cwayinvestment

  เช้านี้ได้อ่านบทความหนึ่ง,น่าสนใจเลยนำมาสรุปประเด็นสำคัญๆ ให้ฟังกัน หลายสิ่งหลายอย่าง หลายเหตุการณ์(event) ในชีวิตล้วนไม่เที่ยงแท้แน่นอน 100% , ดังนั้นจึงมันไม่มีอะไรที่ไม่เสี่ยง(Risk) , ทุกการตัดสินใจบนความไม่แน่นอน(uncertainty) ผลลัพธ์ที่เกิดย่อมมีโอกาสจะผิดพลาด และเกิดผลลัพธ์เชิงลบ(loss) ตามมาได้เสมอ แต่ความเสี่ยง(Risk) ก็ไม่ได้น่ากลัว เสมอไปเพราะ เราสามารถจัดการ Risk ได้ หรือควบคุมความเสียหายหรือผลลัพธ์ด้านลบ(loss) ได้เสมอ โดยการกำหนดขนาดของการเดิมพัน(exposure), ในการปฏิสัมพันธ์กับความเสี่ยงนั้นๆ Key คือการไม่ประมาท ไม่มี Bias ในการตัดสินใจดำเนินการใดๆ , วิเคราะห์ข้อมูล ประเมินความน่าจะเป็น(Probability)ของผลลัพธ์ให้ออก, จากนั้นวางแผนกำหนด ขนาดของการเดิมพัน(exposure) ให้เหมาะสมกับความเสี่ยงที่อาจจะเกิด การตัดสินใจที่ดี มีประสิทธิภาพ ไม่ได้แปลว่าต้องถูกเสมอไป แต่มันคือการตัดสินใจที่ปราศจากอคติ(Bias) และวางแผนรับมือความเสี่ยงหรือผลเชิงลบจากความผิดพลาดไว้ล่วงหน้าเสมอ ดังนั้นพื้นฐานการเทรด ไม่ว่าจะเทรดหุ้น หรือเทรดคริปโต ควรจะเริ่มจากการเข้าใจความเสี่ยง(Risk) และมีกลยุทธ์การจัดการควา

  นำเรื่องของ Stagflation มาเล่าให้ฟังครับ ,พอดีมีโอกาสได้ไปอ่านเจอบทความจาก paper หนึ่งชื่อว่า The Supply-Shock Explanation of the Great Stagflation ของ Princeton University เขาเรียบเรียงและเล่าเหตุการณ์ ช่วงเศรษฐกิจถดถอยและการเกิดเงินเฟ้อสูง ตอนยุค 1970 - 1983 ซึ่งเป็น 13-14 ปีแห่งความ chaos ทางเศรษฐกิจมากมาย , เริ่มต้นจากนโยบายของ Nixon ที่ทำให้ค่าเงินดอลลาร์อ่อน+การตั้งกำแพงภาษี, มาเจอปัญหา supply shock ปี 1973 จากราคาน้ำมันที่เพิ่งสูงกว่าปกติ 300% ข้ามคืนหลังจากประเทศตะวันออกกลาง รวมกลุ่ม OPEC และบอยคอตส่งน้ำมันให้ชาติสหรัฐและพันธ์มิตรที่สนับสนุน อิสราเอล ในสงคราม Arab–Israeli War , และเกิดซ้ำ oil crisis อีกรอบช่วง 1979 จากการสหรัฐและชาติสมาชิกคว่ำบาตรอิหร่านในช่วง ปฏิวัติอิหร่าน (Iranian Revolution) ทำให้ supply น้ำมันจากอิหร่านหายไปจากตลาด ด้านเศรษฐกิจตอนนั้นถดถอยหนัก, คนว่างงานจำนวนมาก, ราคาสินค้าแพง และระดับเงินเฟ้ออเมริกาที่ขึ้นไปจุดสูงสุดถึงระดับ 13%, การเข้ามาแก้ไขด้วยยาแรงของ Paul Volcker หลังจากเปลี่ยนประธานเฟดมา 3 คน ซึ่งในปี 1981 มีการขึ้นอัตราดอกเบี้ยไปถึง 20% , พันธ์

