วันพุธที่ 21 พฤศจิกายน พ.ศ. 2561

8 things I learned from Perry Kaufman

เช้านี้นั่งฟัง podcast สัมภาษณ์รายการ BST หัวข้อ Strategy Development with Perry Kaufman บรรยายแนวทางการพัฒนาระบบเทรด ไว้ดีมากหลายประเด็น จากการถามตอบกว่า 60 นาที ผมสรุปประเด็นที่น่าสนใจมาแบ่งปัน ไว้ให้ไปศึกษากันดังนี้
1. Long Run
พัฒนาระบบที่ดี ไม่ใช่แค่ดูผล Backtesting หรือ optimize ให้มีค่าสถิติดีๆ ต้องเน้นการอยู่รอดและทำงานได้จริงแบบ long run ในตลาด Kaufman บอกว่าเขาทดสอบระบบในหลาย scenario เพื่อหาค่าผลลัพธ์แบบเฉลี่ย ถ้าค่าเฉลี่ยออกมามันใช้งานได้ ไม่จำเป็นต้องสุดยอด เขาเริ่มทดลองใช้เทรดจริงในตลาด
2. keep it simple
ไม่จำเป็นต้องสร้างเงื่อนไข การเทรดที่ซับซ้อน ยิ่งเยอะยิ่งยากต่อการปรับปรุง หรือวินิฉัยปัญหา เน้นเรียบง่าย แต่มีประสิทธิภาพ แต่ละส่วนมีบทบาทชัดเจน เช่น volatility filter มันทำหน้าที่กรองความผันผวน ซึ่งเสริมส่วนทำงานการวิเคราะห์ Trend เป็นต้น นอกจากนี้ถ้า เงื่อนไขใดซ้ำซ้อนไม่เกิดประโยชน์ ต่อผลลัพธ์ ก็ควรจะขจัดทิ้ง
3. Knowledge
การพัฒนาระบบเทรด ควรเริ่มจากความเข้าใจหลักการพื้นฐาน นั้นหมายรวมการหาข้อมูล การวิเคราะห์พฤติกรรมการเป็นไป การไหลของเงิน fundflow มูลเหตุจูงใจทางเศรษฐกิจ หรือปัจจัยอื่นๆ สิ่งเหล่านี้เป็นตัวขับดันราคาเกิดการเคลื่อนตัว ซึ่งถ้าเข้าใจตรงนี้ มี idea เริ่มต้นจะทำให้สามารถเลือกใช้กลยุทธ์(Trading Strategies) และวางแผนจัดการความเสี่ยงได้ดี สอดคล้องกับ reality ที่เกิด
4. System Optimization
กระบวนการทดสอบระบบ ควรทำเพื่อวัดสอบสมมติฐานหรือ idea ที่วาง มีกรอบชัดเจน ขณะเดียวกันระวังเรื่องของ data bias หรือเรื่องการ over fitting การทดสอบจำเป็นต้องออกแบบให้ดี หัวข้อนี้ Kaufman แนะนำหลายเทคนิคที่เข้าใช้เช่น ต้องมี idea กำหนดกลยุทธ์การเทรดก่อน แล้ววางการ optimze ตัว parameter ที่เหมาะสม เช่นค่า period ของ MA ด้วยการสเกลแบบ % เพิ่มจาก 25% 50% 100% แล้วดูผลลัพธ์ที่เกิดว่ามีการเปลี่ยนแปลงเชิงบวกลบ ต่อตัวแปรเป้าหมายอย่างไร
สิ่งสำคัญอย่าเน้นการปรับแต่งให้สร้าง Max Profit อย่างเดียวเพราะ best result จะนำมาซึ่งการ over fitting และนำไปใช้เทรดจริงไม่ได้ นอกจากนี้การวิเคราะห์ผล ควรขจัดพวกกำไรพิเศษ เกิดจาก price shock อันไม่ใช่ค่าเฉลี่ยปกติทั่วไป เพราะพวกนี้อาจจะทำให้เกิด bias ในการทดสอบ
5. Diversification
Kaufman แนะนำเรื่องของการกระจายความเสี่ยง แต่ไม่ใช่แค่บน asset แต่เขาแนะนำเรื่องการทำ Strategies Diversification ด้วยกล่าวคือ ไม่มีทางรู้ว่าภาวะตลาดเป็นอย่างไร สรุปสั้นๆทำ multi strategies ทั้งแบบสั้นและยาว ที่ตอบสนองได้ดีบนภาวะพฤติกรรมราคาต่างๆ เช่น Trend , Mean Reversion ,Stat Arbitage , DCA เป็นต้น แล้วกระจายเงินลงไปในกลยุทธ์ต่างๆ อย่างน้อย 3 กลยุทธ์ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ risk adjusted return ของพอร์ตออกมาดี [อันนี้ยาว แต่ไม่ขอลงรายละเอียดเยอะ แนวคิดคล้ายๆ complex system]
6. การบริหารจัดการเงินสำคัญ
เขาแนะนำเรื่องการบริหารความเสี่ยง ที่เหมาะสมกับผลตอบแทน และจัดบริหารเงิน เพื่อกำหนดขนาดการขาดทุนที่รับได้ สรุปสั้นๆในหุ้น Kaufman ใช้แบบ fix dollar กระจายเงินเท่ากันทุก position , ในอนุพันธ์หรือตลาด future เขาใช้ volatility based Model


7. กล้าทดลอง
Kaufman กล่าวว่าการฟัง หรือการลอกเอาระบบคนอื่นมาใช้ไม่ผิด การอ่าน การหาความรู้สำคัญต้องทำให้มาก แต่ยิ่งไปกว่านั้น ต้องทดลองปฏิบัติเพื่อเก็บประสบการณ์ ตรงนี้ทำให้เกิดการพัฒนา เกิดความเข้าใจถ่องแท้ ถ้าเริ่มต้นต้องเน้นการบริหารเงิน เทรดความเสี่ยงต่ำๆ เพื่อขาดทุนแล้วได้มีเงินทุนแก้ตัว หรือเทรดต่อได้ เช่นเดียวกันต้องหยืดหยุ่นรู้ว่าผิดพลาด ต้องกล้าที่จะแก้ไขปรับปรุง
8. Neural networks ช่วยพัฒนาระบบขั้นสูง
เทคนิคอย่าง NN หรือ GA ช่วยทำให้ได้ strategies ที่ผ่านการ optimize คำตอบที่ดี ถ้าผู้พัฒนามีความเข้าใจในการสร้างโมเดล เตรียม feature และกรอบ parameter แต่ข้อเสียคือ ซับซ้อน บางทีผลลัพธ์ทีไ่ด้มันไม่อาจจะอธิบายได้ด้วย logic พื้นฐาน ทำให้การนำไปใช้งานจริง เมื่อเกิดปัญหาการปรับปรุงทำได้ยาก เทรดเดอร์อาจจะไม่เชื่อมั่นในระบบ

Mr. Chaipat
ปล. ขอสรุปสั้นๆ เพราะมันยาวมาก แต่แนะนำให้ลองฟังกันได้ความรู้ดีครับ
http://bettersystemtrader.com/046-perry-kaufman/