Что показывает плохая и хорошая статистика в чем либо.

Допустим у нас есть две группы людей.
Первая занет правила дорожного движения и умеет водить автомобиль.
Вторая не занет 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. ё

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.

Другая ситуация
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.

Третья ситуация.
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 статистике успеха в инвестициях.

Когда мы слышим о очередной не удачи в инвестициях нам тут же напоминают про то, что инвестиции это рискованно.
Те самые риски которые как оказалось присутствуют в любом деле и не дают получить результат людям без должного образования.

Если вы спросите тех кто потерял деньги в инвестициях где они учились инвестированию?
Большинство ответит, что или нигде не учились.

90% тех кто потерял деньги в инвестировании или нигде не учились или учились по популярным книжкам или у блогеров или пару месяцев на курсах.

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

Причем группа которая уже научилась об этом нигде не кричит.
Вы же не бегаете и не кричите на каждом шагу, что вы умеете водить автомобиль.
Вы просто ездите на машине и все.

Как только вы это понимаете все встает на свои места.

Причем вы все знаете примеры долгого и успешного инвестирования.
Это банки, инвест компании, фонды, брокерские компании и другие.
Они в подавляющем большинстве долго и успешно инвестируют, иначе мы бы видели массовые разорения этих финансовых структур, а этого нет.

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 по популярных книжкам о инвестировании.

Понравилась статья поставь лайк.
Поделись с друзьями.
Присоединяйся, что бы не пропустить следующие статьи.
Задавай вопрос в комментариях.