สร้างเสริมประสบการณ์การลงทุน

เรียนรู้วิธีคิดและแนวทางการลงทุน ทั้งแบบเก็งกำไรระยะสั้นและระยะยาวแบบถูกวิธี เพื่อการเอาตัวรอดในการลงทุนในตลาดหุ้นและตลาดอนุพันธ์

ห้องเรียนการลงทุนใน หุ้น อนุพันธ์ ออนไลน์

สะดวก เข้าใจง่าย ราคาถูก เน้นให้ความรู้ให้ นักลงทุนสามารถ ลงทุนได้อย่างมีความสุข สร้างผลกำไรแบบพอเพียง ต่อเนื่องและยั่งยืน เอาชนะตลาดในระยะยาว

รู้ทันภาวะตลาดหุ้น

สามารถติดตามข้อมูล ข่าวสารการลงทุน ภาวะตลาดหุ้นเมืองไทยและรอบโลก

วิเคราะห์พื้นฐานหุ้น

เรียนรู้การวิเคราะห์พื้นฐานหุ้น ทั้งเชิงคุณภาพของธุรกิจ และเข้าใจรายละเอียดงบการเงินของบริษัท เพื่อให้สามารถเลือกลงทุนในหุ้นที่ดี และมีอนาคตในการเติบโต

จับจังหวะการลงทุน

เรียนรู้ เครื่องมือการวิเคราะห์ราคาและปริมาณการซื้อขายหุ้น ทางเทคนิคอล เพื่อหาจังหวะการลงทุนทั้งแบบการลงทุนระยะสั้นและยาว เพิ่มประสิทธิ์ภาพในการสร้างผลกำไร

ผลงานเขียนของเรา

ผลงานเขียนในรูปแบบหนังสือ 2 เล่มแนะนำวิธีคิดการลงทุนในหุ้นแบบเก็งกำไร ตลอดจนกลยุทธ และการพัฒนาระบบ สามารถหาซื้อหนังสือทั้งสองเล่มได้จากร้านหนังสือชั้นนำทั่วไป

วันพุธที่ 20 มิถุนายน พ.ศ. 2561

" EU is in an existential crisis”

George Soros ออกมาเตือนเกี่ยวกับ EU อีกครั้งในการบรรยายที่งานประชุมสัมมนาจัดโดย European Council คุณ Soros ชี้เป้าไปที่ประเด็นค่าเงินและการเมือง จุดอ่อนการรวมประเทศของ EU และใช้ค่าเงินเดียวกัน กลายเป็นปัญหาภัยคุกคามความมั่นคงทางเศรษฐกิจ รวมไปถึงการเมืองที่พรรคสายประชานิยมกำลังขึ้นมามีอำนาจแล้วชักนำประเทศไปสู่การแยกตัวแบบที่เกิดกรณี Brexit ซึ่งตอนนี้เป็นประเด็นวิตกกังวลที่กำลังเผชิญกับประเทศอิตาลี

บวกรวมกับปัญหาเดิมของ EU เช่นเรื่องนโยบายเปิดพรมแดนรับผู้อพยพที่ตามมาซึ่งเรื่องปัญหาการก่อการร้ายในยุโรป และรวมถึงนโยบายการแก้ปัญหาหนี้สาธารณะ ลดรายจ่ายของประเทศที่มีปัญหาเศรษฐกิจอย่างหนัก ทำให้โซรอสเชื่อว่า ไม่เกินเลยที่จะกล่าวว่า EU ตกอยู่ในความเสี่ยงด้านความมั่งคงในการรวมเป็นเอกภาพ ส่วนปมการเมืองเรื่องการล้มข้อตกลงนิวเคลียร์อิหร่านของสหรัฐ ก็จะนำไปสู่ภาพความสัมพันธ์ที่เสื่อมลงระหว่าง US และ EU



เช่นเดียวกัน soros พูดถึงปัญหา การแข็งค่าของ USD และการเกิดภาวะ Fund flow ไหลออกจากตลาด EM ประเทศเศรษฐกิจเกิดใหม่ค่าเงินอ่อนตัว ซึ่งโซรอสมองว่าจะนำไปสู่วิกฤตการเงินครั้งใหญ่
ตอนท้าย soros เสนอทางออกปัญหา EU ด้วยการตั้ง EU-funded จำนวน $35 billion ช่วยประเทศที่ต้องการรับผู้อพยพลี้ภัย ยกเลิกการบังคับให้สมาชิกต้องใช้เงินสกุลเดียวกัน คือเงิน EUR
อ้างอิงจาก

กระบวนการคิดและตัดสินใจอย่างเป็นระบบ

Key สำคัญในการเทรดให้ประสบความสำเร็จนั้นคือ "การตัดสินใจ (Decision Making)" ระบบเทรด(trading system) แกนหลักประกอบด้วย กลยุทธ์การเทรด(entry&exit)และการบริหารจัดการเงิน นั้นก็คือ Framework มาช่วยการสนับสนุนการตัดสินใจ ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยเฉพาะในสนามจริงที่มีเวลาจำกัดมีความกดดันจากผลกำไรขาดทุนจริงที่เกิด มันไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะคิดได้เร็ว ตัดสินใจได้ดีโดยปราศจาก Bias ทางอารมณ์

