凯利仓位追求长期增长，而非最大下注
主要观点
仓位并非越大越能兑现策略优势。凯利公式从复利增长出发，用胜率、败率和盈亏比计算增长率最高的投入比例。它揭示了一条反直觉规律：一旦超过峰值，增加仓位会压低长期增长，严重时甚至破产。胜率52%、盈亏比1:1的策略只能配置4%，而胜率40%、盈亏比2:1的策略仍可配置10%。因此，仓位应服从可量化的优势，实盘还常用半凯利吸收参数误差，而不是用信心替代计算。
关键要点
- 取对数不是纯粹的数学技巧：复利是乘法过程，对数将连续多次交易的资金变化转化为可累加、可求期望的增长率。
- 最优仓位不是主观风险偏好，而是由胜率p、败率q和盈利倍数b共同决定；二阶导数小于零意味着仓位过低和过高都会偏离增长率峰值。
- 在盈亏比1:1时，胜率从55%升至60%，凯利仓位由10%增至20%；若胜率仅52%，仓位降至4%，显示微弱优势无法支撑重仓。
- 胜率本身不能单独决定下注规模：胜率40%但盈亏比2:1的CTA仍可配置10%，说明低胜率策略也可能凭赔率形成正优势。
- 半凯利并非否定最优解，而是针对参数不确定性的折中；当胜率或盈亏比估错时，满凯利和杠杆会放大回撤与破产风险。
- 材料以索普在21点和可转债套利中的长期实践强化其应用性，并将核心纪律概括为：宁可仓位不足，不可仓位过度。
建议带着这些问题阅读
- 胜率和盈亏比只能通过历史数据估计时，误差多大就应从满凯利降至半凯利或更低？
- 凯利模型假设单次结果可概括为赢或输；面对收益分布不对称、交易相关或连续亏损，应如何调整？
- 增长率最大化与可承受回撤并非同一目标，实盘应如何在两者之间设定约束？