# Kelly kriteri hesaplayıcı

> Kelly kriteri, sermayenin uzun vadeli büyüme oranını en üst düzeye çıkaran bahis oranını verir: f* = (b·p − q) ÷ b; burada p kazanma oranı, q 1 − p, b ise ödeme oranıdır. %45 kazanma oranı ve 2:1 ödeme oranında tam Kelly, işlem başına sermayenin %17,5’idir. Neredeyse kimse böyle işlem yapmaz: tam Kelly yalnızca avantaj tam olarak biliniyorsa optimaldir ve tahmin edilen bir avantajla %50’yi aşan drawdown’ları rutin hale getirir. Yarım veya çeyrek Kelly’nin pratik ayar olmasının nedeni budur.

Canonical HTML page: https://qanterion.com/tr/tools/kelly-criterion-calculator
Güncellendi: 2026-08-18

## Formül

```
f* = (b · p − q) ÷ b

  p = win rate            q = 1 − p
  b = payoff ratio (average win ÷ average loss)

Expectancy per unit risked = b · p − q
Break-even win rate        = 1 ÷ (b + 1)

Assumes a known, stationary edge and independent outcomes.
```

## Worked example (the page defaults)

- Kazanma oranı: 45 %
- Ödeme oranı (ort. kazanç : ort. kayıp): 2 :1

Result:

- Tam Kelly: 17.5%
- Yarım Kelly: 8.75%
- Çeyrek Kelly: 4.38%
- Riske atılan birim başına beklenen değer: 0.35
- Başabaş kazanma oranı: 33.33%

## How to use it

1. İstatistiksel olarak anlamlı bir örneklemden gelen kazanma oranını girin.
2. Ödeme oranını girin: ortalama kazanan işlem bölü ortalama kaybeden işlem.
3. Tam Kelly’yi okuyun, ardından yarım ve çeyrek rakamlar üzerinden çalışın.
4. Avantajın gerçekten var olduğunu doğrulamak için kazanma oranınızı başabaş rakamıyla karşılaştırın.

## Uygulayıcılar neden Kelly’nin bir kesrini kullanır

Tam Kelly, bilinen bir avantaj için büyümeyi en üst düzeye çıkarır; oysa işlem avantajları asla bilinmez — durağan olmayan bir sürecin sonlu örnekleminden tahmin edilir. Yarım Kelly, kabaca yarı oynaklık ve çok daha sığ drawdown’larla büyüme oranının yaklaşık %75’ini verir; çeyrek Kelly ise çoğu kişinin taşıyabileceği bir eğri karşılığında daha fazla büyümeden vazgeçer. Drawdown’da terk edilen stratejinin getirisi sıfır olduğuna göre, hayatta kalan oran bileşik getiriyi üreten orandır.

## Negatif Kelly işe yarar cevaptır

f* negatif çıktığında kazanma oranı ile ödeme oranının birlikte bir avantajı yoktur; beklenen değer sıfırın altındadır ve hiçbir pozisyon büyüklüğü bunu düzeltmez. Sermaye taahhüt edilmeden önce sınanabildiği için bu, hesaplayıcının en değerli çıktısıdır. Kazanma oranınızı başabaş rakamıyla karşılaştırın: 2:1 ödemede %33,3’ün, 1:1’de %50’nin üzerinde olması gerekir.

## Sık sorulanlar

### Gerçekte hangi Kelly oranı kullanılmalı?

Sistematik uygulayıcıların çoğu tam Kelly’nin çeyreği ile yarısı arasında çalışır. Gerekçe muhafazakârlığın kendisi değildir: girdiler tahmindir ve iyimser yönde yanıldıklarında Kelly’nin optimallik garantisi buharlaşır — tahmin hatası da genellikle o yöne bakar.

### Kelly’yi aynı anda birkaç stratejiye uygulayabilir miyim?

Her biri için bağımsız hesaplayıp toplayarak olmaz. Eşzamanlı pozisyonlar korelasyon üzerinden etkileşir ve bireysel Kelly oranlarını toplamak toplam güvenli maruziyeti abartır — bazen ciddi biçimde, çünkü korelasyonlar tam da sizing’in önemli olduğu stresli koşullarda yükselir. Tek strateji rakamını tavan sayın ve portföy örtüşmesi kadar aşağı çekin.

### Kelly ile sabit yüzdeli risk nasıl ilişkilidir?

Farklı sorulara cevap verirler. Kelly, avantaj varken sermayenin ne kadarının maruz bırakılacağını söyler; sabit oranlı sizing ise seçilen risk bütçesinin emir büyüklüğüne nasıl çevrileceğini. Uygulamada Kelly risk yüzdesini belirler, pozisyon büyüklüğü hesaplayıcısı ise stop mesafesini kullanarak bu yüzdeyi miktara çevirir.

## İlgili araçlar ve okumalar

- İflas riski hesaplayıcı: https://qanterion.com/tr/tools/risk-of-ruin-calculator
- Pozisyon büyüklüğü hesaplayıcı: https://qanterion.com/tr/tools/position-size-calculator
- Strateji seçimi ve risk bütçesi: https://qanterion.com/tr/blog/strategy-selection-risk-budget
- Beklenen değer: https://qanterion.com/tr/glossary/expectancy
- Kantitatif işlem sözlüğü: https://qanterion.com/tr/glossary
- Kripto backtest platformu: https://qanterion.com/tr/backtesting

## Kaynaklar

- [A New Interpretation of Information Rate](https://www.princeton.edu/~wbialek/rome/refs/kelly_56.pdf) — Bell System Technical Journal (AT&T Bell Laboratories)
- [Good and bad properties of the Kelly criterion](https://www.stat.berkeley.edu/~aldous/157/Papers/Good_Bad_Kelly.pdf) — L.C. MacLean, E.O. Thorp & W.T. Ziemba, 2010 author preprint (hosted by the UC Berkeley Department of Statistics)

## Other languages

- English: https://qanterion.com/tools/kelly-criterion-calculator
- 简体中文: https://qanterion.com/zh/tools/kelly-criterion-calculator
- 繁體中文（台灣）: https://qanterion.com/zh-TW/tools/kelly-criterion-calculator
- 繁體中文（香港）: https://qanterion.com/zh-HK/tools/kelly-criterion-calculator
- 日本語: https://qanterion.com/ja/tools/kelly-criterion-calculator
- 한국어: https://qanterion.com/ko/tools/kelly-criterion-calculator
- Português (Brasil): https://qanterion.com/pt-BR/tools/kelly-criterion-calculator
- Bahasa Indonesia: https://qanterion.com/id/tools/kelly-criterion-calculator
- العربية: https://qanterion.com/ar/tools/kelly-criterion-calculator

## Machine-readable resources

- Product facts: https://qanterion.com/llms.txt
- Full knowledge base: https://qanterion.com/llms-full.txt
- All calculators: https://qanterion.com/tr/tools

## Risk notice

Eğitim amaçlı hesaplayıcı. Çıktılar girdiğiniz varsayımlar altındaki aritmetiği gösterir; tahmin, tavsiye veya yatırım danışmanlığı değildir. Kantitatif işlem zarar ettirebilir.