ถ้าเป็นมือใหม่หัดเทรด อยากจะ day trading หรือจะสั้นระดับ scalping มันไม่ใช่แค่เรื่องการนั่งเฝ้าหน้าจอส่องกราฟ ส่องแท่งเทียน อย่างเดียว สิ่งควรเริ่มทำคือการฝึกหัดเรื่องการตัดสินใจ บนภาวะที่ต้องเผชิญกับความเสี่ยงหรือความไม่แน่นอนให้เป็นก่อน
ทักษะนี้คุ้มค่ามากถ้าเราเรียนรู้ และทำได้ดี โดยเฉพาะการสร้างระบบมาบริหารจัดการอารมณ์ ไม่ให้เกิดการแทรกสอดในการตัดสินใจ การรู้จัดประเมินความน่าจะเป็น และสุดท้ายเรื่องของการดีลกับผลของการตัดสินใจ action ที่เกิดตามมาทั้งดีและร้าย เพราะมันคือทักษะเดียวกันกับการ take risk ในชีวิตประจำวัน หรือการทำธุรกิจ เพียงแต่ความถี่ของการตัดสินใจในการเทรด มันจะเกิดบ่อย เกิดขึ้นได้ตลอดมากกว่า

ดังนั้นเราจะเห็นว่า เทรดเดอร์ที่เก่ง อาจจะไม่ต้องมี method หรือมีระบบในการเทรดเดียวกัน แต่สิ่งที่เหมือนกันคือ คนเหล่านี้ไม่ใช่พวกที่ นั่งลอก นั่งเดา หรือนั่งทำตามคำสั่ง แต่ พัฒนาทักษะ สั่งสมประสบการณ์ในการคิด การวิเคราะห์ และการตัดสินใจ อย่างดีและยิ่งยวด รู้ว่าเมื่อสถานการณ์เกิดจะตัดสินใจอย่างไร และรับมือผลความผิดพลาดสูญเสียอย่างไร ตรงนี้คือปัจจัยสำคัญทีจะทำให้เทรดเดอร์อยู่รอด และประสบความสำเร็จระยะยาวครับ



มุมมองการใช้เครื่องมือ Technical Analysis จาก Jeffrey Gundlach

มุมมองเรื่องการใช้เครื่องมือ Technical Analysis จากนักลงทุนรุ่นเก๋า ประสบการณ์สูงกว่า 35 ปีและมีชื่อเสียงอย่างมากโดยเฉพาะตลาดพันธ์บัตรอย่าง คุณ Jeffrey Gundlach ซึ่ง เป็น CIO และผู้บริหาร investment firm ชื่อ Double Line Capital
โดยสรุป Gundlach กล่าวว่าเขาเองก็ใช้การวิเคราะห์ราคาจาก Technical Analysis แต่เหมือนทราบกันว่ามันไม่ได้ 100% ในทุกภาวะตลาด( work some of the time and fail some of the time)
คุณ Jeffrey Gundlach เขาเน้นใช้เครื่องมือเทคนิคอลลักษณะการพิจารณา Demand Supply รวมถึงติดตามการเปลี่ยนแปลงราคา asset บนระดับแนวรับ แนวต้าน ผสานไปกับการพิจารณาข้อมูลพื้นฐาน ข้อมูลเศรษฐกิจประกอบ โดยเขาเน้นใช้ เทคนิคอลในช่วงที่ตลาดมีความผันผวนต่ำบนสภาวะที่แน่นอน ภาวะตลาดที่ technical analysis ทำงานได้ดี 70% คือช่วงที่สัญญาณที่เกิดมันสอดรับกับภาวะเชิง sentiment
It works when the market’s resistance and support levels are “in sync” with sentiment signals, When those things marry together, “technical analysis works 70% of the time.”


ปล. นำมาแชร์เพื่อจะได้เปิดมุมมอง และทำให้ตระหนัก ระมัดระวังในการนำ Technical Analysis ไปใช้งานครับ โดยเฉพาะควรจะมีการบริหารความเสี่ยง รับมือความผิดพลาดไว้เสมอทุกครั้งในการเทรด

อ้างอิง
https://www.zerohedge.com/news/2018-05-24/jeff-gundlach-defends-technical-analysis

Skin in the game

ทำทางด้าน Quant ถ้าเขียนโปรแกรมพัฒนาโมเดลอย่างเดียว ไม่ทดสอบไม่ให้ระบบได้เทรดจริง ทำงานจริงในตลาด มันไม่ค่อยจะเกิดประโยชน์หลายครั้ง เกิด Bias ในการสรุปผลการทดลอง หรืออาจจจะทำให้เราหลงเชื่อในสมมติฐานที่มันอาจจะไม่ใช้ได้จริงในตลาดอีกด้วย
ดังนั้นส่วนตัวผมเวลามี idea มีสมมติฐานเกี่ยวกับกลยุทธ์หรือโมเดลการเทรด เราทำการทดสอบ+ทำ simulation ระดับหนึ่ง จากนั้นปล่อยให้ระบบรันเงินจริง ทำงานจริง 5 วัน 24 ชม.ในตลาด เพื่อเก็บข้อมูลผลการเทรด ไม่ว่าจะกำไรหรือขาดทุน ซึ่งเริ่มจาก level 1 ด้วยเงินที่น้อยจำกัดทรัพยากร(สิบเหรียญ)และจากนั้นขยายไประดับ level ที่สูงขึ้น จนถึงระดับหลักพันเหรียญ เรียกว่าทดสอบเงินจริง ผลกำไรขาดทุนเกิดจริง รับความเสี่ยงจริงแบบ Skin in the game ไม่ใช่แค่โชว์ท่ายาก โชว์ math เหนือชั้น แต่ใช้จริงไม่ได้แบบนั้นก็ไม่ได้เกิดประโยชน์อะไร
ซึ่งแต่ละ level จะใช้เวลาราวๆ 2 เดือน เพื่อทดสอบให้ได้ค่าตามเกณฑ์(จำนวนแต้มและจำนวนครั้งการเทรด) ต้องใช้เวลาไม่ใช่แค่การทำกำไรระยะเวลาสั้นไม่กี่ครั้ง การทำแบบนี้จะทำให้เราได้ระบบเทรด ที่อยู่รอด ทำงานได้จริงในตลาด และได้ข้อมูล trading result ที่เกิดจากการเทรดจริงมาวิเคราะห์ต่อยอดในการปรับปรุงและ optimize ระบบเทรดให้ดีขึ้น ตามภาวะการณ์จริงที่เกิดด้วย
แชร์เรื่องนี้อยากจะให้เห็นวีธีการทำ Lab การทดลองจริงๆซึ่งเป็นแนวคิดในการทำระบบเทรดครับ ว่ากระบวนการจริง มันไม่ง่ายไม่ได้เสร็จภายใน 24 ชม.แบบที่เข้าใจผิดกัน 
ดังนั้น เบื้องหลังการถ่ายทำ การพัฒนาสร้างระบบเทรด หรือจะพัฒนาระดับ AI มันไม่ได้ง่าย สวยๆหล่อๆออกมาเสร็จโดยง่ายแบบที่พูด ที่นำเสนอกันเสมอไป 




