cwayinvestment

พูดถึงการทำ volatility analysis กับการวิเคราะห์พฤติกรรมราคาเชิงสถิติขั้นสูง แนะนำ Volatility Laboratory (V-Lab) ไป พวกเราที่สนใจเข้าไปดูได้ที่ link ด้านล่าง ทดลองใช้งาน app ได้ฟรี มี data set ทั้ง Currency, Commodity, Stock Index ,ETFs และอื่นๆให้ลอง Volatility Laboratory (V-Lab) ผลงานทีมวิจัยพัฒนาของ Stern NYU (ที่นี้ด้าน Quant ดังอยู่แล้ว) เขาเน้นเครื่องมือวิเคราะห์ volatility และ correlations บนโมเดลหลายประเภท แถมมี เอกสาร ให้อ่านเรื่องของทฤษฏีและการคำนวณของแต่ล ะโมเดลด้วย เช่นเรื่อง Value at Risk (VaR), Volatility Analysis,Volatility Clusters, Fat Tail เป็นต้น เว็บจะอธิบายแนวคิดหลักและยกโมเดลอย่าง GARCH , EGARCH มาประกอบ ตรงนี้อยากเห็นผลการคำนวณการกดเข้ารัน application ได้สะดวกมากไม่ต้องมาเขียน code รันโมเดลเอง อยากศึกษาเรื่องของ volatility เพิ่มเติมก็ลองเข้าไปใช้งาไนด้ฟรีจาก link ด้านล่าง https://vlab.stern.nyu.edu/ ปล. ภาพด้านล่างเป็นการอนุมาน Volatility ของ SET50 เราจะเห็นเลยว่าช่วงสองเดือนนี้ ไม่ธรรมดาจริงๆ ปล. GARCH(p,q) คงไม่สอนนะครับอธิบายยาวไปอ่านดูใ

วันนี้มีพี่ท่านหนึ่ง ถามว่าอยากเห็นนวัตกรรมไหนเกิดขึ้นมากสุดในบ้านเรา จริงๆจะว่าไป นวัตกรรม นี้มันคงหมายถึงการสร้างขึ้นใหม่ พัฒนาขึ้นใหม่ ไม่ใช่การลอกเลียนหรือทำตาม แต่คงไม่เสียหายถ้าเราจะทำตามหรือลอกแบบดีๆของฝรั่งมา ส่วนตัวอยากเห็นระบบบริการข้อมูลอย่างของ IEX (โด่งดังมากในยุค Flash Boys ของ Michael Lewis) มีการพัฒนาระบบเข้าถึงข้อมูลแบบเปิดผ่าน IEX-API ให้คนทั่วไปเข้าถึงข้อมูลราคาและการซื้อขายที่เกิดในตลาด อย่างเรียกว่าฟรีและไม่มีขั้นตอนของเอกสารอะไร เพราะเขามองว่าข้อมูลพวกนี้คือข้อมูลสาธารณะ แถมเตรียมระบบ Realtime Data Service ประสิทธิภาพสูงไว้ให้ เชื่อมต่อผ่าน API สถิติที่แสดงก็น่าสนใจเพราะระบบรองรับบริการข้อมูลสูงถึง 262 TB ต่อเดือน 3.5 million messages ต่อวินาที ฐานข้อมูลระดับ 1.1 trillion record หรือ 72 TB ผมมีโอกาสได้นำข้อมูลมาใช้ และทดลองทำอะไรเยอะพอควรแล้วเลยอยากมาแนะนำ สำหรับคนสนใจลองเข้าไปดูโดยเฉพาะงานวิจัยที่ใช้ Market data พวก Bid Offer , volume และมีข้อมูลระดับละเอียดเฉพาะหุ้น รวมไปถึงข้อมูลพื้นฐานงบการเงิน ซึ่ง IEX-API ใช้งานสะดวกเชื่อมต่อ รองรับได้หลายภาษา

