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

วันอาทิตย์ที่ 18 สิงหาคม พ.ศ. 2562

Betting Against Beta (BAB) Construction

เอา paper มาแชร์อธิบายเพิ่มจากที่กล่าวถึงกลยุทธ์ Betting Against Beta (BAB) ไปเมื่อวาน ซึ่ง BAB โฟกัสเน้นไปที่กลุ่ม low volatility , low beta ( สไตล์ short high beta ,long low beta แล้วใช้ leverage เพื่อ adjust ค่า beta รวมให้เข้าใกล้ 1)
ปัจจุบันมี paper เขียนถึง Betting Against Beta เยอะโดยเฉพาะของ AQR หรือแม้แต่ paper ตัว buffett's alpha ก็มีการอธิบายกลยุทธ์นี้ไว้ ถ้าใครเพิ่งเริ่มศึกษาแนะนำให้ลองอ่านบทความนี้ของ Jack Vogel
เขาแสดงผลการทดสอบ BAB พร้อมประเด็นเปรียบเทียบการจัด weight แบบต่างๆและการกำหนด factor ในการเลือกหุ้นประกอบ(ช่วยปิดจุดอ่อนของการใช้แค่ค่า correlation อย่างเดียว) รวมถึงพวกข้อจำกัด เช่นต้นทุนในการเทรด สภาพคล่องของหุ้นและอื่นๆอีกด้วย



อ่านเพิ่มเติม

Argentina !!!

อัพเดตสถานการณ์ Argentina
............
- ปธน.Mauricio Macri เป็นผู้นำที่เข้ามาแก้ปัญหาเศรษฐกิจ อเจนตินา การปิดดีลเงินกู้ช่วยเหลือจาก IMF มากู้วิกฤติประเทศ นโยบายรัดเข็มขัดที่ทำให้ คนอเจนตินาจำนวนมากไม่พอใจ แม้เศรษฐกิจอเจนตินาตั้งแต่ปี 2005 ยังไม่ดีขึ้นแต่ก็สามารถประคองตัวมาได้เรื่อยๆ 



- เมื่อวันอาทิตย์ที่ผ่านมา Mauricio Macri แพ้ primary vote ส่งผลขาดความเชื่อมั่นที่รักษาฐานอำนาจทางการเมือง ทำให้ alberto fernandez มีโอกาสสูงที่ขึ้นมาเป็น ประธานาธิปดีคนใหม่ของอเจนตินา โดยมี cristina kichner เป็นเบอร์สอง(VP)
- นาง kichner เคยเป็นอดีตประธานาธิปดีคนเก่า 2 สมัยก่อน macri ซึ่งรัฐบาลของเธอ ถูกกล่าวหาว่าสร้างปัญหาเศรษฐกิจใหญ่ให้กับอเจนตินา
-ความไม่แน่นอนทางการเมืองทำให้ นักลงทุนต่างชาติและนวค. ขาดความเชื่อมั่น ในอนาคตของอเจนตินา โดยเกรงนโยบายรัฐบาลใหม่จะกลับไปเหมือนอดีตที่ผ่านมาในยุควิกฤติของรัฐบาล cristina kichner
-รวมไปถึง ความกลัวในการเกิด defualt หนี้ของ Argentina พุ่งสูง นักวิเคราะห์ประเมินโมเดลจากข้อมูล Credit-default swaps พบว่าตัวเลขความน่าจะเป็นผิดนัดชำระหนี้พุ่งที่ 75%
- ค่าเงิน peso ร่วงลงไปกว่า -22% รอบปี ค่าเงินเปโซถดถอยไปกว่า - 44.76%
- ดัชนีตลาดอเจนตินา S&P Merval Argentina (MAR) ติดลบไป -38.9%


ปล.1 ** อเจนตินากลับมาอยู่ในหน้าข่าวอีกครั้ง ประเทศที่เผชิญความเสี่ยงวิกฤติรอบใหม่
ปล. 2 ลองดูกรณีศึกษาค่าเงิน จะเห็นโอกาสการถดถอยหนัก เกิน -20% ก็เกิดได้ เมื่อวาน ไม่กี่ชั่วโมงหลังโหวต จะเห็นสัญญาณขาย stoploss ออกมาจำนวนมากในค่าเงินตัวนี้

