凯利公式的理解最重要补充
凯利公式仓位管理
凯利公式仓位管理引言：在投资和交易的过程中，有效的仓位管理是非常重要的。
仓位管理是指根据投资者的风险承受能力和目标收益，合理地确定每次交易的仓位大小。
仓位管理的目的是最大化收益并控制风险。
凯利公式作为一种重要的仓位管理方法，被广泛应用于金融市场。
本文将详细介绍凯利公式以及其在仓位管理中的应用。
一、凯利公式的定义凯利公式是由美国数学家凯利（Kelly）于1956年提出的一种仓位管理方法。
该方法通过计算投资者在每次交易中应该承担的风险来确定仓位大小。
凯利公式的主要假设是，市场上每个投资机会的收益率和概率分布都是已知的，且每次交易的机会是独立的。
二、凯利公式的计算凯利公式的核心计算公式如下：f = (bp - q) / b其中，f是应该投入的仓位大小（占总资产的比例）；b是投资机会的赔率（市场上的预期回报率）；p是投资机会成功的概率；q是投资机会失败的概率。
三、凯利公式的应用范围凯利公式主要适用于有一系列相对独立的投资机会的情况，如股票、期货、期权等金融市场。
在这些市场中，投资者可以根据市场赔率和成功概率来计算每次交易的仓位大小。
凯利公式的应用使投资者能够合理地配置资金，并最大化其长期回报。
四、凯利公式的优缺点凯利公式作为一种仓位管理方法，具有以下优点：1. 凯利公式能够最大化长期回报。
通过计算每次交易的仓位大小，投资者能够合理地分配资金，最大化收益。
2. 凯利公式考虑了风险和回报之间的权衡。
该方法在确定仓位大小时，考虑了投资机会的赔率和成功概率，使得投资者能够控制风险并获取较高的回报。
然而，凯利公式也存在一些缺点：1. 凯利公式的计算基于对投资机会赔率和成功概率的准确估计。
如果估计不准确，计算出的仓位大小可能不合理。
2. 凯利公式忽略了投资者的风险承受能力和偏好。
在实际情况中，不同投资者对风险的接受程度和偏好不同，可能需要适当调整凯利公式计算出的仓位大小。
五、凯利公式的应用案例以下是一个应用凯利公式的简单案例：假设投资者有100,000美元的资金，并且有一个投资机会，在该机会的赔率为2:1，即预期回报率是100%。
分享｜高级交易之凯莉方程式（公式）
分享｜高级交易之凯莉方程式（公式）2017-5-22 明德科技凯莉方程式（公式）仅适用于高级交易员凯莉公式是以过去相似交易中的盈利或亏损金额计算出凯莉%交易员的策略本质上都会使用凯莉公式：一、判断行情趋势和开仓的概率二、按概率来决定开仓资金凯利公式的本质就是，如果概率对交易者有利的时候，开仓下单，对于交易员不利的时候，等待观望。
凯莉公式是一种高级资金管理工具，会有助于您根据过去相似交易的好坏情况，决定用于每笔新交易头寸的冒险金额。
根据100+ 笔先前的交易，凯莉公式会告知您就明智的做法而言，用于相似的全新交易头寸的冒险金额应占交易账户的多少百分比。
使用凯莉公式时，您必须明白这是一种用于多样化的方法。
关于如何管理资产，每个交易员都有不同的喜好。
某些交易员会使用凯莉公式作为个人交易或投资的基础，而其他交易员则会用此方法将其账户的一定百分比分配给特定的领域或行业。
其着眼于您先前相似交易的记过，然后给出所谓的凯莉百分比数字。
这个数字会告知您目前用于此种交易的冒险金额应为您交易账户的多少百分比。
计算凯莉方程式凯莉方程式（公式）的计算比较简单，依赖于两个基本组成部分：一、您交易策略的盈利百分比概率二、盈亏比率盈利百分比概率是指交易会有正收益的概率。
盈亏比即您的总交易利润除以总交易亏损金额。
这些数据会帮助您算出凯莉百分比。
这会给予您一份指南，告知您用于任何既定交易的最大冒险金额应为交易账户的多少百分比。
凯莉百分比的公式如下：凯莉 % = W – [(1 – W) / R]凯莉 % = 凯莉百分比W = 盈利百分比概率（盈利交易总笔数/交易总笔数）R = 盈亏比（盈利交易获利金额/亏损交易的亏损金额）计算凯莉百分比示例如何计算凯莉 % 的示例如下：计算 W比如说，您一直利用某系统交易，盈利交易为 40 笔，亏损交易为60 笔。
