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图8-13 同一均值回复过程生成的三条不同价格路径
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有学者（Boguslavsky和Boguslavskaya，2004；Liu和Longstaff，2004）研究了在类似过程下的最优资产配置问题。他们的研究表明，如果要将凯利方法扩展并且最大化财富的对数期望值，我们应当持有的合约标的数量为：
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所以，如果风险资产的价值为$100，并且如果合约标的价格与其均值的距离为1.8倍标准差（即σ=1.8），那么我们应当持有的空头头寸为100×1.8/2=90。在实践中，这意味着当价格回复到均值时，我们的获利为$90。
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图8-14和图8-15展示了依照这个规则进行一系列交易的结果。在这些看上去简单其实内有深意的结果背后，我们需要关注如下几个要点：
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图8-14 均值回复的资产价格
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图8-15 根据式（8-44）进行交易时的财富变化
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·财富数额与交易的有利程度是同等重要的（结果中的σ和W是可以替换的）。
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·当σ=21/2时，持有的头寸数量最大。低于此值时，损失财富的效应会占主导。这时虽然交易更有利，但是我们的账户金额也会更少。
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·当偏差小于21/2时，我们会在市场不利时增加交易量。虽然我们在已有头寸上是亏损的，但此时额外的价格优势将会占据主导作用。
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·交易结果和回复速率无关。高的回复速率对我们是有帮助的，但这仅仅是因为我们能在相同的时间段内交易更多次。
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和所有以最大化对数财富值的期望为目标的策略一样，这是一个非常激进的资金管理模式。从某种程度上来说，我们可以通过管理W0来部分控制策略的激进程度（这时我们采用的是部分凯利策略而不是完全凯利策略），但这也会导致更危险的问题。我们之前假设价格的波动过程是一个带有正态冲击的Ornstein-Uhlenbeck过程，而在金融市场上我们所面对的真实过程通常会比正态分布有更厚的尾部。在这种情况下，这个方法可能不太会奏效。图8-16和图8-17描述了另一组交易结果。图中所对应的资产价格分布不是正态分布而是logistic分布。这个例子与图8-12和图8-13所用例子的区别在于，这里所使用的分布的超额峰度为9，所以我们可以看到，这个策略的结果很明显差了许多。
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图8-16 均值回复的资产价格
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图8-17 根据式（8-44）进行交易时的财富变化
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目前似乎并没有关于资产价格服从这些类型过程时的最优头寸规模的公开研究，但我们依然可以进行一些模拟来得到一些结论。厚尾的分布通常中间会比较瘦。所以，在有更多大幅波动的同时，小波动也会更多。因此，我们可以对策略进行若干调整：在刚入场的时候交易可以更激进一些，这时我们希望资产价格会有小幅波动，一旦市场朝着与头寸相反的方向变化，我们就立即退出市场。模拟结果也支持了这一观点。
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但是我们还是很有必要强调一下这个策略的危险性。前面提到的理论都表明，在均值回复的价格过程中进行交易，我们应该（在开始的时候）在市场朝负面变动的时候增加头寸。很显然这可能很危险。危险之处并不是所谓的未经证实的口号：亏了还加注，注定会失败（only losers add to losers）。事实上，前面的理论恰恰证实了在类似情况下，最优策略是亏损后加注。再者，这个准则可以清楚地加以表述、检验和修改。通常的含糊论断是做不到这一点的。
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这个交易系统的真正危险之处在于，交易的基本面情况可能随时会发生变化，以至于最终回复的均值已经远远不是交易开始时的均值了。这正是为什么我们要从根本上评估为何初始交易会和我们预期的结果相左的原因。假设我们在波动率为20%的位置做空一只股票，此时我们认为公允价值为13%，如果在成交量很小的一天，一些大单进入了市场，股票的隐含波动率上升到了22%，此时我们可能会调整头寸，卖出更多波动率。然而，让我们看一个真实的、关于Interoil Corporation（IOC）的例子。2007年6月26日，美国东部时间下午2点，巨量的卖单冲入市场，把股票从$40.20打到$26.50。可是在所有的主流媒体上，并没有见到关于这个公司的新闻。7月份的隐含波动率从94%跳升至120%。在这个时候，我们就必须重新审视这个公司的基本面情况。尽管我们手头没有任何新闻或者分析作为参考，但是巨量交易已经发生了（1小时成交了600万股，而这只股票的日均成交量才60万股）。这时，决定继续卖出波动率将是鲁莽和不负责任的。所以任何时候我们都应该具体情况具体分析。