  ผมมีโอกาสได้อ่านหนังสือชื่อ When Money Dies ของคุณ Adam Fergusson , เป็นหนังสือเกี่ยวกับภาวะ Hyperinflation ช่วงปี 1923 ที่เกิดในประเทศเยอรมนี ภายหลังแพ้สงครามโลกครั้งที่ 1 , ประเทศที่ยิ่งใหญ่ เต็มไปด้วยทรัพยากร และความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี ,ค่าเงินที่มั่นคง หลายร้อยปี , ต้องมาเจอวิกฤติจนด้อยค่ากลายเป็นแค่เศษกระดาษ ในช่วงไม่กี่ปี สมกับคำโปรยที่ว่า เมื่อเงินตาย จริงๆซึ่งสร้างผลกระทบต่อประชาชนทั่วไป.อย่างมากมาย, หลายเรื่องที่น่าสนใจและเกี่ยวข้องกับ inflation ผมเลยลองทำสรุปสั้นๆ ในส่วนของการเกิดภาวะ Hyperinflation มาเล่าให้ฟัง เพื่อเป็นการเรียนรู้ความรุนแรง และความเลวร้ายสุดโต่งของภาวะเงินเฟ้อแบบ extream สนใจลองเข้าไปฟังได้ที่ link ด้านล่างครับ, แต่ถ้าอยากเรียนรู้ลึกๆก็แนะนำหนังสือเล่มนี้เลยจริงๆ https://youtu.be/nIsZVJ_pTCs

วิธีคิดต่างกัน, วิธีการเทรดและกลยุทธ์ต่างกัน แต่ผู้ที่จะอยู่รอด ล้วนต้องมีแผนในการบริหารความเสี่ยงที่เหมาะสม เช่นกัน เพื่อประสิทธิภาพระยะยาว โดยได้รับผลตอบแทนที่ดีบนระดับความเสี่ยงที่เหมาะสม

แนวคิดการออกแบบ,สร้างผลตอบแทน ที่เหมาะสมกับความเสี่ยงจำกัด Total Return = R.Cash + R.Beta + R.Alpha จากบทความ Engineering targeted returns and risks ผลงานวิจัยของ  Ray Dalio , Bridgewater Associates อธิบายกระบวนการสร้าง portfolio ให้ได้เป้าหมาย  10% return , 12% risk 1. Return from Beta  ผลตอบแทนตาม market condition {bond,stock,commodity,currency} 2. Return from Alpha  ผลตอบแทนพิเศษมากกว่าตลาด ขึ้นกับความสามารถ(edge), market timing,  trading system, stock selection, strategies} 3. Return from Cash  ผลตอบแทนแน่นอน ความเสี่ยงต่ำ สภาพคล่องสูง ,เช่น cash,เงินฝากระยะสั้น, risk-free return ฟังรายละเอียดและตัวอย่างการประยุกต์ได้ที่ https://youtu.be/EXVeAoUwbIg

เช้านี้ผมมีโอกาสได้อ่านรายงาน The Global Risks Report ของ World Economic Forum รายงานออกมาทุกปีเพื่ออธิบายปัจจัยความเสี่ยงของโลก ก่อนหน้าการประชุมใหญ่ Davos World Economic Forum ปีนี้น่าสนใจคือ นอกจากเรื่องโลกร้อนและการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศ ที่เป็นประเด็นใหญ่ปัญหาระยะยาวมาหลายปี, และเรื่อง COVID-19 ทั้งการแพร่ระบาดและปัญหาผลกระทบที่ตามมาสำหรับคนป่วยและครอบครัว ซึ่งมีผลกระทบต่อเศรษฐกิจและสังคม ปีนี้มีประเด็นเรื่องการแข่งขันทาอวกาศ(space exploitation) ที่รายงานระบุการแข่งขันมากใช้ทรัพยากรบนโลกมาก สร้างความแออัดบนวงโคจรในอวกาศที่มากตาม และเรื่องความปลอดภัยบนโลกไซเบอร์(cross-border cyberattacks and misinformation) ที่ โลกยุคใหม่ พึ่งพาการใช้ชีวิตแบบออนไลน์มากขึ้น ทั้งเรื่องของการเงินและเรื่องของข้อมูลส่วนบุคคล ทำให้กลายเป็นเป้าหมายของการโจมตี , เช่นเดียวกับอาชญากรรมออนไลน์ การขโมยข้อมูล ,การเจาะระบบ,การ randsome อื่นๆเกิดมากขึ้นกับองค์กร หรือหน่วยงานต่างๆ ทำให้ควรจะวางแผนจัดการและรับมือ Risk ให้ดี ผลสำรวจมุมมองความเสี่ยงในอนาคตปี 2021-2022 กว่า 23.0% วิตกกังวล, 61.2% ตระหนักถึงปัญหา

