历史记录、教材、评论、资讯、交易方案等)均系转载自网络主流媒体,内容仅为作者当日个人观点,本网转载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。本网不对该类信息或数据做任何保证。不对您构成任何投资建议,不能依靠信息而取代自身独立判断,不对因使用本篇文章所诉信息或观点等导致的损失承担任何责任。
3.本站发布资源(包括书籍、杂志、文档、软件等)均从互联网搜索而来,仅供个人免费交流学习,不可用作商业用途,本站不对显示的内容承担任何责任。请在下载后24小时内删除。如果喜欢,请购买正版,谢谢合作!
4.龙听期货论坛原创文章属本网版权作品,转载须注明来源“龙听期货论坛”,违者本网将保留追究其相关法律责任的权力。本论坛除发布原创文章外,亦致力于优秀财经文章的交流分享,部分文章推送时若未能及时与原作者取得联系并涉及版权问题时,请及时联系删除。联系方式:http://www.qhlt.cn/thread-262-1-1.html
返回列表
单位专栏(Brokers & Companies)
期货交流版(General Hot's Topics)
证券&基金(Stock & ETF · Funds )
行情直播室(Broadcast On-air)
期货圈/UP站主(Local & Futures Clubs)
播客听书(Podcast)
经典技术分析【视频】
宽客(Quant)の生活
我是新手:)
期货圈定位与政策
MultiCharts·資源導航(Resource Navigation)
MultiCharts下載,安裝與更新
MultiCharts·资源整合
MultiCharts人工/量化配置
MC數據源(Data Feeds)
MultiCharts策略範例
MC資源文檔(Archives)
MultiCharts報錯範例
市場掃描器(Market Scanner)
MultiCharts(V14)专策版
TradeStation資源
PowerLanguage語言文檔
PC购买·服务器托管
鼎元C++程序化交易系统(C++ Algo trading system)
C++程序化视频教程系列
为什么做C++量化平台?
C++报错·交流·咨询
C++量化策略超市
C++程序化(量化)教程
C++量化模块系列
C++自建交易系统设计
行情数据下载器
Visual Studio使用教程
C++人工交易系统
经典技术指标C++程式码
C++常用基础语法
C++基础教程
C++ / C#期货编程
C++资源文档整理
C++量化演示与调试
C++程序化软件下载
C++经典量化源码【推荐】
Python程序化(Python Trading Robot)
Python报错·交流·咨询
Python量化模块系列
Python编程学习文档
Python编程环境搭建
PyCharm使用教程
东方财富(Python/C量化)
Multicharts(Python bridge)
Python工具包/库
【 Python工具包/库推荐系列】- Numpy(科学计算包)
【Python工具包/库推荐系列】- Pandas(数据分析包)
【Python工具包/库推荐系列】- gm.api(交易接口包)
【Python工具包/库推荐系列】-Matplotlib(绘图库)
【 Python工具包/库推荐系列】- Tkinter(图形用户界面,GUI)
Python常用基础语法
数据源(Data Feeds)
Python/C++More>>||
Anaconda教程
Python量化开源框架之掘金量化(Myquant)
Python量化开源框架之Ricequant
Python量化开源框架之万矿
Python量化开源框架之优矿
Python量化开源框架之聚宽
Python量化开源框架之BigQuant
Eclipse+PyDec使用教程
Sublime Text使用教程
Python Spyder教程
Python量化开源框架之天勤量化
Python/C++/C#网盘资源
量化·编程语言(Algorithm & Code Language)
量化策略·公式·源码库
量化策略精选
量化编程·公开课
量化择时·择品种排名
策略回测与排名
ChatGPT/AI与MC量化
程序化套利模块
策略架构(进场模块)
止损/盈模块(出场模块)
Alert(音效/弹窗/邮件)模块
图表画线/填加文字模块
特殊场景模块
资金管理模块
MC_PT组合交易
MC&PL关键字大全
GV-Plus函数&MCExtendQuote
蜡烛图(K线)量化库
EasyLanguage语言
PowerLanguage语言
文华麦语言(MyLanguage)
算法(Algorithm)交易研究
编程语言More>>||
MC内置函数【Pre-built Functions】
MC内置指标【Pre-built Indicators】
MC内置策略【Pre-built Signals】
MC自编函数【Diy-built Functions】
期货量化动态
统计数学与期货建模
经典策略赏析
期货量化&高频交易
证券量化&编程
MQL语言&EA编程
期货历史数据下载
教程·范例·视频(MultiCharts/TradeStation)
MultiCharts量化·【V14版网课】
MultiCharts量化·【软件使用】
MultiCharts量化·【基础编程】
MultiCharts量化·【策略范例】
MultiCharts量化·【逻辑理念】
如何學習PowerLanguage(推荐)
PowerLanguage范例和教程
实例讲解EasyLanguage入门
EasyLanguage语言教学
MC跟我学量化技巧实例
EasyLanguage范例和教程
MultiCharts交易策略实例
MultiCharts-快速上手
EasyLanguage入门
投资组合交易(PT)策略范例
