Jak Czytać Cenę? Część XVIII (OSTATNIA): “Wen Moon? Wen Lambo?”
W finałowej części “Jak Czytać Cenę” spróbujemy odpowiedzieć na kilka pytań, których przeważnie uparcie się unika. Czy na rynku naprawdę zarabia się pieniądze, nie oferując żadnej wartości? Jak dużego kapitału potrzebujemy, by osiągnąć tę mityczną “wolność finansową”? I jak istotną rolę w tradingu odgrywa… szczęście?
Spis treści:
“No such thing as a free lunch”
Z perspektywy zwykłych ludzi rynki finansowe wyglądają na miejsce, w którym dostajesz pieniądze za darmo. Jednych to ekscytuje, drugich odstrasza, ale nie ma nic wspólnego z prawdą.
Na rynku możesz oferować ubezpieczenia poprzez sprzedaż opcji czy też pożyczać kapitał państwom i przedsiębiorstwom, kupując obligacje skarbowe lub korporacyjne. Możesz kupić obligacje z niskim ratingiem – o wyższym ryzyku niewypłacalności emitenta, za co będziesz wynagrodzony wyższą rentownością.
W innym przypadku nabywasz prawdziwe akcje spółki, czyli udostępniasz jej swój kapitał, w zamian za co zyskujesz ekspozycję na wahania jej ceny i jeśli wypłaca dywidendy – jesteś uprawniony do udziału w jej zyskach.
Jeśli zdecydujesz się dostarczać płynność jako Market Maker, będziesz podejmował ryzyko poniesienia rzadkich, ale dużych strat, a Twoim wynagrodzeniem będzie spread – różnica między cenami bid-ask. W przypadku zapełniania Order Booka na egzotycznych rynkach, o niższej częstotliwości transakcji, dużo wyższe ryzyko zrekompensujesz sobie szerszym spreadem.
Artykuł, który czytasz, jest fragmentem darmowego e-booka pt. Jak Czytać Cenę?: Podręcznik Spekulanta, który w całości ukaże się w momencie publikacji ostatniej części serii. Projekt ten jest niejako kontrą dla rosnącej popularności płatnych szkoleń i zakłada wzbogacenie polskiej sceny tradingowej o wiedzę, której ta dotychczas nie pokrywała w podobnej formie (włączając w to Auction Market Theory, praktyczne zastosowanie Metody Wyckoff’a czy analizę statystyczną). Przekazywane informacje są uniwersalne i mogą zostać wykorzystane na dowolnym rynku, włączając Forex, kryptowaluty czy rynki akcyjne.
Inne artykuł z tej serii:
- Część I: Spekulacja to głupota
- Część II: Order Book i podstawy struktury rynku
- Część III: Wprowadzenie do Auction Market Theory
- Część IV: Efektywność rynku
- Część V: Analiza techniczna – finansowa magia voodoo
- Część VI: Strefy popytu i podaży, czyli efektywna/nieefektywna dystrybucja płynności
- Część VII: Najgorszy trader świata
- Część VIII: Wyckoff 3.0 i setupy, które (czasem) działają
- Część IX: The Trend is (not) your friend
- Część X: Delta, czas i wolumen na giełdzie
- Część XI: Analiza fundamentalna działa, ale czy umiesz z niej korzystać?
- Część XII: Momentum i analiza Top-Down (I)
- Część XII: Momentum i analiza Top-Down (II)
- Część XIII: Zarządzanie ryzykiem – hazard i prawdopodobieństwo
- Część XIV: Zarządzanie ryzykiem – narzędzia
- Część XV: Playbook
- Część XV: Playbook (II)
- Część XVI: Analiza międzyrynkowa
- Część XVII: Praktyczna psychologia tradingu
- Część XVIII (OSTATNIA): “Wen Moon? Wen Lambo?” (właśnie czytasz)
Treści dodatkowe:
Jako trader, nie otrzymujesz pieniędzy za nic
A jeśli jesteś traderem? Za co dostajesz pieniądze?
Można uznać, że pomagasz w usunięciu nieefektywności z rynku. Znalazłeś jakąś anomalię, potwierdziłeś, że jest istotna statystycznie i eksploatujesz ją, za co jesteś wynagradzany. Anomalia w końcu zostanie dostrzeżona przez innych traderów, którzy zrobią to samo, przez co kolektywnie przyczynią się do zwiększenia efektywności systemu. Ponadto – po prostu masz przewagę nad innymi – znalazłeś coś, czego dotychczas nie znalazła konkurencja (lub czego nie może wykorzystać, ze względu na to, że dana strategia jest nieskalowalna – niemożliwa do wykorzystania przy dużym kapitale).
