凯利公式代码
时间: 2023-07-16 12:14:28 浏览: 54
以下为Python实现的凯利公式代码:
```python
import numpy as np
def kelly_criterion(probability, odds):
"""
:param probability: 胜利概率
:param odds: 赔率
:return: 凯利比例
"""
return (probability * (odds + 1) - 1) / odds
if __name__ == '__main__':
# 样例数据
probability = 0.6
odds = 2.5
kelly_ratio = kelly_criterion(probability, odds)
print("Kelly Ratio: {:.2%}".format(kelly_ratio))
```
其中,`probability`为胜利概率,`odds`为赔率。返回值为凯利比例,表示在这种情况下应该投入总资金的比例。
相关问题
凯利公式java代码
以下是凯利公式的 Java 代码实现:
```java
public class KellyCriterion {
/**
* 计算凯利公式
*
* @param winRate 胜率
* @param odds 赔率
* @return 凯利公式计算结果
*/
public static double kelly(double winRate, double odds) {
return (winRate * (odds + 1) - 1) / odds;
}
public static void main(String[] args) {
double winRate = 0.6; // 胜率为60%
double odds = 2.0; // 赔率为2.0
double kelly = kelly(winRate, odds);
System.out.println("凯利公式计算结果:" + kelly);
}
}
```
其中,`kelly` 方法接收两个参数:`winRate` 表示胜率,`odds` 表示赔率。该方法返回凯利公式的计算结果。在 `main` 方法中,我们设置胜率为 60% 、赔率为 2.0 ,然后调用 `kelly` 方法计算凯利公式的结果并输出。
机械振动( s.m. 凯利).pdf
《机械振动》是由S.M. 凯利所著的一本关于机械振动领域的经典教材。这本书主要介绍了机械振动的基本概念、原理和应用。作者以清晰简明的语言和详实的例子,对机械振动的各个方面进行了深入讲解。
首先,这本教材从机械振动的基本概念入手,介绍了动力学基础知识,如运动学和动力学。通过对基本概念的理解,读者可以更好地理解振动现象及其数学描述方法。
其次,作者介绍了自由振动和强迫振动。自由振动是指没有外界干扰的振动系统,而强迫振动是指受到外部激励的振动系统。这两种振动形式的分析和计算方法在实际工程中具有很大的应用价值。
此外,书中还介绍了多自由度系统的振动。多自由度系统是指由多个质点组成的振动系统,其特点是振动模式复杂、分析困难。通过对多自由度系统的讲解,读者可以了解如何处理更加复杂的振动问题。
最后,作者还介绍了振动控制和振动测量。振动控制是指通过设计和实施控制措施来减小振动幅值,提高系统的稳定性。振动测量是指通过使用传感器等测量设备来获取振动信号,从而了解振动系统的性能和状况。
总之,《机械振动》是一本内容丰富、逻辑清晰的机械振动教材。它不仅适合工程领域的学生和从业人员阅读,也可以作为振动研究领域的参考书。无论是想加深对机械振动理论的理解,还是学习如何应用振动理论解决实际问题,这本书都是一本不可多得的优秀教材。