อ่านเพิ่มเติม
https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-08-12/argentina-default-risk-jumps-after-macri-s-landslide-loss-chart
https://www.forbes.com/sites/kenrapoza/2019/08/12/in-argentina-a-totally-disastrous-weekend-for-mauricio-macri

the Impact of China’s Growth on the World Economy, Ray dalio

คลิปดีงามมากคุณ ray dalio มาเล่าเรื่องของจีน เขายังคงมุมมองเดิม เชื่อว่า จีน เป็นโอกาสหนึ่งที่ควรลงทุนในอนาคต นอกจากนี้ยังมีภาพชาร์ต +ข้อมูลประกอบดีๆเยอะเลย ผม cap บางส่วนที่สำคัญเอาไว้ ไม่ได้แปลให้ทั้งหมด แต่มี key take away มาแชร์ ถ้าใครฟังจบมีประเด็นดีๆเพิ่มเติมก็คอมเมนต์แชร์เอาไว้ได้ครับ
> คุณ ray dalio ชื่นชอบจีน การพัฒนา การเปลี่ยนแปลงช่วง 40 ปีที่ผ่านมานโยบายการเมือง เศรษฐกิจต่อสู้กับความยากจน แล้วก้าวมาสู่ชาติที่มีขนาดเศรษฐกิจเป็นอันดับสองของโลก



> Invest in china , การเติบโต ของจีนก้าวสู้อำนาจใหม่ในศตวรรษหน้าเกือบทุกด้าน โดยเฉพาะการแข่งขันทางธุรกิจ และเทคโนโลยี
> จีน กลายเป็นส่วนหนึ่งของการแข่งขันธุรกิจระดับโลก และควรเป็นส่วนหนึ่งของการลงทุน diversification (eary ดีกว่า late)ในพอร์ต
> market สะท้อนข่าวหรือประเด็นที่เกิดด้านบวกหรือลบ การลงทุนต้องจัดการ risk แม้ปัจจุบันหลายที่ก็ risk เช่น ยุโรป , US , EM ทุกที่ล้วน Risk เช่นเดียวกับจีน มี risk เฉพาะ มองเชิงสัมพันธ์เทียบกับทั้งหมด จีนเสี่ยงต่ำกว่า เทียบกับ ประสิทธิภาพและความสามารถการจัดการปัญหา และสถานการณ์
>Ray dalio คิดการเปลี่ยนแปลงจะเกิด แต่ไม่คิดว่าจะเกิด war การทำสงครามรบกันด้านทหาร ระหว่างสหรัฐและจีน




> การลงทุน ทั้งบริษัท public และ private โดยเฉพาะ ด้านเทคโนโลยีใหม่ เช่น AI , Fintech , Self driving car ที่จีนก้าวกระโดดมาอย่างมีนัยยะ เช่นเงินทุนไหลเข้าสู่ตลาดหุ้นและการลงทุนในจีนที่เติบโต ข้อจำกัดที่ต้องเลือกเกี่ยวกับรายละเอียดของข้อบังคับ กติกาบางประการ
>จีน 60-70% คล้าย EM ยังขาดเรื่อง regulation system , แต่มีข้อเด่นเรื่องของ market cap และ liquidity
>มุมมอง exp return vs exp risk ของจีน ดีมากกว่าตลาด EM และยุโรป ส่วนหนึ่งมาจากความสามารถของ ธนาคารกลางที่มีเครื่องมือการจัดการและกระตุ้นเศรษฐกิจได้ดี
>การเปลี่ยนแปลงของจีน 5-10 ปี เขาเชื่อว่าความน่าจะเป็นที่จีนขึ้นมาเป็นผู้นำ หลายอย่างเปลี่ยนจากปัจจุบัน เช่นเดียวกันใน สหรัฐ ญุี่ปุ่น และชาติอื่นๆ 


> การขยายอำนาจของจีน เกิดความขัดแย้ง และเกิดแรงกดดันด้านต่างๆ ระหว่างทาง เช่นการเมือง,สิ่งแวดล้อม และความขัดแย้งผลประโยชน์ธุรกิจ/การค้า
ฟังฉบับเต็ม
https://www.youtube.com/watch?v=Mh0vEaac78U

AI in Action

ทุกวันนี้มีคนพูดถึง AI เยอะมาก แต่เอาจริงๆ ไม่เยอะเท่าไหร่ที่ได้ลงไปเรียนรู้หรือพัฒนาเชิงลึก ทำให้เราจะพบทั้งข้อคิดเห็น ความเชื่อ และการมโน ต่างๆนานาๆ ทั้งเชิงลบ เชิงบวกเกินความเป็นจริงในปัจจุบันไปมาก
ถ้าเราเป็นคนวงนอก ไม่ได้ทำงานด้านนี้ ไม่ได้เข้าไปสัมผัสหรือศึกษาด้านนี้จริงจัง ทางหนึ่งที่เราจะเข้าใจได้ว่า AI มันมีความสามารถ ในการทำงานต่างๆ ไปถึงไหน เราก็ควรหาข้อมูลหรือดูจากตัวอย่าง ของจริง(ซึ่งจำนวนไม่น้อย ออกจาก paper งานวิจัย มาเป็น Product หรือธุรกิจแล้ว)
อย่างในวันนี้ผมเอาตัวอย่างของเว็บหนึ่งชื่อ Deepindex เขานำตัวอย่างการนำ AI ที่พัฒนาออกมาใช้จริง (in action) เป็นธุรกิจ มารวบรวมไว้กว่า 630 ตัวอย่าง รวมถึงมีการ track สถานะการพัฒนาการของเทคโนโลยีไว้ด้วย นอกจากนี้เขายังแยกตามกลุ่มอุตสาหกรรม และประเภทงาน ทำให้ง่ายต่อการเข้าไปศึกษา


