同时跟随多个Tipster时，应该如何管理Bankroll？

同时跟随多个Tipster，看起来是分散体育博彩风险的一种简单方法。

一个Tipster专注于足球。

一个Tipster专注于网球。

一个Tipster专注于亚洲市场。

另一个Tipster可能专注于小众体育项目或特定联赛。

理论上，这种分散可以降低对单一策略的依赖。

但与此同时，也会产生一个新的问题：

当多个Tipster同时发布投注时，应该如何管理同一个Bankroll？

如果你跟随5个Tipster，并且每笔投注都使用1U，这并不意味着你的风险会自动被限制在Bankroll的1%。

当多笔投注同时处于未结算状态时，总体风险敞口可能迅速增加。

因此，同时跟随多个Tipster时，Bankroll管理应该被视为一种：

投资组合管理。

本文针对中文版本采用以下示例：

初始Bankroll：40,000元

1U = 400元

也就是：

初始Bankroll的1%

为什么要同时跟随多个Tipster？

最常见的原因是：

分散风险。

一个Tipster可能会经历表现不佳的阶段。

即使一个Tipster确实拥有长期Edge，也可能经历：

Variance

连续亏损

Drawdown

或者其擅长的市场暂时进入不利阶段。

通过跟随真正不同的策略，可以降低对单一策略的依赖。

但这里有一个非常重要的问题。

跟随多个Tipster，并不自动意味着你拥有多个相互独立的Edge。

两个Tipster可能采用非常相似的方法。

他们可能投注相同的联赛。

可能在相同的时间段下注。

可能关注相同的市场。

甚至可能经常选择同一场比赛的同一个投注。

因此，真正的分散并不是由Tipster的数量决定的。

更重要的是：

这些Tipster的表现和风险敞口之间存在多大的相关性。

一个Bankroll还是多个Bankroll？

一个常见问题是：

是否应该为每个Tipster建立独立的Bankroll？

例如，你拥有：

40,000元

的Bankroll，并跟随5个Tipster。

可以将资金划分为：

Tipster A：8,000元

Tipster B：8,000元

Tipster C：8,000元

Tipster D：8,000元

Tipster E：8,000元

这种方法很容易理解。

但实际上，这种划分可能是人为的。

如果所有投注最终都来自同一个40,000元的资金池，那么从经济角度来看，你实际上只有：

一个Bankroll。

将其人为划分成5个子Bankroll，并不会改变整体风险。

通常更合理的方法是建立：

一个全局Bankroll

然后在这个Bankroll内部管理每个Tipster的风险敞口。

跟随3个Tipster的例子

假设你的Bankroll为：

40,000元

并设定：

1U = 400元

你同时跟随3个Tipster。

每笔投注金额为：

400元

单独来看，每笔投注的风险似乎并不大。

但假设在同一天：

Tipster A发布4笔投注

Tipster B发布5笔投注

Tipster C发布3笔投注

总计：

12笔投注

那么：

12 × 400元 = 4,800元

潜在总风险敞口为：

12U

也就是：

初始Bankroll的12%

因此，真正的风险不能只：

逐笔投注分析

还需要从：

整个投资组合

的角度进行分析。

累计风险敞口非常重要

同时跟随多个Tipster时，最重要的指标之一是：

同时总风险敞口。

例如：

10笔投注同时处于未结算状态

每笔：

1U = 400元

那么：

10U = 4,000元

相当于：

初始Bankroll的10%

如果有20笔投注：

20U = 8,000元

相当于：

Bankroll的20%

即使每笔投注只占Bankroll的1%，累计风险敞口仍然可能非常高。

因此：

单笔Stake比较保守，并不意味着整个投资组合的风险敞口也一定保守。

Tipster的数量并不是最重要的问题

你可能跟随：

2个Tipster

5个Tipster

甚至：

10个Tipster

Tipster的数量本身并不一定是问题。

更重要的问题是：

可能同时存在多少笔未结算投注？

一个Tipster可能：

每月只发布30笔投注

而另一个Tipster可能：

每月发布300笔投注

后者可能更加频繁地占用Bankroll。

因此，除了Tipster数量，还应该考虑：

投注频率。

不同Tipster使用Bankroll的频率不同

假设有两个Tipster。

Tipster A

每月30笔投注

Stake：

1U

Tipster B

每月200笔投注

Stake：

1U

虽然两者每笔投注的Stake完全相同，但Tipster B在一个月内产生的总体资金使用频率明显更高。

这并不意味着Tipster B一定更加危险。

但这意味着他的策略会更加频繁地使用Bankroll。

因此，投注数量也必须纳入分析。

投注频率并不等于风险

这里需要区分两个概念。

一个每月发布300笔投注的Tipster，并不一定比每月发布100笔投注的Tipster风险高3倍。