W = 盈利交易总笔数/交易总笔数W = 40/ (40 + 60)W = 0.4计算 R在利用系统交易的过程中，盈利交易让您的账户增加了6000 美元，亏损交易总共亏损了 2000 美元。
对学渣最友好的公式：凯利公式
对学渣最友好的公式：凯利公式之所以说凯利公式是对学渣最友好的公式有两点原因：第一：公式很简单，一看就懂，懂了就能用。
第二：让人保持「清醒」，这个「清醒」含义有很多。
在介绍这个公式之前，我们先要一个传奇人物，比尔·巴特。
为了低调的靠赌博赚钱，比尔·巴特放弃了香港赛马的1 亿元头奖，此后依靠自己搭建的预测系统在博彩界收割「庄家」，全球业务累计赚取10 亿美金，可谓是真正的「闷声发大财」。
在比尔·巴特的预测系统中，如果只有MLR模型（即Multiple Linear Regression Model，比尔潜心研究概率论后，在一篇有关MLR的论文的基础上、结合自身的编程技能实现了其预测系统；论文的核心就是讲述了赛马中的各个变量，包括场地、骑手素质、马匹素质、历史胜负、天气状况等等，然后用统计模型拟合数据，来预测比赛结果）是显然不够的，必须有一个安全机制来理性地阻止“贪婪的欲望”。
在 2004 年国际华人数学家大会上（ICCM）比尔非常慷慨地跟大家分享了他赌马的模型，其中提到了一个至关重要一点就是凯利公式。
可以说，如果没有此公式，比尔就无法获得如此高的收益率。
凯利，是谁？约翰·拉里·凯利（John larry Kelly 1923-1965）1923 年出生于美国德克萨斯州，在第二次世界大战中加入美国海军当了一名飞行员。
退役后，进入得克萨斯州奥斯汀分校念物理学。
1953年获得物理学博士学位，毕业后去了号称诺奖批发部的贝尔实验室工作。
在贝尔实验室中，他认识了好友兼同事，著名信息论创始人的克劳德·香农。
1956年凯利受到香农信息论的启发，在内部期刊《贝尔技术系统期刊》中发表了一篇名为《对信息传输速率的新解释》的论文。
然而这并不是论文原来的标题，原标题更有意思，叫《信息论与赌博》。
因为公司高层觉得这样的标题有损公司道德形象，才被迫他换了一个新名字。
但凯利的初衷确实是以一个棒球比赛的赌徒视角，去思考如何合理押注才能让资产得到最大指数的增长。
凯利公式及其应用
凯利公式及其应用凯利公式是在博弈论中用来计算最佳押注比例的数学公式，由美国数学家约翰·凯利（John Kelly）在1956年提出。
这个公式的应用范围非常广泛，包括股票交易，投资组合管理，赌博等领域。
下面将介绍凯利公式的原理及其应用。
凯利公式的原理：凯利公式是以期望增长率为基础的，通过计算投资者最佳押注比例来最大化长期收益。
这个公式可以用以下的方式表示：f* = (bp - q) / b其中，f*表示最佳押注比例，b表示回报率，p表示胜率，q=1-p表示失败率。
根据这个公式计算出的最佳押注比例，理论上可以使投资者在长期内最大化收益。
凯利公式的应用：1.股票交易：凯利公式可以帮助投资者计算每次交易的最佳押注比例。
通过评估投资者获得收益的概率以及收益的期望值，可以为每个交易确定一个最佳押注比例。
这样可以确保在长期内，投资者最大限度地提高股票投资的收益率。
2.投资组合管理：凯利公式也可以用于对投资组合的管理。
通过计算每个资产的回报率以及相关的胜率和失败率，可以为每个资产确定一个最佳押注比例。
这样可以使投资组合在长期内获得最大的收益，并降低风险。
3.赌博：在赌博领域，凯利公式可以帮助赌徒计算每次押注的最佳比例。
通过评估不同赌局的赔率和胜率，可以为每个押注确定一个最佳比例。
这样可以最大限度地提高赌徒在长期内的收益。
总结：凯利公式是一个非常重要的数学工具，可以帮助投资者和赌徒最大限度地提高长期收益。
然而，要正确应用凯利公式，需要准确评估资产的回报率以及相关的胜率和失败率。
