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

วันจันทร์ที่ 25 เมษายน พ.ศ. 2559

Candlestick Pattern Recognition

จากเทปบรรยาย ผมเล่าว่าจริงๆแล้ว ทุกเครื่องมือเทคนิคอล มันสามารถจะพิสูจน์ เก็บสถิติ หาค่าความน่าจะเป็นได้ เพื่อทำให้เรา มีความเชื่อมั่นในการใช้งาน
อีกประการคือ จากการทดลองของผม พบว่ามันไม่มีเครื่องมืออะไรให้ผล 100% ทำนายผลการขึ้นลงของราคา แม่นราวจับวางหรือราวโฆษณา โดยเฉพาะเครื่องมือประเภท art หรือท่องจำรูปแบบ
ผมเอาอีกงานมาแชร์ให้ดู เพื่ออยากให้เห็นว่าโลกการเทรดต่างประเทศมันพัฒนาไปมากเพียงใด งานด้านนี้จะพบ แนวคิดหรือเครื่องมือ รูปแบบแท่งเทียนญุี่ปุ่นมันเป็นเรื่อง ที่คนถกเถียงและสนใจกันมาก กลุ่ม Developer ของ lab นี้เขาศึกษาจนชำชอง แปลรูปแบบ รูปทรงแท่งเทียน ที่เป็น geometry 2 มิติที่เราพยายามท่องจำรูปแบบกัน มาเป็น algorithm เชิงเลข

จากนั้นให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์มันทำงานแทนเรา ในแบบ   Pattern Recognition เพื่อหาสัญญาณซื้อขาย ดังเราจะพบว่าปัจจุบันมีหลายโปรแกรมให้บริการตรงนี้ ทั้งแบบ scan และแบบแสดง real-time ซึ่งเกือบส่วนใหญ่ จะมีพื้นฐานมาจาก TA LIB ตัว lib opensource ที่กลุ่มนักพัฒนา นิยมใช้กันมาก

ตัวอย่างผลทดลอง


TA Lib เป็นของดี ที่พัฒนามายาวนานมี algorithm ด้าน เทคนิคต่างๆเพียบและมีนักวิจัยไปทำ paper ต่อเยอะ สนใจเข้าไปใน link โหลด Lib มาใช้ฟรีเลย
ตัวอย่างโปรแกรมหรือ App ที่แปลงรูปแบบแท่งเทียนเป็น algorithm และใช้ให้สัญญาณ มีบริการเยอะ (อยากรู้ความน่าจะเป็นหรือแม่นยำ แค่ไหนลองไปทดสอบเก็ยสถิติดูได้ครับ)

จากภาพ นี้ฟังก์ชั่นบางส่วนนะครับ จริงมีเยอะมาก

ที่ผมนำมาฝากวันนี้คือ  Candlestick Pattern Lib ที่เขาเตรียมไว้ให้เรา เรียกว่ามีเพียบเกือบครบ ตามตารางที่เราท่องกัน ใครอยากเรียน  Candlestick Pattern แบบเข้าใจลึกๆ เข้าไปอ่าน ดู logic ของมันแง่คณิตศาสตร์ คุณได้จุดสังเกต ดีกว่ามาเล็งด้วยตาเปล่าเยอะ




พอเข้าไปดูแต่ละ class เราจะพบรายละเอียด ที่เขาทำ doc ไว้ดีมาก เพราะโปรแกรมเทรดจำนวนมาก จะนำไปใช้ ทำให้มีคนเขียนตรงนี้ดีจริงๆ เราใช้ศึกษา ได้อีก ใครจะแปลมาสอนก็น่าจะเป็นเรื่องดี เพราะแทนจะมานั่งจำรูป ลองมาดู logic เชิง geometry ที่ช่วยทำความเข้าใจได้ง่ายก็ดี

อย่างในภาพ คือ Doji เราจะเห็น เขามีภาพ มีคำอธิบายพร้อม algorithm ให้ แถมมี UML แสดงรายละเอียด object ให้อีก



 ตัวรูปแบบแท่งเทียน ถูกแปลงเป็น code เราสามารถนำมาใช้ ประมวลผลกับข้อมูลได้ ทันที ตรงนี้ พวก Quant หรือกลุ่มนักพัฒนาถึงชอบเพราะง่ายในการใช้งาน

อย่างที่บอกถ้า ผมอยากทดสอบหาสัญญาณซื้อขาย จาก รูปแบบแท่งเทียนต่างๆก็ทำได้แล้ว รัน Backtest หรือทำ forward testing กับตลาดจริงได้เลย
ในภาพผมใช้ python เรียก TA lib มาสร้าง class เพื่อจดจำรูปแบบ Pattern Recognition (ผสมกับงาน clean Data ด้วย)

ผมตัดบางส่วนมาให้ดู พอรัน lib จะไป scan ข้อมูล และแสดงค่าออกมา กรณีที่พบ pattern เป้าหมาย ในการทดสอบ ผมให้ลองทำกับ Doji



จริงๆทดลองได้เยอะ หลายรูปแบบมาก แต่ผม ทดลองเฉพาะตัวที่สนใจ อย่างบอกไปแหละ งานพวกนี้ระบบทดสอบอย่างละเอียดกับข้อมูลจำนวนมาก โดยรวมค่าความถูกต้องก็ประมาณ 50% (อย่างดี) และถ้าทำ confusion matrix อาจจะพบ error พบสิ่งที่เป็นอุปสรรค์ซ่อนอยู่อีก ดังนั้นใครสนใจลองไปทำดูได้ ผมไม่ขอสรุปตัวเลข เพราะไม่อยากให้เป็น Bias หรือเป็นประเด็น ไปกระทบ ความเชื่อใคร
แต่ผมจัดเตรียม tool มาให้ท่านไปทดลอง ไปลองทำ เพื่อพิสูจน์ทราบทางวิทยาศาสตร์ต่อไปครับ

เข้าไปโหลดมาลอง หรือ หา paper อ่านได้ที่
http://ta-lib.org/

Quant Lab

มีรุ่นพี่แนะนำมาว่า ควรจะถึงเวลาปล่อยของออกมาบ้างนะ555
จริงๆตั้งใจตั้งแต่แรกว่าจะทำ Quant Lab เงียบๆเหมือนอยากให้เป็นโปรเจคที่จะใช้ทำงานด้านวิชาการ(Quantitative analysis + Machine Learning)เป็นหลัก เพื่อสร้างศักยภาพและเสริมงานด้านกลยุทธ์ในการเทรดและทำโปรเจคร่วมกับเพื่อนบน Quantopian

