Kelly kriteri, sermayenin uzun vadeli büyümesini maksimize ederken finansal riskleri minimize etme amacıyla bir dizi bahis veya yatırımın optimal boyutunu belirlemek için kullanılan matematiksel bir tekniktir. Strateji, kazanma veya kaybetme olasılıkları ile olası kazanç-zarar ilişkilerini dikkate alarak, yatırılması gereken sermayenin ideal oranını hesaplamaya odaklanır.
Her ne kadar kavramsal olarak ideal bir bahis yöntemi sunsa da, Kelly kriterinin pratik uygulanması, işlem maliyetlerini ve tahminlerdeki belirsizliği dikkate alacak şekilde ayarlamalar gerektirir; ayrıca psikolojik faktörleri de göz önünde bulundurmak önemlidir.
Formül, 1956 yılında John L. Kelly Jr. tarafından Bell Laboratuvarları'nda, başlangıçta iletişim kalitesini artırmak için geliştirildi. Daha sonra, Edward O. Thorp'un, blackjack'te kart sayma uygulaması sayesinde kumar ve yatırımlara uyarlanmıştır ve bu da "Dealer'ı Yen" adlı kitabıyla oyunu devrim niteliğinde değiştirmiştir. 1980'lerde bu yaklaşım finansal alanda popülerlik kazandı ve portföy yönetimi ve risk optimizasyonu için kullanılmaya başlandı.
Kelly kriterinin hesaplaması, şu formülle gerçekleştirilir: f* = (bp - q) / b. Burada, 'f' yatırılacak sermaye oranını, 'p' kazanma olasılığını, 'q' kaybetme olasılığını ve 'b' elde edilen net oranları temsil eder. Formül, başarısızlıkları minimize etmek ve büyümeyi maksimize etmek için yatırılması gereken sermayenin optimum yüzdesini belirler. Bu teorik hesaplama, risk toleransı ve işlem maliyetleri gibi değişkenleri dikkate alacak şekilde pratikte uyarlanmalıdır.
[criptomonedas]'in uygulandığı alanda Kelly kriterini uygulamak için etkili bir risk kontrolü yapmak çok önemlidir. Bu, fiyatlardaki dalgalanmaların olasılıklarını değerlendirmeyi ve her işlemin ne kadar sermaye ile yapılacağını tanımlayan bir risk yönetim planı oluşturmayı içerir. Pazar araştırması ve tarihsel veri analizi temel alınarak, 'p' ve 'q' olasılıkları belirlenebilir. Bu bilgilerle, Kelly formülü her bahis için optimum boyutu hesaplamak için kullanılır.
Uygulamanın pratik bir örneği, bir kripto paranın değerinde %60'lık bir artış öngören ve geri dönüş olasılığı 2:1 olan bir tüccar olabilir; bu da mevcut sermayenin %40'ını yatırmanın ideal olacağını öne sürüyor. Ancak, portföyün çeşitlendirilmesini değerlendirmek ve piyasa koşullarını, ayrıca kişisel risk toleransını dikkate almak önemlidir. Kelly kriteri, piyasanın değişen koşullarına uyum sağlamak için risk yönetim teknikleriyle tamamlanmalıdır.
Kelly kriteri uzun vadeli büyümeyi maksimize etmeye ve bahislerin boyutunu belirlemeye odaklanırken, Fischer Black ve Myron Scholes tarafından oluşturulan Black-Scholes modeli, finansal değişkenlere dayalı olarak Avrupa opsiyonlarının teorik fiyatını belirlemek için uygulanır. Her iki model de risk yönetiminin farklı yönlerini ele alarak tamamlayıcıdır.
Kelly kriteri, her işlemde optimal pozisyon boyutunun belirlenmesini kolaylaştırır ve bu, dalgalı bir piyasada önemli kayıplar yaşama olasılığını azaltmaya yardımcı olur. Hızlı kazançlar yerine uzun vadeli büyüme odaklı bir yaklaşımı teşvik ederek, yatırımcıların algılanan bir avantajdan hareketle yatırımlarını sistematik hale getirmelerini sağlar ve risk ayarlı getirilerde tutarlılığı artırır. Ayrıca, farklı risk profillerine uyum sağlama yeteneği, yatırım stratejilerinin optimize edilmesine yardımcı olur.
Bununla birlikte, Kelly kriteri, bağlam olarak öngörülemez kripto para piyasalarında sınırlamalarla karşılaşmaktadır. Olasılıkları ve beklenen getirileri doğru bir şekilde hesaplama zorlukları, bu piyasaların yüksek volatilitesi ve öngörülemezliği tarafından artırılmaktadır. Ayrıca, piyasa duyarlılığı veya düzenleyici değişiklikler gibi dış faktörleri dikkate almaz; bu da yatırım manzarasını önemli ölçüde etkileyebilir. Son olarak, tek tip yaklaşımı, farklı ticaret stillerine veya risk iştahlarına tam olarak uymayabilir ve bu da bazı durumlarda etkili kullanımını sınırlamaktadır.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Kelly kriterini kullanarak kripto para ticaret stratejilerinizi geliştirin
Kelly kriteri, sermayenin uzun vadeli büyümesini maksimize ederken finansal riskleri minimize etme amacıyla bir dizi bahis veya yatırımın optimal boyutunu belirlemek için kullanılan matematiksel bir tekniktir. Strateji, kazanma veya kaybetme olasılıkları ile olası kazanç-zarar ilişkilerini dikkate alarak, yatırılması gereken sermayenin ideal oranını hesaplamaya odaklanır.