同时，在使用凯利公式时，也需要注意风险的控制，确保押注的比例在可接受的范围内。
凯利方程式
这个精明的凯利方程式是这样：b*(e*o-1)opt=----------- -----------------------------(1)3*(o-1)上式具体含义如下：opt = 最佳投注额（Optimized Stake Size）b = 可支配的总投注额（Current bankroll）o = 小数形式的赔率（Odds available in decimal format）e = 取胜预期或者说预计胜率（Estimated probability）前几日卡斯特罗兄推荐一篇关于凯莉准则的文章，文中详细介绍了凯莉方程式的推导和应用，在这篇文章中凯莉方程式被写成这样：p*o-1b=---- -----------------------------(2)o-1p = 胜率（the probability of collecting the bet. (0o = 含本金的赔率（the gross payoff (a multiple of stake) in case you win. (o>1)）b = 最佳投注额比例（gives the fraction of your current bankroll that should be wagered on that specific bet.）补充一下，b（最佳投注额比例）是针对你所能支配的总投注额来说的，个人觉得第二个公式更简明直观，以下主要对第二个公式做分析。
再说之前，我想大家应该对凯莉准则的来源有个简单了解。
目前所说的“Kelly-formula”的本源是1956年John Kelly在美国著名的贝尔实验室提出的，属于概率学关于预测（期）方面的一个分支，原数学模型极为复杂，因其在对事件的预期和规避风险等理论上的先进性，凯莉准则在博彩方面的应用极为迅速地传播起来，比如赌场的扑克游戏二十一点和欧洲盛行的赛马、赛狗等运动，其地位同“旋转矩阵”在数字乐透领域一样显赫。
凯文凯利公式
凯文凯利公式凯文凯利公式是一个用于衡量投资组合预期收益的公式，由美国经济学家凯文·凯利于1952年提出。
它是投资者在投资组合中分配资金的基础，是投资管理的重要指标。
一、凯文凯利公式的定义凯文凯利公式是一个用于衡量投资组合预期收益的公式，也叫做凯文凯利模型，它是投资者在投资组合中分配资金的基础，是投资管理的重要指标。
凯文凯利公式的核心思想是：投资者可以通过组合投资组合中不同资产的权重，来最大化预期收益率。
二、凯文凯利公式的构成凯文凯利公式的具体表达式为：E(R) = Rf + β[E(Rm) - Rf]其中，E(R)是投资组合的预期收益率，Rf是无风险利率，β是投资组合的系统性风险系数，E(Rm)是市场收益率。
三、凯文凯利公式的意义凯文凯利公式的意义在于，它提供了一种有效的方法来衡量投资组合的预期收益率，从而使投资者可以在投资组合中合理分配资金，以获得最大的收益。
凯文凯利公式的核心思想是：投资者可以通过组合投资组合中不同资产的权重，来最大化预期收益率。
四、凯文凯利公式的应用凯文凯利公式可以用于投资组合的资产配置决策，它可以帮助投资者合理分配资金，以获得最大的收益。
例如，一位投资者想要投资股票和债券，他可以使用凯文凯利公式来计算他的投资组合的预期收益率，并调整股票和债券的权重，以获得最优的投资组合。
五、凯文凯利公式的局限性凯文凯利公式有一定的局限性，它假定市场是一个理性的，投资者的投资行为是一致的，投资者可以获得无风险利率，投资者可以完全理解市场的情况，以及市场的未来走势，以及投资者可以获得无限的信息等。
六、结论凯文凯利公式是一个用于衡量投资组合预期收益的公式，它是投资者在投资组合中分配资金的基础，是投资管理的重要指标。
凯文凯利公式可以用于投资组合的资产配置决策，它可以帮助投资者合理分配资金，以获得最大的收益。
然而，凯文凯利公式也有一定的局限性，投资者在使用该公式时应注意其局限性。