风险还取决于：

赔率

Variance

命中率

Drawdown

投注之间的相关性

以及：

投注在时间上的集中程度

300笔投注如果均匀分布在一个月内，与300笔投注集中在少数几天内，其风险敞口结构并不相同。

什么是Tipster之间的相关性？

相关性是管理Tipster投资组合时最重要的概念之一。

例如，两个Tipster都专注于：

欧洲足球

他们可能经常投注相同的赛事，例如：

Premier League

LaLiga

Serie A

Bundesliga

Champions League

他们甚至可能使用基于类似市场信息的模型。

在这种情况下，两者的表现可能出现类似的波动。

相比之下，一个足球Tipster和一个网球Tipster的表现可能更加独立。

当不同策略不会对相同的市场环境做出完全相同的反应时，分散效果通常会更明显。

虚假分散的例子

假设你跟随5个Tipster。

表面上看，这似乎已经高度分散。

但如果5个人全部专注于：

欧洲足球Totals市场

并且主要使用：

相同的博彩公司

相同的市场

相同的投注时间

以及类似的方法。

那么实际上，你可能并没有5个真正独立的策略。

你可能只是拥有：

同一种风险敞口的5种变体。

因此，Tipster数量可能制造一种虚假的分散感。

更真实的分散例子

现在假设你跟随4个Tipster。

Tipster A

足球，主流市场

Tipster B

网球

Tipster C

篮球

Tipster D

小众体育项目

这些策略的比赛时间、市场、赔率以及Edge来源可能存在明显差异。

因此，它们的Drawdown不一定会同时发生。

这样的分散可能使整体投资组合更加稳定。

但分散不应该只依靠感觉判断。

应该尽可能进行实际测量。

Drawdown需要分别和整体分析

同时跟随多个Tipster时，Drawdown可以分成两个层面。

单个Drawdown

每个Tipster自身的Drawdown。

投资组合Drawdown

所有Tipster组合后的Drawdown。

真正决定你的Bankroll变化的是第二种。

例如，一个Tipster可能处于：

-15U

而另一个Tipster同时处于：

+10U

两者组合后，整体表现可能更加稳定。

相反，如果多个Tipster同时经历Maximum Drawdown，Bankroll可能出现更明显的下降。

不要简单相加Maximum Drawdown

假设：

Tipster A历史MDD：-20U

Tipster B：-15U

Tipster C：-18U

简单计算：

20 + 15 + 18 = 53U

并不意味着整个投资组合一定会经历53U的Drawdown。

因为这些Drawdown可能发生在完全不同的时间。

但是反过来，认为这些Drawdown绝对不会同时发生，同样也是危险的。

正确的方法是分析：

这些策略在相同时间轴上的组合表现。

分散可能降低整体Drawdown

假设有两个相对独立的策略。

当第一个策略处于亏损阶段时，第二个策略可能仍然产生正收益。

这样，整个投资组合的Bankroll曲线可能比任何一个单独策略更加稳定。

这是多Tipster投资组合的主要潜在优势之一。

但这种优势在很大程度上取决于：

相关性。

如果策略之间高度相关，分散效果就会降低。

如何在多个Tipster之间分配Unit？

最简单的方法之一是：

1U = 全局Bankroll的1%

并让所有Tipster使用相同的Unit。

如果Bankroll为：

40,000元

那么：

1U = 400元

无论哪个Tipster：

1U都等于400元

这种方法有一个重要优势。

所有表现都可以使用相同的Unit进行表达。

这样可以更容易地进行：

追踪

比较

以及：

整体风险敞口管理

为什么不建议每个Tipster使用不同的Unit定义？

假设：

Tipster A：

1U = 400元

Tipster B：

1U = 800元

Tipster C：

1U = 200元

投资组合会迅速变得复杂。

如果A亏损5U，B盈利3U，C亏损4U，那么仅仅查看Unit已经无法直接了解整体结果。

你必须不断换算成实际金额。

如果整个投资组合使用统一Unit，分析会更加清晰。

是否所有Tipster都必须使用1U？

不一定。

你可以保持统一的Unit定义，同时调整每个策略实际使用的Stake。

例如：

Tipster A：每笔1U

Tipster B：每笔0.5U

Tipster C：每笔1U

如果Tipster B：

历史记录较短

Drawdown较大

Variance较高

或者：

Edge的可靠性尚未充分验证

那么降低其资金分配可能是合理的。

但这种差异应该建立在客观标准上。

不应该仅凭感觉决定。

考虑历史记录的质量

在决定Tipster的资金分配之前，可以分析多个指标：

Sample Size

ROI

Flat Stakes Summary (1U)

