cwayinvestment

เช้านี้ผมได้อ่านบทความเรื่อง The Death of the 60/40 Portfolio ของ Guy Haselmann เขาเขียนถึงหลายประเด็นที่น่าสนใจ โดยเฉพาะในยุคที่เกิด negative nominal yield ,หรือการเกิด yield < Inflation ผู้เขียนชี้ให้เห็นผลกระทบต่อ 60/40 stock & bond portfolio ยิ่งเฉพาะเมื่อ Bond อาจจะไม่สามารถทำหน้าที่รับมือกับ down-side protection หรือปกป้อง inflation ที่เกิดได้ดีเหมือนอดีต เช่นเดียวกันถ้า ตลาดหุ้น ถดถอยรุนแรงย่อมทำให้เกิด downside ขนาดใหญ่ใน portfolio ได้ โดยสรุป Haselmann แนะนำนักล งทุนว่า ไม่ควรบาลานแค่ 2 asset เป็นหลัก ควรกระจายความเสี่ยงไปยัง asset class อื่นๆ เพื่อปกป้อง risk , การด้อยค่าของค่าเงิน(currency devaluation)และ inflation ในขณะเดียวกันแนะนำเรื่องของ mindset การไม่เสี่ยงเกินตัว หลีกเลี่ยงความเสี่ยง เพื่อเป้าหมายของพอร์ต ระยะยาว อ่านรายละเอียดฉบับเต็มเพิ่มเติมที่ https://www.linkedin.com/pulse/death-6040-portfolio-guy-haselmann-caia/

หลังวิกฤติการเงินรอบปี 2008 เศรษฐกิจโลก ถูกกระตุ้น อัดฉีด ตามด้วยนโยบายของธนาคารกลางประเทศใหญ่ มากมาย ทำให้พฤติกรรมตลาดและความสัมพันธ์ของ ราคาสินทรัพย์ แตกต่างจากบทสรุป จากตำราเดิมๆเมื่อ 10 ปีก่อนไปเยอะ (ส่วนหนึ่งที่หลายกูรูให้ความเห็นว่าวิกฤติรอบใหม่ ซึ่งไม่รู้ว่าจะเกิดเมื่อไหร่ แต่ถ้าเกิดมันน่าจะแตกต่างไปจากอดีต) ภาพนี้ S&P500 กับ Yield 10Y-2ํY ความแตกต่างที่เกิดปัจจุบัน อดีต ยิ่งเอา Yield 10Y US ไปเทียบกับ economic data ยิ่งเห็นความแตกต่างที่เกิด จากอดีตไปอีก ภาวะแบบนี้แ หละครับ ยากจะคาดเดา ยากจะอนุมานหาเหตุหาผลมาสรุป เรายิ่งต้องไม่ประมาท ให้มากที่สุด อ่านเพิ่มเติม https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-08-19/jpmorgan-says-stocks-can-reach-new-highs-despite-yield-inversion

บริษัทออสเตเรีย Ernst & Young เสนอทางเลือก ให้เวลา6-12 สัปดาห์ แก่พนักงาน สามารถหยุด ลาพัก เดินทางท่องเทียว ทำกิจกรรมอื่นๆตาม passion ที่สนใจ หรือทำงาน part time ที่บ้านได้ถึง 3 เดือน (ส่วนค่าแรงก็ปรับไปตามเวลาและงานที่ทำจริง) โดยปัจจุบันหลังจากเปิดได้ไม่กี่เดือนก็มีพนักงานราวๆ 11% เข้าร่วมโครงการ บริษัทสนับสนุนนโยบาย flexible work environment ปรับรองรับให้เข้ากับ แรงงานยุค Millennials ( 80% ของพนักงานบริษัท) ผบห.บอกว่าแนวทางนี้ ไม่ได้ทำให้งานด้อยประสิทธิภาพลง แต่กลับทำให้  เกิดแรงบันดาลใจ ความคิดสร้างสรรค์และแรงกระตุ้นต่อพนักงาน ทำให้เกิดประสิทธิภาพการทำงาน ไม่เกียร์ว่าง และลดความเครียดในการทำงาน บางคนใช้เวลาหยุดไปเรียนต่อ ไปศึกษาเพิ่มเติม เป็นต้น ปล. ไม่แน่ถ้าแนวทางนี้ work นี้อาจจะกลายเป็นนโยบาย การทำงานสมัยใหม่ สำหรับดึงดูดและกระตุ้นเหล่า แรงงานยุค Millennials ก็เป็นได้ อ่านเพิ่มเติม https://www.businessinsider.com/ernst-and-young-offers-staff-12-weeks-of-life-leave-to-travel-or-relax-2019-3

