Ví dụ: nếu một cá nhân giao dịch tổng cộng 10 lần và thắng 7 trong số các giao dịch đó, thì tỷ lệ thắng của họ là 70% (7/10). Công thức tính tỷ lệ thắng luôn là số lần giao dịch thắng chia cho tổng số lần giao dịch. Khi tính toán tỷ lệ thắng, các nhà giao dịch có thể xác định xem chiến lược của họ có hiệu quả hay không.
Ngoài tỷ lệ thắng, các nhà giao dịch cũng sử dụng tỷ lệ thắng-thua để theo dõi hiệu suất của họ. Không giống như tỷ lệ thắng, tỷ lệ thắng-thua tính số lần thắng so với số lần thua.
Ví dụ: trong tổng số 20 giao dịch, bạn thắng 12 và thua 8. Tỷ lệ thắng-thua của bạn sẽ là 1,5 (12/8). Tuy nhiên, tỷ lệ thắng của bạn sẽ là 60% (20/12 x 100). Tuy nhiên, như với ví dụ trước của chúng tôi, tỷ lệ thắng-thua lớn hơn 1 không đảm bảo giúp bạn thành công.
Điều đáng chú ý là tỷ lệ thắng cao không phải lúc nào cũng có nghĩa là bạn thành công và có lãi. Lợi nhuận còn phụ thuộc vào các yếu tố khác, một trong số đó có thể là tỷ lệ rủi ro/phần thưởng. Ngay cả khi bạn có tỷ lệ thắng phần trăm cao, bạn vẫn có thể không có lãi nếu các mức cắt lỗ của bạn quá lớn. Trên thực tế, điều này sẽ làm tiêu tan kết quả của nhiều chiến thắng nhỏ hơn. Trường hợp ngược lại cũng có thể xảy ra.
Các nhà giao dịch thường có thể biết tỷ lệ thắng của họ từ hoạt động trước đó, nghĩa là có thể dễ dàng tìm ra tỷ lệ phần thưởng rủi ro phù hợp cho giao dịch trong tương lai của họ.
Đối với những nhà giao dịch có tỷ lệ thắng cao, tỷ lệ phần thưởng-rủi ro của họ có thể thấp hơn để hòa vốn. Đối với các nhà giao dịch có tỷ lệ thắng thấp, tỷ lệ phần thưởng-rủi ro của họ phải cao hơn để hòa vốn.
Nếu bạn là người thích có tỷ lệ thắng cao, phần thưởng-rủi ro của bạn có thể thấp hơn. Điều này có nghĩa là bạn có thể nên tham gia vào các hoạt động có rủi ro thấp hơn như đầu tư vào trái phiếu kho bạc.
WAGMI là từ viết tắt của câu "We're All Gonna Make It" (tất cả chúng ta sẽ làm được) khuyến khích...
Một con số đại diện cho một tỷ lệ đặc biệt được tìm thấy trong tự nhiên, nghệ thuật, kiến trúc và thậm chí ...
Biến trong mô hình kinh tế có liên quan trực tiếp đến các biến khác trong cùng một mô hình.