รีวิว The Mathematics of Money Management: Risk Analysis Techniques for Traders ของคุณ Ralph Vince เนื่องจากมีหลายท่านๆ โดยเฉพาะน้องๆเทรดเดอร์มือใหม่ สนใจอยากให้ช่วยแนะนำ แม้หนังสือเล่มนี้จะเป็นหนังสือเก่าแต่ก็เป็นหนังสือด้าน Money management ที่ดีที่สุดเล่มหนึ่งเลยที่มีออกขาย โดยยุคเริ่มต้นหนังสือที่เขียนถึง MM จะมาคู่กับกลุ่ม Trend Following สะเยอะ โมเดลยุคนั้นก็ไปด้าน Fixed Fractional ซึ่งก็มีข้อจำกัดในการใช้งานโดยเฉพาะในตลาดฟิวเจอร์ที่มีความผันผวน, ส่วนใหญ่,ยุค 1962 มีหนังสือของคุณ Edward O. Thorp ที่นำเสนอแนวทางของ Kelly criterion ในการบริหารเงิน(หลังจากนั้นคุณ Thorp ออกหนังสืออีกหลายเล่มเขียนถึงเรื่องนี้), ในปี 1992 คุณ Ralph Vince ซึ่งเป็นเทรดเดอร์และนักพัฒนาระบบเทรดที่สนใจเรื่องโมเดลการบริหารเงิน เขาก็ได้ออกหนังสือชื่อ The Mathematics of Money Management ที่เกี่ยวกับการบริหารเงิน ,การบริหารความเสี่ยงในการใช้ระบบเทรด เล่มนี้เป็นอีกเล่มที่มีการกล่าวถึงเยอะ เพราะเขาได้เผยแพร่โมเดล Optimal f ของการปรับประยุกต์ใช้ Kelly criterion ในการหา position size ในการเทรดทีเหมาะสม ไม่ให้เสี่ย

  Volatility scaling แนวคิดการใช้ข้อมูล volatility ที่เป็นตัวแทน asset rsik มาทำการร่วมคำนวณปรับค่า Position size ให้เหมาะสมกับพฤติกรรมราคาในตลาด , เพื่อเพิ่มความสามารถในการบริหารเงิน และการถือครองสถานะสัญญา ให้รอดพ้นความผันผวนระยะสั้นที่เกิด , เพิ่มประสิทธิ์ภาพการจัดการความเสี่ยง ลดปัญหาเรื่องการเกิด consecutive loss หรือการเสีย stoploss บ่อยๆ หรือแม้กระทั่งการโดนบังคับ liquidation สัญญาจากการผันผวนของราคาสินทรัพย์ที่เทรด จากคลิปบรรยายเรื่อง "A Century of Evidence on Trend-Following Investing" จะพบว่าเทคนิค Volatility scaling มีส่วนช่วยเรื่องการอยู่รอดของระบบเทรดใช้กลยุทธ์ time-series momentum ระยะยาวในภาวะตลาดต่างๆ ซึ่งในหนังสือ Leverage trading ของคุณ Robert Carver ที่ได้รีวิวไปนั้นก็มีการกล่าวถึงเทคนิคนี้ ดังนั้นผมได้นำเอาตัวอย่างการคำนวณ หาค่า Leverage ที่เหมาะสมจากเทคนิค Volatility Scaling ,มาขยายความเพิ่มเติม ต่อให้ เพื่อคนที่เทรด FX , TFEX หรือ Crypto Futures จะได้นำไปปรับประยุกต์ใช้ ปล. กรณีที่ไม่ได้คำนวณ volatility เอง , เราสามารถใช้ค่า Volatilty จากข้อมูลใน Trading