พอเริ่มโพสโน้นโพสนี้ ปรากฏว่า คนสนใจเยอะมาก ตอบ mail กันแทบไม่ทัน โดยเฉพาะกลุ่มนักพัฒนาและกลุ่มนักศึกษาที่ทำวิจัย ผมเลยคิดว่าจะเขียนบทความด้านนี้บ้างไม่ให้ advance เกินไป(แต่ก็จะไม่ได้เน้นมากเพราะเชื่อว่า มันอาจจะไม่ได้เหมาะกับคนทั่วไป) และโพสแยกไว้ใน Quant Lab เหมือนเป็นหน้าบ้านของ cway quant lab 



อะไรแชร์ได้จะแชร์ เพื่อจะมีคนมาช่วยทำงานวิจัยบ้าง(ตอนนี้ทำกับโปรแกรมเมอร์ 2 คน code กันยันสว่างบ่อยๆก็ไม่ไหว)
ใครสนใจอยากรู้จักงานด้าน Quantitative trading แวะไปชมได้ ที่ link
http://cway-quantlab.blogspot.com/?view=magazine

Volume footprint in Quant Method

มีคำถามหนึ่งทาง email น่าสนใจ ถามว่า Qaunt วิเคราะห์ volume ยังไงครับ ?

>> ปกติเราจะดำเนินการกับ volume เหมือนเป็น data ชุดหนึ่งครับการวิเคราะห์ก็ใช้ stat model หลักๆคือการหาค่าปกติและภาวะการเปลี่ยนแปลง รวมถึงการจัดหมวดหมู่เพื่อ เตรียมไว้ประมวลผลต่อไป

แต่สิ่งหนึ่งที่ไม่ทำ คือเราจะไม่ท่องจำรูปแบบ volume แล้วมาหาข้อสรุป เพราะตลาดมันมีความ random สูง จากการประมวลผลข้อมูลปริมาณการซื้อขายมาเป็นหลายสิบปี พบว่า volume มันแปรผันได้ตามหลายปัจจัย เช่นระดับราคา(price level),asset value, กระแสเงิน,ปัจจัย macro ,volatility ,season มันเลยอยากมากจะไปสรุป

สิ่งที่ทำคือ การประมวลผลข้อมูลตามจริงที่เกิดโดยมีหลาย model ให้ใช้ ในภาพนั้นคือ volume footprint ใช้เพื่อดูแรงปะทะและดูการเกิดของ Volume(VolBuy-VolSell) ในระดับราคาต่างๆ

ข้อมูลนี้อนาคตจะมาจัดกลุ่ม ใส่ weight คำนวณร่วมกับข้อมูลอื่นๆแล้วนำมาใช้ใน decision tree โมเดลสำหรับการเทรดต่อไป


ตัวอย่างในภาพ ผมออกแบบระบบ ในการประมวลผลข้อมูลด้วยโมเดลแล้วมาจัดกลุ่มทุก 30 min จะพบ แนว cluster ของราคาที่สำคัญ กรณีเป็นแนวรับ จะพบมันไม่ใช้แรงขายหมด แต่มันเป็นจุดที่แรงซื้อมันเข้ามามากกว่าแรงขาย ณ ช่วงเวลานั้นหลายเท่า มันเกิดการเปลี่ยนแปลงของราคา (อีกโดเมนที่เราสังเกตได้คือ การเปลี่ยนแปลงของ volume และ volatility ของราคาในคาบเวลา)

ข้อมูล นี่สนุกครับ ยิ่งเล่นเรายิ่งเห็นอะไรเยอะ พฤติกรรมราคา พฤติกรรมตลาด มันมีเอกลักษณ์ และมีความน่าสนใจเยอะ ถ้าเราเข้าใจ เราจะตัดสินใจเทรด ซื้อขาย ได้ดีขึ้น

ปล. ทำกับ bid offer จริงๆทำได้ครับ แต่เราไม่ทำเพราะ bid offer มันเป็น volume ที่ยังไม่ commit จริงหรือยังไม่ดำเนินการ มันเปลี่ยนแปลงได้ ไม่มีนัยยะ ยิ่งต่างประเทศ มันทีเทคนิค spoof ด้วย HFT ดังนั้น มันดูอะไรไม่ได้เลย หรือเรียกว่าไม่มีนัยยะ

วันอาทิตย์ที่ 24 เมษายน พ.ศ. 2559

บาป 7 ประการของเทรดเดอร์

Trader Talk ตอนที่ 17 รับวันสงกรานต์ เราคุยกันถึงเรื่อง บาป 7 ประการของเทรดเดอร์ ที่เป็นต้นเหตุแห่งความฉิบหาย(ขาดทุนหนัก ขาดทุนต่อเนื่อง) ไม่อยากเจ๊ง อยากหลีกหนีการขาดทุน ลองเข้าไปเรียนรู้ ต้นต่อของปัญหาและวิธีการรับมือกันครับ
เข้าชมได้ฟรีจาก
https://www.youtube.com/watch?v=1DoCYgmFZ5Q


ex Goldman Sachs Trader Tells Truth about Trading

สรุป vdo บรรยายของ  Anton Kreil เขาไปพูดที่ Cass Business School  หลายเรื่องน่าสนใจผมเลยสรุปโน๊ตมาฝาก สำหรับท่านที่ไม่ถนัดภาษาอังกฤษ โดยผมจะสรุปย่อรวมๆนะครับไม่ได้ แปลแบบคำต่อคำ ดังนั้นถ้าจับใจความได้ มีเวลาก็อาจจะไปดูเพิ่มก็ได้ คลิปรวมยาวประมาณ 1 ชม.

