R-Multiple: এক Risk Scale-এ Trading Result মাপুন

Read in English

শেখার লক্ষ্য: trade outcome-কে R-multiple-এ convert করা, যাতে ভিন্ন market ও position size-এর result একই risk scale-এ তুলনা করা যায়।

Pound বা dollar profit দেখে trade কত ভালোভাবে manage হয়েছে বোঝা যায় না। £500 gain শক্তিশালী হতে পারে, যদি planned risk £200 হয়; আবার দুর্বল হতে পারে, যদি £2,000 expose করা হয়। R-multiple result-কে trade-এর initial planned risk-এর তুলনায় প্রকাশ করে।

১. Entry-এর আগে এক R define করুন

Original invalidation hit হলে trader যে amount loss আশা করেন, সেটিই one R; practical হলে normal cost-এর allowance-ও যোগ করা হয়।

Initial R = entry-to-stop distance × position size

£25 entry, £24 stop এবং 300 share-এর long trade-এ price risk প্রতি share £1; fees ও slippage-এর আগে initial R £300। Trade-এর আগে risk record করতে হবে; পরে redefine করলে comparison unreliable হয়।

২. Final result convert করুন

R-multiple = net trade profit বা loss ÷ initial R

Cost-এর পর £600 earn করলে outcome +2R। £240 loss হলে -0.8R। Stop-এর নিচে gap হলে -1.4R হতে পারে, যা actual risk plan ছাড়িয়েছে তা দেখায়।

সব trade-এ একই money risk দরকার নেই। £100-risk ও £500-risk trade দুটিই +1.5R হতে পারে। এতে account growth বা changing position size strategy review distort কম করে।

৩. একটি trade নয়, series দেখুন

Meaningful sample-এ value পরিষ্কার হয়। Win, loss, scratch ও cost R-এ record করুন। তারপর calculate করুন:

• Average winning R
• Average losing R
• Win rate
• প্রতি trade expectancy in R
• Largest loss ও drawdown in R

Winner loss-এর চেয়ে অনেক বড় হলে low win rate method-ও profitable হতে পারে। আবার occasional loss uncontrolled হলে high win rate method loss করতে পারে।

৪. Planned ও actual R আলাদা রাখুন

Initial R planned risk মাপে। Slippage, gap, partial exit বা discretionary change-এর কারণে actual loss আলাদা হতে পারে। দুটি field-ই রাখুন। Loss বারবার -1R ছাড়ালে execution, liquidity, event exposure বা stop না মানার সমস্যা খুঁজুন।

Stop দূরে সরিয়ে নতুন distance-কে “one R” বলবেন না। এতে rule break লুকায়। Performance analysis-এর জন্য original risk unit fixed থাকতে হবে।

Worked example

ধরা যাক, পাঁচ trade-এর net result:

• Trade 1: +2.0R
• Trade 2: -1.0R
• Trade 3: +0.5R
• Trade 4: -0.8R
• Trade 5: +1.3R

Total result পাঁচ trade-এ +2.0R, অর্থাৎ প্রতি trade +0.4R। Win rate 60%, তবে loss-এর পরও positive average result বেশি useful finding।

প্রতিটি trade-এর monetary risk আলাদা হলে cash profit যোগ করলে strategy ভুলভাবে দেখা যেতে পারে। R-multiple outcome ও intended exposure-এর relationship ধরে রাখে।

পাঁচ trade firm conclusion-এর জন্য ছোট sample। এটি calculation দেখায়, durable edge-এর evidence নয়।

সাধারণ ভুল

• Entry-এর আগে নয়, trade শেষে stop থেকে R হিসাব করা।
• Fee, spread ও slippage ignore করা।
• Gap বড় loss করলেও প্রতিটি loss ঠিক -1R লেখা।
• Context ছাড়া ভিন্ন holding-period strategy তুলনা করা।
• একটি বড় positive R outcome থেকে skill বিচার করা।
• Win-এর পর monetary risk বাড়িয়ে process unchanged দাবি করা।

ব্যবহারিক checklist

1. Entry, invalidation ও size কি trade-এর আগে define করা হয়েছিল?
2. Expected cost-সহ initial monetary risk কত?
3. Net realised result কত?
4. Outcome ÷ initial R কত?
5. Actual loss plan ছাড়িয়েছে কি, এবং কেন?
6. Sample meaningful review-এর জন্য যথেষ্ট কি?
7. Average win, average loss ও expectancy in R কত?
8. Result কি setup ও market regime অনুযায়ী আলাদা করা হয়েছে?

The Money Man-এর দৃষ্টিভঙ্গি

R-multiple execution ও strategy review-এর common language তৈরি করে। এটি risk দূর করে না এবং ছোট sample থেকে edge প্রমাণ করে না। আমরা initial R-কে fixed audit unit হিসেবে ব্যবহার করি, তারপর একটি বড় winner উদযাপনের বদলে distribution ও rule break দেখি।

শুধু শিক্ষামূলক তথ্য। এই tutorial AI-assisted এবং The Money Man প্রকাশিত। এটি ব্যক্তিগত investment advice, recommendation বা return-এর প্রতিশ্রুতি নয়। Trading-এ loss হতে পারে।