1樓：匿名使用者
凱利指數（kelly-formula）是2023年john kelly在貝爾實驗室提出的，原數學模型極為複雜，因其在對事件的預期和規避風險等理論上的先進性，凱利指數最初是在賽馬的過程中計算在不同馬匹身上投注比例的重要工具。用在足彩方面，最重要的功能是如果你要投注某場比賽的某種結果，選擇凱利指數最高的那一家博彩公司你會相對有最好的回報，回報的比例就是該公司開出賠率的凱利指數。同時一定要認識到，凱利指數是一個眾多賠率進行比較後的一種引數，單個公司的賠率是無法進行凱利運算的。
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2樓：匿名使用者
凱利是著名的玻爾實驗室的一位科學家，他對較小概率發生事件提出了一個複雜的計算公式--凱利公式，依照這個公式計算出來的結果被稱為凱利值。由於博彩中的冷門也是較小概率發生事件，於是凱利值的概念就引入到博彩業中。
足彩由於有勝、平、負三個結果，凱利值就為： 主勝賠率×主勝彩金%=莊家應付主勝彩金% 平局賠率×平局彩金%=莊家應付平局彩金% 主負賠率×主負彩金%=莊家應付主負彩金% 在這裡主勝彩金%+平局彩金%+主負彩金%=1，也就是莊家受注的彩金總量為1。 由莊家應付主勝彩金%、莊家應付平局彩金%和莊家應付主負彩金%又組成了三個小數，那麼這一組小數被稱為凱利值。
凱利指數怎麼計算？
3樓：霽雨若初
凱利的計算方法有很多，不同的人有不同的看法。有些對基數（也就是參考陪率）的採用有出入。有些人採用的基數是99家即時平均陪率，有的採用的是歐洲平均陪率（這裡的99家陪率和歐洲平均率一定去掉交易所）。
所以對同一公司同一時間不同的人有不同的凱利數值。
具體計算如下：
1、首先計算出每個公司的反還率： f=1/（1/勝賠+1/平賠+1/負賠）
2、再計算99家或歐洲平均陪率的反還率：f99=1/（1/勝賠+1/平賠+1/負賠）
3、最後每家公司勝平負的凱利計算是：
k勝=（勝賠率/99家勝賠率）
f99k平=（平賠率/99家平賠率）
f99k負=（負賠率/99家負賠率）f99
擴充套件資料:
凱利指數的意義和作用:
從市場而言，各家的凱利指數總是會不同而只有較大的公司如ssp、威廉希爾諸如此類的大公司才能做到其凱利指數趨同於賠付率。通過對市場各家凱利指數差異點和趨同點的判斷就能發現一場比賽的趨勢，也由於凱利指數是「變數中的變數」總是隨市場賠率和平均概率(平均概率又是隨著各家概率高低變動的)不斷變動的。
就是說凱利指數是能夠反映博彩公司的資料的真實趨勢和投注資金流量運動。當然，如果單純只是看錶象，凱利指數顯得不完美更加有浪費之嫌，凱利方程式就是專業的凱利指數套用公式，也是讓凱利指數資料形成分析利器的數學模型法器。
4樓：匿名使用者
凱利作為大家普遍認為的一種控制陪率公司風險的槓桿讓很多人產生濃厚的興趣，也傷透了很多人的心。起初很多人為凱利的計算用盡心思，最後會計算了，可又為凱利的真正用途的理解運用產生迷惑。
凱利的計算方法有很多，不同的人有不同的看法。還有些對基數（也就是參考陪率）的採用有出入。有些人採用的基數是99家即時平均陪率，有的採用的是歐洲平均陪率（這裡的99家陪率和歐洲平均率一定去掉交易所）。
所以對同一公司同一時間不同的人有不同的凱利數值。具體計算如下：
首先我們計算出每個公司的反還率： f=1/（1/勝賠+1/平賠+1/負賠）
再計算99家或歐洲平均陪率的反還率：f99=1/（1/勝賠+1/平賠+1/負賠）
最後每家公司勝平負的凱利計算是：
k勝=（勝賠率/99家勝賠率）f99
k平=（平賠率/99家平賠率）f99
k負=（負賠率/99家負賠率）f99
拿 艾賓奴列夫 vs 克羅託內 這場球賽來說：我們來計算威廉這家公司的勝平負的凱利值。
f=1/（1/勝賠+1/平賠+1/負賠）=1/（1/2.15+1/2.9+1/3.2）=0.89（是約數一般保留兩位小數以下都是）
f99=1/（1/勝賠+1/平賠+1/負賠）=（1/2.04+1/2.96+1/3.49）=0.90
k勝=（勝賠率/99家勝賠率）f99=（2.15/2.04）0.9=0.95
k平=（平賠率/99家平賠率）f99=（2.9/2.96）0.9=0.85
k負=（負賠率/99家負賠率）f99=（3.2/3.49）0.9=0.82
粗略的計算就是這樣，當然不同的人有不同的計算方法，從而得到的結果有些出入，但差別不是很大。
很多人對凱利值的表面看法是這樣的：數值比反還率大很多，就越難打出，因為這時公司承擔的風險就越高；數值越小，對公司越利，這是公司越想打出的結果。但根據很多人的經驗總結數值過高或過低都很難打出的。
所以很多人就這樣來粗略判斷每場比賽可能打出的結果。通過一些固定公司的比較和總結，時間長了會總結出自己的一套看凱利的方法，在這個過程中其實你掌握的不是基本的凱利數值這麼簡單，其實你能粗略掌握一些公司的抄盤規律，這自己好好去體會我不說了。
我在這裡想發表下自己的另一個觀點：通過這個方法確實很有用 很多比賽是能很好的判斷出結果的，對大冷門的判斷也是很有見地的。看凱利的順序最好是從低賠率看起這才正確的，首先我們要通過不同公司的凱利值對比，來判斷低賠率能否打出，再來判斷其他結果。
在判斷的時候很多人也掉入思維的另一面老想著很高的不會打出，很低的也很難打出，結果看來看去310都很難出，最後還是拿不出決定。要想讓自己能很好得去判斷，必須要搞清楚凱利值的過高過低這個概念：判斷凱利值的過高過低要結合公司的反還率來比較的。
還有就是過高過低的界限到底是多少？這點是和每個公司的**有關係的。所以說來說去凱利也不是我們很多人想象中的那麼直觀的，關鍵點還是自己多總結多比較。
不管怎麼樣凱利比基本的陪率要有用多了。
所以現在很多人對凱利的變形產生了很大興趣，也就是通過變形把凱利放大從而去找粗率的過高或過低的分界值，這樣更直觀，更能提高自己的準確率。不久以後我相信有人對凱利會有另外的認識和換算的。
想提醒大家的是，自己要有一些固定的公司比較，包括大公司小公司不同區域的公司。
有機會再深入談談凱利的幾種變形以及賠率變化對公司資金流動的影響！
5樓：
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