Part I 
ประวัติและประสบการณ์ทำงาน
1. เขาเกิดและโตที่เมือง Liverpool เริ่มเทรดตอนอายุ 16 ตอนปี 1994 ตอนนั้นเขาดูสารคดีที่มีเรื่องของตลาดหุ้น เรื่องของนักเก็งกำไร(trader) ทำให้เขาสนใจและคิดว่า นั้นแหละคือสิ่งที่อยากทำ เลยเริ่มต้นศึกษาจริงจัง
2. เขาเทรดหุ้น พอเข้ามหาวิทยาลัย Economics undergraduate ที่ Manchester University ก็ยังเทรดหุ้น ระหว่างเรียน เน้นเทรดหุ้นเล็ก หุ้น ICT หุ้น IPO โดยสมัยนั้นอินเตอร์เน็ตยังไม่อำนวยและราคาแพงต้องเทรดผ่านโทรศัพท์เป็นหลัก เขาตั้งเป้าหมายชัดเจนคือ จะเป็นเทรดเดอร์
3. เริ่มทำงานตอนเข้าปี 4 เล่าว่า  Goldman Sachs (GS) ไปบรรยายเรื่องอาชีพ investment bank ที่มหาวิทยาลัย เขาสนใจ เลยส่ง email ตัว trading record ไปให้เจ้าหน้าที่ จากนั้นก็ได้เรียกเข้าสัมภาษณ์ และได้เข้าทำงาน ทั้งทียังเรียนไม่จบ
4. ฝึกงานที่ลอนดอน 2 เดือนจากนั้นย้ายไปฝึกต่อที่ นิวยอร์ต เข้าเทรดหุ้นโดยเฉพาะหุ้นเล็ก หุ้น it เป็นหลักทำเงินเยอะมาก ในยุคก่อนฟองสบู่ .dotcom ที่หุ้นอินเตอร์เน็ตและไอที มาแรง
5.ได้ เข้าทำงานที่โต๊ะเทรด ประจำ NYSE ของ GS ตำแหน่งนักวิเคราะห์ ได้เรียนรู้ ได้ฝึกการเทรดกับทีม หลายอย่าง เขาเล่าว่าเป็นเรื่องยากแต่ถ้าท้าย และทำให้เขาพัฒนาทักษะการคิด การตัดสินใจ
6. การเรียนรู้ในตลาดจริง เป็นเรื่องสำคัญ อย่างกลัวจะผิด เพราะนั้นคือกระบวนการ แต่ต้องมีแผนควบคุมความเสียหายจากการผิดพลาดให้ได้
7. volatility สำคัญต่อเทรดเดอร์ เรียนรู้และใช้มันให้เป็น
8.ทำงา่น Goldman Sachs ประมาณ 4 ปีกว่า ได้เรียนรู้อะไรมาก ทำงานกับคนเก่ง คนที่ active และมีความบ้างานสูง เขารับผิดชอบวงเงินเทรด 10 million ยิ่งเทรดได้กำไรยิ่งได้วงเงินเพิ่ม เขาเทรดผลงานดี จน desk ที่อยู่ได้เงินบริหารถึง 500 million




9. ออกจาก Goldman Sachs ย้ายไปทำงาน Lehman Brothers (โดนจีบซื้อตัว) ไปรับงานเทรดฝ่าย European Trading Operations ทำเงินให้บริษัทได้มากพอควร จนได้เลื่อนเป็น  Vice President  ของ European Trading   Desk  จากนั้น 2 ปีก็ย้าย ไป JP Morgan เทรดเงินขนาด 100 million เขาเทรดในช่วงตลาดขาขึ้น จนเกือบเข้าช่วงปลายก่อนเกิดวิกฤติการเงิน subprime เขาก็เริ่มอิ่มตัวกับเกมส์ แข่งกันทำเงิน ทำตัวเลขที่ดุเดือนของ investment bank เลยลาออกจาก JP Morgan
10. ลาออกมาเทรด เงินตัวเอง และใช้เวลาเดินทางเที่ยวรอบโลก 17 เดือน เริ่มเบื่อ ลูกค้าคนหนึ่งที่เป็น hedgefund นั้นคือ Lex van dam ชวนมาทำรายการ million dollar trader เขาเลยกลับมาทำ รายการฮิต โด่งดังมากที่อังกฤษ จนเขากลายเป็นคนดัง ที่เดินไปไหนก็มีคนรู้จัก เขาไม่ชอบความดัง ฮึดอัด ย้ายจากเมืองหลวงไปอยู่ย่านชานเมืองแทน






Part II
คำแนะนำ

1. Anton Kreil แนะนำเทรดเดอร์รุ่นใหม่ต้องฝึกหนัก เพราะตลาดยากขึ้น คนเก่งมากขึ้น โอกาสในเฟิร์ม หรือบริษัทลดน้อยลง
2. การฝึกแนะนำให้เทรด หลายๆตลาด หลายสินค้า เพื่อให้เกิดการกระจายโอกาสและความเสี่ยง แต่ถ้ามือใหม่อาจจะเริ่มจากหุ้น เพราะ volatile ของสินค้าต่ำ เทรดง่ายกว่าตลาดค่าเงินและตลาดอนุพันธ์อื่นๆ
3. การเลือกโบรกเกอร์ สิ่งแรกต้องดูคือ โบรกเกอร์ทำเงินจากอะไร หากินจากการเทรดตรงข้ามกับ position ลูกค้าหรือไม่ พวกนี้มี order book ในมือกรณีที่เทรด สวนลูกค้า ย่อมทำให้ลูกค้า เสียเปรียบจากกลยุทธ์ต่างๆ(การปรับราคา,volatility,stoploss hunter)
4. เทรดเดอร์ ต้องขยัน มีวินัย และมีความสามารถในการจัดการเวลา เขาบอกว่าชีวิตช่วงแรกค่อนข้างหนัก และยุ่งตลอดทั้งวัน ดังนั้นไม่ง่ายไม่สบายแน่นอน
5. เทรดเดอร์ต้องเอาชนะตวามเป็นมนุษย์ ต้องคุมอารมณ์ ตัดอารมณ์ให้ได้ เช่นความโลภ ความกลัว ความรู้สึกที่มีกับผลกำไรขาดทุน
6. Anton Kreil เขาเลือกเทรดแบบกลาง ผสมยาว ไม่ได้เล่นสั้น เขาบอกเลือกการเทรดต้องหาให้เหมาะกับตัว เลือกที่ได้เปรียบ
7. ทำการบ้าน เขาใช้วิธีการเทรดผสมทั้ง fundamental และ technical มีการทำการบ้าน checklist หาข้อมูลสินค้าที่เทรดใน watch list โดยเฉพาะถ้าเป็นหุ้นก็ต้องดูพื้นฐาน ก่อนหาจังหวะเทรดจาก technical
8. เขาใช้เทคนิค Top down approach มองภาพรวมเศรษฐกิจโลก ไล่จาก 4200 asset  จัดแยกเป็น level และสร้าง watch list แต่ละตลาด 30-40 ตัว จากนั้นนำมาจัด portfolio จัดสัดส่วนของเงินที่ใช้ให้เหมาะสม โดยเขาจะเลือกมี position ในพอร์ตประมาณ 10-20 ตัว
9. อย่าทำอะไรโง่ๆ ผิดพลาด ต้องรู้จักบริหารความเสี่ยง เลือกเทรด เลือกเสี่ยงให้เหมาะสถานการณ์
10. รู้จักทำ stress test บน scenario ต่างๆ เช่น กรณีราคาหุ้นตกลง 30% จะมีแผนจัดการยังไง? กรณีราคาน้ำมันขึ้นหรือลงรุนแรง จะทำยังไง เขาบอกว่าทุกอย่างมีผลเชื่อมโยงกัน และเกิดสิ่งไม่คาดคิดได้เสมอ เทรดเดอร์ต้องมีแผน ล่วงหน้าไว้ ทำให้สามารถรับมือ ตอบสนองกับเหตุการณ์ต่างๆได้ดี
11. เทรดเดอร์จะเป็นมืออาชีพได้ต้อง ขยันฝึกฝน หัดเทรดเงินจริง เก็บประสบการณ์ ไม่สามารถเก่ง หรือรวยได้เร็วๆสั้น ภายใน 5 ปี เพราะต้องเรียนรู้ เจอกับทุกภาวะให้รอด
12. อย่าเชื่อคนง่าย ลดความคาดหวังจะรวยเร็วๆ หัดตั้งคำถาม หัดวิเคราะห์ หัดทดลอง เขาบอกคนมักเลือกจะฟังในสิ่งที่อยากฟัง เชื่อในคำโฆษณา การให้ความหวังว่าจะ รวย จะได้เงินมาก จากนั้นก็เอาเงินมาทิ้ง พอร์ตระเบิด(ล้างพอร์ต) และหาเงินมาเริ่มใหม่ แต่ทำซ้ำแบบเดิม สุดท้ายก็ไม่สามารถพัฒนาอยู่รอดได้จริงๆ

