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Agent Skill · 效率

kelly-criterion(凯利准则)

kelly-criterion 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

kelly-criterion 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 18,081。

总安装 2,424周安装 101GitHub Stars 公开资料未说明下载 808核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:kelly-criterion(凯利准则)
来源仓库:https://github.com/danpian1/kelly-criterion
安装命令:
openclaw skills install kelly-criterion
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install kelly-criterion

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

凯利公式仓位管理系统 — 用数学公式计算最优下注比例,实现长期资金最大化增长。当用户说「凯利公式」「仓位管理」「最优仓位」「凯利半仓」「Kelly Criterion」「破产风险」时激活。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install kelly-criterion;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

kelly-criterion 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install kelly-criterion。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

kelly-criterion 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

kelly-criterion 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

kelly-criterion 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

kelly-criterion 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,424 次,近一周安装 101 次,下载 808 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

kelly-criterion 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
kelly-criterion

凯利准则 · 本页

2,424—只读MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
kelly-criterion
version
1.0.0
description
凯利公式仓位管理系统 — 用数学公式计算最优下注比例,实现长期资金最大化增长。当用户说「凯利公式」「仓位管理」「最优仓位」「凯利半仓」「Kelly Criterion」「破产风险」时激活。

凯利公式仓位管理体系

核心公式:f = (bp - q) / b = (胜率 × 赔率 - 败率) / 赔率

公式详解

f = 每次投入的资金比例(0~1)
b = 赔率 = 潜在盈利 / 潜在亏损
p = 胜率(0~1)
q = 败率 = 1 - p

简化版:
f = (胜率 × 赔率 - 败率) / 赔率

实例计算

场景p(胜率)b(赔率)f(仓位)操作
高确定性60%1:120%标准仓
强机会55%2:130%积极
弱机会50%2:10%(不划算)放弃
极高机会70%3:156%重仓
A股T+0止损40%3:120%轻仓

A股实战用法

参数估算方法

# 胜率估算:基于历史回测或主观判断
# 赔率估算:止盈价 / 止损价

# 实例:某股现价20元
# 目标止盈:22元(涨10%)
# 止损:19元(跌5%)
# 赔率b = 10% / 5% = 2
# 假设历史胜率55%

f = (0.55 × 2 - 0.45) / 2
f = (1.1 - 0.45) / 2
f = 0.325 → 32.5%

凯利变体(保守版)

版本公式适用场景
完整版f = (bp-q)/b精确数据
半凯利f/2普通投资者
四分之一凯利f/4极度保守

凯利仓位的最大优势

  • 不破产:长期使用不会归零
  • 最大化复利:资金增长速度最快
  • 动态调整:每次交易后重新计算

与A股仓位规则结合

凯利仓位上限:
- 单票凯利建议 > 40% → 限制在40%
- 凯利建议 < 5% → 放弃或用最小单位
- 总仓位 > 80% → 不再加仓

止损前置:
- 凯利仓位已含止损
- 任何单笔亏损不超过总资金×凯利比例×止损%

参考

详见 references/kelly-calculator.md

平台分布

OpenClaw

78.03%
按下载量换算630

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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