凯利公式详细推导_漠风6277
凯利公式详细推导_漠风6277
资金增长最快的投资比例是对数投资组合理论要解决的问题。
凡是学过金融的都会知道Markowitz1952年开创的投资组合理论，但是知道对数最优组合理论的人就少多了。
但是，大凡专业的赌徒或投机客，都会对这一理论有一些了解。
1956年美国贝尔实验室工程师小Kelly的一篇文章开创了这一理论，著名的Kelly公式由此诞生，并奠定了Kelly赌法（Kellybetting）的理论基础。
我以前曾经介绍过Kelly公式以及比Kelly公式更一般的使资金增长最快的投资比例公式。
现在对于对数投资组合理论有了更多的认识，需要做个系统整理，既是进一步梳理思路，也与大家交流。
这是一个非常值得学习研究、直至应用自如的理论。
X。
凯利公式经典口诀
凯利公式经典口诀
一、凯利公式：
1. 凯利公式是一种简单的、可以通过穷举搜索求出最佳决策的策略，能够帮助管理者、决策者在风险决策过程中成功运用。
2. 凯利公式是一种概率模型，可以给出一个确认概率的博弈论建议，指导管理者作出明智的决策，使决策取得更好的效果。
3. 凯利公式的计算公式为：报酬R = 概率*奖励-(1-概率)*损失；如果报酬R > 0，则表明采取此项决策可以获得更大的收益。
4. 凯利公式的应用很广泛，例如用于证券投资的仓位控制、风险避险策略、企业重组战略等方面，能让决策者在考虑到风险因素的情况下，实现最优抉择。
二、凯利公式口诀：
1. 投资可把欲望达到：公式里，概率最重要。
2. 算概率，R>0喜洋洋：求报酬，奖励减损失。
3. 风险控制，小心取之，低概率高报酬，有效避免虚耗。
4. 求权衡，越靠前：概率越低，收益增益。
5. 风险对付，办法何如：凯利公式，最优的策略。
凯利优化公式
神奇的凯利公式及凯利公式（一）、凯利公式（二）、优化公式、索普优化公式凯利公式（一）、凯利公式（二）、优化公式、索普优化公式一个赌局，如果胜算占有，那该如何下注才能做到，风险最小，盈利最大呢？答案就是凯利公式。
盈利概率 80% ，盈利金额为 2 元。
亏损概率为20%，亏损额为 1 元（本金亏光）。
那么下注金额（实际上就是投资组合的仓位控制）为多少呢？公式：（期望报酬率）/（赔率）公式：（盈利概率×盈利金额 -亏损概率×亏损额） /（盈利额/ 亏损额）合理的下注金额应该为本金为70%的比率，也就是如果有10 元，应该下注 7 元。
80% 的概率，简单来讲，就是 5 局中有一局是亏损，其中四局盈利。
80% 220% 10.71 100 35 0 652 65 35 70 1003 100 35 70 1354 135 35 70 1705 170 35 70 2051 100 35 70 1352 135 35 70 1703 170 35 70 2054 205 35 70 2405 240 35 0 2051 100 35 70 1352 135 35 70 1703 170 35 0 1354 135 35 70 1705 170 35 70 205从上述推理数据看，凯利公式的神奇之处就在于，这个下注在任何亏损的情况下，都不会亏损，而且经过 5 局比赛后，结局都是 205 元（加入最初投入 100 元）。
其他任何比率的下注比率，最终的结果都是要比205 元少。
只有 70%的仓位控制比率是最优的。
长期来讲：孤注一掷下注和低比例下注方法都是错误。
那么股票投资中跟赌场下注有什么区别吗？其实，策略是没有什么区别。
玩家（投资者）本质上的策略都是要注意两点：一、判断赌局（或者是投资标的物）盈利的概率；二、按概率来下注。
对自己有利的时候下合理的筹码。
凯利公式的本质就是，如果概率对玩家（投资者）有利的时候，下注，对于玩家不利的时候，不玩。
凯利公式基本公式
凯利公式基本公式凯利公式是一个在概率论中用于确定最优投注比例的公式。