13. การเทรดเงินตัวเอง กับการบริหารเงินคนอื่นต่างกัน การเทรดเงินคนอื่นต้องมีความรับผิดชอบสูง ต้องมีความละเอียด รอบคอบ รวมถึงความสามารถในการบริหารความเสี่ยง
14.  Anton Kreil เปิดสถาบันสอนเทรดเดอร์ เขาฝึกโครงการระยะ 12 เดือนสอนเทรดแบบให้เทรดจริง และถ้าผลงานดีสอบผ่าน มีงานให้ทำ มีเงินให้เทรด หรือฝากงานให้กับ เฮ็ดฟันด์หรือฟันด์ที่ต้องการเทรดเดอร์ โดยเขาสามารถรับรอง trade record ให้ได้
15. ข้อดีของการเป็นเทรดเดอร์อิสระ คือเรื่องเวลาและการออกแบบชีวิต แต่เขาแนะนำให้ลองเข้าไปทำงานเป็นเทรดเดอร์ประจำ fund หรือ investment bank สัก 2-3 ปีเพื่อหาประสบการณ์ เพื่อเรียนรู้ตลาด
16.  Anton Kreil จะเป็นเทรดเดอร์คนแรก ที่เดินทางไปในอวกาศ และทำสถิติเทรด ส่งคำสั่งการเทรด ลงมาจากยานอวกาศ โดยเขาตั้งเป้าจะเทรดค่าเงิน usd สัก 10 ล้านเหรียญ(หาสปอนเซอร์เป็น Broker หรือบริษัทขาย trading platform) และมีการถ่ายทอดสด live stream ทาง you tube

สรุปใจความหลักๆประมาณนี้ครับ
ชัยภัทร

My Reading list Week2-04-2016

1. Oil Surges to Four-Month High as Russians, Saudis Seen Agreeing
2. How Japan Became a Hedge Fund Wasteland
3. TREASURIES-U.S. bond yields extend rise after futures sell-off
4. China: Total Collapse In The Price Of Gold
5. Full-Blown Panic Mode At The Fed?
6. Association Rules and the Apriori Algorithm: A Tutorial
8.China's Yuan-Based Gold Fix To Include Two International Banks
9. Quickstart tutorial for the R programming language for Azure Machine Learning
10. A sleep specialist shares 5 tips for getting better rest on a work night
11. Dan Loeb's Hedge Fund Is Biggest Winner in Dan Loeb's Reinsurer
12. China's yuan gold benchmark to launch with 18 members -source
13.Singapore's central bank eases currency policy amid cautious outlook
14. Step by Step: How Elon Musk Built His Empire
15. Introduction to Machine Learning / Data Mining
16. Using Machine Learning to Predict Customer Behaviour
17. Stephen Hawking, a Russian billionaire, and Mark Zuckerberg want to send tiny spaceships to Alpha Centauri
18. Coal Slump Sends Mining Giant Peabody Energy Into Bankruptcy
19.why-oil-could-double-2016
20.Hedge Funds Abandoning Dollar's Biggest Bull Run in a Generation
21.Alibaba Expands in Southeast Asia With $1 Billion Lazada Deal
22.The Mohamed A. El-Erian interview: How bad a slowdown do you need for a real wake-up call?
23.Japanese Yen Could Easily Strengthen Further, Which Isn’t All Bad For Stocks
24.Argo Quest in pursuit of the Golden Fleece in Forex chaos
25.Are you trying too hard? The case for systematic decision-making
26.The 52-Week High and Momentum Investing
27.Getting the Most out of Macroeconomic Information for Predicting Stock Returns
28.Everyone Worries Too Much About 'Black Swans'
29.What Time of the Day are Investors Most Bullish?
30.Savings Rate By Country


รายได้ของเทรดเดอร์(อังกฤษ)