Brak przewagi a statystyki brokerów
Można wymieniać dalej i za każdym razem będzie oczywiste, że nie dostajesz “wypłaty” za darmo. Jak mówią ekonomiści – “there is no such thing as a free lunch” i ani w tradingu, ani w inwestowaniu, pieniędzy nie otrzymuje się za nic.
Musisz mieć coś, czego nie ma nikt inny, lub coś, w czego posiadaniu jest bardzo niewielka grupa osób. Dlatego warto pomyśleć o tym wszystkim tak, jak myślimy o normalnym biznesie i zapytać siebie: co oferuję rynkowi, by żądać od niego jakiejkolwiek wypłaty? Tutaj można po raz n-ty nawiązać do wizji tradingu jako gry psychologicznej. Dlaczego ktoś miałby dać Ci pieniądze tylko za to, że umiesz kontrolować emocje? Rynek nie jest przecież Magdaleną Mazur ze słynnej sceny z “Chłopaki nie płaczą”, by podziwiać Twoją “silną psychikę”.
Z tej perspektywy, statystyki brokerów są całkiem logiczne i wyglądają tak, jak powinny. Restauracje, które, skupiając się na cięciu kosztów korzystają z nieświeżych, niskiej jakości produktów, nie dbają o klienta i mają zawyżone ceny, nie zarabiają pieniędzy i w końcu upadają. Statystyczny trader także opiera biznes na cięciu kosztów – nie chce włożyć realnej pracy w to, co robi i zamiast spróbować “zaoferować” rynkowi cokolwiek, liczy na “free money glitch”, który zrobi z niego milionera.
Gdyby zrozumiał z czym naprawdę ma do czynienia i jaką pracę powinien wykonać, prawdopodobnie przestałby interesować się tradingiem. I taki ktoś nie zarabia pieniędzy. Bo one mu się nie należą.
Nasz prywatny “fundusz”
Sama przewaga jest z kolei bardzo trudno osiągalna, a wszystkie treści o tradingu, na jakie natrafisz, w najlepszym wypadku oferują Ci pojedyncze puzzle, które musisz ułożyć samemu. W algotradingu praktycznie wszyscy o tym wiedzą – rozumieją, że nawet najlepsza książka nie zawiera gotowej strategii, a jedynie mały jej element. Jeśli mamy szczęście.
Istnieją więc dwie drogi: całkiem odpuścić sobie trading lub nie zniechęcać się i próbować dalej. Nawet, jeśli pójdziemy tą drugą, z uwagi na bezpieczeństwo (i zdrowy rozsądek), nie powinniśmy ignorować inwestowania długoterminowego, wiedzy konwencjonalnej i tego, co radzą nam ekonomiści.
Warto się tym wszystkim zainspirować, by zbudować, na przykład, taki model:
- Dostępny kapitał jest dzielony na kilka części
- Większość zostaje przeznaczona na inwestycje długoterminowe w duże, płynne instrumenty: ETF’y, pojedyncze akcje Blue Chip, obligacje itd.
- Niewielka część może zostać oddelegowana do portfela zawierającego czołowe kryptowaluty i bardziej zmienne spółki wzrostowe, takie jak Nvidia, Tesla, AMD itd.
- Najmniejszy wycinek kapitału zostaje przeznaczony na trading
Jeśli interesuje nas trading czysto dyskrecjonalny, zanim mały ułamek dostępnych pieniędzy zasili nasze konto brokera, należałoby spędzić trochę czasu w symulatorach. Np. w Sierra Chart czy Soft4FX, wspominanych w serii. “Trochę”, czyli do momentu, w którym będziemy mogli z pełnym przekonaniem stwierdzić, że faktycznie radzimy sobie na rynku (przy czym należy uważać na długą ekspozycję na wykresy tych samych instrumentów i overfitting). Naturalna część tego procesu to także nagrywanie swojego handlu w symulatorze, analizowanie go, robienie screenów i opisywanie wykresów.
Jeśli bardziej rozsądnym wydaje się trading dyskrecjonalny wspierany statystyką lub częściowo zautomatyzowany, co książka “Inside the Black Box” określa jako “quasi-quant trading”, nie będzie ucieczki od Excela lub programowania (to opcja dużo lepsza, z uwagi na wniosek z części poprzedniej – ucząc się programowania nabywamy realne umiejętności, “ucząc się” tradingu – nie).
Ograniczając kapitał na trading, ograniczamy ryzyko
Dzięki temu, pieniądze z punktu 4 to środki na zabawę w próby eksploatowania przewagi (przy czym dopóki nie udowodnimy jej istnienia podczas backtestingu, działanie na żywym rynku nie ma żadnego sensu).