เอา paper มาแชร์อธิบายเพิ่มจากที่กล่าวถึงกลยุทธ์ Betting Against Beta (BAB) ไปเมื่อวาน ซึ่ง BAB โฟกัสเน้นไปที่กลุ่ม low volatility , low beta ( สไตล์ short high beta ,long low beta แล้วใช้ leverage เพื่อ adjust ค่า beta รวมให้เข้าใกล้ 1) ปัจจุบันมี paper เขียนถึง Betting Against Beta เยอะโดยเฉพาะของ AQR หรือแม้แต่ paper ตัว buffett's alpha ก็มีการอธิบายกลยุทธ์นี้ไว้ ถ้าใครเพิ่งเริ่มศึกษาแนะนำให้ลองอ่านบทความนี้ของ J ack Vogel เขาแสดงผลการทดสอบ BAB พร้อมประเด็นเปรียบเทียบการจัด weight แบบต่างๆและการกำหนด factor ในการเลือกหุ้นประกอบ(ช่วยปิดจุดอ่อนของการใช้แค่ค่า correlation อย่างเดียว) รวมถึงพวกข้อจำกัด เช่นต้นทุนในการเทรด สภาพคล่องของหุ้นและอื่นๆอีกด้วย อ่านเพิ่มเติม https://alphaarchitect.com/2019/08/06/betting-against-beta-bab-construction/ https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3300965

อัพเดตสถานการณ์ Argentina ............ - ปธน.Mauricio Macri เป็นผู้นำที่เข้ามาแก้ปัญหาเศรษฐกิจ อเจนตินา การปิดดีลเงินกู้ช่วยเหลือจาก IMF มากู้วิกฤติประเทศ นโยบายรัดเข็มขัดที่ทำให้ คนอเจนตินาจำนวนมากไม่พอใจ แม้เศรษฐกิจอเจนตินาตั้งแต่ปี 2005 ยังไม่ดีขึ้นแต่ก็สามารถประคองตัวมาได้เรื่อยๆ  - เมื่อวันอาทิตย์ที่ผ่านมา Mauricio Macri แพ้ primary vote ส่งผลขาดความเชื่อมั่นที่รักษาฐานอำนาจทางการเมือง ทำให้ alberto fernandez มีโอกาสสูงที่ขึ้นมาเป็น ประธานาธิปดีคนใหม่ของอเจนตินา โดย มี cristina kichner เป็นเบอร์สอง(VP) - นาง kichner เคยเป็นอดีตประธานาธิปดีคนเก่า 2 สมัยก่อน macri ซึ่งรัฐบาลของเธอ ถูกกล่าวหาว่าสร้างปัญหาเศรษฐกิจใหญ่ให้กับอเจนตินา -ความไม่แน่นอนทางการเมืองทำให้ นักลงทุนต่างชาติและนวค. ขาดความเชื่อมั่น ในอนาคตของอเจนตินา โดยเกรงนโยบายรัฐบาลใหม่จะกลับไปเหมือนอดีตที่ผ่านมาในยุควิกฤติของรัฐบาล cristina kichner -รวมไปถึง ความกลัวในการเกิด defualt หนี้ของ Argentina พุ่งสูง นักวิเคราะห์ประเมินโมเดลจากข้อมูล Credit-default swaps พบว่าตัวเลขความน่าจะเป็นผิดนัดชำระหนี้พุ่งที่ 75% - ค่