ข่าวนี้ของ businessinsider อ้างอิงรายได้ของเทรดเดอร์ในลอนดอน ประเทศอังกฤษ ศูนย์กลางการเงินของยุโรปเฉลี่ยอยู่ที่ £221,000 ต่อปียังไม่รวมโบนัสตามผลงาน อาจจะสูงถึง 40-100% แถมถ้าทักษะสูงประสบการณ์สูงเทรด product ที่ซับซ้อน ต้องมีแผนมีกลยุทธ์เฉพาะ รายได้ก็เพิ่มตามไปด้วย ดูจากกราฟใน link ได้
Trader นี้น่าจะเป็นอาชีพที่สมองไหลง่ายสุดแล้ว เพราะอย่างในต่างประเทศการซื้อตัวเทรดเดอร์(ที่เก่งจริงๆ) มีให้เห็นกันบ่อย อาชีพนี้ทำงานหนัก และผลงานทีทำได้ก็คือ เงินหรือรายได้โดยตรงที่เข้าบริษัท
ดังนั้นถ้าผลตอบแทนไม่คุ้ม โบนัส หรือส่วนแบ่งไม่คุ้ม เทรดเดอร์ก็มักจะหาช่องทางย้ายค่าย(ถ้าไม่ติดสัญญาทาส) แน่นอนว่าถ้ามีฝีมือการันตรีผลงาน การย้ายบริษัทแบบโดนซื้อตัว ก็เกิดได้สบายๆ คงไม่มีใครยอมทำงานหนักๆ เอาเวลาเอาสุขภาพไปแลกกับ ความเครียดและความกดดันแบบไม่คุ้มค่าแน่นอน
แต่บริษัทเดียวนี้ก็ฉลาด เขาสร้างเทรดเดอร์ให้รู้เฉพาะเจาะจง รู้น้อย และมักไม่ได้สอนงานด้านกลยุทธ์ให้ เพราะกลยุทธ์จะมาจากฝ่ายคนที่ บริษัทไว้ใจ หรือเรียกว่าซื้อตัวไม่ได้ เทรดเดอร์จึงมักเทรด หรือเป็นเหมือนทหารราบ ที่ทำงานตามเป้า ตามแผนของฝ่ายยุทธการ อีกที นั่งหน้าจอ ทำตามคำสั่ง ตามแผน กดอย่างเดียว (อันนี้เทรดเดอร์ก็ต้องระวัง เพราะอนาคต คอมพิวเตอร์มันอาจจะเข้ามาทำงานแทน โดยเฉพาะในยุคที่เริ่มมีการนำเอา Machine learning มารวมกับ algorithmic trading )

อ่านข่าวนี้ก็ลองดูเป็นตัวอย่าง อนาคตถ้าใครจะเลือกเดินเส้นทางอาชีพนี้ ลองฝึกฝนกันมากๆ ตั้งใจหัดเทรด ให้รู้จริงๆ ทำได้จริงๆ จากนั้นเก็บ trade record ไว้ เตรียมไปสมัครงาน ถ้าอยากจะ go inter ก็อย่าลืมแบ่งเวลา ฝึกภาษาอังกฤษ ด้วยก็ดีครับ อันนี้ของบอกจากประสบการณ์ตรงเลย ถ้าเราทลายกรอบกำแพงทางภาษาได้แล้ว จะเปิดโลกได้มากมาย โดยเฉพาะการได้ร่วมงานกับ ฝรั่งต่างชาติ นี้เป็นโอกาสที่ดีมากๆสำหรับเรา

Mitsubishi Motors

รอบสัปดาห์นี้ผมว่า ข่าวของ Mitsubishi Motors น่าจะเป็นเรื่องใหญ่ มองในแง่การโกงการทุจริตค่าการทดสอบ อาจจะไม่แปลกนัก เพราะก่อนหน้ากลุ่มอุตสาหกรรมนี้ก็มี ค่ายยักษ์ใหญ่ของเยอรมัน อย่าง Volkswagen ที่โกงค่า EPA(auto CO2 emissions) นั้นก็ถือว่าเป็นการโกงครั้งใหญ่ของวงการอุตสาหกรรมรถยนต์
สิ่งหนึ่งที่ผมว่าหลายคนอาจจะไม่คาดคิดว่าประเทศอุตสาหกรรมที่มีมาตรฐาน ธรรมาภิบาลสูง จะกล้าโกง เพื่อให้ประโยชน์ทางธุรกิจกับเขาด้วย Mitsubishi Motors โกงตัวเลขทดสอบการประหยัดน้ำมัน ในรถจำนวน 625,000 คันคาดว่าเรื่องแดงหรือคงจะโดนเปิดเผย ประธานบริษัทถึงได้ออกมาแถลงรับความจริง
พอออกมายอมรับ แน่นอนว่าราคาหุ้นร่วงลงหนักทันที 15% ต่ำสุดรอบ 20 ปี(จากหุ้นพื้นฐานดีของตลาดญุี่ปุ่นกลายเป็นหุ้นที่โดนถล่มขายเละทีเดียว) บริษัทก็กำลังโดนรัฐบาลเข้าสอบสวนและโดนสั่งระงับการผลิต
สิ่งที่น่าติดตามคือ จะมีผลกระทบตามมามากน้อยเพียงใด ทั้งในแง่ชื่อเสียง ยอดขาย และค่าปรับจากกรณีคดีความ กรณีคล้ายกันปี 2014 Hyundai หรือในนาม KIA ก็โดนค่าปรับเรื่องการโกงตัวเลขคล้ายกันให้กับรัฐบาลสหรัฐไปถึง $350m ส่วน Volkswagen โดนค่าเสียหายจากการโกงรวมสิริไปถึง £4.8bn


รวมไปถึงคำถามตามมาว่าจะมีบริษัทอื่นๆเล่นกลโกงแบบเดียวกับ Mitsubishi อีกหรือไม่ ยังมีปัญหาเรื่องต้นทุนการเรียกรถคืนหรือแก้ปัญหาจากโมเดลที่โกงจำนวน 157,000 แถม Mitsubishi ก็ผลิตรถให้นิสสัน อีกจำนวนไม่น้อยกว่า 468,000 ตั้งแต่ปี 2013(สื่อตั้งคำถามว่า นิสสันรู้เห็นเรื่องนี้มาน้อยเพียงใด)
เรื่องราวนี้คงต้องติดตามว่าจะมีผลกระทบต่อบริษัทและอุตสาหกรรมรถยนต์มากน้อยเพียงไหนต่อไป



monte carlo simulation

คำถามว่า เอา monte carlo ไปใช้ทำอะไร ใน trading system

>>ตอบคือ ถ้าได้ยินคำว่า monte carlo หนี้ไม่พ้นงาน simulation ครับ ขึ้นกับเราจะเอา model ไปทำอะไรมันทำได้เยอะ prediction ราคา , prediction volatility และอื่นๆเยอะมาก สำหรับผมในงานที่ผมทำ ผมใช้ monte carlo มาทำ equity curve simulation เพื่อทดสอบ ความ robust ของโมเดล และหา max drawdown จากค่าการสุ่มจำนวนมาก เพื่อให้เกิดความ เชื่่อมั่นในระบบ (ต่อจากนี้ไปก็เอาผลคำนวณที่ได้ไปทำอย่างอื่นๆต่ออีก พวกโมเดลทดสอบ random walk อย่าง Maximal Entropy )