Jeśli stracimy środki mimo dobrych wyników w symulatorze, straty te, przy odrobinie szczęścia, w długim terminie zostaną zrównoważone przez zyski generowane przez portfele long-term. To daje nam spore szanse na to, że za 3-5 lat od teraz, nasz kapitał przeznaczony na wszystkie operacje na rynkach finansowych, będzie większy, niż dziś, a wśród traderów to, nie oszukujmy się – skrajna rzadkość.
To trochę tak, jak gdybyśmy prowadzili mały fundusz. Fundusz ma różne działy i różne portfele. Portfele długoterminowe generują większość jego zysków. Ma on także dział tradingu, który nawet, jeśli przynosi straty, straty te nie pociągną go na dno i zostaną zrównoważone przez działalność innych działów.
9/10 traderów tego po prostu nie robi, dlatego w długim terminie znajduje się pod kreską.
To mało rozsądne także ze względu na marnowanie potencjału. Trader czasami wie sporo o mechanice rynku, o tym, jak kształtują się wahania cenowe, zna najważniejsze elementy analizy technicznej oraz rozumie podstawy prawdopodobieństwa. Przeciętny inwestor detaliczny nie ma o tym wszystkim pojęcia i nie będzie w stanie wykorzystać np. Market Profiles w inwestowaniu czy zaadaptować technik krótkoterminowych do inwestowania long-term.
Jeszcze ważniejszy argument to fakt, że najlepsze wyniki osiągają właśnie gracze pasywni. Pokazał to choćby raport brokera Fidelity, zgodnie z którym rachunki z najlepszymi zwrotami należały do… martwych inwestorów.
Im mniej robisz, tym więcej zarabiasz.
“Najciekawsza gra na świecie”
Skoro tak, dlaczego ludzi w ogóle interesuje trading?
Livermore uważał spekulację za “najciekawszą grę na świecie”. Kotegawa twierdził, że nie możesz być daytraderem, jeśli myślisz o pieniądzach i sam wolał dobrą, stratną transakcję, niż źle prowadzony, zyskowny trade, Navinder Sarao ponoć w ogóle nie myślał o zarobkach, traktując migające na ekranie monitora cyferki jak “punkty w grze”.
Te trzy postaci mają ze sobą raczej niewiele wspólnego.
Livermore był przede wszystkim spekulantem, który wspomagał się analizą techniczną. Kotegawa był rasowym, technicznym daytraderem. Sarao handlował na DOM – najpierw ręcznie, później – z pomocą algorytmów. Niemniej oni i wielu im podobnych mieli widoczną gołym okiem pasję do tej gry. Niektórzy myślą, że trader/spekulant jest niedorozwiniętym inwestorem, który trochę pobłądził, dlatego trzeba nawrócić go na ETF-y.
Nie ma to wiele wspólnego z prawdą – trader po prostu lubi trading.
Kolejny powód: zarabianie na giełdzie jako takie, jest bardzo częste i nie wymaga żadnego szczególnego talentu. Wystarczy ulokować pieniądze w indeksie S&P500 i trzymać je tam przez całe dekady – przynajmniej w teorii (patrz wykres wyżej). To, co jest bardzo rzadkie, to właśnie przewaga jako zdolność strategii do pokonywania wyników generowanych przez benchmark.
Ze względu na to, jej poszukiwanie jest wyzwaniem, a trading/spekulacja/inwestowanie aktywne – swego rodzaju sportem. To przede wszystkim hobby.
Nie można jednak zapominać o tych, którzy są tu tylko i wyłącznie dla (łatwych) pieniędzy i wiercąc się niecierpliwie w fotelach pytają: “Wen Moon?! Wen Lambo?!”.
To nie jest to, co chcieliby usłyszeć, ale odpowiedź brzmi:
Prawdopodobnie… nigdy.
O małpach w Lamborghini i biedaku, co jeździł koleją – znaczenie kapitału początkowego
Pewnie słyszałeś kiedyś, że:
Wall Street to jedyne miejsce, w którym ludzie jeżdżący limuzynami radzą się tych, którzy jeżdżą komunikacją miejską.
W książce “Best Loser Wins”, cytat wspomina Tom Hougaard, a jego komentarz jest rozczarowująco płytki. Hougaard sugeruje, że profesjonaliści zajmujący się finansami faktycznie są bezradni wobec rynkowego chaosu i nie wiedzą, co robią. To proste, ponieważ gdyby znali się na tradingu, byliby obrzydliwie bogaci, prawda?
Abstrahując od ludzi z Wall Street, powyższa “złota myśl” sugeruje, że jeśli znasz się na rynku (cokolwiek miałoby to znaczyć), zbudujesz duży majątek, więc jego brak automatycznie oznacza brak kompetencji.
Pozostaje sprawdzić czy ma to sens.