วันอังคารที่ 12 มิถุนายน พ.ศ. 2561

ทำไมการอ่านจึงช่วยพัฒนาเทรดเดอร์

ผมเป็นคนชอบอ่าน(มากๆพอกับการชอบเขียน) ยิ่งทุกวันนี้สามารถใช้อินเตอร์เน็ตเข้าถึง หนังสืออีบุ๊ค บทความดีๆ paper หรือเว็บไซต์ที่นำเสนอข้อมูลเชิงลึก พร้อมบทวิเคราะห์จาก ผู้เชียวชาญทำให้กลายเป็นโอกาสชั้นดีในการเรียนรู้ และการพัฒนาตัวเอง
เคยพูดถึงในคลิป rookie trader ตอนหนึ่งว่าทุกวันผมจะใช้เวลา 2 ชม.ต่อวันในการอ่านแล้วจดบันทึก อีก 1 ชม. ในการลงมือทำ สิริรวม 3 ชม.ในการเรียนรู้ทำความเข้าใจสิ่งใหม่ๆ ก็มีคำถามตามมาว่ามันไม่เยอะเกินไปหรอ จริงๆถ้าเทียบกับสิ่งที่ต้องศึกษา ต้องทดลองลงมือทำ มันก็คงไม่มากไป
ตอบคำถามประเด็นนี้ทำให้นึกถึงคำพูดของ Abraham Lincoln ที่กล่าวไว้ว่าถ้าให้เวลาเขา 6 ชั่วโมงในการตัดต้นไม้ เขาจะใช้เวลา 4 ชม. แรกในการลับขวานให้คม
สำหรับผมการอ่าน+การพัฒนาระบบเพื่อทดลองลงมือทำต่อยอดความรู้ ก็เหมือนการลับขวานให้คม ก่อนออกไปลุยในตลาดเก็งกำไรจริง

อยากชวนให้น้องๆเทรดเดอร์ หันมาสนใจหัดอ่าน หัดเรียนรู้กันเยอะๆ ก่อนจะรีบเข้าไปเร่งจะโกยกำไร ล่ากำไรเงินล้าน เพราะการเรามีองค์ความรู้ที่มาก เข้าใจได้มาก ยิ่งทำให้เราได้เปรียบ สิ่งสำคัญ ทุกวันนี้เรามี Internet เป็น Leverage หรือกำลังทดเชิงความรู้ ชั้นดีที่สามารถทำให้เข้าถึงแหล่งความรู้ต่างๆ ได้มากมาย(แน่นอนว่าก็ต้องคัดกรองพวกไม่ดีออกไปด้วย) เมื่อนำมาผนวกรวมกับ ความตั้งใจ ความขยัน การอุทิศเวลา มันจะช่วยทำให้เราพัฒนาความรู้และทักษะความสามารถในการสร้างผลตอบแทน และการอยู่รอดในตลาดเก็งกำไรได้ดีและยั่งยืนครับ



Richard Silver จงทำตามฝันถ้ามันมีความสุข..

Richard Silver ชายคนนี้ลาออกจากงานประจำออกเดินตามฝัน เขาเองทำงานหาเงินเพื่อมีชีวิตอยู่เช่นเดียวกับคนทั่วไป ทำงานหาเงินให้มากไต่เต้าเพื่อจะมีชีวิตที่ดีขึ้น บ้านหรู รถแพง มีเงินสะสมในบัญชีธนาคาร แต่ลึกๆคุณ Silver รู้ดีว่ามันไม่ได้ตอบโจทย์ความต้องการของตัวเอง
เมื่องานประจำที่ทำทุกวันมันไม่ใช่ passion การมีชีวิตแบบเดิมไปวันๆไม่ใช่คำตอบ เขาจึงเลือกที่จะลาออกจากงาน real estate broker ในบริษัทชื่อดัง ทิ้งเงินเดือนหลายแสนเหรียญต่อปี ในวัย 56 ปีมาเป็นช่างภาพอิสระ


