ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก

บทความ

Big Short & การรับมือวิกฤติ

เพิ่งจะได้ดูหนัง Big Short  ดูจบสิ่งที่ทำให้ผมคิด คือ เราจะเป็นผู้ชนะในวิกฤติการเงินยังไง? ต้องเป็น Hero แบบ Burry หรือไม่(หลายคนดูออกจากโรงอยากเป็นแบบนี้ ชนะได้แบบนี้กันส่วนใหญ่) นั่งทบทวนดู พบ มี 2 แนวทาง 1. ทำแบบ Michael Burry คือมั่นใจว่าจะเกิดฟองสบู่ กล้าสวนแนวโน้มแล้ว short ทนขาดทุน 2 ปี พอถูกก็กิน แจ๊คพ๊อตก้อนใหญ่ (ก็ต้องยอมรับเขาเก่ง บริหารเงินดีค่อยๆสะสม positionและอึดจิตใจหนักแน่น) 2. ถ้าเชื่อว่า ฟองสบู่จะมาก็ re balance ถือเงินสด(virtual short) มากพอ รอให้มันเกิดวิกฤติ หา discount เข้าซื้อสะสมของถูก ทำกำไรจากการฟื้นตัว >>(อันนี้คนสำเร็จมีเยอะ แต่มันไม่หวือหวา เลยไม่มีคนทำหนัง)  ในตลาดการหากำไรจากวิกฤติจริงๆ 2 แนวทาง มีคนเดินกลยุทธ์และ ประสบความสำเร็จอยู่ทั้ง 2 แบบ มันขึ้นเราจะเลือกทางไหน  ส่วนตัวผมคงไม่ทำแบบ Burry (และไม่เห็นด้วยที่จะไปสนับสนุนให้คนมา short ดัชนีเพียงเพราะคิดว่ามันสูง) เพราะ เพดาน มันหายากการประเมินแรงขับ ความโลภของคนมันทำได้ไม่ง่าย บวกกับก่อนจะลงหรือวิกฤติใหญ่จะมา ตลาด volatile จะสูง ถ้าเดินแผนไม่ดี บริหารเงินห่วยก็โดนกินเรียบได้ แตกต่างจาก

ผลงานระยะยาวของ Trend following

ตอบคำถามเมื่อวาน ที่อธิบายเรื่อง Trend following ไปนะครับ คือระยะยาวภาพใหญ่ 5-10 ปี กลยุทธ์สาย Trend following ก็ยังใช้งานได้(ถ้าคุม risk ให้รอดได้ ผลงานมันจะเฉลี่ยดีและแย่กันไปเอง) ผมเองก็มีพอร์ตที่รันด้วย Trend following ไว้เก็บระยะ กินกำไรยาวๆโดยระบบที่ใช้เอา snowball tactic มาประยุกต์ การใช้ Trend following ภาวะตลาดแบบนี้ต้องมีกลยุทธ์บริหารเงิน บริหารความเสี่ยงประกอบ รับมือกับความผันผวนของตลาดที่เกิด บวกกับจำนวนไม่น้อยสายนี้ มักเลือกลดความผันผวนของพอร์ตด้วยการ ทำ allocation ไปในสินค้าหลายตัว อาจจะทำให้ผลตอบแทนรวมช่วง 1-2 ปีนี้ ในภาวะตลาดไม่มีแนวโน้มชัดเจน ค่อนข้างต่ำ ในภาพเอามาจาก trend-following-wizards-fund-performance  ผลงานของกองทุน สาย CTA ที่ใช้ Trend following เป็นกลยุทธ์หลัก Jez Liberty เขารวบรวม ผลงานกองทุนของตำนาน trend following เอาไว้ มีกองทุนเก่าแก่ของเทรดเดอร์คนดังหลายคน เช่น Michael Clarke, Jerry Parker, Bernard Drury ,Bill Dunn , Dave Harding และอื่นๆ  update ล่าสุดของ feb 2016 http://www.automated-trading-system.com/resources/trend-following-wizards-fund-pe