Powiedzmy więc, że dzisiaj zaczniesz trading z kwotą 5 tysięcy, którą jesteś gotów stracić i będziesz utrzymywał świetny, wręcz elitarny wynik 20% rocznie. Do miliona złotych, bez żadnych dodatkowych inwestycji, dobijesz za około 29 lat. Przy miesięcznych dopłatach rzędu 200 złotych, skrócisz ten czas do 28 lat. Jeśli zacząłeś w wieku 30 lat, pierwszy milion zobaczysz, dobijając 60.
A teraz wyobraźmy sobie, że istnieje inny człowiek, który odziedziczył milion złotych w gotówce i przeznaczył te pieniądze na inwestycję w S&P500. Po 20 latach, osiągając średnio 7% rocznie, które generowało dla niego S&P, ma on na koncie niemal 4 miliony złotych. Nie mając ani żadnej przewagi nad rynkiem, ani pojęcia o nim. Umiejętności kogoś takiego ograniczają się do otwarcia konta u brokera i kliknięcia przycisku “kup”.
Jeśli jego kapitał początkowy wynosi 5 milionów złotych, przy gorszym od benchmarku wyniku 3%, po 20 latach, zgromadzi on na koncie ponad 9 milionów. W tym przypadku, zaledwie 3% zwrotu w pierwszym roku da mu zysk przekraczający 150 tysięcy złotych, co oznacza przychód pasywny rzędu 12 tysięcy złotych brutto miesięcznie.
Tym samym kapitałem można by było obdarować słynną małpę Burtona Malkiela, która rzucała lotkami w tarczę z nazwami spółek (i była w stanie osiągać wyniki porównywalne z niektórymi funduszami). I taka małpa, inwestująca te wszystkie miliony w przypadkowe aktywa, byłaby nieporównywalnie bogatsza od Ciebie.
Rynek służy do mnożenia majątku
Na giełdzie (i nie tylko) pieniądz robi pieniądz.
Rynek jest narzędziem służącym do mnożenia majątku, nie kapeluszem magika, zdolnym do kreowania majątku z niczego. Niektórzy są konserwatywni do tego stopnia, by stwierdzić, że instrumenty finansowe w ogóle nie służą do rozbudowy bogactwa, a do chronienia go przed inflacją.
Potrzebujesz więc przede wszystkim pieniędzy, dlatego Martin Shkreli określił operacje na rynkach finansowych jako zabawę tylko i wyłącznie dla bogatych. Poproszony przez widza dysponującego stoma tysiącami dolarów o poradę inwestycyjną, odpowiedział:
To nie jest duża suma. […] Próba zrobienia fortuny z 50, 100, 200 tysięcy dolarów, jest stratą czasu.”
Profesor Aswath Damodaran wyrażał bardzo podobną opinię:
Inwestowanie jest sposobem na utrzymanie wartości kapitału i jego rozbudowę, co oznacza, że jeśli jesteś lekarzem – wracaj wykonywać swoją pracę. Zarabiaj pensję. To właśnie to będzie sercem Twojego inwestowania.
Te stanowiska inwestorów niewiele różnią się od tego, co powiedzą nam traderzy. Adam Grimes – autor “The Art and Science of Technical Analysis” w jednym z wpisów na swoim blogu mówi o błędzie przeżywalności, który został wspomniany w poprzedniej części:
Tak, są historie ludzi, którzy tego dokonali [zbudowali majątek z niczego], więc pełen nadziei trader-optymista zwróci uwagę na te przykłady i powie – “ale to możliwe – wszystko jest możliwe”. Prawda, ale coś takiego jest niedocenianiem wpływu błędu przeżywalności. […] Jeśli będziesz utrzymywał się z tradingu, będziesz musiał zrobić to w starym stylu – powoli i stabilnie. Zaplanuj rozsądny zwrot procentowy; możemy debatować na temat tego, jaki powinien być to zwrot, ale na pewno mniejszy niż 100%.
Grimes dochodzi później do oczywistego wniosku: by żyć z tradingu na satysfakcjonującym poziomie, potrzebujesz dużego kapitału.
Jakiego kapitału naprawdę potrzebuje trader?
Jak dużego? Jeśli przyjmiemy, że dysponujesz solidną strategią, która co roku da Ci 20% zwrotu, aby osiągać miesięczną “pensję” na poziomie ok. 6000 złotych na rękę, potrzebujesz konta tradingowego o wartości pół miliona złotych. Pamiętaj, że mówimy tutaj o konsekwentnym zarabianiu 20% – rok w rok. Wyniki krótkoterminowe nie mają znaczenia.
