各人有各人的观点. 也不叫评击吧. 这两个人的书我还没读完. 不过,做资历金管理的经常引用VINCE的东西. 我更愿意接受VINCE的理论. f 是个变量,要通过一定的算法,对历史数据做测试,找出最佳的f, 其实这也是另一种意义上的overfit
凯利风险很大的. 1. 它默认了你的资历金是无限的 ２． 它只想使利润最大化，完全不考虑风险． ３．它只考虑了单次的概率，没考虑游程的规律． 其实optimal f是考虑了风险的因素．可以借鉴． 我是，尽信书不如无书．学习它们这些学者的东西要批判地学．例如ＶAN的ＳＱＮ我认为一点不科学． ＶＩＮＣＥ的计算收益最大化就是寻找几何平均值最大化，也有缺点．缺点就是只跟帐户起始值与终止值有关系，跟中间各交易单的趋势无关． 等等问题吧．
刚刚读了一点《THE LEVERAGE SPACE TRADING MODEL》，发现vince 也是蛮愤世嫉俗的哈。 van的position sizing我主要感兴趣的是那31个模型。SQN实在不晓得他是怎么弄出来的。
只有打破一个旧世界,才能创造一个新世界(好象是老毛的话?). 31个模型大都是拼凑的. 意义不大.只知道前几种就可以了. SQN很简单, SQN=(数学期望/标准差)*(交易次数的平方根) 这个公式借鉴90年代的VINCE的书上的公式. 这个公司对于长期系统得分率较低,象turtle系统, 对于越短线,只要是期望值是正的,得分率就高. 你看看,分母是标准差, 资金曲线越平滑, SQN越大. 但长线趋势跟踪系统的资金曲线不是那么平滑的. 还是就算是你盈利大,回撤小,也可能你的SQN大.因为盈利就使标状差变大了. 还有,对于一年越过100次交易,误差也会大的惊人,作者建议大于100次,计算公式时就选100. 那如何一个只有3次呢? 所以他这里交易次数的平方根是很有问题的. VAN说的那几中错误倾向特别好. 金融帝国也提到过一些.
“２． 它只想使利润最大化，完全不考虑风险．”这可能只是你个人的看法，我恰恰认为“凯利”充分的考虑了风险，当然可能不是单纯从那个简单的公式上，而是从“凯利体系”的整体上。 很多对“凯利”的误解都来源于单纯从那个简化的公式上，而没有从“凯利体系”的整体上看待问题！
能不能说说“凯利体系”包含哪些内容呢？ 另外，我支持上边关于vince采用穷举法寻找几何最大回报率的方法是curvefitting的观点，但是其实确定risk profit、fixed ratio等方法的参数，说到底也还是一个穷举的过程。
请问哪位老大可以发一下老范的书 DEFINITIVE GUIDE TO POSITION SIZING 电邮是 songwen88889@yahoo.com， 看了Super Trader 和 Financial Freedom， 希望再深入研究，感谢不尽!
嗯，我也对Vince的建模方法有同样的看法。我觉得用历史单日最大亏损L做为衡量风险的指标，是低估了风险，而Vince在书中提到为什么要用L来代表风险比方差好的时候，并没有严密地推导过，只是唯心地这么认为。