Kelly Kriteri
Kelly Criterion for Optimal Position Sizing · Ayrıca şöyle bilinir: Kelly Formula, Optimal Bet Sizing
Kelly Kriteri (1956), servetin uzun vadeli logaritmik büyümesini maksimize eden optimal bahis büyüklüğü formülüdür. Kazanma olasılığına ve ödeme oranına dayanarak her işlemde riske atılacak sermayenin optimal kesrini belirtir. Kriter, nicel ticaret, portföy yönetimi ve davranışsal ekonomide temel hale gelmiştir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Tekrarlanan bağımsız işlemler ve bilinen kazanma oranına sahip ticaret sistemleri için Kelly kullanın. Hedge fonları ve sistematik yatırımcılar için esastır. Korelasyonlu işlemler veya zamanla değişen avantajlara sahip piyasalarda dikkatli kullanın - model hatasını yönetmek için bahis miktarını azaltın (yarım-Kelly).
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Optimal büyüme: Kelly, beklenen logaritmik büyümeyi maksimize eder, bu da herhangi bir risk seviyesi için en yüksek uzun vadeli getirilerle sonuçlanır
- Matematiksel olarak titiz: bilgi teorisinden türetilmiştir; hem ayrık hem de sürekli ayarlarda optimaldir
- Sezgisel: bahis büyüklüğünün avantaja orantılı olması sezgisel olarak mantıklıdır; daha yüksek p ve b daha büyük bahisleri haklı çıkarır
- Geniş ölçüde uygulanabilir: Kelly, pozitif beklenen değere sahip herhangi bir tekrarlanabilir işlem veya yatırım için çalışır
- Model hatası: Kelly, bilinen kazanma olasılığını varsayar; tahmin hatası aşırı bahis ve batma riskine yol açar
- Korelasyon varsayımı: Kelly, bağımsız işlemleri varsayar; korelasyonlu kayıplar batma olasılığını artırır
- Ayrık bahisler: Kelly formülü ikili sonuçlara tam olarak uygulanır; egzotik getiriler sayısal optimizasyon gerektirir
- Davranışsal engeller: tam Kelly, birçok yatırımcının tahammül edemeyeceği portföy volatilitesi anlamına gelir (düşüşler %50'yi aşabilir)
SSS
Tam Kelly ile yarım-Kelly arasındaki fark nedir?
Tam Kelly, büyümeyi maksimize eden f* kesrini kullanır. Yarım-Kelly, f*/2 kullanır. Yarım-Kelly, daha yavaş büyüme karşılığında daha düşük volatilite ve düşüş riski sunar. Uygulamada, uygulayıcılar model hatasını ve volatiliteye karşı konforu azaltmak için çeyrek-Kelly veya %10-Kelly kullanırlar.
Kazanma olasılığım %51 ve oranlar eşitse ne olur?
f* = (0.51 * 1 - 0.49) / 1 = 0.02 veya %2. Sermayenin %2'sini işlem başına riske atmalısınız. Bu küçük bahis, küçük avantajı (kazanma olasılığında %1'lik üstünlük) yansıtır.
Birden fazla eşzamanlı işlemle nasıl başa çıkarım?
İşlemler arasındaki korelasyonları hesaba katan portföy Kelly'sini kullanın. İşlem getirilerinin kovaryans matrisini hesaplayın, ardından büyümeyi maksimize eden portföy ağırlık vektörü için çözün. Bu, tek işlem Kelly'sinden daha karmaşıktır.
Avantajım zamanla değişirse ne olur?
Dinamik Kelly kullanın: her zaman p(t)'yi tahmin edin ve buna göre f(t)'yi ayarlayın. Bu, kazanma olasılığı tahminlerinin sürekli güncellenmesini gerektirir. Alternatif olarak, zamanla değişen avantaj riskini azaltmak için daha düşük sabit bir kesir (yarım-Kelly) kullanın.
Kaynaklar
- Kelly, J. L. (1956). A new interpretation of information rate. Bell System Technical Journal, 35(4), 917-926. DOI: 10.1002/j.1538-7305.1956.tb03809.x ↗
- Thorp, E. O. (2017). A Man for All Markets: From Las Vegas to Wall Street. Random House. link ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Kelly Criterion for Optimal Position Sizing. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/quantitative-finance/kelly-criterion
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Riskten Bağımsız DeğerlemeNicel finans↔ karşılaştır