広場
最新
注目
ニュース
プロフィール
ポスト
Afyz
2026-01-18 04:45:12
フォロー
より多くの人がダイエットをして体重を減らすことができるのに比べて、トレーディング戦略を学び利益を出すことができる人は少ない。
より多くの人が医科大学に進学し医師になることができるのに比べて、トレーディング戦略を学び利益を出すことができる人は少ない。
より多くの人があるテーマの本を読んでそのテーマについて詳しくなることができるのに比べて、トレーディング戦略を学び利益を出すことができる人は少ない。
これらの比較の共通点は何であり、なぜこれほど多くの非利益を出すトレーダーが存在するのか?
答えは、観測結果の線形期待値という誤った二分法にあります。
カロリー摂取量を減らせば、そのカロリー不足の線形関数として体重は減少します。
医科大学を1年間進めば、医療実践のための基本資格の25%を取得したことになります。
あるテーマの本を読むたびに、そのテーマに関する具体的で明示的な知識を得ることができます。知識習得の線形的な進行を見ることができます。
では、トレーディングはどう違うのでしょうか?
トレーディングは、複数のテクニカル&ファンダメンタルの合流点を学び、それらを完璧な規律で遵守しながら、有限の資本曲線を動的に管理することを要求します。
このプロセスには何千時間もかかり、ほとんど線形に相関したリターンは得られません。
これを、市場でのあなたのエッジやアルファと呼びます。
これらすべてを行った後、利益を出すトレーディングは、完璧にこのエッジを実行しているときに、時には長期間の(ドローダウン)を受け入れながら、積極的に損失を許容することを要求します。
この状況には進歩の線形的な関連性はありません。あなたは本質的に、資本の重みと時間が指数関数的にリターンをもたらすと盲信しなければなりません。
私たちの脳はこれを好みません。ルールを破ります。
期待値の線形性を偽装しようとし、エッジの線形性を誤って模倣しようとします。これが原始的な脳を喜ばせるのです。
私たちは、日や週の利益を確実に得るためにリベンジトレードを行います。なぜなら、私たちが費やした労力が資本のリターンを生むに違いないと信じているからです。
私たちの脳は、たとえ市場のエッジ内であっても、複数日の、あるいは週単位のドローダウンを見ることは絶対に理解できません。
一連の負けの後に過剰レバレッジをかけて、この線形期待値を合理化しようとします。
そうです。逆説的に、トレーディングはほとんどの職業よりもはるかに難しいのです。
問題は、利益の出るシステムを学ぶことではありません。
問題は、短期的なシグナルの山にもかかわらず、それにもかかわらず私たちのシステムが本当に利益をもたらすと信じ込ませることにあります。
トレーディングは、私たちの進歩に関する規定された概念の根本的な矛盾です。
しかし、もしあなたが私が示した他の比較例を本当に評価すれば、トレーディングは人生の他の何かと本質的に変わらないことに気づくでしょう。私たちは誤って線形性を関連付けているだけです。
重度の肥満のときに10ポンドを減らすのは、普通のBMIのときに10ポンドを減らすよりもはるかに簡単です。実際、純粋な余分な脂肪を落とし始めると、体重を減らす努力はおそらく複数倍になります。
最初の体重減少の際の巨大なドーパミン反応を、残りの旅路の正の線形期待値と見なしているだけです。ジムでの初心者の増加を考えてください…
あなたに伝えるまでもなく、1年目の医学生が卒業した医師と比べて25%の知識しか持っていないことは明らかです。
だから、おそらく問題は、私たちが利益追求に向かうトレーディングを線形に関連付けていないのではなく、むしろその特性を人生の他の多くのことに誤って帰属させていることにあります。
このシンプルな理解は、あなたが現在のトレーディングの視点や状況を再構築する力を与えるはずです。
あなたならできる。あなたは他の目標と同じくらい可能だとは信じていないかもしれませんが、私はあなたならできると約束します。
トレーディングは、あなたがこれまでに達成した何かと本質的に似ています。
原文表示
このページには第三者のコンテンツが含まれている場合があり、情報提供のみを目的としております(表明・保証をするものではありません)。Gateによる見解の支持や、金融・専門的な助言とみなされるべきものではありません。詳細については
免責事項
をご覧ください。
報酬
いいね
コメント
リポスト
共有
コメント
0/400
コメント
コメントなし
人気の話題
もっと見る
#
WeekendMarketPredictions
23.21K 人気度
#
MyFavouriteChineseMemecoin
18.34K 人気度
#
GateLaunchpadIMU
28.81K 人気度
#
PrivacyCoinsDiverge
10.66K 人気度
#
BitMineBoostsETHStaking
8.97K 人気度
人気の Gate Fun
もっと見る
Gate Fun
KOL
最新
ファイナライズ中
リスト済み
1
马肉火烧
mmmm
時価総額:
$3.55K
保有者数:
1
0.00%
2
水滴💧马
QQQ
時価総額:
$3.55K
保有者数:
1
0.00%
3
芝麻传说
芝麻传说
時価総額:
$6.01K
保有者数:
6
11.05%
4
amen
阿东
時価総額:
$3.55K
保有者数:
1
0.00%
5
仙马
JTS
時価総額:
$3.55K
保有者数:
1
0.00%
ピン
サイトマップ
より多くの人がダイエットをして体重を減らすことができるのに比べて、トレーディング戦略を学び利益を出すことができる人は少ない。
より多くの人が医科大学に進学し医師になることができるのに比べて、トレーディング戦略を学び利益を出すことができる人は少ない。
より多くの人があるテーマの本を読んでそのテーマについて詳しくなることができるのに比べて、トレーディング戦略を学び利益を出すことができる人は少ない。
これらの比較の共通点は何であり、なぜこれほど多くの非利益を出すトレーダーが存在するのか?
