Kelly kriterijus: kaip juo naudotis, kad laimėtumėte savo statymus?
Azartiniai lošimai yra smagus dalykas; visi tai žinome. Užtenka didelio laimėjimo, kad kiekvieno širdis suvirpėtų. Tačiau tiems, kurie rimtai siekia gauti pelno, svarbiausia iš lygties pašalinti jaudulį.
Patyrę lažybų dalyviai, kurie iš sporto lažybų ir azartinių lošimų gavo nemažai pelno, žino, kad viskas priklauso nuo pagrindinių matematikos principų. Statymo sumos subalansavimas dažnai gali lemti viską. Būtent čia svarbus Kelly kriterijus.
Tai protinga matematinė sistema, leidžianti nustatyti statymų dydžius, kad padidintumėte savo ilgalaikės lažybų sėkmės tikimybę. Kaip ji veikia? Viską paaiškinsime šiame straipsnyje.
📖 Turinys
Pagrindiniai Kelly kriterijaus aspektai
Kelly kriterijus – tai matematinė formulė, skirta optimizuoti statymų dydžius ir padidinti ilgalaikės sėkmės tikimybę.
Kelly formulėje atsižvelgiama į laimėjimo ir pralaimėjimo tikimybę ir apskaičiuojama ideali statymo kapitalo dalis.
Metodas subalansuoja riziką ir atlygį, todėl rekomenduojama atlikti didesnius statymus, kai koeficientai palankūs, ir mažesnius statymus, kai jie nepalankūs.
Teisingas Kelly kriterijaus taikymas priklauso nuo to, ar tiksliai įvertinama sėkmės tikimybė, o tai gali būti sudėtinga.
Daugelis lažybininkų pirmenybę teikia daliniam Kelly metodui, kad sumažintų didelių statymų nepastovumą ir riziką.
Kelly kriterijus nėra patikimas sprendimas ir negarantuoja pelno, tačiau kartu su geru kapitalo valdymu ir analize jis yra naudinga priemonė.
Prieš pradedant taikyti Kelly kriterijų lažyboms, labai svarbu žinoti savo toleruojamą riziką ir atidžiai išanalizuoti koeficientus.
Kas yra Kelly kriterijaus formulė?
Prieš pradėdami nagrinėti, pateikiame šiek tiek konteksto: Johnas Kelly jaunesnysis, dirbdamas „Bell Lab“ laboratorijoje, norėjo sumažinti triukšmo problemą, kylančią dėl tolimųjų telefono skambučių signalų, skirtų bendrovei „AT&T”.
Jis sukūrė kovos su triukšmu metodą ir 1956 m. jį paskelbė kaip „Naują informacinio greičio interpretaciją“.
Apie tai išgirdę lošėjai greitai suprato, kad šį metodą galima panaudoti siekiant optimizuoti ilgalaikių statymų kapitalą. Taip gimė Kelly kriterijus.
Štai kaip atrodo formulė:
f = (bp – q) / b
Nors skamba sudėtingai, formulė yra gana paprasta. Ši sistema padeda rasti tobulą pusiausvyrą tarp rizikos ir atlygio. Šioje lygtyje:
f = statoma jūsų banko lėšų dalis
b = dešimtainis koeficientas (pvz., 2,00 už lyginius pinigus)
p = tikimybė laimėti
q = tikimybė pralaimėti (1 – p)
Tai yra universali formulė, kuri atsižvelgia į visus svarbius veiksnius ir nurodo optimalią statymų sumą. Sistema skatina didesnę riziką, kai esate priekyje, ir mažina ją, kai koeficientai yra prieš jus. Laikykite ją savo statymų rizikos valdymo sistema.
Matematinių principų, kuriais grindžiamas Kelly kriterijus, supratimas
Dabar, kai jau žinote pagrindinius dalykus, pasigilinkime į juos. Jei kitą kartą atlikdami statymus norite įgyti didelį pranašumą prieš varžovus, pradiniame etape reikia suprasti matematikos principą.
Norint tai pasiekti, labai svarbu žinoti, kaip apskaičiuoti savo šansus ir galimą laimėjimą naudojant tinkamą matematinę formulę.
Dvi svarbios sąvokos, kurias reikia suprasti, yra dispersija ir „expected value”. „Expected value” – tai jūsų vidutinis galimas pelnas arba nuostolis per tam tikrą laikotarpį. Variacija matuoja galimą jūsų rezultatų svyravimą nuo didžiausio iki mažiausio.
Naudojant logaritminę naudingumo funkciją, Kelly formulė padeda lošėjams ir investuotojams rasti aukso vidurį tarp didžiausios grąžos ir mažiausios rizikos, padėdama jiems maksimaliai padidinti pelną. Kitaip tariant, jei laimite daugiau, statykite daugiau, jei pralaimite daugiau, sumažinkite statymus.
Realus Kelly kriterijaus pavyzdys
Dabar Kelly strategija jau turėtų būti šiek tiek pažįstama. Pateikiame realią iliustraciją, kuri padės išsklaidyti likusias abejones.
Tarkime, kad lažinatės dėl rungtynių tarp „Manchester United“ ir „Leicester City“. Atlikę išsamius tyrimus, manote, kad „Manchester United“ turi 60 % tikimybę laimėti. Lažybų svetainėse siūlomas koeficientas už „raudonuosius velnius“ yra 2,10.