AI ไม่ใช่เรื่องของกระแส แต่มันเป็นเทคโนโลยี สิ่งที่น่าสนใจคือโมเดลธุรกิจ บางเจ้าไม่เก่งพัฒนา ไม่ได้สร้างโมเดลการคำนวณอะไรใหม่ซับซ้อน แต่ประยุกต์ใช้ AI ในธุรกิจได้เหนือชั้น ก็ทำให้เกิดความได้เปรียบ และ disrupt อุตสาหกรรมเดิมได้ ที่สำคัญมันไม่ใช่ว่า AI จะถูกไปพัฒนาหรือนำไปใช้เฉพาะกลุ่มบริษัท IT อย่างเดียวอีกต่อไปแล้ว มันกระจายไปได้ทุกธุรกิจและอุตสาหกรรม
บริษัทที่รับเอาเทคโนโลยีไปใช้แต่ต่อยอดได้ดี ได้เร็ว ย่อมได้เปรียบกว่าบริษัทคู่แข่งที่ปรับตัวหรือตามไม่ทัน หรือยังไม่เข้าใจเทคโนโลยีที่จะมาถึงอย่างแท้จริง อนาคตไม่นาน AI เขามาอยู่ในสมาร์ทโฟน เข้ามาอยู่ในอุปกรณ์เครื่องใช้ไฟฟ้าในบ้าน และมันก็จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตเรา
ลองเข้าไปศึกษาได้จาก link ด้านล่างครับ
https://deepindex.org

Fed ลด ดอกเบี้ยครั้งแรกในรอบ11ปี

บันทึกค่าเงิน USD ในวันที่ Fed ลด ดอกเบี้ยครั้งแรกในรอบ11ปี
....................
เมื่อคืนผลการตัดสินใจดอกเบี้ย ของ Fed ลง 0.25% เป็นครั้งแรกในรอบ11ปี ตามที่ นวค.คาด แถมท่าทีการแถลงของประธานเฟด แสดงชัดว่า อาจจะมีการปรับอัตราดอกเบี้ยครั้งต่อไปในปีนี้ (คาดกันที่ 3 ครั้งแต่ดูเหมือนจะเกิด 2 ครั้ง รอติดตามรอบประชุม ตค.) นอกจากนี้ยังมีเรื่องของการประกาศสิ้นสุด การลดงบดุล นวค.มองว่าเป็นการเปิดช่องการทำ QE รอบใหม่

ความน่าสนใจคือ ครั้งนี้เป็นการปรับลดอัตราดอกเบี้ย ในช่วงที่ตัวเลขเศรษฐกิจดี ตัวเลขการจ้างงานดี ดัชนีตลาดหุ้นจุดสูงสุด แตกต่างจากอดีตที่ทำเมื่อเกิดวิกฤติหรือปัญหาแล้ว จุดนี้ นวค.มองว่า Fed เลือกการชิงดำเนินนโยบายแบบก่อนจะเกิดการถดถอย(ปัจจัยจากประเด็นสงครามการค้า ชะลอเศรษฐกิจ) เช่นเดียวกัน การลดอัตราดอกเบี้ยอาจจะเป็นอีกทางใช้กระตุ้นเงินเฟ้อ(inflation) ที่ดูเหมือนยังไม่กลับเข้าเป้า 2.0% ที่ต้องการได้ ร่วมกับแรงกดดันจาก โดนัล ทรัมป์ ที่วิจารณ์และมีท่าทีกดดันเรื่องนี้ชัดเจนต่อเนื่อง ตลอดปีที่ผ่านมา



ตลาดหุ้นรับข่าวเรื่องนี้ไม่เยอะ ไปทางลบปิดเมื่อวานหลังรับข่าว -1.09% นวค.มองว่าผิดหวังจากการปรับลดที่อาจจะเกิดแค่ 2 ครั้ง ด้าน US Bond 30ํY ปรับลดลงเล็กน้อย
ดัานค่าเงิน US Dollar Index Futures แข็งพอควรทะลุแนว 98 ขึ้นไปทดสอบ 98.5 โซนนี้ถือเป็น New High รอบ 2.4 ปี

อ้างอิงข่าว
https://www.wsj.com/video/fed-poised-to-cut-rates-even-as-us-economy-shows-signs-of-strength/64DC154B-8F8A-416D-9A0C-67B9A0B334E8.html
https://www.nytimes.com/2019/07/31/business/economy/federal-reserve-interest-rate-cut.html
https://www.cnbc.com/2019/07/31/fed-disappoints-more-neutral-than-dovish.html