คลิปดีงามมากคุณ ray dalio มาเล่าเรื่องของจีน เขายังคงมุมมองเดิม เชื่อว่า จีน เป็นโอกาสหนึ่งที่ควรลงทุนในอนาคต นอกจากนี้ยังมีภาพชาร์ต +ข้อมูลประกอบดีๆเยอะเลย ผม cap บางส่วนที่สำคัญเอาไว้ ไม่ได้แปลให้ทั้งหมด แต่มี key take away มาแชร์ ถ้าใครฟังจบมีประเด็นดีๆเพิ่มเติมก็คอมเมนต์แชร์เอาไว้ได้ครับ > คุณ ray dalio ชื่นชอบจีน การพัฒนา การเปลี่ยนแปลงช่วง 40 ปีที่ผ่านมานโยบายการเมือง เศรษฐกิจต่อสู้กับควา มยากจน แล้วก้าวมาสู่ชาติที่มีขนาดเศรษฐกิจเป็นอันดับสองของโลก > Invest in china , การเติบโต ของจีนก้าวสู้อำนาจใหม่ในศตวรรษหน้าเกือบทุกด้าน โดยเฉพาะการแข่งขันทางธุรกิจ และเทคโนโลยี > จีน กลายเป็นส่วนหนึ่งของการแข่งขันธุรกิจระดับโลก และควรเป็นส่วนหนึ่งของการลงทุน diversification (eary ดีกว่า late)ในพอร์ต > market สะท้อนข่าวหรือประเด็นที่เกิดด้านบวกหรือลบ การลงทุนต้องจัดการ risk แม้ปัจจุบันหลายที่ก็ risk เช่น ยุโรป , US , EM ทุกที่ล้วน Risk เช่นเดียวกับจีน มี risk เฉพาะ มองเชิงสัมพันธ์เทียบกับทั้งหมด จีนเสี่ยงต่ำกว่า เทียบกับ ประสิทธิภาพและความสามารถการจัดการปัญหา และสถานกา

ทุกวันนี้มีคนพูดถึง AI เยอะมาก แต่เอาจริงๆ ไม่เยอะเท่าไหร่ที่ได้ลงไปเรียนรู้หรือพัฒนาเชิงลึก ทำให้เราจะพบทั้งข้อคิดเห็น ความเชื่อ และการมโน ต่างๆนานาๆ ทั้งเชิงลบ เชิงบวกเกินความเป็นจริงในปัจจุบันไปมาก ถ้าเราเป็นคนวงนอก ไม่ได้ทำงานด้านนี้ ไม่ได้เข้าไปสัมผัสหรือศึกษาด้านนี้จริงจัง ทางหนึ่งที่เราจะเข้าใจได้ว่า AI มันมีความสามารถ ในการทำงานต่างๆ ไปถึงไหน เราก็ควรหาข้อมูลหรือดูจากตัวอย่าง ของจริง(ซึ่งจำนวนไม่น้อย ออกจาก paper งานวิจัย  มาเป็น Product หรือธุรกิจแล้ว) อย่างในวันนี้ผมเอาตัวอย่างของเว็บหนึ่งชื่อ Deepindex เขานำตัวอย่างการนำ AI ที่พัฒนาออกมาใช้จริง (in action) เป็นธุรกิจ มารวบรวมไว้กว่า 630 ตัวอย่าง รวมถึงมีการ track สถานะการพัฒนาการของเทคโนโลยีไว้ด้วย นอกจากนี้เขายังแยกตามกลุ่มอุตสาหกรรม และประเภทงาน ทำให้ง่ายต่อการเข้าไปศึกษา AI ไม่ใช่เรื่องของกระแส แต่มันเป็นเทคโนโลยี สิ่งที่น่าสนใจคือโมเดลธุรกิจ บางเจ้าไม่เก่งพัฒนา ไม่ได้สร้างโมเดลการคำนวณอะไรใหม่ซับซ้อน แต่ประยุกต์ใช้ AI ในธุรกิจได้เหนือชั้น ก็ทำให้เกิดความได้เปรียบ และ disrupt อุตสาหกรรมเดิมได้ ที่สำคัญมันไม่

