ခေါင်းစီးတိကျမှု မပြောင်းလဲဘဲ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ယုံကြည်နိုင်စွမ်း လျော့နည်းလာနိုင်သည်။

အချက်ပြမှုတစ်ခုသည် အကြိမ် ၅၈% မှန်နေသည်ဟု စိတ်ကူးကြည့်ပါ။

ခြောက်လအကြာတွင်လည်း ၅၈% မှန်နေတုန်းပဲ ဖြစ်သည်။

ဘာမှ မပျက်သလိုပဲ ထင်ရသည်။

ဒါပေမယ့် အရင်က မှန်ကန်သောအချက်ပြမှုများက ပျမ်းမျှ +2.4% ထိ ရွေ့လျားမှုဖြစ်စေပြီး မှားယွင်းတဲ့အချက်ပြမှုတွေက -1.1% ဆုံးရှုံးစေသည်။

အခုတော့ အနိုင်ရသူတွေကသာ ပျမ်းမျှ +1.3% သာ ထွက်လာပြီး၊ ရှုံးသူတွေကတော့ ၁.၁% လောက် ထပ်မံကုန်ကျနေတုန်းပဲ ဖြစ်သည်။

ထိခိုက်မှန်ကန်မှု (hit rate) ကတော့ မပျက်ဘူး။

ဒါပေမယ့် လစာပေးမှု (payoff) က ဆုတ်ယုတ်သွားသည်။

ဒါကြောင့် အချက်ပြတိကျမှုကိုပဲ စောင့်ကြည့်နေခြင်းက စီးပွားရေးအရ ဆုတ်ယုတ်မှုကို ဖုံးကွယ်နိုင်တတ်သည်။

အနိုင်ရသူများ၏ အရွယ်အစား (magnitude)၊ ရှုံးသူများ၏ အရွယ်အစား (magnitude)၊ အချက်ပြပြီးနောက် ရွေ့လျားမှု (post-signal movement)၊ နှင့် execution ကုန်ကျစရိတ်တွေပြီးနောက် net expectancy ကို ခြေရာခံပါ။

အရည်အချင်းပြည့်မီတဲ့ စတင်သုံးစွဲသူအသစ်များအတွက် CODE2026 က Binance Spot မှာ အရည်အချင်းပြည့်မီတဲ့ ကုန်သွယ်ခ fees များကို 20% လျှော့ချပေးနိုင်ပြီး၊ ငွေပေးငွေယူကုန်ကျစရိတ် စုစုပေါင်းရဲ့ တိုင်းတာနိုင်တဲ့ အလွှာတစ်ခုကို လျော့စေပါသည်။

ဒါပေမယ့် မော်ဒယ်က အန္တရာယ်ယူခြင်းကို ချင့်ချိန်နိုင်လောက်တဲ့ payoff asymmetry လုံလောက်စွာ ရှိနေဖို့ လိုသေးသည်။

အချက်ပြမှုတစ်ခုက 덜တိကျလာဖို့ မလိုဘဲ၊ တန်ဖိုးလျော့သွားနိုင်သည်။

တခါတလေ သတိပေးချက်က မှန်ကန်တဲ့ခန့်မှန်းချက်တွေ လျော့သွားတာ မဟုတ်ပါ။

သင်မှန်နေချိန်တိုင်း စျေးကွက်က သင့်ကို တဖြည်းဖြည်းနဲ့ ပိုနည်းနည်းပဲ ပေးလာတာကြောင့် ဖြစ်သည်။