Być może teraz myślisz o prop-tradingu. Handel cudzymi pieniędzmi może zwiększyć Twoje szanse, ale…
W takiej firmie, drawdown, którym możesz zarządzać, to 10% rachunku (i 5% rachunku dziennie). Jeśli dysponujesz kontem o wielkości 200 000$, Twój realny “kapitał” to 20 000$. 20% rocznie z 20 000$ to zaledwie 4000$, czyli niespełna 16 000 zł.
By móc imitować realne konto o wielkości 500 000 zł, potrzebujesz 1 250 000$ w kontach prop-tradingowych. Wszystko da efekt kompletnie niewspółmierny do włożonej pracy – miesięczną wypłatę rzędu 6000 złotych netto.
Co dodatkowo warto podkreślić – internetowe firmy prop-tradingowe mają strukturę piramid finansowych i od dawna nie są bezpieczne. Tę tezę coraz częściej potwierdzają same firmy, które są nieoczekiwanie zamykane lub odmawiają wypłat swoim traderom.
Szczęście w tradingu i Warren Buffett, o którym nikt nie słyszał
Jak więc ludzie budują ogromne majątki na giełdzie? Sposoby są dwa, a pierwszym z nich jest czas.
Najsłynniejszy przykład to Warren Buffett.
Wielu ludzi oddałoby przysłowiową “nerkę”, by znać jego największy sekret inwestycyjny. Sekret ten zdradza nam jednak, zupełnie za darmo, autor “The Psychology of Money”, mówiąc, że tajemnicą majątku słynnej “Wyroczni z Omaha” jest właśnie czas spędzony na rynku.
Gdyby miliarder nie zaczął tak wcześnie (w wieku 10 lat) i nie inwestował do późnej starości, prawdopodobnie nikt nie wiedziałby o jego istnieniu. Buffett zaczynający karierę inwestora jako 30-latek z kapitałem 25 000 dolarów, zarabiający rok w rok 22% (które realnie osiągał) i przechodzący na emeryturę w wieku 60 lat, miałby na koncie niecałe 12 milionów dolarów.
Drugi sposób to szczęście.
Nie mówimy tutaj oczywiście o totolotkowej definicji szczęścia, a o sytuacji, w której człowiek kompetentny znajduje się w odpowiednim miejscu w odpowiednim momencie.
Kristjan Kullamagi wspomniany w części Playbook (II) w ciągu 10 lat był w stanie pomnożyć 5 tysięcy dolarów do kwoty 80 milionów, a jego wyniki były potwierdzone przez dostępne publicznie, szwedzkie zeznania podatkowe. Traderem, który reprezentował nieco podobny styl gry i z ponad 10 tysięcy zrobił 18 milionów (w ciągu zaledwie 2 lat), był Dan Zanger.
Historie Kullamagiego i Zangera mają punkt wspólny – bardzo specyficzne warunki rynkowe.
Dodruk Fed i bańka internetowa – podczas hossy zarabia się łatwiej
Gdy w 2022 roku Fed rozpoczął cykl zacieśniania polityki pieniężnej, ludzie korzystający z setupów Kullamagiego zaczęli tracić pieniądze.
Niektórzy wskazywali palcem właśnie na Fed, co przez autora strategii było raczej obśmiewane. W 2022 roku on sam utopił na rynku 25 milionów dolarów i dzisiaj jest już jasne, że to niskie stopy procentowe i polityka luzowania ilościowego (QE), widoczna na wykresie poniżej, umożliwiły mu tak szybką rozbudowę konta. Bank centralny zalał rynki pieniędzmi, z których część popłynęła na rynki akcji sprawiając, że techniczne setupy Kullamagiego miały większe szanse powodzenia.
Zanger – tak jak Kullamagi, wykorzystywał AT na rynkach spółek.
Inspirował się jednak metodą CANSLIM Williama O’Neila, która pojawiła się w książce “How to Make Money in Stocks” i szukał firm, które mogły pochwalić się m.in. bardzo dobrymi wynikami sprzedażowymi. Spośród akcji, które spełniały warunki fundamentalne, następnie wybierał te, które wyglądały dobrze z perspektywy Price Action. W tym wszystkim, jak się domyślasz, jest haczyk – Zanger osiągnął te spektakularne wyniki w czasach bańki Dot-Com.
Zanger, Kullamagi i wielu innych traderów którzy osiągnęli podobne rezultaty, mieli oczywiście wiedzę i doświadczenie, ale ich dokonania mogą być niemożliwe do powtórzenia w “normalnych” warunkach rynkowych i działają lub działały tylko podczas agresywnej hossy.
Zamki na piasku
Takie historie to najlepszy dowód na to, że tradingu nie można się “nauczyć” – tak, jak można nauczyć się śpiewu czy montażu wideo. Możliwe jest jedynie zdobycie chwilowej przewagi nad rynkiem, która w końcu wyparowuje.
