Dlaczego NIE ZAROBISZ na tradingu? Brutalna prawda. [Wartość Oczekiwana i Zarządzanie Ryzykiem]

W internecie trading jest dzisiaj sprzedawany jako szybka i łatwa droga do dużych pieniędzy. Reklamy obiecują wolność, pracę z laptopa, gotowe sygnały i to naprawdę brzmi kusząco, ale zawiera w sobie wiele sprzeczności. Trading to gra ryzyka i tutaj bez matematycznej przewagi nie jesteśmy inwestorami, tylko hazardzistami. A przewagi większość osób po prostu nie ma. I to nie dlatego, że te osoby są zbyt mało zmotywowane, ale dlatego, że ignorują pewne kluczowe rzeczy. Po pierwsze, oczekiwaną wartość transakcji. Nie mają określonych zasad i strategii. Po drugie zarządzanie ryzykiem i zrozumienie nieuchroronności strat. I po trzecie, fundamentalne prawa probabilistyki czy fundamentalne prawa statystyczne. W tym na przykład takie, że zdarzenia z przeszłości nie determinują tego, co zdarzy się w przyszłości. Na pewno spotkaliście się już z taką statystyką, że 90% traderów traci. W tym filmie pokażę wam, że te liczby nie są z wzięte, tylko są poparte matematyką. Jeżeli nie spełniamy pewnych kryteriów, nie przestrzegamy pewnych zasad, to faktycznie w tych 90% się znajdziemy. Pamiętajcie, że to co usłyszycie w tym filmie to nie jest porada inwestycyjna. Zaczynamy sobie od tej pierwszej części, czyli oczekiwanej wartości transakcji, tak zwane expectancy. Chodzi o to, że nie ma znaczenia ile razy wygramy, tylko ile średnio zarabiamy na każdą transakcję w bardzo długiej serii. Chodzi o to, że jedna wygrana nic nie znaczy. Liczy się to, ile średnio wygrywamy po 100, 500 czy po 1000 trejów. Wyobraź sobie, że każda transakcja jest jak rzut monetą, ale z nierówną nagrodą. Kiedy wypadnie ryżka, to bierzemy średni zysk, a kiedy wypadnie orzeł, to bierzemy średnią stratę. Oczekiwana wartość mówi nam, ile średnio zarabiamy albo tracimy na jeden taki rzut. I teraz na ekranie pojawi wam się pewien wzór i może zamiast tłumaczyć go krok po kroku jak jest wyliczany to za chwilę pokażę wam przykład w Excelu. Przygotowałem tutaj takiego Excela, który pokazuje nam jakie minimalne win ratio, czyli jaki minimalny procent wygranych musimy osiągnąć, żeby w ogóle być zyskownym na naszych transakcjach. I teraz tutaj macie rozpisane przykładowy przykładowe stosunki ryzyka do zysku. To znaczy jakie mamy ryzyko w stosunku do tego ile potencjalnie możemy zarobić jeżeli ta transakcja się powiedzie i o co chodzi. No wytłumaczyłem to tutaj na prostych liczbach. Jeżeli nasze jeżeli nasz stosunek zysku do ryzyka wynosi 0,25, to znaczy, że na takiej transakcji potencjalnie zarabiamy 25 i potencjalnie tracimy 100. I żeby w takim stosunku ryzyka do zysku zarobić albo inaczej wyjść na zero, to musimy mieć minimalny win rate na poziomie 80%. Czyli 4 na 5 transakcji musi nam wchodzić, żeby w ogóle wyjść na zero. I tutaj ważna uwaga. Te statystyki dotyczą transakcji, gdzie nie uwzględniamy prowizji, nie uwzględniamy poślizgu, tak zwanego slipage, nie uwzględniamy żadnych podatków ani wszystkich innych dodatkowych kosztów po drodze w stylu jakieś przewalutowania i tak dalej. Więc na rzeczywistym rynku, w rzeczywistym przypadku, gdzie za chwilę pokażę taki nieco przybliżony do tego rzeczywistego, okaże się, że musimy mieć jeszcze wyższe wiin ratio. I teraz tak, jeżeli ryzykujemy stówę, żeby zarobić pięć dych, czyli nasz stosunek zysku do ryzyka wynosi pół, no to musimy mieć ponad 66% skuteczności, żeby w ogóle wychodzić na zero. I tutaj widzicie taką krzywą, którą zrobiłem na podstawie tej tabeli. I teraz w dużym uproszczeniu. Jeżeli znajdujesz się gdziekolwiek poniżej tej krzywej, to