วันอังคารที่ 6 สิงหาคม พ.ศ. 2562

VWAP & Fixed Fractional Model

เมื่อคืนมีคำถามเรื่อง MM ที่ใช้กับ Trend Following ด้วย VWAP Strategies ในตัวอย่างผมแนะนำ Fixed Fractional ไปเพราะ Money Management โมเดลนี้ มันเข้ากับ Trend Following ที่แก่นหลักคือการ Limit loss & Let's Profit Run ได้ดีที่สุด เมื่อเทียบกับ MM โมเดลอื่น อีกด้านจากหลายงานวิจัยจะพบ Fixed Fractional มันทำผลงานได้ดีกับระบบเทรดที่มี %win ไม่สูงเช่น 45-50%
จุดเด่นอีกจุดที่ Fixed Fractional นำมาบวก tactic ในการกำหนด %f (เริ่มต้นใช้ที่ 1-2%)แบบแปรผัน จะช่วยทำให้ช่วงตลาดมีแนวโน้ม กระทิงมา เมื่อระบบเก็บกำไรก้อนใหญ่ได้ การขยาย position size จะเพิ่มแบบสมูทตามขนาด equity ที่มี และขยายการโตของพอร์ตได้ ตามแนวโน้มในสินทรัพย์ที่เราเทรดด้วย แน่นอนว่า ถ้าตลาดผันผวน เราก็คง risk per trade เท่าเดิม ลด position size ลด contract size ลงแต่ขยาย SLD ให้กว้างออกไปได้เช่นกัน โดยที่ %risk ไม่มีการเปลี่ยนแปลงจากแผนเดิม

แต่แน่นอนว่าด้านข้อจำกัดเรื่องประสิทธิภาพมันก็มี เพราะชื่อมันคือ fix นั้นหมายความว่า มันอาจจะไม่ได้หยืดหยุ่นรองรับได้ทุกภาวะที่เกิด ซึ่งตรงนี้ยังมีอีกหลาย Money Management model ที่พัฒนาต่อขึ้นมา
ดังที่บอกเรื่องพวกนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ เป็นเรื่องที่มีการทดลองวิจัยเยอะมากในต่างประเทศ ต่อเนื่องมาจากยุคอดีตแล้ว หน้าที่ของเราก็แค่ลงมือศึกษาและทดลองทำ
ทิ้งทายผมมี paper หนึ่งชื่อ Fixed Fraction Position Sizing: A Stock Trading Strategy. ของ Guy R. Fleury เขาทำการทดลอง กับ Fixed Fractional ในหลายลักษณะของโมเดล กับระบบเทรด ในหุ้นทีมี probaility ในการชนะไม่สูง เพื่อดูผล performace ระยะยาว สนใจลองเข้าไปดาวน์โหลดมาอ่านได้จาก link มีทั้ง math และ code ให้พร้อม เรียกว่าสะดวกมาในการนำมาต่อยอด ครับ



Passion , Mission & Money by ray dalio

มีคนมาบ่นเรื่องเหมือนกำลังจะหมดไฟ เพราะ งานที่ทำพยายามเท่าไหร่มันก็ไม่ได้ผลลัพธ์ที่หวังสักที
ผมไปเจอ quote นี้ของคุณ ray dalio เป็น work principle เลยอยากเอามาแชร์ โดยสรุปว่า เขายกคุณสมบัติของงานสองประเภท 1. สร้างรายได้สร้างเงินมาเลี้ยงชีพ 2. ตอบโจทย์เป้าหมายความต้องการของตัวเรา
คุณ ray แนะนำเอาไว้ว่า เราควรเลือกทำงาน ที่ผสมทั้ง 1 และ 2 พยายามทำสิ่งที่มีความหมาย สิ่งที่เราหลงใหล(passion) ท้าทาย จูงใจ บวกกับตอบโจทย์ชีวิตของเรา(mission) ที่เราต้องการ ทำในสิ่งที่มีความหมาย(ไม่ใช่แค่ผ่านไปวันๆ) และขณะเดียวกัน งานมีคุณค่าสร้างเงิน สร้างรายได้ที่ได้มาเหมาะสม
สุดท้ายท้ายสุดคือเลือก หาคนที่มีมุมมอง มีเป้าหมายคล้ายกันเพื่อทำงานร่วมกัน (อันนี้ระบบงานประจำอาจจะยากหน่อย)