Her ne kadar kavramsal olarak ideal bir bahis yöntemi sunsa da, Kelly kriterinin pratik uygulanması, işlem maliyetlerini ve tahminlerdeki belirsizliği dikkate alacak şekilde ayarlamalar gerektirir; ayrıca psikolojik faktörleri de göz önünde bulundurmak önemlidir.
Formül, 1956 yılında John L. Kelly Jr. tarafından Bell Laboratuvarları'nda, başlangıçta iletişim kalitesini artırmak için geliştirildi. Daha sonra, Edward O. Thorp'un, blackjack'te kart sayma uygulaması sayesinde kumar ve yatırımlara uyarlanmıştır ve bu da "Dealer'ı Yen" adlı kitabıyla oyunu devrim niteliğinde değiştirmiştir. 1980'lerde bu yaklaşım finansal alanda popülerlik kazandı ve portföy yönetimi ve risk optimizasyonu için kullanılmaya başlandı.
Kelly kriterinin hesaplaması, şu formülle gerçekleştirilir: f* = (bp - q) / b. Burada, 'f' yatırılacak sermaye oranını, 'p' kazanma olasılığını, 'q' kaybetme olasılığını ve 'b' elde edilen net oranları temsil eder. Formül, başarısızlıkları minimize etmek ve büyümeyi maksimize etmek için yatırılması gereken sermayenin optimum yüzdesini belirler. Bu teorik hesaplama, risk toleransı ve işlem maliyetleri gibi değişkenleri dikkate alacak şekilde pratikte uyarlanmalıdır.
[criptomonedas]'in uygulandığı alanda Kelly kriterini uygulamak için etkili bir risk kontrolü yapmak çok önemlidir. Bu, fiyatlardaki dalgalanmaların olasılıklarını değerlendirmeyi ve her işlemin ne kadar sermaye ile yapılacağını tanımlayan bir risk yönetim planı oluşturmayı içerir. Pazar araştırması ve tarihsel veri analizi temel alınarak, 'p' ve 'q' olasılıkları belirlenebilir. Bu bilgilerle, Kelly formülü her bahis için optimum boyutu hesaplamak için kullanılır.
Uygulamanın pratik bir örneği, bir kripto paranın değerinde %60'lık bir artış öngören ve geri dönüş olasılığı 2:1 olan bir tüccar olabilir; bu da mevcut sermayenin %40'ını yatırmanın ideal olacağını öne sürüyor. Ancak, portföyün çeşitlendirilmesini değerlendirmek ve piyasa koşullarını, ayrıca kişisel risk toleransını dikkate almak önemlidir. Kelly kriteri, piyasanın değişen koşullarına uyum sağlamak için risk yönetim teknikleriyle tamamlanmalıdır.
Kelly kriteri uzun vadeli büyümeyi maksimize etmeye ve bahislerin boyutunu belirlemeye odaklanırken, Fischer Black ve Myron Scholes tarafından oluşturulan Black-Scholes modeli, finansal değişkenlere dayalı olarak Avrupa opsiyonlarının teorik fiyatını belirlemek için uygulanır. Her iki model de risk yönetiminin farklı yönlerini ele alarak tamamlayıcıdır.
Kelly kriteri, her işlemde optimal pozisyon boyutunun belirlenmesini kolaylaştırır ve bu, dalgalı bir piyasada önemli kayıplar yaşama olasılığını azaltmaya yardımcı olur. Hızlı kazançlar yerine uzun vadeli büyüme odaklı bir yaklaşımı teşvik ederek, yatırımcıların algılanan bir avantajdan hareketle yatırımlarını sistematik hale getirmelerini sağlar ve risk ayarlı getirilerde tutarlılığı artırır. Ayrıca, farklı risk profillerine uyum sağlama yeteneği, yatırım stratejilerinin optimize edilmesine yardımcı olur.
Bununla birlikte, Kelly kriteri, bağlam olarak öngörülemez kripto para piyasalarında sınırlamalarla karşılaşmaktadır. Olasılıkları ve beklenen getirileri doğru bir şekilde hesaplama zorlukları, bu piyasaların yüksek volatilitesi ve öngörülemezliği tarafından artırılmaktadır. Ayrıca, piyasa duyarlılığı veya düzenleyici değişiklikler gibi dış faktörleri dikkate almaz; bu da yatırım manzarasını önemli ölçüde etkileyebilir. Son olarak, tek tip yaklaşımı, farklı ticaret stillerine veya risk iştahlarına tam olarak uymayabilir ve bu da bazı durumlarda etkili kullanımını sınırlamaktadır.