เขาขายอพาร์ทเมนต์หรูย่านแมนฮัตตัน ขายทรัพย์สิน แล้ววางแผนออกเดินทางท่องโลกเพื่อถ่ายภาพและเรียนรู้ผู้คน ต่างวัฒธรรมต่างถิ่นกว่า 72 ประเทศ เช่น Myanmar, Bolivia, Russia, Spain และ Thailand แน่นอนว่าเขามีเงินเก็บเป็นทุนแต่ก็ต้องเปลี่ยนชีวิต ตัดรายจ่ายใช้เงินน้อยลง 80% แม้จะไม่หรูไม่สะดวกสบาย แต่ชีวิตเขามีความสุขทุกวันมากกว่าแต่ก่อน
ปัจจุบันเขาพัฒนาฝีมือถ่ายภาพ และมีภาพสะสมในพอร์ตจำนวนไม่น้อย ผลงานดีเข้าตาแมวมองทำให้มีโอกาสได้จัดแสดงภาพใน Art gallery หลายแห่งทั่วโลก ขายภาพ และสามารถมีรายได้ มีชื่อเสียงเป็นช่างภาพอาชีพอย่างเต็มตัว
บทความนี้ไม่ได้มาขายฝันเพราะเป็น true story / real experience ของชายในวัย 56 ปีที่มาพร้อมคำแนะนำดีๆมาฝากเช่น

- เริ่มต้นจากการวางแผน หา passion เจอไม่ต้องรีบลาออก
- สะสมเงิน เพื่อรองรับแผนการใช้ชีวิตในอนาคต อย่างน้อยให้มากพอที่จะอยู่ได้ไม่อดยากระยะหนึ่ง (อย่างน้อย 1 ปี)
- ปรับ lifestyle การใช้ชีวิต ระหว่างลงมือทำตามฝัน ต้องประหยัด ต้องลำบาก เพราะแน่นอนว่าช่วงเริ่มต้นอาจจะไม่ได้สร้างรายได้จากงาน หรือกิจกรรมที่เรามี passion อยากทำ
-ถ้ายังไม่มั่นใจ ว่าสิ่งที่เราอยากทำจะไปรอด อย่ารีบทำลายฐานอาชีพเดิม ลาออกด้วยดี ไม่ตัดความสัมพันธ์กับเจ้านาย แล้วติดตามสังคมหรือผู้คนในสายงานเดิมไว้ด้วยกรณีต้องกลับไปทำงานประจำอีก
- ทำความเข้าใจกับคนรอบข้าง กรณีมีครอบครัวก็ต้องวางแผนให้ดี ทำความเข้าใจให้ดี เช่นเดียวกันกับคนโสดแบบคุณ Silver การออกเดินทางหายจากโลกเดิมก็ต้องทำความเข้าใจกับเพื่อน และพ่อแม่เช่นกัน
- อดทน ในวันที่ยากลำบาก เตรียมตัวเตรียมใจรับสิ่งที่คาดไม่ถึง
- อายุไม่ใช่ข้อจำกัด เขาทำได้ใครก็ทำได้ถ้าตั้งใจ
- อย่ากลัว อย่าวิตกกังวล Just do it เมื่อวางแผนเตรียมความพร้อมดี ได้ลงมือทำ ถ้าล้มเหลวก็ถือว่าเป็นบทเรียน มันเป็นการ take risk มีโอกาสทั้งสำเร็จและล้มเหลว แต่นั่นก็คือครั้งหนึ่งในชีวิตของเรา
บทความวันหยุดนี้หวังว่าจะมีประโยชน์และเป็นแรงบันดาลใจให้กับทุกท่านที่กำลังมองหา passion ของตัวเอง มองอีกมุมอาจจะวางแผน สะสมออมเงินเพื่อไปลงมือทำตาม passion ในช่วงวัย 50s แบบคุณ Richard Silver ก็ได้เช่นกัน


อ่านเพิ่มเติมได้
https://www.cnbc.com/2018/05/02/how-to-quit-your-job-to-follow-your-passion.html

What a REAL Hedge Fund Manager Does ?? by Anton Kreil

คลิป What a REAL Hedge Fund Manager Does นี้นะครับที่ผมแนะนำให้ลองไปดูเพิ่ม เรื่องของ "The Race to Zero" เป็นประเด็นที่ Anton Kreil อธิบายว่าอนาคตโอกาสการสร้างกำไรของเทรดเดอร์ระยะสั้นจะยิ่งยากขึ้นและทำกำไรได้น้อยลงบน time horizon ที่สั้น โดยเฉพาะเมื่อต้องแข่งกับ Algorithmic trading พวก HFT ที่พยายามดักแย่งชิงโอกาส หรือแม้แต่ทำการดักทาง Algorithmic trading ด้วยกันเองแบบก้าวต่อก้าว.

Anton Kreil แนะนำว่าถ้าไม่เป็น programmer หรือ developer ที่เก่งสาย algorithm แบบโครตๆ ก็ต้องหันมาพัฒนาทักษะการเทรดและกลยุทธ์การบริหารพอร์ตบนกลยุทธ์ระยะ 1-3 เดือน time horizon กว้างหลีกเลี่ยงภาวะ High Volatility กินรอบตามกระแสเงินแทน




นอกจากนี้ วีดีโอคลิปบรรยาย คุณ Anton Kreil เขาพูดถึง Hedgefund อธิบาย structure ของธุรกิจ hedgefund ระดับ billion ,การ Hedging ,กลยุทธ์การสร้าง smart beta ที่ Return 20%+Volatility 15% รวมไปถึงเรื่องการหลบภาษีแยกบัญชี onshore /offshore account และแนวคิดการทำเงินของ Hedge fund จาก Management Fee และ Performance fee (2/20)
ใครรายละเอียดสนใจลองฟังคลิปดู ผมไม่แปล เพราะบางเรื่องมันเป็น มุมมองส่วนตัวของผู้บรรยายพาดพิงคนอื่น อันนี้ต้องละไว้ แต่อีก 80% ก็เป็นสาระความรู้ที่น่าสนใจดีที่เดียว
ปล. ถ้าใครเคยดูซีรีย์ Billion ฟังคลิปนี้จะทำให้เข้าใจธุรกิจ/การทำงาน ของเฮ็ดฟันด์ ในละครเพิ่มมากขึ้นเลย