นำมาตกผลึก พบว่า work principle นี้ดี ray dalio ใช้ในการเลือกและวางแผนการทำงาน ทำให้เขาไปสู่เป้าหมายความสำเร็จ เพราะถ้าเราไม่ได้ทำงานที่อยากทำ แต่ทำเพราะมันได้เงิน สุดท้ายไม่ตอบโจทย์ชีวิต ไม่เหมาะสมมันก็ยากจะไปรอด(เพราะเมื่อเจอ Bad day ช่วงที่แย่ก็ผ่านไปไม่ได้ หรือไม่มีพลังในการพัฒนาตัวเอง) หรือทำงานที่อยากทำ แต่ไม่ได้เงิน ไม่สามารถเลี้ยงครอบครัว ดำรงชีวิตได้อย่างสบาย สุดท้ายปัญหาการเงินเข้ามา ปั่นทอน รบกวนและไม่ได้ทำให้ ไปถึงเป้าหมายได้เช่นกัน
อ่านบทความนี้จบ ถ้าใครจะเปลี่ยนงาน หรือกำลังหมดไฟ ก็ลองทบทวน principle ในการตัดสินใจเลือก "งาน" ของเราดูครับ


volatility based money management (example)

อธิบายเรื่องของ volatility based money management เมื่อคืน ยกตัวอย่างการคุม ค่า Portfolio Variance ให้ไม่เกิน 20% ไปเบื้องต้น
โพสนี้เป็นอีกตัวอย่างแนวคิด ที่เราจะสามารถนำไปปรับประยุกต์ได้ เป้าหมายคุม risk โดยใช้ volatility targeting เป็นหัวใจของการออกแบบการเทรด


ตัวอย่างนี้เป็นไอเดียของ S&P 500 Risk Control 10% Index ซึ่งกองนี้ขายการลงทุนใน S&P500 แต่ fix ตัว 10% volatility target จริงๆกลยุทธ์นี้น่าสนใจ เขาเน้นการเทรดหรือปรับสมดุลระหว่าง S&P 500 และ Cash โดยใช้ volatility เป็นเงื่อนไขหลัก ด้านรายละเอียดไม่ได้ลงมากในบทความนี้ แต่ลองไป google แกะกลยุทธ์ต่อได้ เป้าหมาย เขาจะเกาะโอกาสจากภาวะตลาด S&P500 ที่เติบโต แต่ขณะเดียวกัน ก็ลดทอนความผันผวนและการถดถอยจาก S&P 500 Index ด้วย

ปล. ไม่ได้โฆษณา หรือ เชียร์ขายกองทุนนะ แต่เอาแนวคิดมายกตัวอย่างให้ ลองศึกษากันครับ
อ่านเพิ่มเติม

risk of overfitting

เมื่อวานเขียนถึงเรื่อง overfitting วันนี้เอา paper หนึ่งมาฝาก ชื่อ Real numbers, data science and chaos: How to fit any dataset with a single parameter ช่วยให้เห็นภาพเข้าใจปัญหาของประเด็นนี้มากขึ้น (ไม่ต้องหลายพารามิเตอร์ แค่หนึ่งพารามิเตอร์ก็ over fit ได้)
ถ้าใครไม่ชอบอ่าน paper ที่มี math เยอะๆ ลองดู code ภาษา python โปรเจค single-parameter-fit ด้านล่างก็ได้ เขาสาธิตให้เห็นการเทคนิค สร้างโมเดล ที่มา fit กับ traning dataset หรือข้อมูลในอดีต ที่เตรียมไว้ ด้วยตัวแปรเดียว นอกจากข้อมูลทั่วไป เขายังสาธิตข้อมูลประเภท time series เช่น S&P500 index ด้วย
เชื่อว่าได้ลองศึกษาบทความนี้ จะช่วยให้เรากระจ่างมากขึ้น ส่วนเทคนิคลดทอนการ over fiitting ของการพัฒนาโมเดล / พัฒนาระบบเทรด ก็มีหลายทาง เช่นการทดสอบจาก simulation ของข้อมูลจำนวนมากๆ, การทำ Regularization,การทดสอบ Cross-validation , การทำ Walk Forward Analysis and Optimization เป็นต้น


นี้เป็นอีกคำตอบหนึ่ง ที่ว่าทำไมระบบเทรด สถิติจาก back test สวยๆเวอร์ๆ จึงเอาไปเทรดจริง ในตลาดไม่รอด ...

