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仓位明细
理论 Kelly f*–
实用系数–
建议仓位–
今日剩余额度–
期望值检查
每单位期望收益–
判定–
期望 EV = p·b − (1−p)。EV ≤ 0 时数学上不应下注——Kelly 给出 0 仓位。多数「AI 交易」的亏损不是公式错了，是胜率和赔率估计错了：市场报价本身就隐含概率，你的估计凭什么比市场准？
为什么用 half-Kelly
全 Kelly 长期复合收益最优，但中途回撤极深（理论上 50% 概率腰斩过半仓）。half-Kelly 放弃 25% 的长期增长率，换取波动与回撤大幅下降——CloddsBot 文档中的 risk engine（VaR/Kelly sizing/kill switch）走的是同一条保守路线。但公式假设你准确知道 p 和 b——预测市场的 p 隐藏在价格里，估计偏差会被 Kelly 放大成超额下注。