วันอาทิตย์ที่ 3 มิถุนายน พ.ศ. 2561

Warren Buffett VS Elon Musk

วันนี้นั่งอ่านบทความเรื่องประเด็นโต้แย้งระหว่าง Warren Buffett กับ Elon Musk หลังงานประชุมประจำปีของ Berkshire Hathaway ที่คุณ Buffett ออกมาตอบโต้+ให้คำแนะนำเกี่ยวกับธุรกิจของ Tesla เรื่องของ moats หรือป้อมปราการทางธุรกิจ พร้อมยกตัวอย่างเปรียบเทียบบริษัท See’s Candies ที่มีป้อมปราการกว้างแข็งแกร่ง อยู่รอดมาตั้งแต่ 1972 มีกำไรต่อเนื่อง

ด้าน Elon Musk ก่อนหน้าเคยตอบคำถามนักวิเคราะห์เรื่อง moats หรือป้อมปราการทางธุรกิจ ระหว่างช่วง first-quarter earnings call ที่ผ่านมาว่า “I think moats are lame,” พร้อมอธิบายต่อว่า การสร้างป้อมปราการป้องกันธุรกิจไม่ทำให้ยั่งยืน แต่การพัฒนานวัตกรรมเป็นปัจจัยสำคัญในการแข่งขันและความได้เปรียบในอนาคต

พอมารอบนี้หลัง Warren Buffett เปิดประเด็นคำแนะนำเรื่องนี้ ก็ทำให้ Elon Musk หัวร้อนทวิตโต้ตอบหลายดอก เช่น “I’m starting a candy company and it’s going to be amazing.” , Cryptocandy ล่าสุดที่ดูจะร้อนคือ



Then I’m going to build a moat & fill it w candy. Warren B will not be able to resist investing! Berkshire Hathaway kryptonite
สรุป คงรอดูว่า Elon Musk จะทำบริษัทขาย candy แข่งกับ บริษัท See’s Candies ที่บัฟเฟตลงทุนจริงหรือไม่ แต่เอาจริง Warren Buffett ก็มีมุมมองเกี่ยวกับหุ้น ธุรกิจเทคโนโลยีและมีการวิจารณ์ CEO สายนี้มาหลายคน เช่น Jeff bezos ของ Amazon ตอนที่ซื้อ IBM ปู่บัพเฟตก็วิจารณ์โมเดลธุรกิจ Cloud Service ของอเมซอนคู่แข่ง , 
หรือแม้แต่ Facebook ตอนออก IPO ช่วงปี 2012 เขาก็พูดถึงธุรกิจและแนวคิดธุรกิจ social network กับการทำเงินของ Mark zuckerberg ในลักษณะเดียวกัน พร้อมจัดเต็มว่าทำไมเขาไม่ซื้อหุ้น Facebook สรุปสั้นๆ บัฟเฟตมองไม่เห็นว่ามันจะมีมูลค่าได้มากในอนาคต

อ้างอิง

Hedge Fund Performance Prediction

ตอนนี้ในเว็บบอร์ดและฺblog ต่างประเทศกำลังถกประเด็นหนึ่งกันอย่างร้อนแรงจากบทความของ Dan McCrum(นักเขียนและกองบรรณาธิการของ FT/ อดีตนักวิเคราะห์จาก CityGroup) ที่ลงใน FT Alphaville ของสำนักข่าว financialtimes อ้างอิงผลการศึกษา "Hedge Fund Performance Prediction" โดย Nicolas Bollen, Juha Joenväärä และ Mikko Kauppila.
บทความของ Dan McCrum อ้างอิงจากการศึกษาข้อมูลผลงานของเหล่า Hedgefund แล้วสรุปว่า ผลงานของ Hedgefund ส่วนใหญ่นั้น underperforming (High Volatile, Low Return) นับย้อน 10 ปียังไม่สามารถทำผลงานที่ดีต่อเนื่องได้ เรียกว่าแพ้ตัวอ้างอิงทั้งด้านผลตอบแทนและระดับความเสี่ยง พร้อมทั้งวิจารณ์เรื่องค่าตอบแทนที่เก็บจากนักลงทุน เช่นเดียวกับที่คุณ warren buffett ได้กล่าวถึงก่อนหน้า (รายละเอียดไปอ่านจาก link )



ในอีกมุมมองบ้างจาก Ian Rayner คนนี้เป็น Hedge Fund Specialist ออกมาโต้ McCrum ที่ บอกว่า hedge funds suck มันไม่ถูก จากผลการศึกษาแน่นอนว่ามาจากข้อมูลจริงอิงกับ HFR แต่มันก็ไม่ได้เป็นตัวแทนเหล่า Hedgefund ทั้งหมดนะ นักลงทุนจ่าย fee แพงไม่ใช่เพราะผลตอบแทนที่ต้องมากสูง แต่เป็นเพราะนักลงทุนต้องการผลตอบแทนที่ต่อเนื่องเสถียรในระยะเวลายาว ทุกสภาวะเศรษฐกิจและทุกสภาพตลาดหุ้น(ทั้งหมีและกระทิง) ดังนั้นจะไปวัดกันที่ rate of return หรือจะเอาผลงานไปเทียบกับ S&P500 , ETFs แม้การจัดพอร์ตพื้นฐานแบบ 60:40 ไม่ได้