jesteś stratny na swoich transakcjach. Jeżeli znajdujesz się powyżej no to wtedy wychodzisz na plus. A ta krzywa to jest taki punkt wychodzenia na zero. I jak to należy czytać? Jeżeli na przykład masz stosunek zysku do ryzyka równy 4, no to widzimy, że musisz w tym momencie mieć minimum 20% zyskownych transakcji. Czyli nawet jeżeli siądzie ci tylko jedna na pi, to wychodzisz w zysku. Czyli przy takiej strategii, na przykład kiedy ryzykujemy 100, żeby zarobić 400, no jeżeli będziemy mieli skuteczność na poziomie 25, 30%, no to jesteśmy w stanie na takiej strategii zarabiać. Mam nadzieję, że jasno to wytłumaczyłem. Także tutaj warto pamiętać, że wysoki win rate, czyli wysoki procent wygranych wcale nie oznacza, że będziemy zyskowni, jeżeli nasz stosunek zysku do ryzyka będzie nieodpowiednio dobrany. I tak jak spojrzymy sobie na drugą tabelę, którą przygotowałem, tutaj wpisuję jakąś prowizję. Oczywiście ona jest bardzo wysoka, bo te 4%, które tutaj widzicie, no to to jest dość dużo i aż takich wysokich prowizji nie ma, ale dzięki temu, że wpisałem tutaj tak dużo, to też widać różnicę na wykresie i widać wyraźne różnice liczbowe. Przykładowo, jeżeli na każdą transakcję łącznie wszystkich prowizji wyjdzie nam te 4%, to jest dużo. Standardowo biorąc pod uwagę slipage, czyli ten poślizg, biorąc pod uwagę prowizję brokera, jakieś przewalutowanie, nie powinno przekroczyć 1%. Chociaż też trzeba brać pod uwagę to, że jak na przykład trzymamy pozycję przez noc, to dochodzi nam tak zwany swap i to też kosztuje. Też możemy korzystać z dźwigni. Jak korzystamy z dźwigni, to spokojnie może być to 4% albo i więcej za trzymanie takiej pozycji. Te koszty mogą być rosnące, no bo im dłużej trzymamy dźwignię, tym dłużej trzymamy pożyczony kapitał. No to później siłą rzeczy koszty są większe. Ale jeżeli założymy, że na przykład 4% dodatkowo musimy jakby zapłacić, tak? bo kosztuje nas to właśnie w prowizji, w tych podatkach, to okazuje się, że grając na przykład takie zysk do ryzyka 0,25, to nie wystarczy nam już 80% tak jak bez prowizji, tylko potrzebujemy aż 85,5 żeby wyjść w ogóle na zero. Na przykład grając 1 do je, czyli ryzykuję stówę, zarobię stówę, nie wystarczy mi 50%, tylko będę potrzebował około 52% skuteczności. I tu po wykresie widzicie, że nasz minimalny winrate po to, żeby wyjść na zero, musi być wyższy niż ten, który jest liczony bez uwzględnienia prowizji. A te prowizje zawsze będą i wiele osób o tym zapomina, a tak naprawdę to też zjada bardzo dużą część zysków. I nawet jeżeli na papierze wygląda, że strategia jest zyskowna, to wcale nie musi taka być. No bo właśnie nie każdy uwzględnia te prowizje. Tutaj przejdę do takiej kolejnej części i przedstawię to za pomocą kasyna jako metafory. W ruletce wygląda to prawie tak, jakbyśmy mieli w Fifty50y, ale to właśnie te zielone pola z zerem robią całą robotę. W wersji amerykańskiej na ruletce są dwa zera, więc kiedy stawiamy na czarne, to średnio na każde postawione 100 do$larów oddajemy kasynu około pięciu, dlatego że nasza szansa na trafienie czarnego nie wynosi 50%, tylko wynosi dokładnie tyle, ile wam się wyświetla. W głowie nie mogę tego policzyć. Dzielimy sobie ilość czarnych pól przez wszystkie pola, które znajdują się na ruletce. No i okazuje się, że czarne to nie jest 50%, ani tak samo czerwone też nie jest 50%. I właśnie w tym przypadku jest dość podobnie w przypadku tradingu. Z tym, że ta przewaga ona nie jest jakby wbudowana. Te wszystkie nasze prowizje, poślizgi i podatki są trochę jak to zero właśnie na ruletce i to one sprawiają, że nawet 50% skuteczności przy ryzyku 1 do1 nie