क्यों बड़े मैक्रो डेटा का अनुमान सही होने के बावजूद ट्रेडिंग से पैसा कमाना आसान नहीं होता? पहले नॉन-फार्म डेटा, सीपीआई और ब्याज दर की बैठकों के समय, मैं हमेशा पहले से जवाब अनुमान लगाने की कोशिश करता था: डेटा कमजोर होगा तो लंबी स्थिति, डेटा मजबूत होगा तो छोटी स्थिति। बाद में कई नुकसान के बाद मुझे समझ आया कि बाजार डेटा की अच्छाई-बुराई के बजाय, डेटा और अपेक्षाओं के बीच के अंतर को ट्रेड करता है। बेरोजगारी में कमी, जिससे आसानी के लिए संकेत मिलता है, लेकिन अगर बाजार पहले से ही इसकी उम्मीद कर चुका है, तो प्रकाशन के बाद विपरीत प्रतिक्रिया हो सकती है; मजबूत डेटा, जिससे जोखिम संपत्तियों पर दबाव पड़ना चाहिए, परंतु अगर यह अपेक्षित से कमजोर है, तो BTC की कीमत फिर भी बढ़ सकती है। और सबसे मुश्किल बात यह है कि डेटा प्रकाशन के समय तरलता कम हो जाती है, कीमत पहले लंबी स्थितियों को स्कैन करती है, फिर छोटी स्थितियों को, और हालांकि अंत में सही दिशा में प्रवृत्ति होती है, परंतु मेरी पोजीशन पहले ही क्लीयर हो चुकी होती है। मैं पहले डेटा प्रकाशन से पहले हाई लीवरेज पर पोजीशन खोलता था, मुझे लगता था कि मेरा तर्क पूर्ण है, परंतु संख्याएँ प्रकट होते ही, पहले ही स्टॉप-लॉस को स्पाइक से हिट कर दिया जाता है, और फिर ही कीमत मेरे पूर्वानुमान के अनुसार प्रवृत्ति में आती है। उस पल मैंने समझा: सही मतभेद होना, ट्रेडिंग संरचना के सही होने का मतलब नहीं है। बड़े डेटा के पहले, सिर्फ परिणाम का मूल्यांकन ही पर्याप्त नहीं है; मुख्यतः मूल्यांकन करना है कि बाजार कितना प्री-प्राइस कर चुका है, पोजीशन कितने सघन हैं, और क्या मैं क्षणिक उतार-चढ़ाव को सहन कर सकता हूँ। जब स्पष्ट प्रतिफल-जोखिम (reward-to-risk) मौजूद नहीं होता, तब कुछ सेकंड पकड़ने के बजाय, मार्केट की पहली प्रतिक्रिया पूरी होने का इंतज़ार करना,अक्सर महत्वपूर्ण होता है। याद रखें: डेटा कहानी कैसे सुनाई जाएगी, यह तय करता है; प्रत्याशा-अंतर (expectation gap) ही मूल्य कहाँ जाएगा, यह तय करता है; संख्या सहीअनुमान लगाना केवल ज्ञान है, परंतु संकट से सुरक्षित रहना ही ट्रेडिंग है।