KELLY-CORE
专注凯利指数与方差离散度的赛事数据模型平台
专注凯利指数与方差离散度的赛事数据模型平台
输入多机构即时欧赔数据或导入典型赛事样本，动态测算各机构赔付返还率（Payout）、三维凯利指数（Kelly Index）、期望收益率（EV）与多样本凯利标准差，辅助识别机构高赔付风险敞口与最优注码配置比例。
一键载入典型机构盘口结构模型，或粘贴自定义欧赔矩阵（格式：机构名称,主胜赔率,平局赔率,客胜赔率）直接同步至下方实时凯利计算表。
系统将自动校验每行赔率合法性（需大于 1.01），并自动重算各机构返还率、市场共识胜率与凯利方差。
凯利值 K = O × P 的精准度取决于真实胜率 P 的估算方式。支持“市场机构均值反推胜率”与“自定义基本面建模胜率”双模式切换。
用于实时换算下方全凯利与分档凯利推荐注码金额
凯利值超过该阈值将触发红色高赔付预警标记
| 数据机构名称 | 即时欧洲赔率 (可编辑) | 即时返还率 | 实时凯利指数 (Kelly Index) | 最优期望 (EV) | 建议全凯利仓位 | 操作 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 点击名称可修改 | 主胜 (O主) | 平局 (O平) | 客胜 (O客) | Payout % | 主胜凯利 | 平局凯利 | 客胜凯利 | 最高单项 EV | 最优方向 / 比例 | 删行 |
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| 市场统计均值 (Mean) | 样本机构总数： 家 | |||||||||
| 凯利标准差 σ / 离散度 | 反映机构间赔付意见分歧程度（数值越低意见越统一） | 离散检验 | ||||||||
基于当前最优机构赔率与设定真实胜率，测算主胜、平局、客胜三个方向的单次期望回报率与离散标准差。
当某家机构的单项凯利值显著高于其自身即时返还率且突破警戒阈值（），表明该机构在此结果上承担了异常偏高的赔付风险，通常对应市场冷门或诱盘分歧方向。
针对当前测算出的最高正期望方向（，最优赔率 ），结合总本金池 生成四级分档凯利注码方案。
掌握凯利指数（Kelly Index）、返还率（Payout Rate）与凯利标准差（Standard Deviation）三大定量指标的数理逻辑与实战判读标准。
返还率计算公式为 R = 1 / (1/O主 + 1/O平 + 1/O客)。返还率直接代表该机构的理论均衡凯利线。例如某机构返还率为 94.50%，则其标准平衡凯利值为 0.945。
单一机构的凯利值容易受到自身受注结构失衡的影响，因此需要引入多机构样本的凯利标准差（σ）衡量市场主流机构对同一赛果的意见分歧度。
经典全凯利公式 f* = (bp - q)/b 假设投资者对真实胜率 p 的估计百分之百精确。然而在体育赛事建模中，胜率估算存在天然的样本误差。