ทำ simulation ไม่ได้เอามาเพื่อ เพิ่มความเทพ หรือมาเคลมจำนวนการทดสอบเยอะๆหลักหมื่นหลักแสนอะไร มันไม่ได้เพิ่มความน่าจะเป็นของการทดสอบตั้งต้น แต่ใช้เพื่อหา worst case ที่อาจจะเกิดได้จากความไม่แน่นอนของผลที่เกิด อันนี้ทำให้เราไม่โดนหลอก จาก randomness

จากภาพเอาตัวอย่างมาให้ดูก็รัน monte carlo เพื่อทดสอบความสเถียรและค่าความเชื่อมั่นของผลการทดสอบระบบที่ได้ ขออธิบายคราวๆตัวอย่างการใช้งานประมาณนี้



วันพฤหัสบดีที่ 14 เมษายน พ.ศ. 2559

10,000 Papers

ผมชอบอ่าน paper งานวิจัยมาก ติดมาตั้งแต่สมัยเรียนละ ต้องอ่าน paper และโดยบังคับให้เขียน paper ทำให้ รู้เลยว่า paper งานวิจัยนี้แหละขุมปัญญา ชั้นดี มันดีกว่าหน้งสือเยอะมาก เนื่องจาก เป็นองค์ความรู้ใหม่ องค์ความรู้จากการทดลองทำ และมีรายละเอียด บวกกับ การรีวิวความรู้ที่เกี่ยวข้อง paper ดีๆ 10-20 หน้านี่อ่านไปได้ความรู้ ทุนเวลาเป็นปีๆเลยก็มี(สำคัญคือไม่ต้องเสียเวลาทดลองเอง)
ถ้าใครจะหา paper วิจัยมาอ่านลองเข้าไปที่ ssrn นะครับ ที่อื่นก็มีเยอะแต่ที่นี่ ฟรี 

ตรงนี้เลยเป็นทางเลือกหลัก ผมเอาสุดยอด top รีวิว 10,000 Papers มาให้ จะเห็นว่ามี paper สาย finance และเรื่องกลยุทธ์การเทรด การลงทุนเยอะมาก รวมถึงงานด้านอื่นๆอีก คลังปัญญาของ มนุษย์ชาติจริงๆ บางอันโหลดไป แสนครั้งแล้วก็มี



เบื้องหลังการทำงานหนักของนิสิต ป.โท ป.เอก จากมหาวิทยาลัยต่างๆชั้นนำของโลก รวมถึงนักวิจัยจาก Lab ต่างๆ มีมาก็ให้เสพฟรี นี่ก็ลองเลือกดูครับ บาง paper นี่ถ้าจะโหลดมาอ่านจาก source อื่นอาจจะเสียเงินเป็นหลายร้อย เหรียญเลยทีเดียว
หลายงานวิจัย กลยุทธ์การเทรดที่ผมทำอยู่ก็เอาจาก paper ดีๆมาต่อยอด นี้แหละ

เข้าไปอ่านได้ที่ link นี่เลยครับ
http://hq.ssrn.com/rankings/Ranking_display.cfm…

Set50Breakout activity in Qaunt View

จากคำถามหลังไมค์ ของคุณอาทิตย์ ภาพประกอบการอธิบายนะครับ ดูจังหวะ volatility breakout ของ S50 ในภาพผมรัน profile ของ set50 จำนวน 3 วันมาให้ดู จะได้เข้าใจ เราจะเห็นว่าราคา 2 วันแรกของเดือน มันทำ overlap กันในโซน 905-895

จากนั้นพอราคาหลุด POC1 แถว 897 ลงมา ก็มีแรงขายไล่ตามจนย้ายโซน 875 แล้ววันนี้ ปิดต่ำ ต่ำกว่า ค่า POC2 ของวันหลุดนอก VA2 ไป ทรงของราคาทำ long tail
ผมเอาไอเดียของการเล่นกับพฤติกรรมราคา มายกตัวอย่างให้ดู พอเราเข้าใจ หรือสกัดเอา information จากพฤติกรรมราคาได้ แล้ว เราจะสามารถนำไปใช้วางกลยุทธ์เพื่อเทรด ได้ดีขึ้น แต่มันต้องเริ่มจากการ วิเคราะห์ข้อมูล ไม่ใช่เริ่มจากการเดา ว่ามันขึ้น หรือลง


อีกตัวอย่างการขายระเบิดโซน SET50 เจอการขาย 4 โมงเย็น ทั้งวันราคาเกาะกลุ่มใน zone A พอท้ายก่อนปิดตลาด มีแรงขายพร้อม volatility ที่เกิดสูง ระเบิดแรง ต่อเนื่องเกือบ 30 นาที จนราคาไปที่ low โซน 860

เปิดกราฟดูพวกเราคงจะเห็นจนชินแล้ว เอาภาพนี้ลองมามองในมุมการวิเคราะห์พฤติกรรมราคา เชิง Quant บ้าง 


เราจะมองเห็นทั้ง movement และ volatility ภาพที่เกิดราคาไปทำ mean บนโซน A จากนั้นกลายร่างเป็น positive skewness ไปปิดที่หาง ทำ profile แบบ P shape ปิด low จบตรงแนวรับพอดี
ขั้นตอนต่อจากการวิเคราะห์เชิงเลขเรา ก็เอาข้อมูลไปวางแผนวางกลยุทธ์ในการเทรดต่อไป





สรุปผลการแข่งขัน Trading Contest

วันนี้แข่งวันสุดท้าย สัปดาห์นี้ไม่ได้เทรดเท่าไหร่ เพราะมีประเด็นของ Fed เลยเก็บไป 100 pip รายการนี้ คุม DD ได้ 3% อันดับอย่างไม่เป็นทางการ 14/240

ที่สะใจมากคือเสียค่าคอม ไป 31.35$ จากการเทรด 100 กว่า Order น่าจะต่ำสุดละของรายการ รวมๆถือว่า OK มากกับกลยุทธ์ที่แผนวางไปแข่ง ทำได้ตามเป้าทั้งเก็บ pip ระยะคะแนน(6.15K) การรักษา Drawdown(ต่ำกว่า 10%) และเก็บกำไรเกิน 5% แถมผ่าน event หนักของ Fed ได้ 2 ยกในภาวะตลาดที่ volatile มากพอควร

แข่งเงินปลอม สนามจริง ได้เรียนรู้อะไรเยอะมากเลย เดี่ยวเดือนหน้าที่แข่งรายการเล็กต่อ จะได้เอาข้อมูลไปปรับปรุงระบบให้ดีขึ้น