วันพุธที่ 17 กรกฎาคม พ.ศ. 2562

Money Management กับ Negative reinforcement

สรุปประเด็นเมื่อวานที่ติว เพิ่มเติม ผมนำตัวอย่างระบบเทรดจริงมาให้ดู ระบบนี้เทรดมาครบ 4 ปีเต็ม รันในตลาดจริงเทรดเงินจริง ที่นำมาเป็นตัวอย่าง อยากให้เห็นเรื่องของ "การอยู่รอด" 

เพราะส่วนใหญ่ถ้าทำระบบเทรดกัน โดยยังไม่ได้เข้าใจพฤติกรรมตลาดจริง มักจะเน้นที่ back testing สวยๆแม่นยำ 80%-90% ผลตอบแทนขั้นเทพ สุดท้ายมันก็ over fitting ใช้จริงไม่ได้ แต่ด้วยความเชื่อมั่นที่มาก + data mining bias ทำให้ฝืนและต้องมาขาดทุน

ดังที่บอก ทำระบบไม่ต้องไปคาดหวังกับการทดสอบย้อนหลัง หรือติดกับข้อมูลในอดีตมาก ทำให้ดีระดับหนึ่ง เน้นคุม risk จากนั้นลองเทรดจริง แล้วเก็บข้อมูลตรงนั้นมา optimize 

ในภาพระบบเทรดผมไม่ซับซ้อน เทรดแบบ Vector Scalping ธรรมดา แต่สิ่งที่เราทำคือใช้ Money Management แบบ Profit Fixed Fractional นั้นหมายความว่า ถ้าระบบทำกำไรได้ เราก็จะเพิ่มหน้าตัก ถ้าช่วงไหนขาดทุน ผิดพลาดบ่อยหรือไม่ทำผลงานได้ตามเกณฑ์ ก็จะลดขนาดเงินทุนลง 

โดยเอา Negative reinforcement คือมีบทลงโทษ เช่นการพักการเทรด ลดจำนวนรอบ หรือโค้วต้าออร์เดอร์ที่เทรด ทำให้ตระหนัก บทเรียน ในความผิดพลาด ยอมรับในความผิดพลาด อย่าไปนั่งโทษตลาด โทษโบรกเกอร์ โทษคนอื่น จงนำบทเรียนความผิดพลาด มาปรับ optimize กลยุทธ์การเทรดของเรา


จากนั้นเมื่อแก้เกมส์ได้ ก็กลับมาเทรดใหม่ มันไม่มีอะไรที่ตายตัว สมบูรณ์แบบเสมอ แต่ต้องเรียนรู้ที่จะเรียนรู้ ปรับตัวได้ตลอดเวลา 

ปล. วิธีนี้ไม่ซับซ้อน แต่ถ้าทำได้ ช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพและการอยู่รอดระยะยาวได้มากครับ ในตลาดจริง

อ่านเพิ่มเติม
https://www.healthline.com/health/negative-reinforcement
http://konvexity.com/data-mining-bias-sample-selection-bias-survivorship-bias-look-ahead-bias-and-time-period-bias

risk of overfitting

เมื่อวานเขียนถึงเรื่อง overfitting วันนี้เอา paper หนึ่งมาฝาก ชื่อ Real numbers, data science and chaos: How to fit any dataset with a single parameter ช่วยให้เห็นภาพเข้าใจปัญหาของประเด็นนี้มากขึ้น (ไม่ต้องหลายพารามิเตอร์ แค่หนึ่งพารามิเตอร์ก็ over fit ได้) 

ถ้าใครไม่ชอบอ่าน paper ที่มี math เยอะๆ ลองดู code ภาษา python โปรเจค single-parameter-fit ด้านล่างก็ได้ เขาสาธิตให้เห็นการเทคนิค สร้างโมเดล ที่มา fit กับ traning dataset หรือข้อมูลในอดีต ที่เตรียมไว้ ด้วยตัวแปรเดียว นอกจากข้อมูลทั่วไป เขายังสาธิตข้อมูลประเภท time series เช่น S&P500 index ด้วย 




เชื่อว่าได้ลองศึกษาบทความนี้ จะช่วยให้เรากระจ่างมากขึ้น ส่วนเทคนิคลดทอนการ over fiitting ของการพัฒนาโมเดล / พัฒนาระบบเทรด ก็มีหลายทาง เช่นการทดสอบจาก simulation ของข้อมูลจำนวนมากๆ, การทำ Regularization,การทดสอบ Cross-validation , การทำ Walk Forward Analysis and Optimization เป็นต้น 


นี้เป็นอีกคำตอบหนึ่ง ที่ว่าทำไมระบบเทรด สถิติจาก back test สวยๆเวอร์ๆ จึงเอาไปเทรดจริง ในตลาดไม่รอด ...

ศึกษาเพิ่มเติมจาก
https://arxiv.org/abs/1904.12320
https://github.com/Ranlot/single-parameter-fit/blob/master/generalization.timeSeries.ipynb

ตัวอย่าง volatility based money management

อธิบายเรื่องของ volatility based money management เมื่อคืน ยกตัวอย่างการคุม ค่า Portfolio Variance ให้ไม่เกิน 20% ไปเบื้องต้น 

โพสนี้เป็นอีกตัวอย่างแนวคิด ที่เราจะสามารถนำไปปรับประยุกต์ได้ เป้าหมายคุม risk โดยใช้ volatility targeting เป็นหัวใจของการออกแบบการเทรด