它的基本公式是：f = (bp - q) / b 。
其中，f 表示应投注的资金比例，b 表示赔率（赢的时候的获利比例），p 表示获胜的概率，q 表示失败的概率（q = 1 - p）。
咱先来说说这个获胜概率 p 。
比如说，你参加一个猜硬币正反面的游戏，每次猜对了你能得到两块钱，猜错了你就输一块钱。
如果这个硬币是完全公平的，那么猜对的概率就是 50%，也就是 0.5 。
再来说说赔率 b 。
还是刚才那个猜硬币的例子，猜对了赚两块，猜错了输一块，那赔率 b 就是 2 。
失败的概率 q 呢，因为 q = 1 - p ，所以在刚才的例子中，失败的概率就是 1 - 0.5 = 0.5 。
然后咱们把这些数带进凯利公式算算。
f = （2×0.5 - 0.5）÷ 2 = 0.25 ，这就意味着你应该拿你总资金的 25%去下注。
那有人可能就问了，这公式到底有啥用啊？我给您举个例子。
比如说您在炒股，有一只股票，您经过仔细的分析，觉得它上涨的概率有70%，如果上涨了您能赚30%，如果下跌了您会亏20%。
那咱们算算，赔率 b 就是 1.3 ，获胜概率 p 是 0.7 ，失败概率 q 就是 0.3 。
f = （1.3×0.7 - 0.3）÷ 1.3 ≈ 0.54 ，这就表示您应该用大概 54%的资金去买这只股票。
不过啊，这凯利公式虽然厉害，但也不是万能的。
在实际运用中，有很多因素会影响结果。
比如说，您对获胜概率和赔率的估计可能不准确。
就像您觉得自己猜硬币能有 80%的把握猜对，结果可能并不是这样。
还有啊，市场情况可能会突然变化，本来您觉得那只股票肯定涨，结果来个大的利空消息，一下就跌了。
而且，这公式还要求您能准确地知道自己的风险承受能力。
要是您就那么点钱，全按公式来投，一旦亏了，那可就惨了。
所以说，凯利公式是个好工具，但咱也得灵活运用，不能死搬硬套。
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凯利公式的理解最重要补充 上世纪60年代，一向纸醉金迷、莺歌燕舞的美国赌场风云突变。几位神秘客横扫各大赌城，用匪夷所思的方法大把捞钱，美国各大赌场一时间乱了手脚。他们是几位让世人顶礼膜拜的科学家，把自己的实验室搬到了赌场！他们的目的就是在实践中证明一条“财富公式”。这个“财富公式”就是美国著名物理学家约翰·凯利在1956年提出的一个数学公式，被称为“凯利公式”。它主要利用市场中最好的预测者所预言的赔率与赌场公布的赔率之间的差距下注，这个公式就是资金管理的核心思想。
凯利公式是反等价鞅制度的典型代表，其核心思想是在投机活动中，当给定赔率时，总是存在一个最佳投入资金比例，因此，在投机出现亏损以后，会倾向于减少投入金额的比例进行后来的投机；而伴随盈利的增加，也会不断增加投入资金。
理论上，在风险投资中，任何交易存在成功率大于50%以上的机会时，都可以着手下注。下注后就可以决定止损位和止赢位，交易成功了赢利等于从买入点到止赢位（平仓点）差价，交易失败了最大损失等于买入点与止损点的差价。问题是在没有交易以前我们无论如何也不知道未来的交易最终的收益和亏损到底有多大。这样我们只能使用交易以前的期望值来衡量，即一笔单下去后，如果行情判断正确，从技术理论上讲这笔单应该在什么地方平仓了结，这个理论值就是我们未来的盈利期望值。如果一笔单下去后做错了，至少应该在止损位斩仓出来，那么这个止损点将是我们计算亏损的期望值。所以凯利公式修改为：
仓位=P-（1-P）/（（收益期望值）/（亏损期望值）） =P-（1-P）*（亏损期望值）/（收益期望值） 注：这个公式是被简化修正了的凯利公式，其中P代表交易成功率，即你下注时的胜算
例如：假定你准备下注某笔交易，胜算的把握为50%，再假定你是一名中线交易者，则单笔交易的期望收益值不低于20%，可以承受的最大亏损为5%（实际上这个比例对中线交易者不是很适当，这里仅仅为了简化计算），由此可以依据凯利公式计算出你下注的仓位
