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设x为上涨幅度。
设y为等价的下跌幅度。
意思是上涨x幅度后，再下跌y幅度，本金不变。
列一下数学公式。
（1+x）* (1-y) = 1
推导出 x=y/(1-y)
~~~~
代一些数进去。
y=0.1时，x=0.11
意思是说，当股价上涨百分之11后，再跌百分之10，本金不赔不赚。
y=0.2时，x=0.25
意思是上涨百分之25和下跌百分之20是等价的。
y=0.3时，x=0.43
y=0.4时，x=0. 67
y=0.5时，x=1
意思是说，上涨一倍和下跌百分之50是等价的。
y=0.6时，x=1.5
y=0.7时，x=2. 3
y=0.8时，x=4
y=0.9时，x=9
意思是，你增加9倍，和下跌百分之90是等价的。
～～～～
所以上涨幅度和下跌幅度是不等价的。
交易的次数越多，吃亏越大。
这就是频繁交易，基本不可能赚钱的原因。
还有个典型的错觉是收益错觉：比如茅台从200涨到1000是五倍，再涨到2000是十倍。有的人会觉得从1000到2000自己又抓住了五倍，其实无非就是翻倍收益而已，1000出了茅台去抓其他高胜率+高赔率机会难道不香吗？于是有人发明了他只看得懂茅台的论调。
房产投资的收益错觉更明显，有人和我说100万的房子用三成首付买下，五年后涨到300万是十倍收益，我算了一下实际上大概是五六倍。
还有就是十五年前该地房价是五千，现在是五万，所以是十倍。实际上现在的五万是新房价，十五年前五千的房子现在可能四万都不到，年化也就15%。
所以很多收益听起来很高，其实并没有那么高。
补充一下，这个帖子是说明投资者的一些错觉的。
比如某个基金经理。
第一年赚了百分之43。
第二年亏了百分之30。
第三年赚了百分之67。
第四年亏了百分之40。
表面一看，这基金经理还行啊，总是赚的多，赔的少。
实际上这个基金经理一分钱没赚，白费了四年时间，这是很多投资人的错觉。
如果想明白了幂函数的意义，那么无论是对于投资，还是对于人生，都有非常重要的意义。
第一次听到这个观点，疑为天人，这不就是投资圣经嘛。只要找到α>0的公司，收益就是增函数，从此只投资那些α>0的越大越好的公司。做人也要努力α>0啊，随着时间变量增，将越来越优秀！
我看了我之前的讨论，
确实有些在表述上变成了纯寻找低波动的意思。
表述上确实有问题。
但我的意思主要是建立在楼主给的一些模型前提下，
即有些看上去回报率很高的方案，并不像想的那么高。
而实际上，也不纯粹是找波动率低的，
如你所说，是需要计算得到一个最优方案的。
在实际情况下，也没有这么简单的模型，
如果极端一点，一个-50%，+200%的方案也是ok的。
当然按你的观点，仍然需要计算得到一个最优的仓位控制，我这边都是做简单假设是一个全仓策略，
在这个前提下，讨论这个策略的可行性。
所以我最开始表述的找波动低的确实不准确。
只不过，我个人感觉，在实际中，波动率稍低的往往比那些看上去回报很高的策略，长期回报好一些。
我个人认为或许是在实际中，市场会给予回报率高的标的和策略过高的估值，导致波动性更大的缘故。
你最初观点80%和-50%是要降低波动，最后观点是加杠杆不反对波动，前后不一致我觉得只是在为讨论而讨论，没有继续的必要了，而我是从始至终在描述分散对波动性的影响以带来更高的收益，直观感受是你可能没有真正理解凯利公式，所以在用主观模糊的概念和数字来量化你的观点，建议手算推导一下通用凯利公式加深理解
你这引入了一个新的标的，本质上又是一个新的策略，在那个策略上加杠杆。
对那个策略而言，肯定是加大了波动率的。
你这个降低波动率的对比对象不对。
而引入新标的，又回到了前面讨论的问题
前面的不讨论了，完全是各说各话。加杠杆未必会增加波动的，以你的例子为例，如果加一倍杠杆，假设杠杆部分买入另外一只独立的标的也是-10和+20，你单次交易的收益期望就会是0.5概率+10%，0.25概率-20%，0.25概率+40%，如果求导算一下极值，得到最优的仓位分布，会发现即使用杠杆，也有更低的波动以及更高的收益率的