ตัวอย่างนี้เป็นไอเดียของ S&P 500 Risk Control 10% Index ซึ่งกองนี้ขายการลงทุนใน S&P500 แต่ fix ตัว 10% volatility target จริงๆกลยุทธ์นี้น่าสนใจ เขาเน้นการเทรดหรือปรับสมดุลระหว่าง S&P 500 และ Cash โดยใช้ volatility เป็นเงื่อนไขหลัก ด้านรายละเอียดไม่ได้ลงมากในบทความนี้ แต่ลองไป google แกะกลยุทธ์ต่อได้ เป้าหมาย เขาจะเกาะโอกาสจากภาวะตลาด S&P500 ที่เติบโต แต่ขณะเดียวกัน ก็ลดทอนความผันผวนและการถดถอยจาก S&P 500 Index ด้วย

ปล. ไม่ได้โฆษณา หรือ เชียร์ขายกองทุนนะ แต่เอาแนวคิดมายกตัวอย่างให้ ลองศึกษากันครับ

อ่านเพิ่มเติม
http://www.annuityadvisors.com/forms/great-american/S&P-500-Risk-Control-Index.pdf



วันศุกร์ที่ 12 กรกฎาคม พ.ศ. 2562

An Animal Kingdom of Different Risks

บทความนี้ของ คุณ Mark Rzepczynski ( Ceo AMPHI Research ,อดีต PM ของ GRT Capital) อธิบายเรื่อง Risk ได้น่าสนใจมาก เขาจำแนก risk แบบต่างๆโดยใช้ สัตว์เป็นตัวแทน ได้แก่ เสือดาว,แรด และหงส์ดำ
Black Swans หรือหงส์ดำ น่ารู้จักกันดี โดยเฉพาะถ้าเคยอ่านงานของ taleb ตรงนี้ตัวท๊อป เพราะความน่าจะเป็นการเกิดต่ำ นานๆเกิดที แต่เกิดแล้วผลกระทบรุนแรง หนักหน่วง คำแนะนำในการรับมือบทความนี้คือ maximum diversification
Grey Rhinos หรือ แรดเทา คุณ Rzepczynski มองว่ามันเป็นความเสี่ยงที่ใหญ่ มีคนทักมีคนพูดถึง แต่คนส่วนใหญ่ละเลย หรือมีเหตุให้เชื่อว่ามันไม่น่าจะมีอะไร เช่น ตัวหนี้สาธารณะ,ตัวเลขเศรษฐกิจบ่งชี้ เป็นต้น คนส่วนประมาทความเร็วและความแรงของ แรดเทา แต่ถ้ามันโจมตีขึ้นมา ก็ยากที่จะรอด ดังนั้น คุณ Rzepczynski แนะนำให้จับตามองและกระจายความเสี่ยงไปยังสินทรัพย์อื่นๆหลบปัจจัยเสี่ยงประเภทนี้บ้าง


White Leopards ตัวนี้เสือดาวขาว เร็ว แรง และฉลาดหลบซ่อน ทำให้คนมองเห็นได้ยาก ความเสี่ยงประเภทนี้มักซ่อนอยู่ บางทีกว่าจะเจอก็โดนเล่นจนอ่วม รวมไปถึงความเสี่ยงที่เกิดจากกลยุทธ์ในการเทรดกับสินค้าใดๆ หรือความเสี่ยงจากการถูกปกปิดข้อมูล พวกนี้เรามองไม่เห็น คำแนะนำคือ ต้องขุดต้อง ค้นหา ข้อมูล ตัวทำวิจัยทดสอบเพื่อ จำแนกปัจจัยเสี่ยงออกมา
สรุป ตัวไหนจะมาก่อน มาหลัง หรือจะมาถึงเมื่อไหร่ก็ไม่รู้ แต่ที่ควรต้องรู้แน่ๆคือ เมื่อตัวใดตัวหนึ่งมันมาแล้ว เรามี principle ในการรับมือกับมัน โดยรู้ได้ว่า ความเสี่ยงที่เกิดจะกระทบเรามากแค่ไหน และ เราจะหาทางจัดการรับมือกับมันอย่างไร
สุดท้ายการเป็นเทรดเดอร์ การจะอยู่รอดในตลาดได้ความรู้และความพร้อมด้าน risk management และ money management ก็สำคัญเสมอ