wystarcza. Natomiast jest jeszcze jedna statystyka, która mówi nam, że znaczna większość inwestorów długoterminowych, którzy kupują szerokie ETFY na zasadzie kup i zapomnij, jednak zarabia na swoich inwestycjach w długim terminie. I tutaj znalazłem taką statystykę, no żeby też nie wyglądało na to, że sobie znów wziąłem nie wiadomo skąd te liczby, że wszyscy są zyskowni w długim terminie. Tutaj mamy tak zwane rolowane okresy dla S&P 500. To znaczy jest brane pod uwagę każdy jeden przedział czasowy dla S&P 500 i na przykład w jednorocznych okresach, czyli zakupach na zasadzie kupić teraz, sprzedać za rok, mieliśmy 61 takich okresów średnio, które wychodziły na plus i 30 takich, które wychodziły na minus. Więc inwestując w S&P 500 na 1 rok mieliśmy 67% szans na to, że wyjdziemy w plusie. Mniejszym, większym, ale nie na minus. Kiedy wydłużymy inwestycje do trzech lat, no to okazuje się, że 88% takich okresów było zyskownych. Kiedy wydłużymy to do 5 lat, to 93% takich okresów było zyskownych. I okazuje się, że dla 10letnich okresów, dla S&P 500 nie było takiego okresu, w którym dałoby się w ciągu 10 lat wyjść na minus. I to są statystyki przeprowadzone na podstawie ponad 20letniego okresu, w sumie równo 20letniego, począwszy od 2005 roku aż po rok 2024. Żeby tak nie było, że ta statystyka to jest taki chery pik, czyli idealnie wybrana statystyka po to, żeby pasowało. W tym przedziale od 2005 do 24 mieliśmy kryzys w 2008, mieliśmy krach covidowy w 2020 i mieliśmy także Bessę 2022 23. I mimo tego, że były tak naprawdę po drodze trzy bardzo duże okresy spadkowe, to i tak w 10letnich okresach nie było takiego, który wychodziłby na minus. Dlatego jeśli chcesz inwestować małe albo średnie kwoty długoterminowo w szerokie ETFY to możesz to zrobić na XTB. XTB to świetny wybór dla początkujących, bo nie płacisz tutaj prowizji do 100 000 € obrotu miesięcznie, więc przy małych kwotach tak naprawdę jej po prostu nie zapłacisz. Aplikacja jest bardzo prosta w obsłudze i to co dość ważne w przypadku XTB, tutaj macie także dostęp do naprawdę szerokiego, merytorycznego wsparcia dla takiego początkującego inwestora. Jeżeli założysz tam konto używając mojego kodu Snella, co nic cię nie kosztuje, to otrzymujesz od razu od XTB po ukończeniu rejestracji kurs dla początkujących. Naprawdę obszerny materiał, który pokaże ci jak postawić pierwsze kroki na giełdzie. A gdybyś czasem zastanawiał, zastanawiała się jakie ETFy wybrać, to odsyłam do tego poradnika. Więcej szczegółów na temat XTB znajdziecie w linku w opisie. Teraz trzeba omówić kolejną kwestię, mianowicie to, że bycie na minusie i serie strat są nieuniknione w tradingu. Każdy trade to jest albo wygrana, albo przegrana. I w długiej serii musi pojawić się jakiś ciąg porażek. I tutaj szacujemy to za pomocą granicy. Chodzi o to, że liczymy sobie typową długość serii oraz taką konserwatywną, ostrożną ilość serii możliwych przegranych w odpowiednio dużej próbie. I żeby wyjaśnić to po ludzku, tutaj macie te piękne wzory. No ja ich nie wymyśliłem i szczerze mówiąc mniej więcej rozumiem o co chodzi. Znaczy tutaj obliczamy sobie granice z logarytmów naturalnych. Tutaj liczymy sobie jak długa może być nasza maksymalna seria strat bodajże sprawa Bernuliego. Coś tam było na latmie rozszerzonej, ale to są na tyle abstrakcyjne pojęcia, że na co dzień raczej niepotrzebne. Tak czy inaczej, mamy tutaj takiego Excela, który pokazuje nam, że jeżeli mamy na przykład 60% Win Ratio, czyli 60% transakcji zyskownych i odbywamy tych transakcji 1000 i ryzykujemy 2% portfela na tej transakcji, czyli na przykład mamy portfel wielkości 10 000 