Článok
Risk–reward princíp, ktorý som v článku o cyklických príležitostiach nevysvetlil
Keď som písal príspevok o cyklických príležitostiach na akciovom trhu, jeho pointa bola pomerne jednoduchá. V niektorých segmentoch akciových a komoditných trhov sa opakovane objavujú cykly. V určitých momentoch sa tieto segmenty dostávajú na historicky nízke hodnoty z pohľadu metrík, ako je PB ratio, teda pomeru ceny akcií k účtovnej hodnote firiem v sektore.
Naznačoval som, že práve tieto segmenty môžu predstavovať zaujímavejšiu príležitosť než populárne rastové sektory obchodované na extrémne vysokých násobkoch PE ratio. Až neskôr som si uvedomil, že som síce opisoval trhovú situáciu, ale presne som nevysvetlil mentálny model, ktorý za tým článkom stojí.
Tým modelom je jednoduchá otázka: ak podstúpim určité riziko, koľko tým môžem získať – a koľko môžem stratiť? A je tento pomer v môj prospech? Tomuto sa vo financiách hovorí risk–reward.
Nejde o to, či je niečo rizikové alebo bezpečné. Každá investícia je riziková. Ide o pomer medzi tým, čo môžem získať, a tým, čo môžem stratiť. Ide o asymetriu.
Zjednodušený príklad
Realitu si teraz zámerne zjednodušme.
Predstavme si investíciu, kde existujú len dva možné výsledky:
je 60 % šanca, že zarobíme +80 %
je 40 % šanca, že stratíme −10 %
Dá sa to zapísať takto:
EV = (pravdepodobnosť zisku × veľkosť zisku) − (pravdepodobnosť straty × veľkosť straty)
Dosadíme:
EV = (0,6 × 80) − (0,4 × 10)
EV = 48 − 4
EV = +44 %
Pokračujte v čítaní
Zadajte e-mail pre odomknutie článku a prihlásenie na odber noviniek. Odhlásiť sa môžete kedykoľvek.
Disclaimer
Tento článok slúži výhradne na informačné a vzdelávacie účely. Nepredstavuje investičné poradenstvo, odporúčanie na kúpu alebo predaj cenných papierov, ani záruku budúceho vývoja trhov. Vyjadruje osobné názory autora, ktorý môže byť zároveň investorom. Investovanie na finančných trhoch je spojené s rizikom a každý čitateľ by mal svoje rozhodnutia zakladať na vlastnom uvážení a prípadne po konzultácii s licencovaným odborníkom.
Ak máte nejaké otázky alebo spätnú väzbu, pokojne mi napíšte na mail@richardgolian.com.
Ďalšie články
Európa nemá kapacity, aby čelila plnohodnotnej masívnej vojne dronov, takej akú vidíme na Ukrajine. Oslabujú ju tri závislosti: materiál pre obranné systémy dodáva Čína, vojenské schopnosti, ktoré Európa nemá, dodávajú USA, a dvadsaťsedem štátov sa nevie dohodnúť, ako rýchlo a za čo. Plány na prezbrojenie existujú, ich napĺňanie je však pomalé.
AI spraví grafiku, newsletter aj produktovú stránku rýchlejšie než človek. Tomu, kto to robil, zostáva jediné — posúdiť, či je výstup dobrý. Lenže väčšina ľudí má horší úsudok než AI. A kto nevie posúdiť kvalitu, nevie ani delegovať. Ako zistíš, či je tvoj úsudok ten, na ktorý sa firma spolieha, alebo ten nahraditeľný?
V apríli som v prvej časti tejto série písal o AI predikčnom systéme, ktorý som začal vyvíjať na vlastnom počítači. Vtedy mal software pár hodín a záznam predpovedí bol prázdny. Odvtedy záznamy v systéme ukázali vec, ktorá sa na začiatku dala čakať — systém ešte nerozumie trhu, ktorý má predpovedať. Vie si nájsť makro kontext, účtovnú hodnotu firiem, zisky. Ale nevie si tie veci poskladať do niečoho, čo by mu pomáhalo porozumieť cene.
Praha, 13. mája 2026. Cestou do práce som začal premýšľať o niečom, čo mi zostalo v hlave celé dni. Ak väčšina rutinnej práce na počítači v nasledujúcich desiatich rokoch zmizne a s ňou aj veľká časť opakujúcej sa manuálnej práce, čo sa stane s tokom peňazí? Kto bude platiť komu a za čo? Aké ekonomické vrstvy budú existovať, aké budú veľké a aké vzťahy medzi nimi pobežia? Toto je šesťvrstvová mapa, ktorú som ako odpoveď načrtol.
Staviam AI systém na predpovedanie indexu S&P 500. Beží na mojom vlastnom počítači, používa verejne dostupné dáta zdarma — yfinance, FRED, Shillerov dataset — a každú predpoveď hodnotí oproti realite. Táto séria dokumentuje samotný vývoj: rozhodnutia, metodiku, chyby.
Včera večer som sa nevedel odtrhnúť od počítača. Keď som zdvihol hlavu, bolo pol deviatej. Na poschodí som už asi tri hodiny sedel sám.
Hodina. Päťdesiatpäť minút. To je čas, ktorý mi trvalo postaviť niečo, čo mi česká softvérová firma nacenila na viac ako 50 000 €. Postavil som to s Claude Code. Nie prototyp. Nie proof of concept. Funkčný nástroj — ten, ktorý firma reálne potrebovala. Ešte ten večer bežal na testovacom prostredí. Toto nie je o Claude Code. Je to o tom, čo Claude Code odhaľuje.
Za posledné štyri roky som viedol zhruba stopäťdesiat praktických pohovorov. Päťdesiat na pozície dátových špecialistov. Sto na špecialistov reklamy a výkonnostného marketingu. Takmer každý z nich znamenal sadnúť si s kandidátom nad praktickou úlohou — niečím blízkym reálnemu problému, ktorý v firme naozaj potrebujeme riešiť. Žiadna teória. Žiadne kvízy. Aplikované riešenie problémov. Postupom času som si začal všímať vzorec.
Predtým, než AI niečo naučíte, musíte vidieť, čo pred vami skrýva.
V momente, keď k nemu potrebovali prístup ďalší ľudia, problém sa úplne zmenil. Už nešlo o to, či sa agent dokáže učiť. Šlo o to, kto ho smie učiť.
Štyri dni v Katalánsku. Bez počítača, bez AI, takmer bez sociálnych sietí. Kúpil som si tento zápisník, aby som doň písal to, o čom budem premýšľať, a to, na čo na tejto ceste narazím a čo sa naučím.
„Neospravedlniteľné, neobhájiteľné. Na toto sa nesmie nikdy zabudnúť.“