За неделю сделал 20 сделок: из них 15 принесли прибыль, и я решил, что наконец стал стабильным.
Но спустя какое-то время счёт почти не вырос. Когда я разложил все сделки по отдельности, выяснилась очень реальная проблема: суммарная прибыль по 15 сделкам была меньше, чем потери всего по двум крупным убыточным сделкам. Некоторые сделки принесли примерно по 5% — и я думал, что «вроде нормально», сразу выходил; а вот убыточные сделки я тянул — сначала 5%, потом до 10%, а потом снова пытался «отыграть обратно» до 5%. На поверхности кажется, что вероятность успеха очень красивая, но на деле счёт постоянно платит за неправильные решения.
С тех пор я больше не ставлю в начало «сколько раз я был прав». Сначала я смотрю: если эта торговля подряд ошибается 5–6 раз, сможет ли мой счёт это выдержать. Потому что рынок не может всё время давать тебе правильный ответ. Даже самая хорошая модель может перестать работать; даже привычный сценарий может внезапно пойти в другую сторону. Главная проблема не в том, что иногда ошибаешься. Проблема в том, что одна ошибка возвращает полностью всю прибыль, которую ты успел накопить. Поэтому сейчас, оценивая торговую систему, я разбиваю её на три очень практичных вопроса: сколько я теряю, если ошибусь один раз? сколько зарабатываю, если окажусь прав? и сколько раз подряд можно ошибиться, прежде чем я уже не смогу продолжать?
Процент вероятности побед — это лишь одно число. Если каждый раз прибыль маленькая, а одна ошибка уносит много, то даже при высокой видимой вероятности итог может оказаться плохим. И наоборот: какие-то сделки могут не быть такими уж впечатляюще успешными, но убытки всегда ограничены; когда попадаешь в действительно удачный тренд, можно удержаться в движении — и счёту проще оставлять место для роста. Со временем мне всё больше кажется, что торговле не обязательно быть «безошибочной».
Разрешить себе ошибаться — вот что на самом деле означает начать понимать риск. Тебе не нужно каждый раз выигрывать. Тебе нужно лишь убедиться, что когда придёт следующая возможность, у тебя всё ещё будут деньги, чтобы торговать.@星哥带单 $ONE
Но спустя какое-то время счёт почти не вырос. Когда я разложил все сделки по отдельности, выяснилась очень реальная проблема: суммарная прибыль по 15 сделкам была меньше, чем потери всего по двум крупным убыточным сделкам. Некоторые сделки принесли примерно по 5% — и я думал, что «вроде нормально», сразу выходил; а вот убыточные сделки я тянул — сначала 5%, потом до 10%, а потом снова пытался «отыграть обратно» до 5%. На поверхности кажется, что вероятность успеха очень красивая, но на деле счёт постоянно платит за неправильные решения.
С тех пор я больше не ставлю в начало «сколько раз я был прав». Сначала я смотрю: если эта торговля подряд ошибается 5–6 раз, сможет ли мой счёт это выдержать. Потому что рынок не может всё время давать тебе правильный ответ. Даже самая хорошая модель может перестать работать; даже привычный сценарий может внезапно пойти в другую сторону. Главная проблема не в том, что иногда ошибаешься. Проблема в том, что одна ошибка возвращает полностью всю прибыль, которую ты успел накопить. Поэтому сейчас, оценивая торговую систему, я разбиваю её на три очень практичных вопроса: сколько я теряю, если ошибусь один раз? сколько зарабатываю, если окажусь прав? и сколько раз подряд можно ошибиться, прежде чем я уже не смогу продолжать?
Процент вероятности побед — это лишь одно число. Если каждый раз прибыль маленькая, а одна ошибка уносит много, то даже при высокой видимой вероятности итог может оказаться плохим. И наоборот: какие-то сделки могут не быть такими уж впечатляюще успешными, но убытки всегда ограничены; когда попадаешь в действительно удачный тренд, можно удержаться в движении — и счёту проще оставлять место для роста. Со временем мне всё больше кажется, что торговле не обязательно быть «безошибочной».
Разрешить себе ошибаться — вот что на самом деле означает начать понимать риск. Тебе не нужно каждый раз выигрывать. Тебе нужно лишь убедиться, что когда придёт следующая возможность, у тебя всё ещё будут деньги, чтобы торговать.@星哥带单 $ONE