Startup Idea : FlyThere

FlyThere เป็นสตาร์ทอัพที่สร้างบริการ เปิดให้ ลูกค้า บินโดรนออนไลน์ ผ่านอินเตอร์เน็ต เพื่อท่องเทียว บินชมภาพมุมสูง บรรยากาศสุดยอด ในสถานที่ท่องเที่ยวที่ไม่ธรรมดา จุดต่างๆทั่วโลก ในราคา $7.5
FlyThere ไอเดียน่าสนใจมาก เขาจับคู่ระหว่าง คนที่มีโดรนในท้องถิ่น ที่มีสถานที่ท่องเที่ยวสวยๆ ต้องการสร้างรายได้ ก็สมัครเป็น co-pilot กับ คนอยากเที่ยว สัมผัสประสบการณ์บินโดรน ในที่สวยๆด้วยตัวเอง
ซึ่งลูกค้า สามารถนัด/จองวัน ออกบินผ่านเว็บ จากนั้น co plot ในพื้นที่จะพาโดรนออกสนาม และช่วยดูแลการบิน ด้านลูกค้า ที่ต้องการบินโดรน แค่มีอินเตอร์เน็ต ก็บังคับโดรนบินเล่นด้วยตัวเองผ่าน web browser จะใช้ จอยสติก หรือ คีย์บอร์ด ก็ได้



ผมเข้าไปดูในแหล่งบิน ในไทยก็มีคนลงทะเบียนเป็น local co pilot หลายแห่ง เช่น ภูเก็ต นอกจากนี้มี อเจนตินา , บราซิล และอื่นๆ
ลองเข้าไปใช้บริการ หรือศึกษาเพิ่มได้จาก link ด้านล่าง หรือกรณีมีโดรน และอยากหารายได้เสริม สมัครเป็น co pilot ได้เช่นกัน 

Trading Volatility as an Asset Class

เช้านี้ผมได้อ่านบทความหนึ่ง ชื่อ Trading Volatility as an Asset Class จาก thehedgefundjournal ค่อนข้างน่าสนใจ โดยเฉพาะ น้องๆที่จะหัดเทรด options อยากให้มองประเด็นนี้ให้ชัด มันช่วยพัฒนากลยุทธ์ได้มากกว่าการไปนั่ง เก็งกำไรกับทิศทางราคา

ไอเดียหลักบทความนี้ พูดถึงการที่เรามอง volatility ของราคาให้เป็นเหมือน asset ตัวหนึ่งในพอร์ต ซึ่งมีการ implement ได้หลายแบบ ในบทความนี้เน้นใช้ options เพื่อ diversify กระจายความเสี่ยงรวมของพอร์ต ใช้ options ควบคู่กับ core asset ที่อาจจะใช้ strategies หลักระยะยาวรันขนานกันไป กับ options ที่มีช่วงเวลาวันหมดอายุ แต่ช่วยให้ผ่าน market volatile ที่เกิดได้ในอนาคต เป็นการวางกลยุทธ์ในระดับ portfolio management strategies ที่ประเมิน volatility ใน asset หลักที่เกิดจากนั้นใช้ options มาเป็นตัวดูดซับ ค่าความไม่แน่นอนตรงนั้น

ซึ่งบทความนี้ผู้เขียนมองถึงปัจจัยเสี่ยงภายนอก ที่เชื่อว่าจะมีอิทธิพลมากขึ้น เช่นเรื่อง ความไม่แน่นอนเศรษฐกิจโลก, นโยบายธนาคารกลางรอบใหม่, การเปลี่ยนแปลงอัตราดอกเบี้ย, US debt ceiling และสเถียรภาพของ eurozone เป็นต้น ผลกระทบปัจจัยเหล่านี้สร้างความไม่แน่นอนและการคาดเดาทิศทางตลาดไม่ได้ จุดนี้ยิ่งทำให้การบริหารพอร์ตลงทุนยากขึ้น

การใช้ options ลักษณะนี้ก็มีข้อจำกัดมีความท้าทาย เพราะมันไม่ใช่แค่มอง ถูกทางหรือผิดทาง การจะได้ประโยชน์มันมีเรื่องการจัดการ cost ต้นทุนจากราคาที่เราเปิดสถานะด้วย+ค่าธรรมเนียมการเทรด (บางครั้งถูกทาง แต่ได้ราคาต้นทุนสูง ถือจนหมดอายุก็ขาดทุนได้เช่นกัน) ตรงนี้เป็นเรื่องของ strategies และ khowledge ที่จะสร้างให้เกิดความได้เปรียบ [มันมีจุดน่าสนใจที่พวกเราต้องโฟกัสคือ ความสัมพันธ์ระหว่าง volatility ของ asset กับ ราคา options และ event (ปัจจัยความไม่แน่นอนในตลาด) ]


ปล. บทความมีการพูดถึงศัพท์เทคนิคพอควร เช่น Delta hedging ,Black-Scholes., Volatility smile, Stochastic volatilities ถ้าไม่เคยเทรด options อาจจะ งงได้บ้าง

บทความนี้อาจจะไม่ใช่บทความเชิงลึกด้านกลยุทธ์การเทรดoptions โดยตรงแต่ก็ยังมีอีกหลายประเด็นที่ศึกษาได้ ผมไม่ขอสรุปให้ทั้งหมด ลองเข้าไปอ่านฉบับเต็มได้ที่