ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก

Mean reversion

มีคนถามถึงกลยุทธ์นี้ บวกกับอีกข้อความมาปรึกษาการทำระบบด้วย Mean reversion 
มันสะท้อนให้เห็นว่า หลายคนเริ่มสนใจอะไรใหม่ๆมาขึ้นแล้ว 

วันนี้เลยตั้งใจเขียนอธิบายเรื่องนี้สักหน่อย เอาแบบย่อๆไม่ลง math มากเดี่ยวยากไปจะปวดหัว

 Mean reversion  เป็นกลยุทธ์ที่ใช้กันมาสาย Quant หรือการนำมาทำ algorithm trade เหมาะมากกับการเทรดแบบ ไม่ต้องเดาทิศทาง
เพราะมันไม่สนใจทิศทาง แต่สนใจ ความไม่ปกติของพฤติกรรมราคา เข้ากับแนวคิดของทฤษฏีสะท้อนกลับ หรือ แนวคิดทฤษฏีความไม่ปกติและการไม่มีประสิทธิภาพตลาด การตีความของผู้เล่นในตลาด ที่แตกต่างกันทำให้ การสะท้อนของราคา มันออกมาไม่ปกติ เกินจริง (Over/Under) ไปมาก ตรงนี้เป็น Key

เหล่านักพัฒนาหรือผู้วิจัยก็พยายามจะหาโมเดล คณิตศาสตร์มาจับ เพื่อให้อธิบายพฤติกรรมราคาสินค้าที่เทรด รวมถึงการสร้างสมการค่าปกติ

ค่ากลาง
ตรงนี้แหละยาก การหา Mean หรือหาค่า Equilibrium ที่เป็นเรื่องต้องวิจัยทดลอง โดยเฉพาะสินค้าในตลาดเก็งกำไร มันมีปัจจัยทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงแบบ Dynamic ไม่คงรูปได้

แต่โดยทั่วไป ภาวะปกติ ใน pattern เดิมก็ยังคงพอหาได้ถ้าไม่คิดมาก ใช้แบบธรรมดาก็ใช้ค่า Mean ปกติ เช่นค่า Moving average ก็พอทำเนาไปได้ แต่บอกตามตรงว่าอาจจะไม่ work เท่าไหร่ในสินค้าที่ความผันผวนสูง

จุดเข้าทำ
 พอได้ค่า กลางก็เป็นการหาจุดเข้า Buy / Sell จุดนั้นเป็นจุด Yield หรือ Elastic Point โดยประมาณ ส่วนมากการหาจุดนี้ได้ดี มีโอกาสเก็บ Return ได้มาก แต่เข้าผิด เข้าช้าไป เร็วไป ไปเจอจุด ultimate ที่ถูกลาก หรือ กระชากต่อ ก็เป็นอัน ขาดทุน 

การประเมินขนาดของ TP จุดนี้ก็สำคัญส่วนใหญ่ มีการเอาค่า Volatility มาใช้ในจุด high และคิดค่าต่าง จากจุดนั้น มายัง Mean แต่ในทางปฏิบัติ มีเรื่องของความเร่งมาเกี่ยวด้วย เพราะถ้ากำลังมาก ค่า Mean มีการ devlop เข้าหาจุด High ตรงนี้ ขนาดกำไร ก็จะลดลง


การเทรด Mean Reversion ไม่ยาก ไม่ง่าย หลักการง่าย แต่การทำจริงให้ work ค่อนข้างยาก

แต่ข้อดีคือไม่ขึ้นกับทิศทาง และการเคลื่อนตาม direction เพราะเป้นการเล่นกันภาวะไม่ปกติของพฤติกรรมราคา แต่ตรงนี้คือจุดต่างตรงที่ว่ามันไม่มีการโหน ไม่มีการสวนแบบพวก contrarian จบสัันๆง่ายๆพอประมาณ ไม่ลงลึกอะไรยากมาก

MeanReversion นี้  Implement ได้หลายหลายนะครับ ศึกษาเยอะอย่าไปยึดติด บางกลุ่มใช้ Sto โมเดลในการทำก็มี เช่นกัน ส่วนของผม ใช้เทคนิคของ Regession Model แบบ Dynamic range มาทดลองทำ ผลลัพธ์ที่ออกมาก็ใช้งานได้ ธรรมชาติของระบบแบบนี้คือต้องเทรดบน High Volatility ได้ดี เพื่อสร้าง Cashflow ได้ต่อเนื่อง

อีกประเด็นคือเรื่องของ ปัจจัย ที่มากระทบ ทำให้เกิดความผันผวน หรือเกิดภาวะไม่ปกติ เทรดเดอร์หรือนักพัฒนาต้อง ให้ความสัมพันธ์ มากระดับหนึ่ง  

Mr chaipat