นำ 2 บทความนี้มาให้ลองอ่านทั้ง 2 มุมมอง ผมไม่ได้ไปบอกว่าฝั่งไหนผิดถูกนะครับ แต่ทั้งสองแหล่งบทความ เขาก็มีข้อมูลประกอบที่น่าสนใจ ลองพิจารณา Principle ของทั้งสองฝั่ง เพื่อการเรียนรู้ในเรื่อง Risk Return และ Expectation จะช่วยให้เราเห็นอะไรในประเด็นต่างๆได้เยอะ เลย
ศึกษาเพิ่มเติมจาก
- paper

แหล่งความรู้เรื่อง GRID Trading System

คำถามหนึ่งทางกล่องข้อความจากน้องเทรดเดอร์ อยากรู้ว่าถ้าจะศึกษาระบบ GRID Trading System ในต่างประเทศจะสามารถหาอ่านได้จากที่ไหนบ้าง ?
คำตอบคือ มันค่อนข้างจะเยอะ แต่กระจัดกระจายบนอินเตอร์เน็ต และบางอย่างอาจจะใช้จริงไม่ได้ ดังนั้นคงต้อง google หาแล้วลองไล่อ่านดู สิ่งต้องจำไว้ว่าระบบ grid พื้นฐานไม่ซับซ้อน หลักคือการจัดสรรทรัพยากรเงินในการเทรด บนขอบเขตราคาที่สอดรับกับ volatility ของ asset ซึ่งทำได้หลากหลายโมเดลมาก ดังนั้นที่ ซับซ้อน คือการต่อยอด การสร้าง tactical พิเศษเข้าไปเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของมัน
ผมยกตัวอย่าง link หนึ่งอยากให้ลองไปอ่านเป็น link เกี่ยวกับระบบ grid ชื่อว่า Grid trading system, keeping DD to a minimum ที่เก่า แต่มีประเด็นน่าสนใจ เพราะเป้าหมายคือ ต้องการหา solution ที่จะทำให้ Drawdown ของระบบ grid ต่ำลง ตรงนี้มีไอเดียให้คิดต่อได้จากการแสดงความคิดเห็นของเทรดเดอร์ต่างๆ(ฝรั่งเขาพูดเรื่องเดียวกัน แต่ทำแตกต่างกัน แสดงความเห็นแบบเปิดได้ ตรงนี้มันทำให้เกิด knowledge flow ขึ้นมา) ซึ่งเราสามารถเรียนรู้ และนำมาคิดต่อ พัฒนาระบบเราต่อได้ ครับ
ปล. ในบทความไม่ใช่วิธีการสอนเทรดกริด แต่เป็นการแลกเปลี่ยน tactic ในการเทรด


ลองเข้าไปอ่านจาก link ด้านล่าง
https://www.forexfactory.com/showthread.php?p=8863591

การลดขนาดจำนวนเทรดเดอร์ใน trading desk ของ Goldman Sachs

David Solomon COO & President คนใหม่ล่าสุดของ Goldman Sachs Group บริษัท investment bank เก่าแก่ที่กำลังจะอายุครบ 150 ปีใน 2019 ให้สัมภาษณ์ในงาน Milken Institute Global Conference ถึงธุรกิจและการเติบโต รวมไปถึงมุมมองทิศทางการบริหารองค์กรในภาวะปัจจุบัน บนอุตสาหกรรมตลาดเงินยุคใหม่ ยุคที่ technology เข้ามามีบทบาทต่อการทำธุรกิจ โดยเฉพาะ trading business ในคลิปสัมภาษณ์ คุณ Solomon ได้กว่าถึงการเปลียนแปลงใน Goldman Sachs ที่นำเอาเทคโนโลยี IT เข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำธุรกิจและการบริการลูกค้า

ปัจจุบัน Goldman Sachs มีการพัฒนา AI และระบบคอมพิวเตอร์สำหรับ financial technology อย่างต่อเนื่อง เป็นสถาบันการเงินที่มีพนักงานสาย computer engineers มากกว่า 9,000 คนหรือ 25% จากพนักงานทั้งหมด 36,000 คน รวมถึงการนำ machine learning มาใช้ในการเทรดและการลงทุน ที่เรียกเสียงฮือฮาคือข้อมูลสถิติที่คุณ Solomon ยกมา เขากล่าวว่าเมื่ออดีต 20 ปีก่อน equity trading มีเทรดเดอร์ประจำกว่า 500 คนเทรดหุ้นในตลาดทุกวันทำการ ปัจจุบันเหลือพนักงาน 3 คนทุกการเทรดรันบน technology platform บนระบบคอมพิวเตอร์แทนการใช้คนเหมือนอดีต


ยังมีอีกหลายประเด็นที่น่าสนใจกับการเปลี่ยนแปลงของ investment bank ที่เกิดขึ้น ลองเข้าไปฟังคลิปและอ่านบทความได้จาก link ด้านล่างครับ

วันจันทร์ที่ 28 พฤษภาคม พ.ศ. 2561

Active Time ของตลาดค่าเงิน

เมื่อวานมีน้องคนหนึ่งถามผมว่า ถ้ามีเวลา 2-3 ชั่วโมงในหนึ่งวันเราจะเลือกเทรด scalping ค่าเงินในช่วงเวลาไหนดี? ลองนำเอา data จากงานวิจัย The Value of Volume in Foreign Exchange ของ คุณ Antonio Gargano แห่ง University of Melbourne มาอธิบายช่วยตอบคำถาม โดย paper นี้เขารวบรวม data เพื่อทำ research ด้านกลยุทธ์การเทรดจากการวิเคราะห์ข้อมูล volume ในตลาด Fx เทียบกับพฤติกรรมราคาและค่าความผันผวน(volatility) โดยเฉพาะจุดกลับตัวหรือการเปลี่ยนแปลงทิศทางของตลาด ซึ่งงานวิจัยนี้ใช้ data set ของ CLS (ประเด็นกลยุทธ์การเทรดและสิ่งที่เขาพัฒนาในการวิเคราะห์ volume จะนำมาเล่าต่อไป)

