在量化交易中,我們不可避免地假設過去的事情會為我們提供信息,以便我們在將來做出更好的決策。策略回測可以幫助我們確定策略收益的概率分布。
如果有人告訴你,相比于您被自己心愛的小狗偶爾不小心咬傷致死,其實您被雷擊致死的概率更小,您會相信嗎?如國家安全委員會所顯示,人一生中死于狗咬的機率是1:112,400,而死于雷擊的機率是1:161,856。盡管雷擊看起來可能更致命,但實際情況卻更為復雜。讓我們看看其中原因。
1656年,法國數學家布萊斯·帕斯卡爾在一封名為“Gambler’sRuin”的信中首次討論到的一個基本的統計概念告訴我們,不斷暴露于危險事件的可能性可能會改變我們對單個事件的認知。我們一生中更容易接觸狗,這一事實使狗咬最終比雷擊更為致命。
Gambler’sRuin在單個事件的概率與最終事件的概率之間提供了統計聯系。這個概念是交易的基礎之一。在這種概率游戲中,無論我們是否意識到,我們的策略是獲勝還是失敗總是存在一種概率。因此,我們使用的策略是有可能導致破產的。但是破產會如何發生?或者說何時才會發生?更重要的是,在知道這些問題的答案后我們又能做些什么?
BendDAO平臺藍籌NFT抵押數量創歷史新高:2月6日消息,據Dune Analytics數據顯示,BendDAO平臺藍籌NFT抵押數量創歷史新高,BAYC數量即將突破400枚,MAYC和Azuki數量分別突破500枚和300枚。此外,還有63枚Cryptopunks、145枚CloneX和83枚Doodles抵押在該平臺上。[2023/2/6 11:50:17]
由貝爾實驗室的科學家JohnLKellyJr.于1961年發明的著名凱利公式可以幫助我們找到這些問題的答案。
一個簡單的拋硬幣游戲
讓我們設想一個簡單的拋硬幣游戲。如果擲出正面,則投注者將獲得全部投注,否則,如果擲出反面,則投注者失去全部賭注。設結果H的概率為p,T的概率為q=1-p。現在假設我們有一個p>0.5的不公平硬幣,這意味著拋擲出H的可能性比T高。每次拋擲的獎勵?是一個隨機變量,
FTX正致力于將目前賬面上價值46億美元的資產貨幣化:金色財經報道,FTX正致力于將目前賬面上價值46億美元的資產貨幣化。此外,據marketscreener援引路透社報道,律師稱FTX仍在努力重建交易歷史,但目前客戶缺口總額仍不清楚。
此前消息,一名破產律師近日的聽證會上表示,加密貨幣交易平臺 FTX 已經收回了超過 50 億美元的不同類型資產,其中不包括巴哈馬證券委員會持有的另外 4.25 億美元加密貨幣。[2023/1/11 11:06:52]
其中?+和?–分別代表獲勝和虧損的下注倍數。讓我們先假設每擲一次都是贏了或是輸了全部賭注,即?+=1和?–=-1。
拋硬幣的回報R的期望值為
那玩家應該每次下注多少呢?假設C0是玩家的初始資產,并且他/她每次都下注資產的某部分f。經過N次下注后,最終凈值CN為
最佳賭注大小的推導–凱利賭注
NFT營銷與應用平臺Hyakki完成200萬美金融資:11月15日消息,NFT營銷與應用平臺Hyakki完成200萬美金融資,由StepVC、DruidVentures領投、MuiltiDao等機構參與孵化。
據悉,Hyakki是致力于為構建Web3及NFT構建營銷與應用基礎設施,運用AR、現實世界地圖、跨鏈等技術,為Web2與Web3品牌提供營銷服務與應用場景。HyakkiNFT是Hyakki平臺推出的創始NFT系列。[2022/11/15 13:08:29]
讓我們研究上述簡單拋硬幣游戲的最佳下注大小。第一個問題是,我們想要實現什么樣的最優化?在本文中,我們希望最大化預期的長期增長率,即每次獨立拋擲的平均對數回報。我們希望以使E為最大化的方式選擇f。因為
將上述表達式的一階導數設置為0并對其進行求解,得出f=2p?1。這是實現最大預期長期增長的賭注大小。我們將其稱為凱利賭注fKelly=2p?1。
Crypto.com Arena和Xbox Plaza將花費數億美元進行改造升級:8月25日消息,Crypto.com首席執行官Kris Marszalek近日宣布,Crypto.com Arena計劃花費數億美元來提高整個場館以及周圍廣場的粉絲體驗。
翻新工程將由安舒茨娛樂集團(Anschutz Entertainment Group,簡稱AEG)牽頭,并邀請原場地設計師Dan Meis和Ron Turner協助主要的重新設計工作。
AEG計劃對該體育場和LA LIVE的Xbox廣場(Xbox Plaza)“進行九位數的投資用于資本改善和物業范圍內的升級”。翻新工作已經開始,并將持續到2024年秋季。
據此前報道,自1999年以來作為湖人和快船以及其他體育運動隊主場的斯臺普斯中心于2021年12月25日起更名為Crypto.com Arena。(The Daily Hodl)[2022/8/25 12:47:00]