แนวคิดการทำ Backtesting อย่างถูกวิธี

มีคำถามเรื่อง การทดสอบย้อนหลัง(Backtesting) เข้ามา ผมตอบไปทาง mail ยาวพอควร และอยากย้ำอีกรอบว่า ต้องเข้าใจบทบาทของการทดสอบดีๆ เราทำเพื่อหาข้อบกพร่อง จุดอ่อนมาปรับปรุงไม่ได้ทำมาเพื่อโชว์ หรือปลอบใจตัวเอง ดังนั้น ต้องทดสอบอย่างมีคุณภาพและถูกวิธีการ ระวังโรคมโนจากการ Backtest Over fitting จนเกินไป หรือการทำ curve fitting แล้วมารัน monte carlo เอาจำนวนเยอะเข้าว่าอย่างเดียว เราควรคำนึงถึงคุณภาพและหาข้อมูลมาทดสอบให้มากพอ และทำ WFA ทดสอบให้เต็มรูปแบบไปเลย ที่สำคัญทดสอบแล้ว ปรับปรุงแล้ว ก็ต้องลองกับข้อมูลจริงแบบ forward testing ก่อนใช้งานเสมอ เพื่อให้แน่ใจว่า เมื่อระบบเจอตลาดจริงๆ จะสามารถทำงานได้ ผมมี clip อันนี้เรื่อง 10 Ways Backtests Lie ดีมากของ Dr. Tucker Balch จากงาน QuantCon ลองเข้าไปฟัง วีธีการทดสอบอย่างเป็นระบบ และข้อควรระวังต่างๆ เพื่อที่เราจะได้ทำระบบเทรด ทำ algorithm trading ดีๆออกมา ไม่ใช่ใช้งานไปแล้วพาล้างพอร์ต เสียหายไป https://vimeo.com/122703520

My Life as a Quant

หนังสืออีกเล่มนะครับ ที่จะมาแนะนำเรื่อง Quant สำหรับคนจะเริ่มศึกษาด้านนี้ ควรจะลองศึกษาดู เป็นของสุดยอด Quant อย่าง คุณ Emanuel Derman  "My Life as a Quant" เป็นเรื่องราวของ Emanuel Derman เนื้อหาเกี่ยวกับเรื่องราวของ นักฟิสิกส์ที่เปลี่ยนสายนำความรู้ทางคณิตศาสตร์และฟิสิกส์มาใช้ใน wallstreet เขาทำงานให้กับ Goldman, Sachs & Co ตำแหน่ง Financial Engineer ตลอดช่วงปี 1985 ถึง 2003 โดยเขาทำงานเกี่ยวกับ equity derivatives (Single Stock Futures , Options) และงาน risk management  หนังสือเล่มนี้เหมือนเป็นบันทึกการเดินทางสายอาชีพ อ่านสนุกและน่าสนใจมาก โดยเฉพาะการพูดถึงเรื่องการใช้คณิตศาสตร์และตรรกะในการลงทุนในสินทรัพย์ต่างๆ ตัวของผู้เขียนคุณEmanuel เขาเชื่อในการคำนวณมากกว่า การเชื่อในดวงชะตา แม้ไม่ปฏิเสธว่าตลาดมีความเป็น random walk แต่เขายังอธิบายถึงหลักการของการสร้างโมเดลที่นำมาใช้ได้ในภาวะปกติ บนค่าความเสี่ยงที่เหมาะสม เขายกข้อดีของการใช้โมเดลและระบบการลงทุนแบบคณิตศาสตร์มาแสดงให้เห็น แม้มีหลายบทในหนังสือที่อ่านแล้วก็งงๆเพราะเขายกเขาทฤษฏีทางฟิสิกส์ที่ซับซ้อน เช่น Muon Co

แง่คิดการใช้เทคนิคอล

มีคำถามหนึ่งทาง email ถามมาว่า ทำไมคนยุคก่อนเซียนเทคนิคอล รุ่นแรกใช้เครื่องมือแล้วประสบความสำเร็จ?  ส่วนตัวผมมองว่า มันเกิดจากความเข้าใจ ในยุคเริ่มต้นคนได้อ่านงานต้นฉบับ เราะจะของจริง เห็น สมมติฐานและข้อจำกัดของเครื่องมือ ที่ผู้พัฒนาเขาถ่ายทอดตรงๆ แต่มายุคหลังๆเราเรียนเทคนิคอล จากการชวนเชื่อมากไปนิด ทำให้ง่ายไม่ต้องคิดดูด้วยตาแล้วจำอย่างเดียว แถมเพื่อให้ศักดิ์สิทธิ์ก็เพิ่มคำโฆษณาสรรพคุณ ว่าแม่น ว่ารวยว่ากำไร เข้าไปอีก  คำแนะนำผมคือใช้อะไร กลับไปอ่านงานวิจัยต้นฉบับของผู้พัฒนา จะได้รู้เขาคิดยังไง และใช้มันเพื่อทำอะไรจริงๆ เน้นเข้าใจอย่าเอาแต่จำ ท่องจำ เช่นจะใช้ RSI กลับไปทำความเข้าใจว่า J. Welles Wilder ยุค 1978 เขาคิดยังไง ตลาดเก็งกำไรยุคเขาเป็นอย่างไร(บอกได้เลยมันต่างจากยุคนี้มาก ลองศึกษา factor นี้ดีๆด้วย) ทำไมเขามีสมมติฐานแบบนี้ แล้วทำไม ต้องใช้ค่าพารามิเตอร์ 14 หรือ 7 คิดตั้งคำถาม หาคำตอบ ใช้แบบเป็นวิทยาศาสตร์มันจะสำเร็จ มันจะพัฒนาต่อได้  เมื่ออ่านมากๆจะพบคนคิดเทคนิคอลส่วนมาก เขาเน้นจากการสังเกต เน้นการอธิบายการเปลี่ยนแปลง บนกรอบบริบทที่เขาสนใจทั้งนั้น ถ้าจะบอกว่าเทคนิคอลใช้