ในภาพเป็นผลที่เขาวิเคราะห์ข้อมูล volume ช่วงปี 2011 - 2016 เราจะเห็น Active Time ของตลาดค่าเงินภายในระหว่างวัน(24 ชม. ) จากปริมาณ volume ที่เกิดในตลาดโดยจะมีแบบรวมและแบบแยกประเภท spot, outright forward และ swap volume ซึ่งจะพบช่วง Active ของตลาดค่าเงิน ที่ทำให้เกิด volatility ในการเทรดระยะสั้นระหว่างวัน จะอยู่ช่วง 8.00 - 15.00 ของ London time (BKK time +6 hr)


อ่าน paper เพิ่มเติม
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3019870

Halo Effect

เช้านี้ผมอ่านบทความ The Unspoken Behavioural Biases that Influence Professional Fund Investors ของคุณ Joe Wiggins ซึ่งเป็น Fund Manager ที่ Aberdeen Standard Investments ผมเป็นแฟนของเว็บไซต์เขาเขียนบทความเรื่องจิตวิทยาการลงทุนได้ดีหลายชิ้นมาก

บทความนี้เป็นอีกหนึ่งประเด็นที่น่าสนใจเพราะเป็น bias ที่ทำให้นักลงทุนหรือนักเก็งกำไรผิดพลาด ขาดทุนนักกันมามากแล้ว โดยสรุปประเด็นหลักเชื่อมโยงกับ Halo Effect โดยเขาเอากรณีศึกษาของการลงทุนใน Fund การที่นักลงทุนโดนล่อตา ล่อใจจากของแถม จากการให้สิทธิ์พิเศษ หรือแม้การต้อนรับเอาใจจากตัวแทนขาย จน bias มาบดบังการตัดสินใจ แทนจะพิจาณา ราคาจาก value ของหน่วยลงทุนหรือการมองเรื่องของความเสี่ยงที่เกิดให้ครบถ้วน พูดง่ายๆเราใช้ gut บนความชอบพอแทนการตัดสินใจบนตรรกะความเป็นเหตุเป็นผล สุดท้ายนำมาซึ่งความผิดพลาด


Halo Effect เป็น bias ที่บัญญัติโดยนักจิตวิทยาคุณ Edward Thorndike เขากล่าวถึงการเอนเอียงจากการตัดสินใจที่ถูกบดบังโดยลักษณะพิเศษ ในตลาดหุ้น ตลาดเก็งกำไร ประเด็น Halo effect นี้เกิดง่ายมาก เช่นการเราซื้อหุ้นตามคำชวนของมาร์เก็ตติ้งคนโปรด หน้าตาดี พูดจาเพราะ หรือ แม้แต่การเลือกเปิดบัญชีโบรกเกอร์เพราะของแถม โปรโมชั่น แทนจะใช้การพิจารณาจากข้อดีข้อเสีย อย่างครบถ้วน
ในบทความนี้มีประเด็นอื่นที่น่าสนใจเกี่ยวกับการลงทุนใน Fund ทั้งเรื่องการทำ due diligence process ,การประเมินความเสี่ยง และความน่าเชื่อถือ ลองเข้าไปอ่านได้จาก link ด้านล่าง ถ้าใครชอบศึกษาเรื่อง จิตวิทยาลงทุน แบบเดียวกับผม แนะนำให้ลองเข้าไปอ่านบทความในคลังของเว็บ behaviouralinvestment.com ของ คุณ Joe Wiggins ได้ จะพบว่ามีประโยชน์มากเลย ทั้งจากมุมมองและประสบการณ์ของ Fund manager ที่อยู่ในตลาดมานาน

อ่านเรื่อง halo-effect เพิ่มเติม
https://www.economist.com/node/14299211

How to gain control of your free time

เมื่อวานผมโพสเรื่องของ "เวลา" ซึ่งก็มีหลายคนเขียนแสดงความคิดเห็น เข้ามาทางกล่องข้อความ เขาบอกว่าอยากอ่านบทความ อยากดูคลิปวีดีโอเทรด อยากอ่านหนังสือ อยากเรียนภาษาอังกฤษ แต่มันไม่มี "เวลา"
คำว่า "ไม่มีเวลา" มันเหมือนเป็นปัญหาโลกแตกแต่เช่นเดียวกันบ่อยครั้งมันอาจจะเป็นข้ออ้างของตัวเราได้เหมือนกัน พูดประเด็นนี้เลยมี TED Talk อันหนึ่งมาแนะนำให้ชมชื่อ How to gain control of your free time บรรยายโดยคุณ Laura Vanderkam เธอเป็นนักเขียนและกูรูด้าน Time management

โดยสรุปเธอบอกว่า 1 สัปดาห์เรามี 168 (24*7) ชม.เท่ากัน ถ้าทำงานสัปดาห์ละ 48 ชม.+นอนสัปดาห์ละ 42 ชั่วโมง เท่ากับหนึ่งสัปดาห์เรามีเวลาเหลือ 168-48-42= 78 ชม.ที่จะลงมือทำสิ่งต่างๆ
คุณ Vanderkam เธอทำการศึกษาวิจัยผู้ประสบความสำเร็จในหลากหลายอาชีพโดยเฉพาะที่เป็นกลุ่มผู้บริหารที่มีตารางชีวิตยุ่งเยิง เธอบอกว่าคนเหล่านี้ไม่ได้มองหาการ "ประหยัดเวลา" หรือรีบทำทุกสิ่งให้เสร็จเร็วๆ แต่คนเหล่านี้ใช้วีธีการวางแผนการใช้เวลาล่วงหน้า โดยมีการจัดความสำคัญในกิจกรรมที่จะทำ เพื่อใช้เวลาที่มี 168 ชม.ต่อสัปดาห์ในการลงมือทำมันสิ่งที่เลือกที่ตั้งใจวางแผนให้สำเร็จ ดังนั้นมันจึงไม่ใช่การรอให้มีเวลาว่างจากกิจกรรมหรืองานประจำวันแล้วลงมือทำ