เดินสายแข่งเยอะๆเจอ คู่แข่งเก่งๆเราจะได้เห็นและพัฒนาตัวเรา อีกอันที่จะเห็นโลกความจริง สนามนี้คนที่เทรรดโดยไม่คุม risk สุดท้าย ก็ล้างพอร์ตกระจาย เกินกว่า 50% ของผู้แข่งขันเลย บางคนได้อันดับ 1 ใน 10 มาตลอด สัปดาห์หลังๆ ล้างพอร์ตก็มี นี่แหละเทรด วัดดวง สุดท้ายไม่เคยรอด จากตลาดสักราย


Quantitative Trading 2

Quantitative Trading = Quantitative Analysis + Trading Strategies
อธิบายง่ายๆคือ การเอา Data มาวิเคราะห์ เพื่อสร้างเป็นโมเดลที่สนับสนุนการตัดสินใจเทรด ซื้อขายของเรา สำหรับผมงานวิจัยด้าน Quant ที่ทำหนักๆจะเป็น data analysis (มันเป็น step สำคัญและเริ่มต้นก่อนจะไปเรื่องอื่นๆ)

พอมาทำด้านนี้หลายปี มันทำให้เรามองพฤติกรรมราคา แตกต่างไปจากเดิม จากมุมมองของเทรดเดอร์ หรือแบบนักเทคนิคอล เพราะปกติการเป็นนักเทคนิคอลเราใช้กราฟ ราคา เรามองแต่แท่งเทียน มองเขียว มองแดง แต่เหมือนเราไม่เข้าใจพฤติกรรมราคาจริงๆ

พอหันมาทำด้าน Quant สิ่งแรกที่ต้องทำคือ เล่นกับพฤติกรรมราคา โดยเฉพาะการจำแนกและชำแหละมัน เพื่อหาความผิดปกติ หาความสัมพันธ์ในเชิงโดเมนต่างๆ ตรงนี้สำหรับผมมันทำให้มองเห็น ความเป็นจริงและความชัดเจนของพฤติกรรมราคามากขึ้น พอเราเล่นกับข้อมูลเยอะๆ หลายปี จำแนกคลาส ของ Data เราจะสามารถหา foot print ของราคา ไม่ใช่แค่การเคลื่อนที่หรือเทรนด์อย่างเดียวแล้ว ตรงนี้เป็น Knowledge ที่มีประโยชน์ในการมาทำกลยุทธ์การเทรด หรือมาใช้ทำกลยุทธ์อื่นๆต่อไป

หรือแม้เราจะใช้แค่เครื่องมือเทคนิคอลธรรมดา เราก็จะสามารถปิดข้อจำกัดของเครื่องมือได้ดีมากขึ้น เพราะเราไม่ใช่แค่มองหาความเป็นไปได้ในการจะเทรด หรือวิ่งหาแค่กำไร แต่เรากำลังเรียนรู้ทำความเข้าใจไปกับข้อมูล และกับ dynamic ของตลาดที่เกิด


ในภาพเป็นราคาหุ้นตัวหนึ่ง ไม่มีกราฟ ไม่มีแท่งเทียน แต่ถ้าเรามองข้อมูลในเชิงบริบทต่างๆ เราจะเห็นการเปลี่ยนแปลง เห็นการเป็นไป เห็นพฤติกรรมของราคา
เอาคำถามสนุกๆ มาให้ลองหัดวิเคราะห์

1. คิดว่าข้อมูลหุ้นตัวนี้ กำลังเคลื่อนที่แนวโน้มใด
2. เรามองเห็น แนวรับแนวต้าน จาก matrix นี้หรือไม่
3. ถ้าจะออกแบบ Grid จะวางโครงสร้างขนาดเท่าไหร่ วางโซนยังไง
4. เทรดเทคนิคอลแบบธรรมดาจะกำหนด TP และ SL อย่างไรที่เหมาะสม
ถ้าอยากจะ Quant ต้องเข้าใจเรื่องพวกนี้ มองพฤติกรรมราคาให้ออก
ปล. เอามาให้ดูเพราะอยากให้เห็นว่าการเทรด หรือการจะสร้างระบบเทรด นั้นมันมีอะไรที่ advance มากกว่าที่หลายคนคิดมากครับ


Quantitative Trading

งานหลักของ Quant คือการเล่นกับ data ครับ ตรงมีประเด็นมีรายละเอียดและโมเดลเยอะ แต่ยิ่งเล่น เราจะยิ่งเข้าใจ จะยิ่งมองเห็น ธรรมชาติของพฤติกรรมราคา นำไปใช้ประโยชน์ด้านกลยุทธ์การเทรด การออกแบบระบบเทรดขั้นสูงต่อไป



ตรงนี้คือข้อแตกต่างของ Quant จากเทคนิคอล หรือระบบเทรดปกติ ที่จะโฟกัสไปที่ การเคลื่อนที่หรือ movement ของราคาเป็นหลัก เพื่อหา สัญญาณซื้อขาย ตรงนี้ก็จะเป็นโมเดล หรืองานที่สนอง ต่อการเทรดอย่างเดียว




เทคนิคอล หรือเครื่องมือเทคนิคอล ส่วนใหญ่การพัฒนาโมเดล มันจะมีการกำหนดขอบเขตข้อมูล ที่เฉพาะ ตามสมมติฐานออก มา ปัญหาใหญ่คือ ตลาดมันไม่เป็นเส้นตรง แบบนั้น การนำเครื่องมือไปใช้งาน มันจึงมีข้อจำกัด และไม่เป็นจริงทุกกรณี

Quant ส่วนมาก เน้นการเล่นกับข้อมูล ในโดเมนต่างๆ เพื่อทำความเข้าใจกับมัน มองหาจุดไม่ปกติ และสร้างโมเดล ทำการวิเคราะห์ด้วย คณิตศาสตร์ สถิติขั้นสูง เพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่เกิด




ตรงนี้มันขึ้นว่าเราจะเลือกอะไร จะศึกษาอะไร แต่สุดท้ายถ้าเข้าใจมันก็ใช้ประโยชน์ได้ทั้งนั้น
ข้อมูลในภาพเป็น S&P500 ที่ผมนำมาวิเคราะห์ก่อนจะสร้างกลยุทธ์เทรด