CLV

Maximum Drawdown

Variance

平均赔率

投注频率

Liquidity

以及：

历史记录长度

拥有5,000笔经过验证投注的Tipster，与只有150笔投注记录的Tipster，其不确定性显然不同。

Sample Size尤其重要

假设有两个Tipster。

Tipster A

150笔投注

ROI：

+12%

Tipster B

4,000笔投注

ROI：

+5%

不能因为Tipster A的ROI更高，就自动给他分配更多资金。

他的ROI确实更高。

但Sample Size明显更小。

这种差异的一部分可能来自Variance。

因此，在进行资金分配时，不仅应该考虑：

观察到的表现

还应该考虑：

这种表现背后的不确定性。

CLV可以帮助评估表现的稳健性

CLV可以提供额外信息。

如果一个Tipster长期能够获得优于Closing Odds的赔率，这可能是评估其投注过程质量的重要信号。

相反，如果一个Tipster拥有很高的ROI，但CLV长期为负，就可能值得进一步分析。

不过，CLV不应该单独使用。

应该结合：

ROI

Sample Size

Drawdown

以及：

Flat Stakes Summary (1U)

一起分析。

注意重复投注

同时跟随多个Tipster时，会出现一个特殊问题：

多个Tipster可能推荐完全相同的投注。

假设3个Tipster都推荐：

同一支球队，同一个赔率

并且每个人都建议：

1U

如果你执行全部3个推荐，那么真正的风险敞口不是：

1U

而是：

3U

也就是：

1,200元

相当于：

初始Bankroll的3%

都集中在同一个事件上。

因此，需要提前决定如何处理重复投注。

相同投注并不代表3个独立风险

如果3个Tipster推荐同一个投注，你可能会觉得这个投注更加可靠。

但这并不会产生3个独立的风险。

3个仓位的最终结果完全相同。

如果该投注失败：

3个Stake会同时亏损。

从Risk Management角度来看，应该分析的是：

该事件的累计风险敞口。

设置单个事件的最大风险敞口

可以制定一个简单规则。

例如：

单个事件最大风险敞口 = 2U

如果：

1U = 400元

那么：

同一事件最多投入800元

即使3个Tipster都推荐同一个投注，也应用这一上限。

这样可以防止多个Tipster的推荐重叠，使原本的Flat Betting策略无意中变成高度集中的仓位。

设置最大同时风险敞口

还可以为整个投资组合设置上限。

例如：

最大同时风险敞口 = 15U

那么：

15U × 400元 = 6,000元

也就是：

初始Bankroll的15%

达到这一上限后，就需要对新的投注进行Risk Management层面的判断。

这样可以避免在投注特别密集的日期产生过大的风险敞口。

注意时间上的集中

体育博彩并不是均匀分布在时间上的。

例如，周六下午可能同时出现大量：

英格兰足球

德国足球

意大利足球

西班牙足球

赛事。

如果多个Tipster都活跃在这些市场上，可能同时出现数十笔未结算投注。

因此，仅仅观察：

平均每天的投注数量

可能会低估真正的风险。

另一个非常重要的指标是：

峰值风险敞口。

平均风险敞口和最大风险敞口

两个特别有用的指标是：

平均风险敞口

平均有多少资金同时处于投注状态。

最大风险敞口

某一个时间点最多有多少资金同时处于投注状态。

即使平均风险敞口合理，也可能在某些特定时间出现非常高的峰值。

Risk Management需要特别关注这些峰值。

增加Tipster后是否应该降低Unit？

这取决于整体风险敞口。

例如，你原本跟随2个Tipster，并使用：

1U = 1%

历史最大风险敞口为：

Bankroll的8%

后来又增加4个Tipster。

最大风险敞口可能增加到：

20%

甚至更高。

如果继续保持相同Unit，整个风险结构就已经发生明显变化。

一种方法是将：

1U = 1%

调整为：

1U = 0.5%

对于40,000元的Bankroll：

1U = 200元

因此，正确的Unit大小也应该根据整个投资组合决定。

降低Unit后的例子

假设6个Tipster同时产生：

20笔投注

如果：

1U = 400元

那么：

20U = 8,000元

也就是：

Bankroll的20%

如果：

1U = 200元

那么：

20U = 4,000元

也就是：

Bankroll的10%

Tipster数量完全相同。

但风险结构已经明显不同。

正确的Unit取决于整个投资组合

对于单一策略，我们通常会问：

“每笔投注应该使用Bankroll的多少百分比？”

