Errori Comuni nell’Analisi degli Errori
Cos’è l’analisi degli errori e perché le persone si sbagliano?
L’analisi degli errori è una revisione strutturata di ciò che hai fatto, di ciò che ti aspettavi, di ciò che è effettivamente accaduto e di ciò che puoi cambiare la prossima volta. Si concentra sulle decisioni e sui processi, non sul tentativo di prevedere il futuro utilizzando il passato. Gli errori comuni si verificano quando la parte di “analisi” diventa vaga, emotiva o basata esclusivamente sul risultato.
Un malinteso frequente è confondere l’analisi degli errori con il “trovare il motivo per cui è andato male”, senza definire la decisione e la misurazione. Un altro errore è analizzare i risultati come se fossero conseguenze garantite di un singolo errore. Mercati, esecuzione, commissioni e condizioni mutevoli significano che un singolo risultato raramente ha una sola causa.
Errori comuni e il loro impatto sull’apprendimento
1) Confondere l’errore con il risultato
Un’analisi degli errori neutrale separa l’azione (la decisione o il processo) dal risultato (profitto o perdita, o un altro risultato osservato). Se etichetti solo il risultato come “negativo” e poi costruisci a posteriori una spiegazione, potresti non imparare nulla di pratico.
Verifica neutrale: scrivi esattamente il passo che cambieresti, quindi verifica se quel passo era effettivamente il fattore causale, date le tue condizioni e assunzioni.
2) Saltare le assunzioni dietro ogni esempio
Quando presenti un esempio — come “se lo spread fosse stato più basso, il trade avrebbe funzionato” — il calcolo dipende da assunzioni (costi, tempistiche, qualità dell’esecuzione e significato di “funzionato”). Senza assunzioni dichiarate, l’esempio non può essere verificato.
Verifica neutrale: elenca esplicitamente ogni assunzione, inclusi gli elementi considerati fissi rispetto a quelli variabili.
3) Trattare meccaniche stabili come se fossero risultati stabili
Alcune relazioni sono strutturali (ad esempio, come i costi riducono i rendimenti), ma il percorso futuro del prezzo è variabile. L’analisi degli errori va storta quando meccaniche stabili vengono usate per sostenere che eventi futuri simili produrranno risultati simili.
Verifica neutrale: separa “meccaniche che puoi controllare” (qualità del processo, documentazione, coerenza) da “condizioni che non puoi controllare pienamente” (movimenti di mercato, dettagli di esecuzione, eventi esterni).
4) Modo di fallimento: bias di conferma durante la revisione
Una revisione può diventare un modo per proteggere una convinzione precedente — cercando solo spiegazioni che supportano la tua tesi. Questo può nascondere altri fattori come tempistiche, dimensioni della posizione o impatto dei costi.
Bandiere rosse (rode vlaggen): la revisione trova una sola spiegazione; evita evidenze che la contraddicono; non aggiorna mai il modello anche quando le evidenze lo contraddicono.
5) Usare la revisione come un “aggiustamento” in un solo passo
L’analisi degli errori spesso fallisce quando termina con un singolo cambiamento proposto, senza verificare se quel cambiamento affronta effettivamente il modo di fallimento. Se il tuo cambiamento di processo non è collegato all’errore definito, potresti ripetere lo stesso schema in condizioni diverse.
Criterio di prontezza (klaarcriterium): dovresti essere in grado di indicare cosa farai diversamente la prossima volta e quali evidenze mostrerebbero che il cambiamento sta funzionando.
Evidenze ed esempio pratico di verifiche neutre (senza affermare previsioni)
Considera una revisione in cui una decisione ha portato a un risultato netto sfavorevole dopo i costi. Un errore comune è concludere “il mercato si è mosso contro di me”, ignorando se il processo ha permesso che l’impatto dei costi fosse troppo elevato rispetto al vantaggio atteso.
Un approccio più neutrale:
- Definisci il momento della decisione: su cosa si basava la decisione e cosa avevi pianificato.
- Definisci la misurazione: cosa intendi per “sfavorevole” (netto dopo i costi, rispetto a un benchmark, ecc.).
- Elenca le assunzioni: stime dei costi, assunzioni temporali e qualità dell’esecuzione ipotizzata.
- Verifica spiegazioni alternative: potrebbe il problema essere legato alle tempistiche, alle dimensioni, alla sensibilità ai costi o a un’incoerenza con le tue regole?
- Registra un singolo cambiamento controllabile che miri al modo di fallimento definito.
Questo non afferma accuratezza futura. Migliora la tua capacità di verificare il ragionamento utilizzato.
Limitazioni e rischi dell’analisi degli errori
L’analisi degli errori è valida quanto i suoi input e la sua volontà di essere specifica. Può fuorviare quando:
- tratti il rapporto causa-effetto storico come una garanzia per il futuro;
- ometti costi e assunzioni di esecuzione dagli esempi;
- confondi certezza emotiva con evidenza;
- non separi meccaniche da condizioni variabili.
I risultati variano anche in base alle condizioni di mercato, ai costi, all’esecuzione e alla giurisdizione, quindi anche le revisioni più accurate non possono garantire che il prossimo risultato sarà migliore. Il massimo che puoi fare è creare un processo di revisione che possa essere verificato e migliorato.