仓位=0.5-（1-0.5）*5%/20%=37.5% 据说，巴菲特、索罗斯等人也是按照这样的资金管理策略进行下注的（确切与否，还有待考证）
凯利公式的理解最重要补充 如果能重仓是最大的成就 如果能少下一点，规避风险，两者兼之 更好？
拉瑞用这个公式大赚过也大赔过，最后在WS的帮助下看到了它致命的缺陷。 见《短线交易秘诀》一书p241－254，读一下还是有意义的。 有一个更精确的算法，不过算式相对复杂，并需数学软件的支持， 软件有多种，其中 Mathematica 5 ，网上有下载有破解（下面以此为例）。 关于算式，以下是演示与详解： 假设过去我有50次交易，并假定未来一个时期，交易情况仍大致相仿， 那么，我就能以前50次来测算未来交易的最佳仓位策略，及理想状态的最大收益率。 1、为演示方便，先作一个设定： 设定操作总是严格止损，且每次止损只损失账户余额的一个固定比例x， 而盈利的交易可以换算成它与止损比例的一个比值，即盈利可用1x、2x、10x之类来表示， 2、又设过去50次交易中， 30次亏损x ,15次盈利x，2次盈利5x，2次盈利8x，1次盈利15x， 如果初始帐户为1，那么，以复利计算，50次交易的期末帐户是： f[x] = (1-x)^30(1+x)^15(1+5x)^2(1+8x)^2(1+15x)^1 注：(1-x)^30即(1-x)相乘30次，表示共有30次亏损x，余类推 3、调用求最大值函数 FindMaximum[]，具体来说，输入： FindMaximum[f[x],{x,0,0.5}] 注：{x,0,0.5} 是为了给x一个范围，如0到0.5 软件运算后输出： {3.26631, {x -> 0.113104}} 意思是当 x = 0.113104 时，f[x] 最大值为 3.26631 也就是说，当保持单次亏损为11.3104％时，50次交易的期末帐户为3.26631 ，收益率为266.31％ 4、还可以绘出直观的曲线，观察单次亏损额定值x与收益f[x]的关系， 输入并运算下式： Plot[Evaluate[f[x]],{x,0,0.5}] 即输出一条钟形曲线，呵呵，一幅图胜过一千句话……自己看吧
再说几句， 其实我赞成一粒沙的话： “市场不是赌博，压下去就等着开结果，而是个连续的过程。过程中概率和赔率就在不断变化” 因此，不论巴菲特公式，凯利公式，还是我前面的算式， 都不具有精确指导交易的意义，不过略作参考也无妨 比较而言，前面所述的算式，含义更丰富些，可能参考价值相对大些 比如说，算式中的x，它不是直接代表投入资金的大小，而单次亏损的额定量， 只要保证止损结果的亏损是x，具体持仓是多大，没有限制。 但x与仓位可以建立联系，一个简单的方法是： 根据x值及止损宽度，可以反推算出“亏得起”的仓位 所谓“亏得起”的仓位，其实是开首仓的数量， 一旦首仓盈利可观，即可考虑加仓。 本质上，首仓克制，只是为了控制不确定性带来的风险，而加仓，才是真正“让利润飞跑” 所以使用额定亏损x的概念，似乎比直接计算仓位或投入资金，更本质，更灵活 巴菲特的公式是凯利公式中R=1(赔率为1)的简化表示，本质是一样的。 市场不是赌博，压下去就等着开结果，而是个连续的过程。过程中概率和赔率就在不断变化。 另外，概率和赔率是带主观性的，按传统科学难以测量。 凯利公式的一个推论是：寻找高胜率的机会，然后押大赌注，但是这个赌注不能超过所能承受的极限，因为投资中的概率都是主观概率。 所以那种初始仓位固定一个百分比止损并不是一个很好的主意，可以根据主观概率设定不同的级别。比如普通 3%止损，高胜率 5%，低胜率1%。
从资金管理看机械化交易系统的结构性风险 Z总资金 N(安全头寸)=---------------------------------------------------------- B（保证金) + M(最大连续亏损次数）* P（最大单次止损额)
