كيف ينبغي تفسير متوسط ​​الربح والخسارة؟

الإجابة المباشرة

يُفسَّر متوسط ​​الربح والخسارة (Average Win Loss) على أفضل نحو باعتباره ملخصًا وصفيًا: فهو يقارن مدى كِبر نتائجك الرابحة عادةً مقابل مدى كِبر نتائجك الخاسرة عادةً، اعتمادًا على الصفقات التاريخية. أما ما لا يمكنه فعله فهو إثبات أن نهجك سيؤدي بشكل جيد في المستقبل، أو تحديد توقيت صفقات موثوق، أو استبدال التقييم الكامل الذي يتضمن معدل الفوز، والتكاليف، وحجم/حجم الصفقة (position sizing)، وتغير ظروف السوق.

الآلية أو التعريف

بعبارات بسيطة، غالبًا ما يشير “Average Win Loss” إلى مقارنة شبيهة بالنِّسبة بين:

• متوسط الربح: متوسط (mean) حجم نتائج الصفقات الرابحة.
• متوسط الخسارة: متوسط (mean) حجم نتائج الصفقات الخاسرة.

قد تحسب لوحات المعلومات المختلفة هذه القيم وفقًا لقواعد مختلفة. على سبيل المثال، قد يعرّف أحد المنصات “win” و“loss” بناءً على الربح الصافي بعد الرسوم، أو قد يستخدم الحركة الإجمالية قبل التكاليف. وقد يقيس النتائج بعملة الحساب، أو بالنِّقاط (pips)، أو كنِسب مئوية. يتغير التفسير إذا تغيرت طريقة القياس الأساسية.

نموذج مباشر هو: اجمع مجموعة من الصفقات المكتملة، ووسِّم كل نتيجة صفقة على أنها رابحة أو خاسرة، ثم احسب متوسط نتائج الصفقات الرابحة ومتوسط نتائج الصفقات الخاسرة، وبعد ذلك قارن بينهما (على سبيل المثال، عبر أخذ النِّسبة بينهما). الفكرة الأساسية هي أن هذا يصف النزعة المركزية للفائزين والخاسرين داخل مجموعة البيانات المحددة تلك، باستخدام طريقة الحساب المحددة تلك.

الدليل أو مثال

فكر في حالتين لتاجرَين يمتلك كل منهما العدد نفسه تاريخيًا من الصفقات الرابحة والخاسرة، لكن أحجام متوسط الربح مختلفة.

• افتراض المثال: يتجاهل التاجرَان فروقات التنفيذ ويستخدمان وحدة قياس ثابتة (مثلًا: النتيجة الصافية لكل صفقة بعد نفس أنواع التكاليف).
• المثال A: متوسط الربح هو 1.0 (بوحدتك المختارة)، ومتوسط الخسارة هو 1.0، لذا تُظهر المقارنة تماثلًا.
• المثال B: متوسط الربح هو 1.5 بينما متوسط الخسارة هو 1.0، لذا تكون الصفقات الرابحة عادةً أكبر من الصفقات الخاسرة.

في المثال B، يشير متوسط ​​الربح والخسارة إلى أن الأرباح تميل إلى أن تفوق الخسائر من حيث الحجم في المتوسط. ومع ذلك، لا يزال لا يخبرك ما إذا كانت الربحية الإجمالية إيجابية، لأن الربحية تعتمد أيضًا على مدى تكرار حدوث الصفقات الرابحة (win rate)، وما إذا كانت الخسائر مشوَّهة بسبب أحداث كبيرة نادرة، وما إذا كانت التكاليف مُدرجة بشكل متسق.

كما أن القيم المتوسطة قد تُخفي البنية. قد تتشارك مجموعتا بيانات في نفس متوسط الربح ومتوسط الخسارة لكن لديهما توزيعات مختلفة: قد تكون إحداهما تضم العديد من النتائج الصغيرة مع وجود قيم شاذة شديدة بين الحين والآخر، بينما قد تكون الأخرى أكثر استقرارًا. لا تلتقط المتوسطات وحدها هذا الفرق.

القيود والمخاطر

تشمل القيود المادية الشائعة أوضاع الفشل التالية:

1. حساسية التكاليف والقواعد: إذا تم حساب متوسط الربح ومتوسط الخسارة قبل الرسوم، أو السبريد (spreads)، أو التبييت (rollover)، أو غيرها من التكاليف، فقد لا تتطابق المقارنة مع النتائج الصافية المحققة. وحتى إذا كانت المقارنة متسقة داخليًا، فقد لا تنطبق على حالات أخرى.

2. اختيار مجموعة البيانات وتغير التعريف: إذا حسبت متوسط ​​الربح والخسارة باستخدام جزء من الصفقات (على سبيل المثال، فقط جلسة معينة، أو أداة مالية معينة، أو فترة زمنية محددة)، فإن النتيجة تعكس هذا الجزء. وإذا غيّرت لاحقًا الظروف أو أدرجت أنواع صفقات مختلفة، فقد تتحرك المتوسطات.

3. القيم الشاذة والانحراف: تستجيب المتوسطات للقيم القصوى. يمكن أن تؤثر بعض الأرباح أو الخسائر الكبيرة بشكل غير معتاد على المتوسط بشكل غير متناسب، مما يجعل المؤشر أقل تمثيلًا.

4. لا ضمان تنبؤي: لا تُنشئ العلاقات التاريخية نتائج مستقبلية. قد تتغير أنظمة السوق، والتقلب (volatility)، وجودة التنفيذ، لذلك قد لا تستمر أحجام “الفائز” و“الخاسر” “المعتادة” تاريخيًا.

5. يُغفل محركات أداء رئيسية: لا يدمج متوسط ​​الربح والخسارة وحده معدل الفوز، أو توقيت الصفقات، أو تأثيرات الرافعة المالية (leverage effects)، أو مسار حقوق الملكية (equity). يمكن لاستراتيجيتين لهما نفس متوسط ​​الربح والخسارة أن تُنتجا نتائج إجمالية مختلفة.

التحقق أو السؤال التالي

لفهم متوسط ​​الربح والخسارة بدقة بنفسك، تحقّق على الأقل من العناصر التالية في الحساب الذي تستخدمه:

• ما الذي يُعد ربحًا وما الذي يُعد خسارة (net vs gross; وحدة القياس).
• ما إذا كانت النتائج تعكس افتراضات التكلفة والتنفيذ نفسها عبر مجموعة البيانات.
• كيف يتم حساب المؤشر عندما تتضمن النتائج أرباحًا/خسائر صغيرة جدًا أو قيمًا شاذة.