对于多Tipster投资组合，还需要问：

“最多可能同时存在多少笔投注？”

以及：

“这些投注之间的相关性有多高？”

因此，正确的Unit不能只通过分析单笔投注来确定。

高赔率Tipster需要特别注意

假设有两个Tipster。

Tipster A平均赔率：

1.80

Tipster B平均赔率：

4.50

即使两者都使用1U，Variance结构也可能明显不同。

Tipster B可能经历更长的连续亏损。

因此，其资金分配应该考虑这种Variance。

不能只通过较高的ROI判断风险。

同时未结算的投注数量比Tipster数量更重要

例如，你可能跟随：

10个Tipster

但如果每个Tipster的投注频率都很低，总体风险敞口可能仍然不大。

相反，仅仅跟随：

3个非常活跃的Tipster

就可能产生很大的风险敞口。

因此，在Bankroll管理中：

未结算投注数量

往往比简单统计：

订阅了多少个Tipster

更加重要。

Liquidity与多个Tipster

使用多个策略时，Liquidity也会变得更加重要。

某个市场可能可以轻松接受：

400元

的投注。

但不一定能够让你以完全相同的赔率投注：

4,000元

如果多个Tipster同时推荐同一个市场，理论上的Stake可能超过实际可执行的Stake。

因此，需要区分：

理论Stake

和：

实际可执行Stake

Bankroll规模应该与所使用市场的Liquidity相匹配。

Autobetting与投资组合管理

同时跟随多个Tipster时，Autobetting可以大幅简化投注执行。

但自动化并不会消除Risk Management的必要性。

恰恰相反。

当投注可以自动并且非常快速地执行时，更应该提前定义：

Unit大小

最大风险敞口

每个Tipster的上限

每个事件的上限

以及：

整个投资组合的最大风险敞口

自动化应该用于执行预先定义的风险策略。

而不是替代风险策略本身。

是否应该给表现最好的Tipster分配更多资金？

直觉上，这似乎很合理。

但首先需要定义：

什么叫“最好的Tipster”？

是：

ROI最高？

CLV最好？

Sample Size最大？

Drawdown最低？

还是：

风险收益比最好？

一个ROI为8%、MDD为40U的Tipster，与一个ROI为5%、MDD为12U的Tipster，其风险结构明显不同。

因此，资金分配应该考虑多个指标。

不要过度追逐近期表现

假设一个Tipster最近一个月获得：

+15U

你可能会立即想增加Stake。

但这可能只是Variance特别有利的一段时期。

反过来，如果一个Tipster近期：

-10U

但其Edge仍然存在，也不一定应该立即大幅降低资金分配。

如果不断根据近期结果调整资金，就可能出现：

Performance Chasing

也就是：

表现好之后增加风险敞口，表现差之后减少风险敞口。

这种行为可能适得其反。

提前制定资金分配规则

更加系统的方法是提前制定客观标准。

例如，可以根据以下指标决定资金分配：

Sample Size

ROI

CLV

Maximum Drawdown

Variance

Liquidity

与其他Tipster的相关性

以及：

策略稳定性

最好在观察近期结果之前，就提前确定这些规则。

这样可以减少情绪化决策。

一个简单的多Tipster资金分配例子

假设：

Bankroll：40,000元

基础Unit：

1U = 400元

你跟随4个Tipster。

实际Stake为：

Tipster A：

400元

Tipster B：

400元

Tipster C：

200元

Tipster D：

200元

这种方法可以保持统一的Unit，同时根据风险和不确定性调整实际风险敞口。

另一种方法：平均分配

更简单的方法是：

所有Tipster都使用1U

这种方法适用于不同策略具有：

类似的验证水平

足够的Sample Size

以及：

相对接近的风险结构

最大的优势是非常容易管理。

平均分配并不意味着风险相同

即使所有Tipster都使用1U，也不意味着每个Tipster对整体风险的贡献完全相同。

一个每月发布：

200笔投注

的Tipster，与一个每月发布：

30笔投注

的Tipster，对投资组合的影响显然不同。

同样，一个专注于高赔率市场的Tipster通常也会具有不同的Variance结构。

因此，需要分析每个策略对整体风险的真实贡献。

把整个投资组合视为一个策略

这是本文最重要的原则之一。