i przy każdej jednej transakcji ryzykujemy dwie stówy i mamy 60% win ratio. To w takim przypadku nasza przewidywana maksymalna seria strat, która może być jeszcze większa, jeżeli mamy naprawdę pecha, ale taka przewidywana maksymalna seria strat wynosi około 87. Czyli nawet nawet to, że mamy 60% zyskowności w każdej jednej transakcji sprawia, że i tak możemy spodziewać się ośmiu transakcji pod rząd, które będą na minus. Czyli to trochę tak jakby rzucać monetą, tylko taką monetą, która ma jeszcze więcej niż 50% szans, czyli nie jest 50y, tylko jest bardziej w naszą stronę, a i tak osiem razy po rzuceniu taką monetą przegrywamy. I okazuje się, że nasz dwdown, czyli ten minus, strata jaką przetrzymujemy, może wynieść nawet 14 13% mimo tego, że ponad połowę transakcji mamy zyskownych właśnie przez to, że pojawi się ciąg strat. I w takiej sytuacji możemy też zdać sobie sprawę jak ważne jest zarządzanie ryzykiem. Bo kiedy zaczniemy ryzykować duże kwoty, na przykład 5%, no to nasz drawdown, czyli ten nasz maksymalny minus, czyli najgorsza sytuacja, w której znajdzie się portfel przy zaledwie 1000 transakcji, co nie jest jakąś dużą pulą, bo niektórzy traderzy 1000 transakcji to i w miesiąc wykręcą. Możemy być nawet 35% na minusie. A jeżeli zaczniemy ryzykować na przykład po 10%, to się okazuje, że już nawet 70% możemy być na minusie. No bo właśnie poniesiemy tyle strat pod rząd, że taki minus wypracujemy. Dlatego to też trzeba zrozumieć w tradingu i tego wiele osób nie rozumie, że mogą zdarzyć się serie przegranych. Jeżeli mamy niezależne od siebie zdarzenia, to przeszłość nie zmienia wyniku, który pojawi się w przyszłości. I tutaj ruletka może być piękną ilustracją. Była kiedyś taka sytuacja, że w kasynie w Monte Carlo czarne wypadło 26 razy z rzędu i to, że wypadło 26 raz wcale nie musiało oznaczać, że zwiększa się szansa na to, że w końcu wypadnie czerwone. I gdyby mieć wyjątkowego pecha, to można i 100 razy pod rząd wyrzucić czarne. Jeszcze nawet pokażę wam w Excelu taki ciekawy przykład. Jeżeli mamy 1000 transakcji, bo możemy zrobić coś takiego, to się w matematyce nazywa Monte Carlo. Właśnie na podstawie yyy tego kasyna, w którym to 26 razy padło czarne. To jest taka symulacja, która nam pozwoli pokazać, co jeżeli będziemy mieli maksymalnego możliwego pecha. Tutaj powtarzamy to wszystko 5000 razy, czyli mamy 1000 transakcji, ale lecimy sobie w kółko, w kółko po tych transakcjach i okazuje się, że jak mamy wyjątkowego pecha, to na puli 5000 powtórzeń trafiły się dwa takie powtórzenia, gdzie mieliśmy 17 strat z rzędu. I oczywiście taka powiedzmy standardowa wartość krąży nam wokół 67. z odchyleniem w stronę piątki i ósemki nawet dziewięć jest możliwe, ale gdy mamy wyjątkowo dużo pecha to trzeba liczyć się z tym, że nawet mając 60% skuteczności może nam się trafić ciąg 17 przegranych z rzędu. Teraz przejdźmy sobie do takiego podsumowania tego, co właśnie powiedziałem w tym filmie, czyli powody, dlaczego prawdopodobnie nie zarobimy. Pierwszy powód to najczęściej brak udowodnionej przewagi, to znaczy nie mamy strategii, która jest poparta backtestem czy jakąś statystyką. Kolejny powód, dla którego prawdopodobnie nie zarobimy na tradingu, to ignorowanie kosztów, prowizji, poślizgów, podatków. I to właśnie te koszty sprawiają, że nawet przy stosunku 1 do1 i 50% wygranych i tak będziemy na minusie. Trzeci powód to za duże ryzyko względem przewidywanych serii strat. To znaczy, jeżeli z symulacji wychodzi nam, że nasza przewidywana strata, przewidywany ciąg strat może wynosić na przykład 12, że możemy 12 razy z rzędu być na minusie, to nie możemy