X = True , Y = True ; X And Y = True
X = True , Y = False ; X And Y = False
X = False , Y = True ; X And Y = False
X = False , Y = False ; X And Y = False
Y = เหตุการณ์หรือผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นเป็น True หรือ False จากแนวคิดหรือหลักการของตัวแปร X
จากสมการดังกล่าวเราจะรู้ได้อย่างไรว่า สิ่งที่เราเชื่อ ( X ) = True และจะทำให้ ( Y ) = True และสามารถ Approve ได้ว่า X ที่เราใช้นั้นคือ True จริงๆ ??? ผมว่าสิ่งนี้แหละคือสิ่งที่ทุกคนต้องการและยังค้นหากันต่อไปเพราะคนเราส่วนใหญ่โดยพื้นฐานมักต้องการความสมบูรณ์แบบ ที่อาจจะมีอยู่จริงหรือไม่จริงก็เป็นได้ ดังนั้นในสมการนี้ X = True , Y = True ; X And Y = True ในความหมายของผมเปรียบได้กับ Holy Grail หรือจอกศักดิ์สิทธิ์ในตำนานที่ว่ากันว่าถึงความเป็นอมตะหากใครได้ดื่มนั่นเอง และแน่นอนไม่ว่าใครก้ต้องการตัวแปร X ที่สามารถการันตีกำไรในตัวแปร Y นั่นเองครับ!!! อืมแล้วมันจะมีอยู่จริงไหมน้าาาา???
ผมเองก็ยังไม่สามารถตอบได้ครับ เพราะว่าตัวแปร X ที่ว่านั้นมีอยู่จริงไหม ผมเองก็ยังหาไม่เจอเหมือนกัน เพราะถ้าเจอ ผมก็คงอุบเงียบไว้คนเดียว ในเมื่อมันเป็นวิธีการหาเงินที่การันตีนว่าได้กำไรชัวนี่นา ใช่ไหมครับ!!! แฮะ แฮะ สรุปว่ามีไม่มีผมก็ยังไม่รู้ละกันครับ ไม่ชอบฟันธงด้วยเพราะกลัวหน้าแตก เอาเป็นว่าหากใครที่ยังพยายามมองหาควาามสมบูรณ์แบบในการลงทุนอยู่ล่ะก็ ลองมองออกมาอีกนิดครับ X = True , Y = False ; X And Y = False จากสมการนี้เองทำให้ผมได้คิดว่า ในเมื่อความสมบูรณ์แบบนั้นยังหาไม่เจอ ทำไมเราไม่ลองหยิบจับความน่าจะเป็น Probability ที่พอจะทำให้เราได้กำไรในระยะยาวล่ะ!!!
หากเราลองแทนค่า True = Profit , False = Loss ในตัวแปร Y จะทำให้เราสามารถหาค่าเฉลี่ย AverageProfit และ AverageLoss ออกมาได้จากจำนวนครั้งที่เกิด Profit = n1 ครั้ง , Loss = n2 ครั้ง และจากจำนวน n ครั้งทั้งหมด เราจะได้ค่า Expectancy หรือกำไรคาดหวังนั่งเอง เขียนออกมาเป็นสมการดังนี้
Expectancy = [AvgProfit*(n1/n)] - [AvgLoss*(n2/n)]
ลองแทนค่าดูครับ ในกรณีนี้ ผมขอยกตัวอย่างให้ AvgProfit = 2 , AvgLoss = 1, n1 = 50 , n2 = 50 น่ะครับ
เมื่อแทนค่าลงไปในสมการจะได้ Expentancy = [2*(50/100)] - [1*(50/100)]
= 1 - 0.5
= 0.5
จากสมการนี้ ที่ค่าที่ออกมาเป็นบวก (+) สำหรับทัศนคติในการลงทุนของผมแล้วนั่นก็คือ X And Y = True หรือ Holy Grail แบบย่อมๆฉบับนักลงทุนนั่นเองครับ !!!
ดังนั้นแล้วแทนที่เราจะให้ความสำคัญกับตัวแปร X ผมว่าเรามาเน้นกัันที่ผลลัพธ์หรือตัวแปร Y กันก่อนจะดีกว่า หากจะ Approve ว่า X นั้นใช้ได้จริงๆ คุณต้องทดสอบและเก็บค่าผลลัพธ์จากตัวแปร Y ยิ่งจำนวน n ครั้งมาก ก็ยิ่งดีครับ เพราะจะทำให้ค่าเฉลี่ยของผลลัพธ์ที่เราได้จะทำให้ X มีความน่าเชื่อถือเพิ่มขึ้นอีก!!!
นี่คือตัวอย่าง Equity Curve ของผลตอบแทนสะสมของ สมการที่มีค่า Expectancy เป็นบวก (+) ครับ