把交易当成事业来经营(推荐)
MultiCharts从零开始学(视频)
MultiCharts基础入门课程(视频)
MultiCharts编程基础入门(视频)
3堂课学会MultiCharts(视频)
量化策略排名(Strategy Top Ten/10 Tables)
Futures Truth杂志排名
Multicharts跨周期研究
股指(ES|NQ||YM|HSI)
原油(Wti|Brent)策略
CDP交易策略
外汇(Forex)量化策略
黄金(GC)量化策略
经典外盘量化策略
The Big Blue2
T07:R-breaker
Donchian-Channel
Dualthrust
Sinewave指标/策略
肯特钠/Keltner
T05:海龟/Turtle
T02:Catscan
T02:NatGator
T10:HANS123
T07:网格(鱼网)
T03:DCS II System
T05:RUMI策略
Delphi Universal
T09:四周突破
T02:Andromeda
T01:Aberration
Brain Trading System
神秘的数学MIDAS策略
卡玛利拉枢轴点(Camarilla Pivot Point)
行星运行、天体周期、星座占卜与期货
策略排名(Top Ten/10)More>||
Spring ES策略
正余弦及相位在期货程序化中的应用
布林带策略与展示
T05:Strategic量化策略
T10:Asctrend量化策略
T08:Ready-Set-Go量化策略
T10:TrendChannel Pro策略
T04:ATS-3200量化策略
T05:Sidewinder量化策略
MACD红绿柱及面积策略
菲阿里四价策略与展示
空中花园策略与展示
钟摆理论(Clockwork )策略
T07:Waverider Pro量化策略
"顶背离"&"底背离"研究
ActivityBar研究
T08:TLD屠龙刀期货版
布林强盗策略系统
T07:TrendModelSys策略
Anomaly2 Channel Breakout策略
123法则&2B法则策略
T08:均线策略与展示
安德鲁斯分叉线 (Andrews' Pitchfork)
开盘区间突破系统(Opening Range Breakout)
ART Basics程式码
股指日内交易系统(Daytrade)
套利与价差研究(Arbitrage & Spread Research)
软件与量化平台(Quantify & Algo Platform)
C++期货量化/套利系统
行情数据下载器
MultiCharts程序化
交易开拓者(TB)
TradeStation
Wealth-Lab
Excel数学统计应用
Tradingview软件
Pine Script语言
SPSS统计分析
MATLAB/SAS/R
NinjaTrader量化
通达信·期货通APP
东方财富通
大智慧
金字塔程序化
博易大师·博易APP
eSignal量化
MetaTrader量化
CTP-API接口文档
无限易
同花顺·期货通APP
易盛极星·易星APP
交易室“电脑+软件”搭配
量化软件More>>||
以交易为生(Trading for a Living)
以交易为生
波浪理论
江恩理论
日本蜡烛图技术
道氏理论
指标与形态
技术理论
资金&持仓管理
投资名人
哲学&投资理念
Jesse Livermore
泡沫与股灾
期市江湖
交易系统&构建
缠论理论&缠中说禅
期货"交易策略"
期市"警世录"
趋势交易
短线炒单
期货"盈利模式"探讨
期货从业资格考试
期货期权适当性知识测试
注册国际投资分析师(CIIA)
特许金融分析师(CFA)
《刀疤老二炒股真经》
股票作手回忆录
《期货市场技术分析》
《日本蜡烛图技术》
《交易系统与方法》
《经济学原理》(第7版)
《期货投资分析》
交易所业务通知
期货交易专栏More>>||
威科夫(Wyckoff)方法交易和投资股票
“期货+大学”项目
期货交易所&法律法规
期货·证券·基金(Futures & Equities & ETF)
读书俱乐部(Reader's Club)
※读书者俱乐部※
龙听书院
期货书籍推荐
历史档案
期货杂志(Futures Magazine)
期货日报
《AmalgaTrader》
《ETF报告》
《Technical Analysts, IFTA》
期货·心理学(Psychology)
行为金融学研究
羊群效应研究
格式塔心理学
期货·理论研究(Economics)
经济理论
金融理论
货币理论
芝加哥学派
奥地利学派理论
货币学派
凯恩斯学派
经济周期理论
期货·统计学(Math&Statistics)
初高等数学资源
统计学资源
计量学资源
《欧几里得著作》
《阿基米德著作》
数学/统计在期货中应用
[收藏此主题]
[关注此主题的新回复]
[通过 QQ、MSN 分享给朋友]
Prime会员说明
付款方式【荐!】
开户政策
量化政策
SC中文翻译
FT中文翻译
欧美杂志精华:
量化交易
技术分析
心理研究
套利/统计
波浪理论
江恩理论
道氏理论
策略开发
动量交易
量化建模
神经网络
资金管理
行为金融
图表/形态
蜡烛/K线
Van K. Tharp
Wyckoff
名人采访
投机新手
量化问答(Q&A)
外汇货币
交易池(Pool)
TS/MC量化
点数(P&F)图
[基金/ETF]
[加密货币]
[Algo(Q&A)]
[人工智能(AI)]
真实世界
期货世界
《Futures Truth》
《Futures&Options》
订阅论坛Prime会员(199元/年或800元/永久),享受三站最高会员权限,全站精华量化贴免回复查看和下载,欧美原汁原味“技术分析+策略源码解析”、全网独家资源,支持微信/支付宝(
信用卡付款!
)、Paypal付款及轉數快/FPS收款,欢迎咨询:)【点击查看具体政策及相关权限!】