อ่านบทความ " Mr Goxx, the crypto-trading hamster beating human investors " นี้แล้ว อดนึกถึงเรื่องของ Random walk ไม่ได้, จริงบางคนอาจจะไม่ชอบที่คนทดลองเล่นเรื่องนี้คือเอาหนู มาเทียบกับมืออาชีพ แต่มันไม่ใช่เรื่องใหม่หรือเรื่องแปลก เพราะแต่ก่อนก็มีเรื่องของการทดลองให้ ลิงเลือกหุ้น แข่งกับ ผจก.กองทุนมาแล้ว เช่นกัน วิธีการและกลยุทธ์ของหนู hamster ชื่อ Mr Goxx จาก Goxx Capital ทำการเทรดโดยการปั่นวงล้อ(หนูมันก็วิ่งของมันแหละ) และผู้ทดลองก็อ่านผลผ่านกล้อง จากการหมุนวงล้อ(intention wheel) เพื่อเลือก เหรียญ crypto currency และใช้ กล่องที่นอน สองกล่องอุโมงเป็นตัวเลือก Buy หรือ Sell แบบในภาพ ,ทุกครั้งที่มันเล่นวงล้อหมุน แล้วเข้าไปในกล่อง ระบบจะส่งสัญญาณการซื้อขาย การทดลองผู้ดำเนินการออกตัวว่าทำสนุกๆช่วง covid-19 และโพสความก้าวหน้าบน twitter ให้คนติดตาม Mr Goxx โดยผลงานเดือนแรกเริ่ม 12 มิถุนายนด้วยเงิน 326 EUR เทรดพอร์ตติดลบ -7.3% เดือนสอง +19.41% แต่แปลกนิดที่บทความข่าวไปเทียบผลงานการเทรดของหนู กับสินค้าต่างตลาดอย่างดัชนี FTSE 100 และ DJ30 สรุปเป็นการทดลองสนุกๆแต่มันมีแง่คิดหนึ่

เมื่อวาน Bitcoin ราคาเปิดบวกปรับตัวไปทำ High ของวันที่ 52956 ก่อนเริ่มไหลลงมาพักที่ 51000 แล้วราคาดิ่งนรกด้วยแรงขายชุดใหญ่ ราคาลงแบบ High Volatility จากแนว 51000 ไปทำ low ที่ 42900 ในเวลาไม่ถึง 2 ชม. ก่อนดีดกลับมาพักแถว 47000 รอบนี้มาพร้อมข่าวดีในการซื้อ BTC ชุดใหญ่ของรัฐบาลเอลซัลวาดอร์ ที่โหมประโคม , แต่เหมือนจะมีการเทขายทำกำไรจากรายใหญ่ที่ทำให้ราคา BTC ในวันร่วงลงได้ -18.8% เช่นเดียวกับ Alt coin อื่นๆส่วนใหญ่ที่ราคาร่วงลงแรงเฉลี่ยราวๆ -20% เช่นกัน เรียกว่าเป็นการร่วงลงรุนแรงของตลาดคริปโต ในรอบหลายสัปดาห์ หลังปรับตัวขึ้นมาต่อเนื่อง ภาวะ High Volatility ในเหรียญ crypto currency นี้เป็นสิ่งที่ยากจะคาดเดา ดังนั้นก่อนเทรดใน crypto ควรเรียนรู้ที่จะรับมือกับมันให้ได้ก่อนเสมอ โดยเฉพาะตลาด Futures ที่ต้องใช้ Leverage ในการเทรด ไม่เช่นนั้นกำไรที่ได้มากเยอะ ก็จะหายและหมดไป ในรอบนี้ก็ตามคาดเมื่อเกิดภาวะไม่คาดฝัน, และเปลี่ยนแปลงรุนแรง High Volatiltiy , เทรดเดอร์รายย่อยใน Future Market ก็ล้างพอร์ตกันระนาวตามขาด เพราะก่อนหน้าพฤติกรรมตลาดส่วนใหญ่เทรดเดอร์ เน้นไปทาง Long Position และมีการใช้ Levera

