勝率90%は、お金を失うための高コストな方法になり得る。 仮想的なエージェントを考えてみよう：9回の取引でそれぞれ$1を稼ぎ、1回で$15を失う。大多数の判断は勝利だったが、手数料前の口座残高は$6の赤字だ。 だからこそ、@agenticscreditが公開するACSモデルで、勝率と収益性、ドローダウンを組み合わせて評価している点に注目している。勝ち数だけを数えれば、その成績の経済的実態を見逃すことになる。 予測市場では、ある結果が非常に高い確率で起こると見えても、価格が高すぎることがある。そのような結果を繰り返し購入するボットは、安心感のある勝ち星を積み上げながら、ミスの余地をほとんど残さない。 私は、価格が不適切な場合でも可能性の高い勝利を避けることができるエージェントを好む。 資金を投入する価値のある規律とは、正しい予測でも取引として不適切なタイミングを理解することである。