Trading as a way of life

ผมศึกษาเทรดเดอร์เก่งๆระดับโลก เยอะมาก รวมถึงผู้จัดการกองทุน hedgefund ต่างๆที่ประสบความสำเร็จ แล้วก็ไปพบกับคนหนึ่งเข้า เขา คือ Jihan Bowes-Little เป็นผู้จัดการกองทุน ชื่อดังอีกคน และเป็น นักร้อง Hip hop ฟังเขาพูดใน ted talk แล้วรู้สึกไม่ธรรมดาเลยอยากเอามาแชร์

Jihan Bowes-Little เป็นดาวรุ่งของวอลสตรีทอีกคน เขาเป็นนักเรียนทุน ชั้นหัวกระทิที่จบ Economics and Philosophy จาก Brown หลังจากนั้นก็มาเป็น prop trading ให้กับ Goldman ที่ London ตอนปี 2002 จากนั้น 2009 ก็ลาออกจาก GS กลับมา อเมริกามาเป็นเทรดเดอร์อิสระ และทำงานเพลง Hip hop ที่เขาต้องการ ปี 2012 ก็เข้ามา บริหารกองทุนและดูแลพอร์ตให้ hedgefund ชื่อดังอย่าง BlueCrest Capital Management (AUM £30 billion, 2013) ของ Michael Platt (มหาเศรษฐี billionaire)

ปี 2016 Jihan Bowes-Little เขาลาออกจาก BlueCrest ย้ายมาทำงานบริหารเงินให้กับ JPMorgan Private Bank และ คุณ Jihan ยังเปิดค่ายเพลงและทำงานด้าน rap music ร่วมไปด้วย
ผมชอบ principle การทำงานและใช้ชีวิตของ Jihan Bowes-Little มันเป็นเรื่องของการสมดุลชีวิต ในรายการ Ted talk เขาบรรยายหัวข้อ Trading as a way of life พูดว่า ทำไมเราต้องเลือก ในเมื่อชีวิตมันสามารถมีสิ่งที่สนใจ และอยากทำได้มากกว่า 1 ทาง key สำคัญคือการเข้าใจตัวเอง(รับรู้ความต้องการข้างใน) และการบริหารเวลา

นอกไปจากนี้ คุณ Jihan ยังพูดถึง Building Box ของ Great trader ที่ประสบความสำเร็จในตลาด ทำผลงานดีต่อเนื่องระดับ 10-20 ปี ที่เขาศึกษาและมีโอกาสได้ร่วมงาน เขาพูดประเด็นหลักๆคือเรื่อง ของการรู้จักศักย์ภาพ ขีดความสามารถของตัวเอง การมองเห็นโอกาส กล้าจะเสี่ยงกรณีที่ odd เหมาะสม เมื่อโอกาสมาต้องชนะและทำผลตอบแทนให้เต็มที่ แน่นอนว่ายามแพ้ผิดพลาดต้อง เสียหายให้น้อยควบคุมความเสี่ยง

คุณสมบัติสำคัญคือเทรดเดอร์ที่จะประสบความสำเร็จนั้นต้องเอาชนะความกดดัน เอาชนะ ego ในตัวเอง ต่อสู้จัดการกับอคติทางอารมณ์ เช่น ความกลัว รวมถึงรับความผิดพลาดที่จะเกิดให้เป็น นอกจากนี้ต้องมีความชัดเจนในจุดยืนและวิธีคิด เช่นเดียวกันต้องยืดหยุ่น เปิดใจรับฟังและเรียนรู้ได้ จากสิ่งที่เกิด การจะอยู่รอดในตลาด ต้องเข้าใจตลาดเข้าใจภาวะการณ์ที่เกิด และสามารถรับมือกับสิ่งที่อยู่เหนือการควบคุมของตัวเราได้


ทักษะของการเป็นเทรดเดอร์ (Risk taker) มันนำมาใช้กับชีวิตได้ เพราะชีวิต โดยเฉพาะการตัดสินใจ ให้ดีและมีประสิทธิ์ภาพ ทุกทางแยกของชีวิต ทุกการกระทำที่ต้องตัดสินใจ ย่อมมีความเสี่ยง เราสามารถใช้หลักของการคิด วิเคราะห์ ประเมินความเสี่ยงมาใช้กับการดำเนินชีวิตได้ อีกอันที่ผมชอบเหมือน Jihan จะแนะนำให้เราใช้ชีวิตเพื่อตัวเองด้วย ไม่ใช่เพียงแต่วิ่งหาแต่เงินทอง หรือเอาแต่ทำงานหนักเพื่อรับใช้คนอื่น อย่างเดียว

ผมสรุปคราวๆประมาณนี้ เทปนี้ฟังยากนิดเพราะ Jihan พูดเร็วแถมมี rap โชว์สไตล์ rapper อีก แต่รวมๆแล้วดีและมีประโยชน์มาก อยากให้ลองฟัง เรียนรู้ วิธีการเป็น sucessfull trader ที่อยู่รอดในตลาด และมี happy life จากมุมมองจากคนที่ประสบความสำเร็จจริงๆดูครับ

ฟังได้จาก
https://www.youtube.com/watch?v=n7WgRtLbx4k

Order book dynamics in High Frequency

พยายามเก็บคลิปวีดีโอสอนเทรดดีๆมาย่อยสรุป เก็บไว้ เติมความรู้ให้สมอง เรื่อยๆ โดยตั้งเป้าขั้นต่ำ วันละคลิปโปรเจค เนื่องจากดองไว้เยอะมาก แต่ละอันก็ดีๆทั้งนั้น

คืนนี้เล่นของยากเลย เรื่อง Order book dynamics in High Frequency Trading เป็นเหมือนการดูงาน HFT ของตลาดอินเดียไปในตัว ความยากของคลิปนี้ไม่ใช่เนื้อหาแต่เป็นภาษาอังกฤษสำเนียงอินเดีย ที่ลิ้นรัวจนฟังยากสักนิด

vdo นี้เป็น webinar ของ QuantInsti(สถาบันควอน) บรรยายโดย Gaurav Raizada,รวมๆแล้วเนื้อหาดี เทคนิคความเร็วที่มาเล่นกับการชิง match order และหาจุดได้เปรียบในการเข้าซื้อขายของพวก HFT มีภาพให้ดูชัดดี รวมไปถึงการทำ algorithm มาวิเคราะห์ order book และข้อมูลคำสั่งเพื่อหา dynamics ของตลาด ถ้าสนใจ ก็เข้าไปดูกันได้ที่

https://www.youtube.com/watch?v=PL8aVde9c2w