켈리 공식(Kelly Criterion) 2편: 통계적 분석과 시뮬레이션

이전 포스팅: 켈리 공식(Kelly Criterion) 1편: 유도와 분석https://blog.naver.com/rhgkrsus1/221601796482이전 포스팅에서는 켈리 공식을 직접 유도해보았다. 이번에는 켈리 공식을 통계적으로 분석해 보자.이전 포스팅에서 로그를 취해 계산을 했었으므로, 계속 로그를 취한 식인 Z를 이용할 것이다. 또한 기본적으로 켈리 공식을 적용하고, rL = -1이라는 가정을 하고 진행할 것이다. Z는 아래의 식과 같다.Z의 평균인 E(Z)는 이전 포스팅에서 구한 대로, 아래와 같다.분산 V(Z)를 구하면 아래와 같다. V(WN)은 WN이 이항 분포를 따르므로 V(WN) = np(1-p)이다.위의 식을 보면 알 수 있는 것이, 시행을 많이 할 수록 평균과 분산..........

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