บันทึกค่าเงิน USD ในวันที่ Fed ลด ดอกเบี้ยครั้งแรกในรอบ11ปี .................... เมื่อคืนผลการตัดสินใจดอกเบี้ย ของ Fed ลง 0.25% เป็นครั้งแรกในรอบ11ปี ตามที่ นวค.คาด แถมท่าทีการแถลงของประธานเฟด แสดงชัดว่า อาจจะมีการปรับอัตราดอกเบี้ยครั้งต่อไปในปีนี้ (คาดกันที่ 3 ครั้งแต่ดูเหมือนจะเกิด 2 ครั้ง รอติดตามรอบประชุม ตค.) นอกจากนี้ยังมีเรื่องของการประกาศสิ้นสุด การลดงบดุล นวค.มองว่าเป็นการเปิดช่องการทำ QE รอบใหม่ ความน่าสนใจคือ ครั้งนี้เป็นการปรับลดอัตราดอกเบี้ย ในช่วงที่ตัวเลขเศรษฐกิจดี ตัวเลขการจ้างงานดี ดัชนีตลาดหุ้นจุดสูงสุด แตกต่างจากอดีตที่ทำเมื่อเกิดวิกฤติหรือปัญหาแล้ว จุดนี้ นวค.มองว่า Fed เลือกการชิงดำเนินนโยบายแบบก่อนจะเกิดการถดถอย(ปัจจัยจากประเด็นสงครามการค้า ชะลอเศรษฐกิจ) เช่นเดียวกัน การลดอัตราดอกเบี้ยอาจจะเป็นอีกทางใช้กระตุ้นเงินเฟ้อ(inflation) ที่ดูเหมือนยังไม่กลับเข้าเป้า 2.0% ที่ต้องการได้ ร่วมกับแรงกดดันจาก โดนัล ทรัมป์ ที่วิจารณ์และมีท่าทีกดดันเรื่องนี้ชัดเจนต่อเนื่อง ตลอดปีที่ผ่านมา ตลาดหุ้นรับข่าวเรื่องนี้ไม่เยอะ ไปทางลบปิดเมื่อวานหลังรับข่าว -1.09% นวค.มองว่าผ

เมื่อคืนมีคำถามเรื่อง MM ที่ใช้กับ Trend Following ด้วย VWAP Strategies ในตัวอย่างผมแนะนำ Fixed Fractional ไปเพราะ Money Management โมเดลนี้ มันเข้ากับ Trend Following ที่แก่นหลักคือการ Limit loss & Let's Profit Run ได้ดีที่สุด เมื่อเทียบกับ MM โมเดลอื่น อีกด้านจากหลายงานวิจัยจะพบ Fixed Fractional มันทำผลงานได้ดีกับระบบเทรดที่มี %win ไม่สูงเช่น 45-50% จุดเด่นอีกจุดที่ Fixed Fractional นำมาบวก tactic ในการกำหนด %f (เริ่มต้นใช้ที่  1-2%)แบบแปรผัน จะช่วยทำให้ช่วงตลาดมีแนวโน้ม กระทิงมา เมื่อระบบเก็บกำไรก้อนใหญ่ได้ การขยาย position size จะเพิ่มแบบสมูทตามขนาด equity ที่มี และขยายการโตของพอร์ตได้ ตามแนวโน้มในสินทรัพย์ที่เราเทรดด้วย แน่นอนว่า ถ้าตลาดผันผวน เราก็คง risk per trade เท่าเดิม ลด position size ลด contract size ลงแต่ขยาย SLD ให้กว้างออกไปได้เช่นกัน โดยที่ %risk ไม่มีการเปลี่ยนแปลงจากแผนเดิม แต่แน่นอนว่าด้านข้อจำกัดเรื่องประสิทธิภาพมันก็มี เพราะชื่อมันคือ fix นั้นหมายความว่า มันอาจจะไม่ได้หยืดหยุ่นรองรับได้ทุกภาวะที่เกิด ซึ่งตรงนี้ยังมีอีกหลาย Money Management model

มีคนมาบ่นเรื่องเหมือนกำลังจะหมดไฟ เพราะ งานที่ทำพยายามเท่าไหร่มันก็ไม่ได้ผลลัพธ์ที่หวังสักที ผมไปเจอ quote นี้ของคุณ ray dalio เป็น work principle เลยอยากเอามาแชร์ โดยสรุปว่า เขายกคุณสมบัติของงานสองประเภท 1. สร้างรายได้สร้างเงินมาเลี้ยงชีพ 2. ตอบโจทย์เป้าหมายความต้องการของตัวเรา คุณ ray แนะนำเอาไว้ว่า เราควรเลือกทำงาน ที่ผสมทั้ง 1 และ 2 พยายามทำสิ่งที่มีความหมาย สิ่งที่เราหลงใหล(passion) ท้าทาย จูงใจ บวกกับตอบโจทย์ชีวิตของเรา(mission) ที่เราต้องการ ทำในสิ่งที่มีความหมาย(ไม่ใช่แค่ผ่านไปวันๆ) และขณะเดียวกัน งานมีคุณค่าสร้างเงิน สร้างรายได้ที่ได้มาเหมาะสม สุดท้ายท้ายสุดคือเลือก หาคนที่มีมุมมอง มีเป้าหมายคล้ายกันเพื่อทำงานร่วมกัน (อันนี้ระบบงานประจำอาจจะยากหน่อย) นำมาตกผลึก พบว่า work principle นี้ดี ray dalio ใช้ในการเลือกและวางแผนการทำงาน ทำให้เขาไปสู่เป้าหมายความสำเร็จ เพราะถ้าเราไม่ได้ทำงานที่อยากทำ แต่ทำเพราะมันได้เงิน สุดท้ายไม่ตอบโจทย์ชีวิต ไม่เหมาะสมมันก็ยากจะไปรอด(เพราะเมื่อเจอ Bad day ช่วงที่แย่ก็ผ่านไปไม่ได้ หรือไม่มีพลังในการพัฒนาตัวเอง) หรือทำงานที่อยากทำ แต่ไม