当多个Tipster被组合在一起之后，仅仅分别分析每一个Tipster已经不够。

还需要分析整个投资组合。

例如：

整体ROI

整体Profit

整体Maximum Drawdown

整体Variance

最大风险敞口

最大同时投注数量

Tipster之间的相关性

以及：

整体Flat Stakes Summary

整个投资组合本身就是：

一个策略。

Backtest不同的Tipster组合

如果拥有历史数据，可以重新模拟同时跟随多个Tipster时会发生什么。

这样可以分析：

Bankroll曲线

Maximum Drawdown

亏损周期

风险敞口峰值

以及：

投资组合稳定性

还可以比较不同组合。

例如：

A + B

A + C

A + B + C

A + B + C + D

只有当新增Tipster带来的投资组合改善足以补偿新增风险时，增加Tipster才真正具有价值。

注意后见之明偏差

不过，这种分析也需要谨慎。

如果你在事后只选择历史表现最好的Tipster，就可能产生严重偏差。

最终可能得到一个在历史数据上表现完美，但在未来表现明显较差的投资组合。

与Strategy Builder或其他Backtest一样：

必须警惕Overfitting。

分散投资组合的ROI可能更低，但更加稳健

例如：

仅Tipster A

ROI：

+8%

Maximum Drawdown：

-25U

投资组合 A + B + C

ROI：

+6%

Maximum Drawdown：

-12U

投资组合的ROI更低。

但其风险结构可能明显更加稳定。

因此，不能仅仅通过ROI评估一个投资组合。

还应该考虑：

稳定性

Drawdown

Variance

以及：

整体风险

没有投入的资金并不是浪费

有些人希望Bankroll中的所有资金始终处于投注状态。

其实没有必要。

例如：

40,000元

的Bankroll中，某个时间只有：

4,000元

正在用于投注。

剩余：

36,000元

并不是“没有使用的资金”。

它实际上是：

用于承受Variance、Drawdown以及未来投注的资本储备。

Bankroll并不需要始终100%处于投注状态。

保留安全储备

同时跟随多个Tipster时，保留安全储备尤其重要。

如果整个Bankroll始终被完全使用，那么应对以下情况的能力会明显下降：

连续亏损

投注数量突然增加

或者：

多个Drawdown同时发生

因此，Bankroll的一部分应该保持可用状态。

这种储备本身就是Risk Management的一部分。

多个Tipster可以使用Kelly吗？

可以。

但复杂程度会明显增加。

仅仅对每一笔投注独立使用Kelly并不够。

还需要考虑：

整体风险敞口

相关性

同时投注

以及：

每个模型或Tipster自身的不确定性

严格地在多策略投资组合中使用Kelly，本质上已经变成一个投资组合资金配置问题。

对于很多用户来说，带有风险敞口上限的Flat Betting或者Fractional Kelly可能更容易管理。

管理多个Tipster的简单方法

一个实用的方法可以围绕以下规则建立。

1. 确定全局Bankroll

例如：

40,000元

2. 确定统一Unit

例如：

1U = 400元

3. 确定每个Tipster的Stake

例如：

0.5U

1U

或者在统计上有充分依据时使用更高Stake。

4. 设置单个事件最大风险敞口

例如：

2U

5. 设置最大同时风险敞口

例如：

15U

6. 监控相关性

避免无意中同时使用多个几乎完全相同的策略。

7. 监控整体Drawdown

不要只观察单个Tipster的Drawdown。

8. 定期根据数据重新评估

不要根据最近几天的结果做出决定。

完整示例

假设：

Bankroll：40,000元

1U：400元

你跟随4个Tipster。

Tipster A

Stake：

1U

4笔未结算投注：

1,600元

Tipster B

Stake：

1U

3笔未结算投注：

1,200元

Tipster C

Stake：

0.5U

4笔未结算投注：

800元

Tipster D

Stake：

0.5U

2笔未结算投注：

400元

总风险敞口：

1,600 + 1,200 + 800 + 400 = 4,000元

也就是：

Bankroll的10%

从Risk Management角度来看，这个信息远比：

“我跟随4个Tipster”