凱利賭注對于任何?+和?–的一般形式可以同樣的推導為
Cardano創始人將于美國眾議員發表加密主題演講:6月17日消息,Cardano創始人Charles Hoskinson發推表示,將于美國眾議院就區塊鏈和加密貨幣主題發表演講。[2022/6/17 4:34:30]
投幣游戲的實現與模擬
我們根據上述規則以CoinTossGame進行了仿真實驗。
以下是實驗模擬的參數:
win_rate:p獲勝的概率;profit:?+,當結果對應于贏時的下注乘數;loss:?–,當結果對應于損失時的下注乘數;number_of_tosses:N,游戲運行一次的拋擲次數;number_of_runs:游戲的運行次數;bet_size:f:下注部分starting_capital:C0:初始資產以下每列代表一輪游戲,并顯示當前游戲中資產的對數。
首先,我們用隨機拋硬幣的方式進行10輪,每輪拋擲30次,其中獲勝概率p為70%,profit=1,loss=-1。通過計算凱利賭注大小為2p?1=2·0.7?1=40%或0.4。
過度下注,下注不足和凱利下注的特征
我們模擬多次重復下注,并看看不同下注大小所得的資產特征。我們將分別模擬過度下注,下注不足和凱利下注的情況。
過度下注
現在,我們將模擬下注碼數超出理想下注的情況,以看看此下注模式對最終凈值的影響。首先,讓我們仿真1000條資產曲線,每一條曲線來自下注大小為80%的兩倍)的100次拋擲。
我們可以看到,在游戲運行多次之后,過高的賭注更有可能導致破產。原因是連續虧損的可能性總是存在的,在這種情況下,過度下注只會使資產凈值幾何級下降。
下注不足
接下來,我們以下注大小為20%模擬100次拋擲的1000條資產曲線,這是我們40%凱利下注的一半。在這種情況下,我們下注不足。
正如我們所觀察到的,在下注時,相對較多次的模擬會下得到不錯的最終資產。但是,由于我們下注不足,這意味著我們正在過分安全地進行游戲,也同時意味著我們的資金增長率會受到限制。
凱利投注
最后,我們仿真1000條資產曲線,每一條曲線來自凱利下注的100次拋擲。
可以看到,通過凱利下注,我們可以實現最佳結果。
過度下注、下注不足和凱利下注的最終資產分布
下圖顯示了最終資產的分布,分別為過度下注,下注不足和凱利下注。
上圖顯示,即使我們單次獲勝率較高,在過度下注的情況下,由于可能發生的連續損失會幾何性的減少我們的資產,這很可能導致我們在多次下注之后破產。
投注不足時,我們破產的機會較小,但我們無法優化資產增長。
通過凱利投注,我們擁有最高的預期長期增長率,但與投注不足的情況相比,最終資產更分散地聚集在正區域附近。
非對稱關系–應用凱利以更好地調整賭注大小
讓我們針對不同的下注大小重復上述模擬過程,以便我們可以觀察到預期長期增長率與下注大小的詳細變化。這次,我們將模擬1000次投擲1000次,起始資本=100。
讓我們繪制預期的長期增長率與下注大小的關系。
我們可以清楚地看到賭注大小和增長率之間的不對稱關系。根據定義,預期的長期增長率將通過凱利投注最大化。只要下注的大小超過凱利,長期預期增長率就會下降得更快,而下注不足則不會導致太嚴重的結果。不論單次獲勝概率如何,這種不對稱關系都是存在的。
凱利賭注大小fKelly是產生最大預期長期增長率的最佳賭注大小。現在我們了解到,如果投注者以大于凱利作下注,那么他或她很可能會被淘汰。我們還可以看到,過分安全行事并不是一個壞主意,因為它仍然會帶來相對積極的結果。
這引起了我們的注意,即使我們以70%的勝率下注,如果我們過度下注,我們最終可能會在連續虧損的情況下破產。這個原理甚至適用于難以預測的游戲。
在交易中的潛在應用
在量化交易中,我們不可避免地假設過去的事情會為我們提供信息,以便我們在將來做出更好的決策。策略回測可以幫助我們確定策略收益的概率分布。
然而,我們必須確保上述的分布足夠穩定以獲得可靠的凱利公式計算。一種方法是使用移動窗口方法動態地估計概率分布。使用高斯方法可以很容易地估計拋硬幣的結果,但是金融市場的預測更具挑戰性。
我們必須記住金融市場要比簡單的拋硬幣游戲要復雜得多。在金融市場中,價格不會隨機波動。價格回報分布通常是高度偏斜,并且這些分布的參數對于模型構建而言不夠穩定。
結論
為了在不確定的情況下取得最佳表現,我們必須對概率有所了解,因為這有助于我們通過理解和運用凱利公式來估算最實際的策略。
即使您對自己在游戲中的優勢充滿信心,在這個概率的世界中您需要做好破產的準備,特別是當您面臨更大風險的時候。
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