建立在古典概率基础上的机械化交易系统的M(最大连续亏损次数）理论值为无穷大，因此N(安全头寸)等于零。 举例：一套65%的趋势跟踪系统，碰到盘局会有亏损。理论上的盘局可无限长，因此安全头寸为零。长期运作 在市场上的交易者会碰到小概率事件，所以结局已经必然肯定了。 结论：采用古典概率的参数优化等方法的机械化交易系统不成立。 多思了一下，还是觉得自由飞翔的分级别设置止损百分比没有必要 分级设置的本意是：更为精细的控制风险，同时不至于过分削弱仓位的盈利能力。 但是否真能更加精细的控制风险，疑问很大 理由主要是，针对具体交易对象的“主观概率”，其实也不可靠， 甚至不比从历史交易得来的“一般概率”更可靠。 即使伟大的作手，不也常有“主观概率”定义错误，重仓导致重伤的吗？ 根据大量统计得来的“一般概率”，其实 已经内涵了过去在定义“主观概率”时，可能发生的错误。 也就是说，“一般概率”正是修正过去的“主观概率”的结果。 一个修正反而比它所要修正的东西更不可靠，这并非不可能， 但如果这个修正是正确运用概率分析的结果，那它就是更有效的。 所以，分级别设置止损百分比，是过度优化，实际是反优化。 设置止损百分比的根本目的，是给出一个简明、可靠的风险控制规则。 规则的意义，除了它的内在有效性，还在于它是可被执行的， 一条最大限度排除现场主观判断（主观概率之类）的规则，具有最高的明确性，以及刚性， 当你执行之时，你不必受到当时环境条件、心理状态、技术状态的影响， 长期来看，你的失误可能将被降到最低。 规则就要简明、刚性，不必过度细化、优化 其实这就是风险百分比的仓位原则。可以看看《短线交易秘诀》。拉瑞在书里暗示是他发明了这个原则，并建立了新的公式 拉瑞提出风险百分比是为改进凯利公式，因为这个公式先使他大胜，后又令他惨败。凯利公式可能是引用交易成功率 P 来计划仓位的最著名算法，但公式的最致命处正是 P 并非永远可靠，P 值的大出入会导致错误的大量持仓，引发大的亏损。 可 以想见，所有引用 P 的公式，都难免这样的失误。而风险百分比原则废弃了主观估量的 P ，转而定量、刚性的规定一次交易允许暴露的风险，避免了采用 P 时风险暴露的意外失控，因此它更符合仓位控制的风险管理本质。可以说，如果不考虑操作上的技术性失误，则风险百分比在理论上没有意外风险，失败交易的单次 亏损全在计划之内。 说到它的灵活性，则有两个含义。一，虽然它对风险的控制是定量、刚性的，但并未直接规定每次交易的仓位，它允许根据交易的实际 情形来决定仓位（这一点《趋势交易大师》里讲得具体）。二，交易者保有一个权利，随时可以根据当前持仓的盈利及趋势情况，考虑扩大持仓。这是利润的重要来 源，特别对于追求较大级别趋势交易者，更是如此。 在执行层面说，额定的风险百分比最大意义是提供了一个简明、刚性的规则，而这样的规则相对容易执 行。至于额定值具体多少才是最佳，无法精确计算。拉瑞建议在10％到18％之间，但他的操作可能都是一次性仓位，且是期市。我是主张步步加码的，说的是股 市，所以以为，新手1％-1.5％，中级2％，高手3％以上，反正差不多就行，关键还是执行规则，真正执行 还可以参考一下《通向金融王国的自由之路》，书里包含了几个头寸方案的测试对比。几个电子书网上都 不觉得固定比率本身就很主观吗？ 为什么是2%而不是1.8%或2.2%？？？哈哈。 分级别设置并没有重仓阿，最高级别也已经把足够的风险考虑进去了。 看看概率的一般性定义，投机中遇到的都是一次性事件（社会事件也如如此），所以不能用传统概率定义来计算，只能是主观概率，但主观概率不等于看心情办事，同样可以一定的数量化。 巴菲特和索罗斯都是善于下重注的人，但同时也是最善于躲避风险的人。这并不矛盾。 其实很多概念都是混淆不清的，风险、概率等等莫不如此。
（【仓位大小百分比】=【一次下单能够承受的最大亏损百分比】/【开仓点与割肉出局点的幅度】 【一次下单能够承受的最大亏损百分比】=【仓位大小百分比】*【开仓点与割肉出局点的幅度】道升）