Kelly Formula 仓位管理器

定价: 0.01 USDC (x402支付) 标签: crypto, trading, kelly-formula, position-sizing, risk-management 作者: Rich (@samhuang2025)

简介

基于凯利公式的加密货币仓位计算工具，帮助交易者用数学纪律替代情绪化决策。

核心功能：

• ✅ 凯利公式仓位计算
• ✅ 分数凯利建议（½ / ¼）
• ✅ 多策略仓位分配
• ✅ 杠杆安全边际计算

x402 支付

本skill支持x402微支付协议。调用时自动发起0.01 USDC支付请求。

# x402支付示例
curl -X POST https://api.x402.dev/pay \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "to": "0x24b288c98421d7b447c2d6a6442538d01c5fce22",
    "amount": "0.01",
    "currency": "USDC",
    "memo": "kelly-formula-skill"
  }'

核心公式

完整版

f* = (bp - q) / b

• p = 胜率
• b = 盈亏比
• q = 1 - p

简化版（对称盈亏）

f* ≈ 2p - 1

记忆法：胜率高出50%的部分×2 = 建议仓位

使用方法

1. 基本仓位计算

输入：

• 胜率 p (0-1)
• 盈亏比 b (如 2.0 表示赚2块亏1块)

输出：

• 全凯利仓位
• ½凯利仓位（推荐）
• ¼凯利仓位（保守/杠杆）

def kelly_position(p, b, fraction=0.5):
    if p \x3C= 0.5:
        return 0  # 无优势，不做
    f_star = (p * b - (1 - p)) / b
    if f_star \x3C 0:
        return 0
    return f_star * fraction

2. 对称速查表

3. 多策略仓位分配

原则：相关性>0.7时，合并仓位打7折

def adjusted_position(positions, correlation, discount=0.7):
    total = sum(positions)
    if correlation > 0.7:
        return total * discount
    return total

4. 杠杆安全边际

def leverage_safety(liquidation_distance, stop_loss):
    safety_factor = liquidation_distance / stop_loss
    if safety_factor \x3C 2:
        return "不安全，建议降杠杆"
    return "安全"

实战案例

案例1：BTC短线趋势

• 胜率 55%，盈亏比 5%/3%
• 净优势 = 0.55×5 - 0.45×3 = 1.4%
• 建议仓位 = 1.4 ÷ 5 = 28%
• 执行½ = 14%

案例2：ETH资金费套利

• 胜率 70%，盈亏比 2%/1%
• 净优势 = 1.4 - 0.3 = 1.1%
• 建议仓位 = 55%
• 执行¼-½ = 14-27%

案例3：Meme热点

• 表面：胜率58%，盈亏比7%/5%
• 但1/6亏损是-25%插针
• 真实亏损 = 5/6×5% + 1/6×25% = 8.3%
• 新净优势 = 4.06 - 3.49 = 0.57%
• 建议仓位 ≈ 8% → 执行2-4%

8条铁律

1. 默认分数凯利：先用½，带杠杆/不稳用¼
2. 摩擦全进账：费率、滑点、资金费、Gas全部计入
3. 滚动估参：月/季更新，重大事件临时降档
4. 三道闸门：单笔、单日、单策略回撤硬阈值
5. 净敞口上限：相关性高时顶层总仓要有硬帽
6. 极端日流程：深度骤降/维护 → 切防守模板
7. 小样本慎重：\x3C200笔做保守收缩
8. 先截尾再放大：先证明能控制最大亏损，再考虑放大

风险提示

• 凯利公式假设你能准确估计胜率和盈亏比
• 现实中有"肥尾"，历史数据不代表未来
• 分数凯利比全凯利更安全
• 杠杆交易有强平风险，必须先算安全边际

相关资源

• 原始文章：https://x.com/KKaWSB/status/1968453490084299020
• 论文：Kelly, J.L. (1956) "A New Interpretation of Information Rate"
• 书：Edward Thorp "Beat the Dealer", "Advances in Large Scale Actors"

更新日志

• 2026-03-20: 初始版本，包含核心公式、案例和铁律