วันนี้ได้คุยกับน้องที่รู้จัก เป็นเข้าทำงานเป็นเทรดเดอร์ให้กับบริษัทแห่งหนึ่ง สักประมาณ 2 ปี สิ่งที่สัมผัสได้คือน้องเขาดูเหน็ดเหนื่อยมาก ทั้งจากชั่วโมงทำงานและความเครียดต้องเร่งทำผลงานด้วย เขาเล่าว่าทำงานบางวันเริ่มตั้งแต่เช้าไปจบยังเที่ยงคืน แม้ไม่ได้นั่งติดจอตลอดแต่ก็ต้องตามดู ตามอ่านข่าว คิดแล้วรวมๆ 9-10 ชม. ต่อวันเลย ซึ่งถือว่าหนักมาพอควร แต่ด้วยความที่ยังอายุไม่มาก อยู่ในช่วง prime time ของชีวิต 22-30 ก็น่าจะผ่านไปได้ (ถ้าสุขภาพไม่พังไปก่อน) พอพูดถึงเรื่องนี้ก็ทำให้นึกถึง บทความที่ได้อ่าน คือประเทศเกาหลีใต้กำลังทำโครงการ 52 hour work คือสร้างการรณรงค์ลดการโหมงานหนัก หรือทำงานมากไป(overwork) สร้าง work-life balance ซึ่งเกาหลีใต้ตัวเลขจากการสำรวจพบชั่วโมงการทำงานต่อปี สูงมากกว่า ค่าเฉลี่ยและมากกว่าประเทศอเมริกา และยุโรปจำนวนมาก โดยรัฐบาลออกเป็นกฏเพื่อรักษาสิทธิ์ของประชาชนไม่ให้ถูก บังคับหรือทำให้แข่งขันทำงานหนัก โดยสูงสุดไม่เกิน 52 ชม.ต่อสัปดาห์ ค่าปกติ 40 ชม.+ Over time 12 ชม. ลดจากเดิมที่ 68 ชม.ต่อสัปดาห์ ถ้าบริษัทไหนให้ลูกจ้างงานเกินจะโดนค่าปรับจากรัฐ ราวๆ $17,815 และอาจ

คิดว่าเรื่องนี้น่าจะสร้างแรงบันดาลใจให้กับหลายคนได้ดี เป็นเรื่องราวของ Lauren Simmons วัย 23 ปีเธอเป็น full-time trader ที่ตลาด NYSE ของ Rosenblatt Securities ความน่าสนใจคือเธอเป็น Floor trader ผู้หญิงคนเดียวในตอนนี้ และเป็นเทรดเดอร์ที่มี Licence อย่างเป็นทางการของ NYSE ที่อายุน้อยที่สุด โดย Lauren Simmons เธอจบปริญญาดรีด้าน Genetics สาขาโทด้าน Statistics จาก Kennesaw State University ตอนปี 2016 เมื่อเรียนจบแทนทำงานด้านการแพทย์ เธอเลือกจะลองทำงานในด้านการเงิน ที่เธอสนใจมาตั้งแต่เด็ก ผมเห็นน้องบางคนอยากเข้าไปเทรดในอเมริกาใน wallstreet ปัจจุบันโอกาสก็ยังเปิดกว้างอยู่ถ้ามีความสามารถจริงๆ ลองเข้าไปอ่านสัมภาษณ์ถึงเส้นทางอาชีพของ Lauren เมื่อเธอมีความสนใจงานด้านนี้ เธอเริ่มศึกษา จากนั้นใช้ LinkedIn ที่เป็นเหมือนช่องทางในการเข้าถึง connection ก่อนได้รับโอกาสเข้าไปสอบสัมภาษณ์งานที่บริษัท Rosenblatt Securities จนได้รับเข้าทำงานและสอบข้อเขียนผ่านได้รับใบอนุญาติ(ของ floor brokers) ซึ่งเธอบอกว่ายากมาก สำหรับคนที่ไม่ได้เรียน ไม่มีประสบการณ์หรือมีพื้นฐานความรู้ด้านการเงินมาก่อน นอกจากนี้เธอยังได้

วันนี้ได้นั่งอ่านบทความเรื่อง Machine learning & High frequency trading มุมมองของ Dr. Henri Waelbroeck อดีตนักวิจัยด้าน นิวเคลียร์ฟิสิกส์ที่หันมาทำงานด้าน Quant เกี่ยวกับ HFT ยุคใหม่รวมถึงการพัฒนา AI ในการเทรด มีหลายประเด็นน่าสนใจเช่น ไอเดีย Alpha Profiling ที่ Lab วิจัยของ Portware, LLC ใช้ Machine learning ด้วยเทคนิค Decision Trees Algorithms และ Bayesian scoring ในการวิเคราะห์ข้อมูลผลการเทรด ร่วมกับ real-time market data เพื่อ optimize เรื่องของ time ในตัว trading execution บนกลยุทธ์การเทรดของ Trader หรือ Portfolio manager รวมไปถึงประเด็นเรื่อง prediction กับ noise data ที่เกิดในข้อมูลราคาบน dynamic system ที่คุณ Henri Waelbroeck ให้มุมมองจากประสบการณ์วิจัยกว่า 10 ปีได้น่าสนใจมาก บทความอาจจะเก่า แต่มีหลายประเด็นที่มีประโยชน์ลองอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมจาก link ด้านล่าง https://www.ibtimes.co.uk/former-nuclear-physicist-henri-waelbroeck-explains-how-machine-learning-mitigates-high-frequency-1551097