更加重要。

应该监控哪些指标？

为了正确管理多个Tipster组成的Bankroll，以下指标尤其有用：

总Bankroll

Unit

平均Stake

Tipster数量

未结算投注数量

同时风险敞口

单个事件最大风险敞口

每个Tipster的ROI

整体ROI

Flat Stakes Summary (1U)

CLV

单个Maximum Drawdown

整体Maximum Drawdown

Variance

Sample Size

平均赔率

Liquidity

以及：

不同策略之间的相关性

通过这种整体视角，可以从简单地订阅多个Tipster，转变为真正的投资组合管理。

应该避免的错误

同时跟随多个Tipster时，以下错误尤其常见：

1. 没有明确原因，却为不同Tipster定义不同的Unit。
2. 只关注单笔Stake。
3. 忽略同时总风险敞口。
4. 认为Tipster数量多就自动实现了分散。
5. 忽略重复投注。
6. 不设上限地在同一事件上叠加Stake。
7. 过度增加近期表现最好的Tipster的权重。
8. Tipster经历亏损期后立即大幅降低资金分配。
9. 忽略Sample Size。
10. 忽略整体Maximum Drawdown。
11. 忽略策略之间的相关性。
12. 同时使用全部Bankroll。
13. 增加Tipster后不重新评估Unit。
14. 将Tipster数量与真正的分散程度混为一谈。
15. 只分析ROI而忽略风险。

结论

同时跟随多个Tipster，可以帮助构建一个更加分散的体育博彩投资组合。

但分散并不会自动发生。

真正的目标并不是简单地：

增加Tipster数量。

而是组合多个Edge，同时管理：

风险敞口

Variance

Drawdown

相关性

以及：

Risk of Ruin

以本文中文版本使用的：

40,000元Bankroll

以及：

1U = 400元 = 1%

为例，最重要的原则是不要孤立地看待每一笔投注。

一笔1U的投注可能看起来非常保守。

但是：

如果同时存在15笔1U的投注，总风险敞口就是15U。

因此，多Tipster的Bankroll管理应该被视为：

投资组合管理。

每一个Tipster都是一个策略。

但是将所有Tipster组合起来以后，同样形成了：

一个整体策略。

这个整体策略应该通过以下指标进行分析：

ROI

Maximum Drawdown

Variance

最大风险敞口

相关性

以及：

Bankroll曲线的稳定性

因此，最重要的问题并不是：

“我可以跟随多少个Tipster？”

而是：

“当所有Tipster同时活跃时，我的Bankroll能够承受多大的总体风险敞口？”

FAQ：同时跟随多个Tipster时如何管理Bankroll？

是否应该为每个Tipster建立独立的Bankroll？

不一定。如果所有投注都来自同一笔资金，那么使用一个全局Bankroll，并在其中管理每个Tipster的风险敞口，通常更加合理。

所有Tipster可以使用相同的Unit吗？

可以。统一Unit可以大幅简化比较和投资组合管理。例如，对于40,000元的Bankroll，可以将1U设定为400元。

所有Tipster都必须使用1U吗？

不一定。可以根据Sample Size、Variance、Drawdown、历史记录以及Edge的稳健性，对某些Tipster使用0.5U，对其他Tipster使用1U。

跟随更多Tipster会自动降低风险吗？

不会。如果多个Tipster使用高度相关的策略，实际分散效果可能远低于预期。

多个Tipster推荐相同投注时怎么办？

可以设置单个事件的最大风险敞口。即使3个Tipster推荐相同的投注，也并不意味着存在3个独立风险。

增加Tipster后应该降低Unit吗？

如果增加Tipster明显提高了同时投注数量和最大风险敞口，那么降低Unit可能是必要的。

哪些指标最重要？

不能只看一个指标。ROI应该与Maximum Drawdown、Variance、Sample Size、CLV、同时风险敞口以及相关性结合分析。

多个Tipster可以使用Kelly吗？

可以。但必须同时考虑整体风险敞口以及不同仓位之间的相关性，因此会更加复杂。

为什么需要监控整体Maximum Drawdown？

因为真正决定Bankroll变化的是所有Tipster组合后的整体表现。

最重要的规则是什么？

不要只考虑每一笔投注的Stake。同时跟随多个Tipster时，应该从整个投资组合的风险敞口出发进行Risk Management。