Trading jest budową zamków na piasku i wygląda podobnie bez względu na to, czy chodzi o trading w pełni dyskrecjonalny, hybrydowy (częściowo zautomatyzowany lub korzystający z danych statystycznych) czy systematyczny.
Przykładowe wnioski dotyczące backtestingu systematycznego handlu parami można znaleźć w artykule na blogu QuantRocket:
Nie można oczekiwać, że pary skointegrowane, które radzą sobie dobrze na danych In-Sample, będą osiągać dobre rezultaty na danych Out-of-Sample w nieskończoność. Jednakże, można oczekiwać krótkiego okresu kointegracji poza próbą – trwającego rok lub dwa, nim nastąpi pogorszenie wyników. Znaczy to, że udany handel parami wymaga solidnego zestawu badań w celu ciągłego identyfikowania i wybierania nowych par w celu zastąpienia starych, które przestają działać.
Trader znajduje jakąś anomalię, wykorzystuje ją, a w międzyczasie monitoruje zachowanie strategii, szukając nowych instrumentów do handlu. Czyli nieustannie wykonuje pewną pracę, próbując zaadaptować się do warunków rynkowych.
Twój guru nie zaczynał od zera
Możesz mieć wrażenie, że ta finałowa część serii jest nieco zbyt pesymistyczna. Nie chodzi jednak o sianie defetyzmu, a o zwrócenie uwagi na drugą stronę medalu. Zbyt wielu ludzi próbuje zajmować się tradingiem nie dlatego, że faktycznie ich interesuje, a dlatego, że widzą w nim oni realną szansę poprawy sytuacji materialnej.
Kończy się stratą czasu, frustracją, a w skrajnych przypadkach – tragedią.
Jednak nie można im się dziwić, ponieważ zbudowany wokół rynków finansowych biznes zamyka odbiorców w bańce informacyjnej tak, by ci wierzyli, że do osiągnięcia sukcesu potrzebują nie dużego kapitału, szczęścia i samodzielnego myślenia, ale tylko i wyłącznie wiedzy.
Tej wiedzy, którą sprzedają autorzy kursów czy mentoringów, zapełniający sale na seminariach i stanowiący żywe dowody na to, że na rynkach faktycznie można przejść drogę “od nędzy do piniędzy”, jak mówiono w komedii Juliusza Machulskiego – “Pieniądze to nie wszystko”. Tylko że król tradingu jest nagi, a ci ludzie najprawdopodobniej nie zbudowali majątków na giełdzie.
Czasami zdradza ich to, że ich wiedza jest bardzo płytka lub żadna, a w takiej sytuacji nie mają prawa pokonywać rynku.
Czasami robi to matematyka – ponieważ osiągane przez nich wyniki są kompletnie abstrakcyjne. Tak abstrakcyjne, że gdyby zostały potwierdzone przez audytora, zrobiłyby ze szkoleniowca gwiazdę światowego formatu, która dawałaby wywiady dla Bloomberga, Reutersa i WSJ. Z jakiegoś powodu – być może przez skromność i introwertyzm, które przecież leżą w naturze osób prężnie działających w mediach, żaden z nich tych wyników potwierdzać nie chce.
Jak więc może wyglądać prawda?
Grając za cudze pieniądze
Jeśli influencerzy nie pochodzą z bogatych rodzin, od których dostali ogromny kapitał na handel (podobne przypadki mogły mieć miejsce w USA) lub nie wykorzystują pieniędzy zarobionych na normalnym biznesie, fabrykują swój status finansowy po to, by sprzedawać kurs, mentoring czy jakikolwiek inny produkt (przy czym “produktem” mogą być ich wizerunki i wpływ na tłum, co monetyzuje się bardzo łatwo, dzięki marketingowi afiliacyjnemu).
Później, środki z tej działalności wykorzystują na rynku, czyli zwyczajnie grają za cudze pieniądze (jeśli tego nie robią, statement potwierdzający wyniki, w niektórych przypadkach można z łatwością sfałszować).
Jeśli taki influencer ma 50 tysięcy subskrypcji, co i tak jest liczbą niewielką, a jego kurs w cenie 5000zł kupi 0.5% subskrybentów, będzie mógł pochwalić się przychodem w wysokości 1 250 000 złotych. Do tego dochodzą reklamy, mentoring 1 na 1, seminaria oraz umowy z giełdami i brokerami.
Jako że “za cudze” gra się bardzo przyjemnie i bez stresu, do pomnożenia takich pieniędzy zdolny jest przypadkowy człowiek z ulicy. Wystarczą Buy&Hold, a w wersji dla ryzykantów – brak stop lossa, bliski take profit i strategia rzutu monetą lub uśrednianie z zachowaniem zasad podstawowego zarządzania ryzykiem – ponieważ odpowiednio wykorzystany, duży kapitał, pozwoli przetrzymywać stratne pozycje dłużej. Coś takiego może działać przez jakiś czas.
