Что показывает плохая и хорошая статистика в чем либо.

Допустим у нас есть две группы людей.

Первая знает правила дорожного движения и умеет водить автомобиль.

Вторая не знает правила дорожного движения и не умеет водить автомобиль.

Каждому человеку из каждой группы надо проехать из точки А в точку В.

Как вы думаете какая статистика аварий будет в каждой из групп?

В первой группе 99% доедут без происшествий и 1% попадет в аварийную ситуацию и то скорее всего не по своей вине.

Во второй группе 1% доедет да и то скорее всего случайно, все остальные 99% не доедут и это будет их прямая вина. Ой я не знал, что так ехать нельзя. И никто при этом не будет говорить, что группа номер 2 не доехала потому, что вождение автомобиля по трассе это дело рискованное и поэтому у этих людей не получилось и они не виноваты. Потому, что все четко понимают ситуацию и есть множество примеров успешного вождения автомобиля после обучения вождению.

Статистика четко показывает к какой группе людей относиться каждый человек, он уже умеет водить или нет. 

Допустим мы взяли и перемешали две наши выше описанные группы и нам надо определить к какой из групп изначально относился человек, к первой, где все умеют водит или ко второй, где никто не умеет водить.

В этом случае можно так же попросить каждого проехать из точки А в точку В и по результатам заезда четко сказать к какой группе относится человек. Причем ошибка будет очень не большой. 

То же самое вы видим в любом деле. Ученик токаря выдает намного больше брака, чем опытный токарь. Врач ошибается в диагнозе намного меньше, чем человек без медицинского образования.

Понимая эту закономерность мы можем сказать, что если у человека, что то не получаеться с первого раза, то скорее всего он просто не умеет это делать или только учиться.

Давайте теперь представим, что есть еще две группы людей которые не знают правил дорожного движения и не умеют водить автомобиль.

Первая группа училась водить в авто школе.

Вторая училась готовить пельмени.

После обучения, эти две группы просят проехать из точки А в точку В.

Как вы думаете какая будет статистика успеха в каждой из групп?

Думаю всем понятно, что точно такая же как и в предыдущем примере.

Очевидные выводы: если вы хотите научиться водить, но при этом учитесь чему то другому, у вас не получится нормально водить.

Следовательно надо очень четко понимать чему на самом деле вы учитесь.

Теперь перейдем к биржевой статистике.

Всем известна статистика успешного инвестирования на бирже. Лишь у 1 из 100 получается заработать. Нам говорят, что виноваты страшные биржевые риски. Те самые риски которые как оказалось присутствуют в любом деле и не дают получить результат людям без должного образования. 

Вам надо четко понимать, что статистика не успешного инвестирования на бирже лишь показывает к какой категории относится человек который попал в эту статистику. К категории которая научилась инвестировать или которая пока только учиться.

Причем категория которая уже научилась нигде об этом не кричит. Вы же не бегаете и не кричите на каждом шагу, что вы умеете водить автомобиль. Вы просто берете и водите. 

Как только вы это понимаете все встает на свои места.

Причем вы все знаете примеры долгого и успешного управления активами на бирже. Это банки, инвест компании и фонды. Они все долго и успешно инвестируют на бирже.

Если бы у них статистика успешного управления, была такая же как нам говорят 1 из 100, мы бы видели массовые разорения данных финансовых структур, но мы этого не видим. Значит у них статистика успешного управления намного лучше и никак не 1 из 100.

Понимая это мы можем найти ключ к их успешному инвестированию.

Ключ в том, что их управляющие активами учились много лет в институте, по учебникам, а не пару месяцев на курсах и не у блогеров и не на популярных книжкам о инвестировании.