w takim portfelu ryzykować 5% na transakcję, bo jeżeli 12 razy z rzędu nam nie wyjdzie i ryzykujemy 5%, to się prawie wyzerujemy. Tutaj trzeba patrzeć właśnie na ten drawdown. Czwarty powód, dla którego prawdopodobnie nie zarobimy, to emocje. Przesuwanie naszego stop losa, czyli awaryjnej sprzedaży, przesuwanie take profit. Jak cena rośnie, to podnosimy realizację zysku coraz wyżej, tak wysoko, aż w końcu cena zawróci i nigdy nie zrealizujemy. Albo kiedy cena zaczyna spadać wbrew naszej intencji, to przesuwamy stop losa w dół, powiększamy straty. Ja sam to przerabiałem, sam próbowałem tradingu wiele razy i wciąż uważam, że jest to bardzo, bardzo trudne do zrobienia. Bardzo trudno jest być zyskownym traderem. No i też pojawia się coś takiego, tak zwany revenge trading, czyli jeśli straciliśmy dużo, to chcemy się odegrać, zaczynamy ryzykować coraz więcej, no i koniec końców stajemy się tak naprawdę hazardzistami, a rynek jest brutalny. No i wyzerujemy ten portfel. Nie ma innej opcji. Piąty powód to tak zwany system hopping, czyli przerzucanie się z działającego systemu na inny, kiedy tylko pojawi się pierwsza seria strat. Czyli jeżeli używamy jakiejś strategii i kilka razy z rzędu stracimy na tej strategii, to stwierdzamy, że w sumie to ona jednak nie działa i przerzucamy się gdzieś indziej. Szósty powód to zbyt mała próba. To znaczy wypracowaliśmy jakąś strategię i wyciągamy sobie wnioski na podstawie, nie wiem, 100 transakcji. To trochę mało. To tak jak z rzucaniem monetą. Jeżeli rzucasz 10 razy monetą, to jest szansa, że 10 razy z rzędu wypadnie ci orzełek. Natomiast jeżeli rzucisz tą monetą 10 000 razy, to jest to praktycznie niemożliwe, żeby 10 razy 100 000 razy wypadł orzełek i raczej wypadnie około 5000 razy orzełek, około 5000 razy reszka z małymi odchyleniami. I teraz ostatnia część, czyli co można zrobić, żeby w ogóle zwiększyć swoje szanse na zarobienie czegokolwiek na rynku. Możemy iść drogą tradera, czyli uczymy się pScripta, uczymy się Pythona, uczymy się analizy technicznej, budujemy własne strategie, testujemy je na bardzo dużych próbach danych. To też będzie nas dużo kosztowało, bo żeby otrzymać jakościowe dane, żeby nauczyć się programować albo nawet robić to ze ja. Do tego wszystkiego dopinamy zarządzanie ryzykiem, prowadzimy dziennik tradingowy, przechodzimy na konto demo i patrzymy, czy na koncie demo w ogóle potrafimy zarobić. No bo jak na demo nie zarobisz, to sorry, ale na prawdziwym też nigdy się nie zarobi. I wtedy patrzymy, czy po kilku miesiącach po zrobieniu 5000 transakcji faktycznie stabilnie generujemy zysk. No i do tego trzeba sobie jeszcze wypracować takie bezemocjonalnie podejście do rynku i może, może wtedy będziemy zyskowni. Albo wybieramy drugą ścieżkę pasywną. Kupujemy ETFY na szeroki rynek. Kupujemy duże rosnące spółki niemalże z zamkniętymi oczami i po prostu czekamy. Zysk będzie na pewno dużo, dużo mniejszy niż u prawdziwych zyskownych traderów, ale za to z dużo, dużo, dużo większym prawdopodobieństwem, że jednak ten zysk będzie i nie będzie to strata, jeżeli odpowiednio długo utrzymamy swoją pozycję. Zyskowny trading jest możliwy, ale jest bardzo trudny. No i powiedzmy sobie wprost, większość z nas nigdy tymi zyskownymi traderami nie będzie. Dajcie znać na dole w komentarzu, czy kiedyś próbowaliście tradingu, jak wam poszło i co o tym sądzicie. A jeżeli chcecie dowiedzieć się jak zbudować własny plan na niezależność finansową nie za pomocą tradingu, a za pomocą inwestowania, za pomocą przewidywania, planowania, to odsyłam was do tego materiału. Dzięki za oglądanie i do zobaczenia w następnym.