เธอนำเสนอแนวทางการวางแผน โดยเริ่มจากการกำหนดเป้าหมายสิ่งที่จะทำ(กิจกรรมทำแล้วดีเกิดประโยชน์)ล่วงหน้า 3-5 อย่าง จากนั้นวางแผนปฏิบัติในขั้นตอนต่างๆให้สำเร็จ โดยกำหนดกิจกรรมเหล่านี้ให้มีความสำคัญอันดับต้นของการใช้เวลา นอกจากนี้เธอยังแนะนำ การบริหารเวลาด้วยการแบ่งกลุ่มการใช้เวลา เป็น 3 กลุ่มคือ งาน(Career) + ความสัมพันธ์คนรอบข้าง(Relation) + ตัวเอง(Self) สร้างตารางการใช้เวลา สิ่งที่ต้องทำในหมวดต่างๆ โดยพยายามยึดลงมือทำ สิ่งที่มีความสำคัญ อันดับต้นๆก่อน รวมไปถึงการไม่ทิ้งเวลา เศษช่วงเวลาว่างสั้นๆ ระหว่างวัน 10-20 นาที สามารถหากิจกรรมที่เหมาะสม ทำในช่วงเวลาที่เหลือนั้นได้ แทนการหมดเวลาไปกับการนั่งจิ้มหน้าจอมือถือ หรือทิ้งเวลาให้หมดไปเปล่าๆ เท่านี้ก็จะได้เวลาเพิ่มขึ้นมาอีก

ดังนั้นคำว่า"ไม่มีเวลา" จึงไม่ใช้ปัญหาสำหรับการบริหารจัดการ
ลองเข้าไปฟังคลิปฉบับเต็มที่ได้จาก link ด้านล่างครับ
https://www.youtube.com/watch?v=n3kNlFMXslo

วันจันทร์ที่ 14 พฤษภาคม พ.ศ. 2561

Satellite imagery & Alternative Data

ปีที่แล้วเคยเขียนถึง SpaceKnow บริษัท startup อีกเจ้าที่ทำด้าน alternative data โดยใช้ข้อมูลจากภาพถ่ายดาวเทียมรายละเอียดสูง + Deep learning เพื่อหา insight สำหรับการเทรด บริษัทที่ระดมเงิน 4 ล้านเหรียญในช่วงเริ่มต้น ซึ่ง application การนำไปใช้หลากหลายมาก ถ้าเคยดูทีวีซีรีย์เรื่อง Billions น่าจะเห็นตัวอย่างที่ซีรีย์พูดการใช้ดาวเทียมรายละเอียดสูงสอดแนมกิจกรรม รถขนส่งสินค้าเข้าออกของโรงงานของบริษัทผลิต Microchip สำหรับ IOT ในประเทศจีน เพื่อหาโอกาสซื้อหุ้นเก็งกำไรผลประกอบการเป็นต้น
ปัจจุบันยังมีอีกหลายเจ้าที่พัฒนาบริการข้อมูลลักษณะนี้เช่น Descartes Labs ที่ทำใช้ภาพถ่ายดาวเทียมและ infrared sensor ในทำนายผลผลิตต่อไร่ของข้าวโพดและธัญพืชเพื่อขายข้อมูลให้กับ บริษัทและกองทุนที่เทรดสินค้า commodity ก่อนที่จะมีการประกาศตัวเลขผลผลิตจริงที่จะเข้าสู่ตลาดเพื่อเก็งกำไรราคาสินค้า
บทความนี้อ้างอิงข้อมูลจาก USDA ที่ระบุว่าเทคโนโลยี Remote sensing ใช้ภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อเก็บข้อมูลสำหรับการพยากรณ์ปริมาณผลผลิต เช่นข้าวโพด นั้นดี แต่ยังไม่ดีพอที่จะแม่นยำ เนื่องจากบางพื้นที่ที่เกษตรกรมีการปลูกข้าวโพดแบบ crop เล็ก ปะปนกับพื้นอื่นๆ ทำให้การสำรวจข้อมูลจากภายถ่ายดาวเทียมทำให้แม่นยำลดลง บวกกับสภาพอากาศที่แปรปรวน บางช่วงอาจจะมีเวลาในการเก็บเกี่ยวช้าหรือไม่ตรงช่วงเวลาคงที่ทุกปี ทำให้ยากในการประเมิน ได้ถูกต้องแม่นยำ ปัจจุบัน USDA ใช้การสำรวจภาคสนามเพื่อเก็บข้อมูลเป็นหลัก


ดังนั้นตรงจุดนี้ insight จาก alternative data ประเภทนี้อาจจะเป็นแค่จุดเริ่มต้น และต้องพัฒนาโมเดลในการพยากรณ์ปริมาณผลผลิตกันต่อไป ซึ่งเห็นหลายบริษัทเช่น Terra Bella ,Orbital Insight หรือ Descartes Labs ก็มีการใช้ข้อมูลจาก sensor ภาพพื้นดิน ประกอบร่วมกับข้อมูลจากภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อทำให้โมเดลพยากรณ์ด้วย Machine learning มีความแม่นยำมากขึ้น