～アルゴリズム取引・教養編～ エド・ソープから学ぶケリー基準 - Qiita
モチベーション どうも、ご無沙汰しております。最近も相変わらず投資戦略について研究しています。さて、今回は、投資戦略と言っても、大まかに二つのアプローチがあり、一つは収益機会を見つける（予測または裁定機会を探す等）、もう一つは、賭け方です。 予測に関しては、色々なアプローチがありますが、正直何が正解であるかは神のみぞ知るみたいな世界ではあります。裁定機会に関しては、その機会を見つけられても実際に取れるのかという様々な技術的な問題が生じます。 そこで、そういった収益機会を見つけて取れるとしたら、どれくらい賭ければ良いのかについて考えることは自然なことです。例えば、コイントスで表が出たら2倍、裏が出たら没収のようなゲームがあって、表が出る確率が90%、裏が出る確率が10%であったとしても、全財産を賭け続ければ、いずれは破産します。 つまり、賭け方によって、資産の成長の期待値は変わるのです。 こ
ケリー基準 ～最適ベッティング戦略について考えよう～ - Qiita
原文 今回はこちらの論文(The Kelly Criterion: Implementation, Simulation and Backtest, Niels Wesselhofft)の読書感想文を書いていきたいと思います。 私自身の知識の整理と皆さんの参考になれば幸いです。 あくまでも読書感想文であるため、あくまで参考までにお願い致します。 また、原文の誤植や計算ミスが多かったのですが、そちらはこちらで出来る限り訂正させていただいております。 また、この記事が与える如何なる結果に対しても責任は持ちませんので、ご容赦くださいませ。 専門家からの意見もお待ちしておりますので、どんどんコメントして下さると幸いです。 概要(この論文の主旨) この論文では、ポートフォリオ理論で広く使用される平均分散アプローチ以外で、ケリー基準によるアプローチを検証します。主にシミュレーション研究および経験に基づ
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