🌐 VI

🎯 Máy tính Tiêu chuẩn Kelly

Nhập tỷ lệ thắng và tỷ lệ lợi nhuận để tính tỷ lệ cược/đầu tư tối ưu theo tiêu chuẩn Kelly.

Tỷ lệ lợi nhuận = mức thắng trung bình ÷ mức lỗ trung bình. Ví dụ, nếu bạn thắng bằng số tiền bạn chấp nhận rủi ro, b = 1.
Tỷ lệ Kelly tối ưu (f*)
Half Kelly (f*/2, biến động thấp hơn)

HƯỚNG DẪN

Tìm hiểu thêm

01

Tiêu chuẩn Kelly là gì?

Tiêu chuẩn Kelly tìm tỷ lệ cược f* tối đa hóa tăng trưởng dài hạn dựa trên tỷ lệ thắng (p) và tỷ lệ lợi nhuận (b, phần thưởng tương đối so với rủi ro). f* = (bp − q) / b (q = 1−p). Với tỷ lệ thắng 60% và tỷ lệ lợi nhuận là 1, f* = (1×0.6 − 0.4) / 1 = 0.2 (20%) — về lý thuyết, tối ưu là cược 20% vốn của bạn mỗi lần.
02

Vì sao dùng half-Kelly?

Công thức Kelly giả định bạn biết chính xác tỷ lệ thắng và tỷ lệ lợi nhuận thực sự của mình. Trong thực tế, đây chỉ là các ước tính, và cược full-Kelly tạo ra biến động vốn rất lớn, khó duy trì về mặt tâm lý. Nhiều người thực hành dùng half-Kelly (f*/2) hoặc quarter-Kelly để giảm biến động nhưng vẫn giữ được phần lớn tăng trưởng.
03

Tỷ lệ Kelly âm nghĩa là gì?

Nếu f* bằng hoặc nhỏ hơn 0, kèo đó có giá trị kỳ vọng âm — về mặt toán học, bạn không nên cược. Điều này xảy ra khi tỷ lệ thắng thấp hoặc tỷ lệ lợi nhuận kém (thắng ít, thua nhiều), và tăng mức cược trong tình huống đó chỉ làm tăng nguy cơ cháy vốn.

Câu hỏi thường gặp

Làm sao để tìm tỷ lệ lợi nhuận (b)?
Tỷ lệ lợi nhuận = mức thắng trung bình ÷ mức lỗ trung bình. Nếu thường thắng 200 và thua 100, thì b = 2.
Nếu tỷ lệ Kelly là 20%, tôi có thật sự nên cược 20% vốn không?
Đó là mức tối ưu về mặt lý thuyết, nhưng do sai số ước tính và biến động, đa số người thực hành chỉ cược half-Kelly hoặc thấp hơn.
Vì sao tỷ lệ Kelly của tôi lại âm?
Tỷ lệ thắng thấp hoặc tỷ lệ lợi nhuận thấp (thắng ít hơn mức bạn chấp nhận rủi ro) làm giá trị kỳ vọng âm, nên f* sẽ bằng hoặc nhỏ hơn 0 — nghĩa là không cược là tối ưu về mặt toán học.
Tôi có thể áp dụng trực tiếp cho cá cược hoặc đầu tư thực tế không?
Kelly giả định bạn biết chính xác tỷ lệ thắng và tỷ lệ lợi nhuận thực sự của mình. Ước tính ngoài đời luôn có sai số, vì vậy hãy xem đây là tài liệu tham khảo và tự cân nhắc cẩn thận khi đưa ra quyết định thực tế.