答えは、観測結果の線形期待値という誤った二分法にあります。
カロリー摂取量を減らせば、そのカロリー不足の線形関数として体重は減少します。
医科大学を1年間進めば、医療実践のための基本資格の25%を取得したことになります。
あるテーマの本を読むたびに、そのテーマに関する具体的で明示的な知識を得ることができます。知識習得の線形的な進行を見ることができます。
では、トレーディングはどう違うのでしょうか?
トレーディングは、複数のテクニカル&ファンダメンタルの合流点を学び、それらを完璧な規律で遵守しながら、有限の資本曲線を動的に管理することを要求します。
このプロセスには何千時間もかかり、ほとんど線形に相関したリターンは得られません。
これを、市場でのあなたのエッジやアルファと呼びます。
これらすべてを行った後、利益を出すトレーディングは、完璧にこのエッジを実行しているときに、時には長期間の(ドローダウン)を受け入れながら、積極的に損失を許容することを要求します。
この状況には進歩の線形的な関連性はありません。あなたは本質的に、資本の重みと時間が指数関数的にリターンをもたらすと盲信しなければなりません。
私たちの脳はこれを好みません。ルールを破ります。
期待値の線形性を偽装しようとし、エッジの線形性を誤って模倣しようとします。これが原始的な脳を喜ばせるのです。
私たちは、日や週の利益を確実に得るためにリベンジトレードを行います。なぜなら、私たちが費やした労力が資本のリターンを生むに違いないと信じているからです。
私たちの脳は、たとえ市場のエッジ内であっても、複数日の、あるいは週単位のドローダウンを見ることは絶対に理解できません。
一連の負けの後に過剰レバレッジをかけて、この線形期待値を合理化しようとします。
そうです。逆説的に、トレーディングはほとんどの職業よりもはるかに難しいのです。
問題は、利益の出るシステムを学ぶことではありません。
問題は、短期的なシグナルの山にもかかわらず、それにもかかわらず私たちのシステムが本当に利益をもたらすと信じ込ませることにあります。
トレーディングは、私たちの進歩に関する規定された概念の根本的な矛盾です。
しかし、もしあなたが私が示した他の比較例を本当に評価すれば、トレーディングは人生の他の何かと本質的に変わらないことに気づくでしょう。私たちは誤って線形性を関連付けているだけです。
重度の肥満のときに10ポンドを減らすのは、普通のBMIのときに10ポンドを減らすよりもはるかに簡単です。実際、純粋な余分な脂肪を落とし始めると、体重を減らす努力はおそらく複数倍になります。
最初の体重減少の際の巨大なドーパミン反応を、残りの旅路の正の線形期待値と見なしているだけです。ジムでの初心者の増加を考えてください…
あなたに伝えるまでもなく、1年目の医学生が卒業した医師と比べて25%の知識しか持っていないことは明らかです。
だから、おそらく問題は、私たちが利益追求に向かうトレーディングを線形に関連付けていないのではなく、むしろその特性を人生の他の多くのことに誤って帰属させていることにあります。
このシンプルな理解は、あなたが現在のトレーディングの視点や状況を再構築する力を与えるはずです。
あなたならできる。あなたは他の目標と同じくらい可能だとは信じていないかもしれませんが、私はあなたならできると約束します。
トレーディングは、あなたがこれまでに達成した何かと本質的に似ています。