A jak nie zadziała? Napisze się nową książkę, nakręci nowy film i znajdzie nowych naiwniaków.
Efekt św. Mateusza
Bo jak wiemy od pierwszego odcinka serii, na giełdzie można zarabiać ogromne pieniądze dzięki losowości nawet, jeśli jesteś najgorszym traderem na świecie. Nie da się tego osiągnąć, jeśli Twój kapitał wynosi 5, 10 czy 20 tysięcy złotych, ponieważ nawet, jeśli będziesz uśredniał straty i na koniec dnia zaksięgujesz zysk, korzystając z faktu, iż rynek obecnie znajduje się w reżimie, w którym powraca do średniej, będzie to zysk, kwotowo, niewielki. W dodatku nie możesz kontynuować takiej działalności zbyt długo, ze względu na prawo wielkich liczb – w długim terminie przegrasz, a bankructwo może czekać tuż za rogiem.
Ale jeśli dysponujesz milionem złotych? Dziesięcioma milionami? W takim położeniu, największy amator, traktując społeczność na której żeruje, niczym prywatną skarbonkę, jest w stanie wyglądać jak geniusz. Przynajmniej przez jakiś czas.
Cały ten mechanizm można podciągnąć pod tzw. Efekt św. Mateusza, opisujący proces bogacenia się bogatych i zubożenia osób ubogich. Influencer rodzi się w bogatym domu, budował majątek poza giełdą lub sprytnie okłamuje publikę, sprawiając wrażenie osoby majętnej. Klienci płacą mu za kursy, mające pomóc im zbudować finansowe imperium od zera. Rady nie działają, lub działają w ograniczonym zakresie, jednak generowane zyski są niewielkie, ponieważ klient dysponuje bardzo małym kapitałem. Pojawiają się frustracja, a później – wykorzystanie wysokiej dźwigni, hazard i bankructwo.
Bogaty influencer jest jeszcze bogatszy. Biedny influencer udający bogacza faktycznie staje się bogaty. A biedak? Biedak utopił kapitał, uprawiając hazard i jest jeszcze biedniejszy, niż wcześniej.
Branża tradingowa nie powinna być brana na serio
To nie jest tylko luźna hipoteza – przynajmniej częściowo potwierdził ją autor kanału ImanTrading w filmie “Exposing the Amount of Money Trading YouTubers Make”, szacując przychody, jakie tradingowi influencerzy w USA osiągają z reklam (spoiler: jak łatwo się domyślić, udawanie tradingowego mentora jest dużo bardziej lukratywne, niż sam trading).
Wiele dekad wcześniej coś podobnego mówił także William R. Gallacher, w książce “Winner Take All: A Top Commodity Trader Tells It Like It Is” (rozdział pt. “The Circus”).
Znajdziemy tam przede wszystkim krytykę środowiska traderów wystawiających się na widok publiczny – sprzedających kursy czy korzystających na skrzętnie budowanych w mediach wizerunkach rynkowych magików. Autor przedstawia branżę nader negatywnie – jako środowisko pełne cwaniaków z talentem marketingowym, budujących kariery na kłamstwach. Nie ważne, czy to W.D. Gann, Ralph Elliott czy legendarny Larry Williams – od Gallachera po głowie dostają wszyscy.
Należy więc liczyć się z tym, że mamy do czynienia z branżą, w której wszystko i wszystkich należy brać z przymrużeniem oka. Zarabianie na reklamach, kursach czy książkach nie jest oczywiście niczym złym – dopóki sprzedawca jest w stanie dowieźć to, co obiecuje odbiorcy. Problem polega na tym, że tutaj są to możliwość utrzymywania się z tradingu dzięki wiedzy powszechnej i legendarna “wolność finansowa”.
A tego dowieźć się po prostu nie da. Bo “nie ma czegoś takiego, jak darmowy lunch”.
Do czytelników:
W procesie publikacji serii, który rozciągnął się aż na dwa lata, pojawiły się osoby, które niecierpliwie czekały na kolejne części. Chciałbym serdecznie podziękować Wam za docenienie mojej pracy, jednocześnie przepraszając za opóźnienia.
Poniżej znajduje się lista źródeł i wartościowych materiałów zawierających informacje, które nie znalazły się w Jak Czytać Cenę.
