Critère de Kelly

Soit une loterie ${\displaystyle L}$, c'est-à-dire un pari, qui consiste en une distribution aléatoire ${\displaystyle f_{G}(g)}$ sur les résultats possibles g, exprimés comme une proportion du capital de départ (g>0). On suppose que le pari est profitable, c.à.d. E(G)>1.

Ces résultats dépendent d'une variable de décision x (usuellement, la "mise"), elle aussi exprimée en proportion du capital investissable.

Supposons un parieur appliquant la stratégie x répétitivement sur un nombre N de loteries L_k successives, statistiquement indépendantes (i.i.d.).

Son capital final (toujours exprimé en proportion de son capital de départ) vaudra

${\displaystyle C_{N}=g_{1}(x)g_{2}(x)\dots g_{N}(x)=\prod _{k=1}^{N}g_{k}(x)=(1+t)}$

t est le taux de croissance global. Le taux de croissance moyen (par pari) r est tel que

${\displaystyle C_{N}=(1+r)^{N}}$

ce qui conduit à définir

${\displaystyle r=(C_{N})^{1/N}-1={\Big (}\prod _{k=1}^{N}g_{k}(x)^{1/N}{\Big )}-1}$

John L. Kelly, Jr [1] imagina en 1956 un parieur qui veut maximiser l'espérance du taux de croissance moyen de son capital en jouant répétitivement la stratégie x un nombre infini de fois. (D'autres interprétations sont possibles.)

${\displaystyle \max _{x}\mathbb {E} [r]\propto \max _{x}\mathbb {E} {\Big [}\prod _{k=1}^{N}G_{k}(x)^{1/N}{\Big ]}}$

${\displaystyle \propto \max _{x}\prod _{k=1}^{N}\mathbb {E} {\Big [}G_{k}(x)^{1/N}{\Big ]}}$ (indépendance)

${\displaystyle \propto \max _{x}{\Big (}\mathbb {E} {\Big [}G(x)^{1/N}{\Big ]}{\Big )}^{N}}$ (identiquement distribuées)

${\displaystyle {d \over dx}=N{\Big (}\mathbb {E} {\Big [}G(x)^{1/N}{\Big ]}{\Big )}^{N-1}\mathbb {E} {\Big [}{1 \over N}G(x)^{1 \over N}{G'(x) \over G(x)}{\Big ]}=0}$

${\displaystyle \iff \mathbb {E} {\Big [}G(x)^{1/N}{G'(x) \over G(x)}{\Big ]}=0}$

Si on prend la limite pour N infini :

${\displaystyle \mathbb {E} {\Big [}{G'(x) \over G(x)}{\Big ]}=0}$

ce qui est la condition de maximisation du critère

${\displaystyle \max _{x}\mathbb {E} {\Big [}\ln G(x){\Big ]}}$

Les hypothèses de Kelly sont rarement rencontrées dans la vie réelle.

1. L'horizon n'est pas infini. Or, le critère montre bien qu'en cas de N fini, la mise optimale dépend de N. En particulier, si N=1, il faut miser le maximum (à condition, bien sûr, que l'espérance de gain soit positive). Si N=2, il faut maximiser l'espérance de la racine carrée de G. De façon générale, on misera plus que la formule de Kelly.
2. Les paris successifs ne sont pas indépendants. Ceci est surtout vrai dans le cas des investissements financiers, mais c'est vrai aussi des paris sportifs, par exemple. Contrairement à ce qui est parfois suggéré, il ne suffit pas de calculer l'espérance du log en tenant compte des corrélations. En effet, c'est tout le développement de l'argument qui est caduc si on n'a pas l'indépendance.
3. Les paris successifs ne sont pas identiques. Seuls les paris "de casino" se répètent à l'identique. Dans la vie courante, chaque placement ou chaque évènement sportif est différent du précédent : autres gains, autres probabilités.

Ajoutons à cela que les valeurs de p et des gains sont rarement connues avec exactitude. Si on intègre au modèle une distribution a priori de ces paramètres, cela introduit plus de variance et on peut montrer que cela conduit à miser moins.

Enfin, plus l'horizon est court, plus il faut tenir compte de l'utilité du parieur : aversion à la perte, aversion au risque, aversion à la volatilité, etc. Le critère "Maximiser le taux de croissance moyen" peut ne pas être une description adéquate des objectifs du parieur.

Réussite

Edward Thorp a connu la gloire en exploitant les faiblesses du jeu de Blackjack (ou 21). Il utilisait la formule de Kelly pour développer une stratégie de mise. Par la suite, il a appliqué cette stratégie au marché boursier. Il affirme que c'est la formule de Kelly qui a fait sa fortune, mais cela n'a pas été démontré. Comment démontrer que son taux de croissance a été "le meilleur possible" ?

Néanmoins, elle peut être utile comme approximation, pour un investisseur qui veut se prémunir contre un excès d'enthousiasme (ou de pessimisme) dans sa stratégie.

• Kelly, J.L. Jr. A New Interpretation of Information Rate, Bell Systems Technical Journal, 35, (1956), 917-926

Edward O. Thorp a montré une application pratique de la formule en 1961 :

• Thorp, Edward O., Fortune's Formula: The Game of Blackjack |American Mathematical Society,Janvier 1961.
• Thorp, E. O. Beat the dealer: a winning strategy for the game of twenty-one. A scientific analysis of the world-wide game known variously as blackjack, twenty-one, vingt-et-un, pontoon or Van John ,1962, Blaisdell Pub. Co. Traduit en français sous le titre Comment Battre le Blackjack (Fantaisium 2014).

Il a tenté de la généraliser aux investissements boursiers :

• Thorp, E. O. & Sheen T. Kassouf, Beat the Market: A Scientific Stock Market System ,1967, Random House, (ISBN 0-394-42439-5)
• The Kelly Criterion in Blackjack, Sports Betting and the Stock Market

William Poundstone a écrit une histoire "à sensation" des applications de Kelly :

• Poundstone William, Fortune's Formula: The Untold Story of the Scientific Betting System That Beat the Casinos and Wall Street, 2005, Hill and Wang, New York, (ISBN 0-8090-4637-7)