How I Became a Quant

เดี่ยวนี้คำว่า Quant มาแรงจริงๆ อารมณ์จะประมาณว่าใครๆก็ Quant กัน แต่พอคุยกันไปกันมา ผมมองว่า ความเข้าใจด้านนี้ยังแตกต่างกันมาก ส่วนตัวผมเอง ตอนเริ่มทำวิจัยด้านนี้ก็บอกตรงๆว่า หลายปีก่อนมันไม่มีอะไรมากเหมือนตอนนี้ ตอนนี้ตปท.คอมมูนิตี้ออนไลน์เพียบ(ถ้าเริ่มไม่ถูกไป quant start) ตอนนี้มันเริ่มง่ายมากขอให้มี skill และความสนใจ ช่วงเริ่มต้นหนังสือเล่มหนึ่งที่ผมลงทุนซื้อมาอ่านก่อนเริ่มคือ How I Became a Quant: Insights from 25 of Wall Street's Elite (2009) How I Became a Quant เขียนโดย Richard R. Lindsey และ Barry Schachter สุดยอดของวงการด้านนี้ จากอเมริกา เล่มนี้จับเอา 25 คนดังด้าน Quant ทั้งสาย price model สาย risk management, Portfolio Management และอื่นๆ มาสัมภาษณ์ถึงวิธีคิด และประสบการณ์ ที่น่าสนใจคือ จุดเริ่มต้นที่ทำให้ นักฟิสิกส์ นักคณิคศาสตร์ นักคอมพิวเตอร์ PHD ระดับหัวกระทิ เดินหน้าเข้าสู่ wallstreet เพื่อมาแสวงหาความร่ำรวย และสร้างโมเดลเพื่อบริหารเงินระดับพันล้านกัน คนดังๆเยอะ อ่านได้เห็นมุมมองเพียบจริงๆ เช่น Gregg E.Berman, Stephen Kealhofer David Leinweber และอีกหลายคน ส

Deep Learning

Deep learning  สำหรับเทรดเดอร์ ก็คือการเรียนจากการเทรดจริง เก็บข้อมูลจริง จากผลการเทรด อย่าไปกลัวที่จะเผชิญหน้ากับการขาดทุน(loss) อันนี้คนทั่วไปชอบรีบลืม รีบผ่าน บริหารเงิน ขาดทุนแล้วไม่ให้เสียหายหนัก เพิ่มโอกาสการอยู่รอด เรียนรู้จากมัน เก็บข้อมูลจากมันให้ได้มากที่สุด ตรงนี้ถ้าเรานำมาวิเคราะห์ จะมองเห็น pattern มองเห็นความเกี่ยวเนื่องกับเหตุปัจจัยต่างๆ สุดท้าย เราจะสามารถสร้าง knowledge หรือหา solution ในการปรับปรุงระบบ ปรับปรุง skill ของเราให้สูงขึ้นไปได้ครับ ข้อมูลเราบันทึกไว้ทุกวันๆ มีสัก 100 สัก 1000 การขาดทุน ลอง เอามาสกัด มาแยก มาวิเคราะห์ เราได้องค์ความรู้ ใหม่ เห็นความเกี่ยวเนื่องความสัมพันธ์ของปัญหาที่เกิด และใช้มันพัฒนา skill ในการเทรดต่อไปได้ ฟังกระบวนการเรียนรู้เชิงลึก กะการเทรดได้ที่ https://www.youtube.com/watch?v=vvokwuOveIU