อธิบายเรื่องของ volatility based money management เมื่อคืน ยกตัวอย่างการคุม ค่า Portfolio Variance ให้ไม่เกิน 20% ไปเบื้องต้น โพสนี้เป็นอีกตัวอย่างแนวคิด ที่เราจะสามารถนำไปปรับประยุกต์ได้ เป้าหมายคุม risk โดยใช้ volatility targeting เป็นหัวใจของการออกแบบการเทรด ตัวอย่างนี้เป็นไอเดียของ S&P 500 Risk Control 10% Index ซึ่งกองนี้ขายการลงทุนใน S&P500 แต่ fix ตัว 10% volatility target จริงๆกลยุทธ์นี้น่าสนใจ เขาเน้นการเทรดหรือปรับสมดุลระหว่าง S&P 500 และ Cash โดยใช้ volatility เ ป็นเงื่อนไขหลัก ด้านรายละเอียดไม่ได้ลงมากในบทความนี้ แต่ลองไป google แกะกลยุทธ์ต่อได้ เป้าหมาย เขาจะเกาะโอกาสจากภาวะตลาด S&P500 ที่เติบโต แต่ขณะเดียวกัน ก็ลดทอนความผันผวนและการถดถอยจาก S&P 500 Index ด้วย ปล. ไม่ได้โฆษณา หรือ เชียร์ขายกองทุนนะ แต่เอาแนวคิดมายกตัวอย่างให้ ลองศึกษากันครับ อ่านเพิ่มเติม http://www.annuityadvisors.com/forms/great-american/S&P-500-Risk-Control-Index.pdf

เมื่อวานเขียนถึงเรื่อง overfitting วันนี้เอา paper หนึ่งมาฝาก ชื่อ Real numbers, data science and chaos: How to fit any dataset with a single parameter ช่วยให้เห็นภาพเข้าใจปัญหาของประเด็นนี้มากขึ้น (ไม่ต้องหลายพารามิเตอร์ แค่หนึ่งพารามิเตอร์ก็ over fit ได้) ถ้าใครไม่ชอบอ่าน paper ที่มี math เยอะๆ ลองดู code ภาษา python โปรเจค single-parameter-fit ด้านล่างก็ได้ เขาสาธิตให้เห็นการเทคนิค สร้างโมเดล ที่มา fit กับ traning dataset หรือข้อมูลในอ ดีต ที่เตรียมไว้ ด้วยตัวแปรเดียว นอกจากข้อมูลทั่วไป เขายังสาธิตข้อมูลประเภท time series เช่น S&P500 index ด้วย เชื่อว่าได้ลองศึกษาบทความนี้ จะช่วยให้เรากระจ่างมากขึ้น ส่วนเทคนิคลดทอนการ over fiitting ของการพัฒนาโมเดล / พัฒนาระบบเทรด ก็มีหลายทาง เช่นการทดสอบจาก simulation ของข้อมูลจำนวนมากๆ, การทำ Regularization,การทดสอบ Cross-validation , การทำ Walk Forward Analysis and Optimization เป็นต้น นี้เป็นอีกคำตอบหนึ่ง ที่ว่าทำไมระบบเทรด สถิติจาก back test สวยๆเวอร์ๆ จึงเอาไปเทรดจริง ในตลาดไม่รอด ... ศึกษาเพิ่มเติมจาก https://arxiv.org/abs