Kolorem zielonym wyszczególniłem te, którymi warto się zainteresować (tytuły dodatkowo pogrubione są szczególnie wartościowe). Te, których nie wyszczególniłem, po przeczytaniu JCC są jedynie opcjonalne, ponieważ pokrywają te same tematy. Po niektóre z nich warto sięgnąć w sytuacji, w której jesteśmy gotowi wyodrębnić z nich poszczególne pomysły i samodzielnie je przetestować. Jeśli nie jesteśmy w stanie tego zrobić, powinny być traktowane bardziej w kategoriach rozrywkowych, niż edukacyjnych.
Źródła i dodatkowe materiały
Makroekonomia, struktura rynku i analiza fundamentalna spółek
Książki:
International Money and Finance, Eighth Edition – Michael Melvin, Stefan Norrbin
Global Macro Trading: Profiting in a New World Economy – Greg Gliner
How to Make Money in Stocks – William O’Neil
The Money Bazaar : Inside the Trillion-Dollar World of Currency – Andrew Krieger
Trading and Exchanges: Market Microstructure for Practitioners – Larry Harris
Alchemia Finansów – George Soros
Trading with Intermarket Analysis: A Visual Approach to Beating the Financial Markets Using Exchange-Traded Funds – John J. Murphy
The Secrets of Economic Indicators Hidden Clues to Future Economic Trends and Investment Opportunities, 2nd Edition – Bernard Baumohl
YouTube:
How The Economic Machine Works (Ray Dalio) czyli Podstawy Globalnej Ekonomii dla Inwestora (PL)
Kurs wyceny spółek – Aswath Damodaran
Predicting The Global Economy (w/ Raoul Pal)
Introduction to Investing and Finance – Martin Shkreli
Roaring Kitty (Keith Gill) tłumaczy zbudowany przez siebie dashboard
Price Action i Auction Market Theory
Książki:
Steidlmayer on Markets: Trading with Market Profile – J. Peter Steidlmayer
Mind Over Markets Power Trading with Market Generated Information – James F. Dalton, Eric T Jones, Robert, B, Dalton
Markets in Profile: Profiting from the Auction Process – James F. Dalton, Eric T Jones, Robert, B, Dalton
Trades About to Happen: A Modern Adaptation of the Wyckoff Method – David H. Weis,
Wyckoff 2.0: Structures, Volume Profile and Order Flow – Rubén Villahermosa
The Art and Science of Technical Analysis – Adam Grimes
Evidence-Based Technical Analysis: Applying the Scientific Method and Statistical Inference to Trading Signals – David Aronson
Blogi i fora:
ForexFactory – ReadTheMarket – Supply and Demand with Price Action – IFMyante
ForexFactory – Technical Analysis Fallacy – FTI
ForexFactory – My Way to Highway – Profit Farmer
ForexFactory – Building an Equity Millipede
YouTube:
Algotrading i analiza statystyczna
Książki:
Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale – Ernest Chan
Quantitative Analysis Of Market Data: A Primer – Adam Grimes
Trading systems and methods – Perry J. Kaufman
Inside the Black Box, Second Edition – A Simple Guide to Quantitative and High-Frequency Trading – Rishi K. Narang
Systematic Trading: a unique new method for designing trading and investing systems – Robert Carver
YouTube:
Podstawy programowania:
Kursy:
Książki:
Python Crash Course, 3rd Edition
Inne:
Książki:
Winner Take All: A Top Commodity Trader Tells It Like It Is – William R. Gallacher
The Misbehavior of Markets – Benoit Mandelbrot
Pit Bull: Lessons from Wall Street’s Champion Day Trader – Martin Schwartz
Long-Term Secrets to Short-Term Trading – Larry Williams
Market Wizards & New Market Wizards – Jack D. Schwager
Rational Recovery: The New Cure for Substance Addiction – Jack Trimpey
Inventory Trading – Shonn Campbell
The Playbook – Mike Bellafiore
YouTube:
Śledź CrypS. w Google News. Czytaj najważniejsze wiadomości bezpośrednio w Google! Obserwuj ->
Zajrzyj na nasz telegram i dołącz do Crypto. Society. Dołącz ->
Lucky
Serdeczne dzięki za serie artykułów. Miło widzieć, że ktoś podchodzi do tego racjonalnie, opierając się na matematyce/statystyce, gdzie mam wrażenie, że większość nie ma pojęcia, czym jest nawet błąd przeżywalności, lub o zgrozo jeszcze bardziej podstawowe pojęcia. Szanuje za podawanie racjonalnych argumentów i podpieranie się logiką a nie wróżbami.
Szkoda jednak, że stosunkowo krótka seria artykułów. Sam jako data science chętnie bym podjął współpracę/kontakt z kimś mocniejszym w temacie. Co dwie głowy to nie jedna 🙂 Zapraszam autora do kontaktu i jeszcze raz dzięki za usystematyzowanie wiedzy w sposób przystępny.