“Det har rammet mange”. Dette er et veldig klassisk eksempel på outcome bias, som beskrevet ovenfor. Man klarer rett og slett ikke å skille resultat fra den eventuelle analyse som ligger bak.
I tillegg ignorerer du eksempler om outliers fra den andre siden av normalfordelingskurven…
Der folk har solgt for tidlig eller virkelig gått glipp av avkastning… Det er ingen grunn til at de ikke er like relevante, som nedsiden.
NAS er en binær aksje og da har du to utfall, og man bør ha en viss ide om er sannsynligheten for de to utfallene.
La oss ta ett super enkelt fiktivt eksempel for de som ikke har hatt statistikk, eller klart å tjene noe særlig på å spille kort for å illustrere mitt poeng.
I dette eksempelet ville du risikert 100.000 for å stikke av med 500.000, de fleste oppegående mennesker som kjenner sannsynlighet ville gjort dette, selv om de ville tapt 100000 7/10 ganger.
I 3 av 10 ganger vinner du 500.000, som gjør at det blir profitabelt, i lengden.
Verdi av binære flakslodd | |||
---|---|---|---|
Potensiell Tap/Gevinst ($) | -100000 | 500000 | Totalt: |
Sannsynlighet (%) | 70 % | 30 % | 100 % |
Forventet Verdi ($) | -70000 | 150000 | 80000 |
Jeg har aksjer i min portefølje som potensielt kan være der i 10-15 år, gitt at ingenting endrer seg…
Om du eier en bedrift som får 20% årlig avkastning på kapitalen, så ser jeg få grunner til å noen gang selge det, jo mindre verdsettelsen er sky høy.