Taikykime šiai situacijai Kelly kriterijų:
Pirmiausia nustatykite kintamuosius:
p (tikimybė laimėti) = 0,60
q (tikimybė pralaimėti) = 1 – 0,60 = 0,40
b (tikimybė po kablelio – 1) = 2,1 – 1 = 1,1
Dabar šiuos duomenis įtraukite į Kelly kriterijaus formulę:
f = (bp – q) / b
f = ((1,1 * 0,60) – 0,40) / 1,1
f = (0,66 – 0,40) / 1,1
f = 0,26 / 1,1
f ≈ 0,236
Rezultatų interpretacija
Pagal Kelly kriterijaus metodą turėtumėte statyti maždaug 23,6 % savo lėšų. Todėl, norint laimėti su 1000 €, geriausias statymas yra 236 € už „Manchester United“.
Šiandien siūlomas 23,6 % statymas yra labai didelis ir neišvengiamai atbaido daugelį lošėjų. Dėl šios priežasties daugelis lažybininkų taiko „Split Kelly“ metodą ir stato mažesnę dalį, kad sumažintų riziką.
Šio skaičiavimo tikslumas labai priklauso nuo jūsų gebėjimo teisingai įvertinti „Manchester United” pergalės tikimybę. Jei jūsų apskaičiuota 60 % tikimybė yra klaidinga, klaidinga ir Kelly rekomendacija.
Toks statymo dydis yra optimalus tik tuo atveju, jei šį scenarijų kartojate daug kartų. Iš tikrųjų kiekviena statymo galimybė yra unikali.
Pagal Kelly lygtį daroma prielaida, kad jums nekelia abejonių galimybė, jog jūsų banko sąskaita gali smarkiai svyruoti. Kai kuriems lažybininkams siūlomi statymų dydžiai gali pasirodyti per daug nepastovūs, kad jie toleruotų riziką.
Kelly kriterijaus taikymas praktikoje
Nėra jokių abejonių dėl Kelly kriterijaus – tai puikus įrankis bet kuriam lažybų dalyviui. Tačiau norint jį teisingai taikyti, taip pat reikia gerai pagalvoti, atkreipti dėmesį ir tinkamai skaičiuoti. Jei taikote Kelly metodą, štai keli dalykai, į kuriuos turėtumėte atsižvelgti, kad užtikrintumėte, jog tai darote efektyviai.
Teisingai apskaičiuokite koeficientus
Kelly kriterijus yra toks geras, kokie geri yra jūsų naudojami koeficientai. Analizė yra jūsų rankose, todėl prieš jį taikydami įsitikinkite, kad atlikote namų darbus.
Žinokite savo toleranciją rizikai
Agresyvus statymas laimint yra viena pagrindinių Kelly lažybų formulės koncepcijų. Tačiau jei dėl to jaučiatės nejaukiai, apsvarstykite galimybę naudoti dalinį Kelly metodą. Jūs statysite tik nedidelę dalį to, ką siūlo formulė, o ne visą sumą.
Išmintingai valdykite savo kapitalą
Nors galima statyti mažiau, nei siūlo Kelly kriterijus, tačiau statyti daugiau niekada nėra geras pasirinkimas ir gali pastūmėti į priklausomybę nuo azartinių lošimų. Tai nuokalnė, kuri gali greitai nuvesti prie blogos lošimo patirties.
Išvados: Atraskite savo pranašumą
Negalite kaltinti Kelly kriterijaus, kad jis neveikia, jei ir toliau statote už nevykėlius. Suraskite savo pranašumą ir naudokite jį kartu su šiuo metodu, kad pasiektumėte geriausių rezultatų.
Kelly kriterijus nėra stebuklinga priemonė, nors jis gali pakeisti žaidimą. Sujunkite jį su optimalių kapitalo valdymu ir išsamiu pasirinktų lažybų pasiūlos supratimu, ir būsite pakeliui į tai, kad pradėtumėte sėkmingiau lažintis.
Aktualūs klausimai
⭐ Kas yra Kelly kriterijus?
Kelly kriterijus – tai formulė, pagal kurią nustatomas optimalus statymų serijos dydis, siekiant maksimaliai padidinti ilgalaikį augimą ir kartu sumažinti riziką. Pagal ją apskaičiuojama, kokią dalį lėšų reikia skirti statymui, atsižvelgiant į laimėjimo tikimybę ir išmokėjimo santykį.
⭐ Kaip naudoti Kelly kriterijų lažybose?
Norėdami naudoti Kelly kriterijų lažybose, padauginkite savo kapitalą iš tikimybės laimėti, atėmę tikimybę pralaimėti ir padaliję iš koeficiento. Gautas rezultatas parodo, kokią dalį savo lėšų reikia statyti, kad ilgalaikis augimas būtų maksimalus.
⭐ Ar Kelly kriterijus tinka pradedantiesiems lažybininkams?
Šis metodas gali būti naudingas pradedantiesiems lažybų dalyviams, tačiau reikia gerai išmanyti koeficientus ir valdyti kapitalą.
⭐ Ar Kelly kriterijus garantuoja lažybų pelną?
❌ Ne, Kelly kriterijus negarantuoja pelno, tačiau jis padeda optimizuoti statymus, jei tinkamai naudojamas ilgą laiką.
⭐ Kokia rizika kyla taikant Kelly kriterijų?
Didžiausia rizika yra „bankroll’o” nepastovumas, nes pagal Kelly kriterijų gali būti rekomenduojami dideli statymai situacijose, kai tikėtina vertė yra didelė.