Calculadora profesional de la fórmula Kelly en doble modo — botones de preajuste de escenarios · alertas anti-error por EV negativo · simulación Monte Carlo de 500 trayectorias · copia del resumen de gestión de riesgos con un clic.
La fórmula de Kelly puede basarse en tuProbabilidad de éxito與Relación ganancia/pérdida, calcular con precisión cuánto debe invertirse en cada operación o apuestaProporción óptima de capitalEvita arriesgarse en exceso y la bancarrota, a la vez que evita ser demasiado conservador y perder ganancias.
Haga clic en cualquier botón de escenario para rellenar automáticamente los parámetros correspondientes, cambiar inmediatamente el modo de cálculo y ejecutar el cálculo.
Elija el modo de la fórmula de Kelly apropiado según su tipo de operación.
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Full Kelly 在理論上能最大化長期資產成長率，但對參數估計誤差極度敏感。 如果實際勝率比預估值低 5%，Full Kelly 策略的資金曲線會出現劇烈波動， 甚至可能導致長期虧損。Half Kelly（使用 0.5 倍的全凱利比例）將波動降低約 75%， 同時保留約 75% 的成長率，被廣泛認為是實戰中最安全的選擇。 Edward Thorp 與 Bill Gross 等傳奇投資者均採用 Half Kelly 策略管理資金。
En el trading de acciones/futuros/criptomonedas, la fórmula de Kelly se transforma en f* = p/L - (1-p)/W，
其中 p 為勝率、W 為預期獲利百分比、L 為預期停損百分比。
例如：勝率 50%、停利 10%、停損 5% 的交易，
凱利比例 = 0.5/0.05 - 0.5/0.10 = 10 - 5 = 5 (es decir, 500%)。
這表示理論上應該使用 5 倍槓桿。但實戰中絕不能超過 100%，
因此通常使用 Half Kelly 將槓桿降至 250%，再根據個人風險承受能力進一步降低。
停損設定的重要性遠大於停利 — 停損越小，凱利公式允許的部位越大。
蒙特卡羅模擬透過隨機抽樣重複模擬數百次交易路徑， 幫助你了解在不同運氣條件下資金的實際表現。 Máximo drawdown (Max Drawdown) 是指從最高點到最低點的最大資產跌幅， 它是衡量策略風險的核心指標。如果模擬顯示 95% 的路徑最大回撤超過 30%， 即使凱利公式建議 Full Kelly，你也應該考慮降低至 Half 或 Quarter Kelly。 Probabilidad de quiebra 則是指資金虧損超過 80% 的路徑比例 — 如果這個數字高於 5%， 代表你的參數估計可能過於樂觀，需要重新評估勝率或調整止損策略。
本工具計算結果與蒙特卡羅模擬僅供數學模型推演與風險評估參考，不構成任何投資或投注建議。 投資有風險，請獨立評估並自負盈虧。過去的回測結果不代表未來表現。 凱利公式的準確性完全依賴輸入參數的真實性，錯誤的勝率估計會導致嚴重損失。
Esta página, sus calculadoras y ejemplos se ofrecen únicamente con fines educativos, de investigación y estimación de escenarios. No constituyen asesoramiento personalizado de inversión, trading, apuestas, fiscalidad, legal o financiero. Los mercados y normas locales cambian; verifica fuentes primarias actuales y asume la responsabilidad de tus decisiones. El rendimiento pasado, los resultados del modelo y las simulaciones no garantizan resultados futuros.