ช่วงนี้เกือบ 90% บนหน้าเฟสบุ๊คจะเห็นมีแต่คนบ่นว่าตลาดหุ้นมันแย่ อาการจะหนักหน่อยสำหรับคนที่เพิ่มเริ่มเข้ามาในตลาดหุ้นช่วง 1700 1800 จุดช่วงปีที่ผ่านมา ภาวะตลาดรถไฟเหาะดีลังกาลงหนักวัน บวกกลับวัน หรือลงหนัก 2 วัน พักวัน มันเกิดขึ้นได้เสมอยิ่งภาวะผันผวนมากเทรดเดอร์ต้องยิ่ง รักษาภาวะอารมณ์ของตัวเองให้ดี สิ่งช่วยได้คือการยึดมั่นตามแผนตามระบบ ผมไปเจอโพสนี้ twitter ของเทรดเดอร์ เขาทำ flash card กระดาษที่เขียนด้วยลายมือติดตัวไว้ ลองเพ่งพยายามอ่านจะเห็นมันเป็นแผนเฝ้าระวัง Market crash นั้นเอง โดยเขาจะเขียนตั้งแต่ condition เพื่อสังเกตว่าเกิดการ crash จริงๆหรือยัง ตามมาด้วยสิ่งที่ต้องปฏิบัติ(อาจจะไม่ได้ละเอียดมาก แต่มันเน้นไปทางเตือนสติตัวเอง+การรับมืออารมณ์เป็นหลัก) ถามว่ามีประโยชน์อย่างไร คำตอบคือ มีมากเพราะ ถ้ามันเกิด crash จริงๆ ลบหนักลงหนักๆ ยิ่งในตลาดที่มีการขายด้วย algorithmic trading ด้วยแล้ว ความ panic มันจะมาเยือน เทรดเดอร์อาจจะซ๊อคนิ่งจากภาวะขาดทุนตัวแดงที่เกิด พวกนี้เขาเลยทำ Emergency Card ขึ้นมาเตือนตัวเองพอ สถานการณ์มันเกิด เขาลงมือทำทันที ตัดสินใจตามแผนที่วางไว้

คำกล่าวคลาสิก ที่ว่า "คนที่ไม่ทำผิดพลาด คือ คนที่ไม่เคยทำอะไรเลย" หรืออีกนัยยะคือ เมื่อเรามุ่งมั่นจะลงมือทำอะไรสักอย่าง ระหว่างทางย่อมเจอกับความผิดพลาดได้เสมอ สิ่งที่แตกต่างระหว่างผู้ชนะกับผู้แพ้ นั้นคือ การรับมือและการเรียนรู้กับความผิดพลาดที่เกิดขึ้น ขึ้นต้นด้วย ความผิดพลาดเพราะวันนี้ไปอ่านเจอบทความหนึ่งของคุณ Michael Batnick เป็นผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยของ Ritholtz Wealth Management LLC เขาเขียนถึงเรื่องความผิดพลาดของนักเก็งกำไรระดับโลกอย่างคุณ Stanley Druckenmiller ชื่อเสียงส รรพคุณคงไม่ต้องบรรยายมากเพราะปัจจุบันเขาเป็นตำนานอีกคนที่มีผลงานเทรดเรคคอร์ดย้อนหลังระยะยาวที่ยอดเยี่ยม เรื่องราวนี้ย้อนไปช่วงฟองสบู่ดอทคอม ช่วงต้นปี January 1999 ที่คุณ Druckenmiller มองเห็นว่าตลาดมันกำลังเข้าฟองสบู่หุ้นมัน Over Value มากเขาจึงเข้า short หุ้นกลุ่ม Tech Stock มูลค่าราวๆ $200 million ด้วยความเชื่อมั่นว่าจะโกยผลตอบแทนได้มหาศาล แต่ผลออกตรงข้ามเพราะ position ที่เข้าไป short นั้นเปิดเร็วเกินไป หุ้นกลุ่ม Tech ยังวิ่งต่อจากต้นปีไปได้อย่างต่อเนื่อง เขาทนถือสถานะไม่ไหวต้องปิด ยอ