เมื่อวานพูดถึงเรื่อง Bernard Madoff ประเด็นการหลอกหลวงครั้งใหญ่ใน wallstreet มูลค่าเสียหาย $18 billion เกมส์การเงินแบบ poncy scheme ที่ Madoff ใช้หลอกนักลงทุน และกองทุนต่างๆให้มาลงทุนผ่านการตกแต่งบัญชี และผลการลงทุนที่สวยงามเกินจริง ซึ่งหลอกให้เหล่า นักการเงินมืออาชีพ,ผู้จัดการกองทุนให้ช่วยหาเงินจากนักลงทุนมา ใส่กองทุนของ Madoff ตลอดหลายปีที่ผ่านมา วันนี้นำข้อมูลมาขยายความเพิ่มโดยในภาพนี้นำมาจาก Google Investment talk ที่ Andrew W. Lo ไปบรรยายเรื่อง Adaptive Markets ในช่วงนี้คุณ Lo พูดถึง Adaptive Risk perception ที่นักลงทุนส่วนใหญ่ โดยเฉพาะมืออาชีพ แม้จะ loss aversion หนีความเสี่ยงแต่ก็ยังโดนหลอกจากการถูกดึงดูดเข้าหา High return และ low risk หรือ High sharpe ratio จุดนี้คุณ Lo บอกว่าเรื่องมุมมองเกี่ยวกับความเสี่ยง(Risk) ของแต่ละคนนั้นแตกต่างกันไปและเป็นเรื่องที่มักโดนจัดการปรุงแต่ง ทำให้เชื่อหรือเข้าใจผิดได้ง่าย จากการสอบถามผู้ฟังบรรยายในคลาสด้วยข้อมูลในภาพก่อนเฉลย คนส่วนใหญ่มักจะเลือกลงทุนบน asset เส้นสีดำ ซึ่งเส้นนี้เป็นผลตอบแทนสะสมระยะ 10 กว่าปีจากการลงทุน $1 ไป $7 (ผลตอบแทนราวๆ 7

  เหตุการณ์เมื่อวาน ในตลาดคริปโตทำให้เกิดการพูดถึงกันมากในหลายกลุ่มเทรดเดอร์ ถึงเหตุการณ์มหกรรมล้างพอร์ต โพสนี้คุณ nasim taleb เขียนข้อความอ้าง ข้อมูลจาก bybit ที่แสดงสถิติจำนวนบัญชีกว่า 750,000 crypto traders ต้องโดน liquidated (ล้างพอร์ต เงินหมด) เขารวมสถิติจากโบรกเกอร์คริปโต ดังๆ เช่น bianance, ftx , huobi สรุปสั้นๆ มาจากเทรดเดอร์รายย่อย มีเงินทุนน้อยจำกัดแต่การใช้ leverage ระดับสูง(50-125x) เพื่อขยาย position size , เมื่อเจอการเหวี่ยงแบบ high volatility ก็เอาไม่อยู่ ล้างพอร์ตทันที ประเด็นนี้ไม่ใช่เรื่องการเดาทางผิดหรือถูกเท่านั้นนะ เพราะบางคนคิดว่าลง ไป short 125x เห็นกำไรหลายร้อย % ไม่นาน ไม่นานปรากฏว่า ราคาขึ้นดีดกลับ +20% สวนใส่หน้า กำไรหาย ขาดทุนล้างพอร์ต, เช่นเดียว คิดว่าถูกลงมาเยอะ เข้าไปสวน Long 125x โดนลากต่อไปราคาลงไป -10 -20% (แล้ววันต่อมาราคาก็ดีดขึ้นให้ เสียน้ำใจ) แน่นอนว่า เอาไม่อยู่ เพราะ การเปิด position size ใหญ่ด้วย leverage ทำให้มีเงินทุนไม่พอรักษามูลค่าสัญา กันระดับ SLD พอระดับ volatility ที่เกิดได้ นอกจากนี้เมื่อวาน ยังมีประเด็นพิเศษคือ เทรดเยอะระบบของโบรกเกอ

  บนโซเซียลมีเดีย เรามักจะเห็นแต่การอวดโชว์กำไรจากการเทรดหุ้น, ค่าเงิน, เหรียญ crypto currency จนบางทีมันทำให้เรารู้สึกยิ่งอยากได้กำไร ,ทำให้เรารู้สึกว่าตัวเราไม่เก่ง ไม่ดี เมื่อต้องขาดทุน , อยากฝากเอาไว้ว่าอย่าไปหลงกับมโนคติและการตลาดเช่นนั้นครับ เพราะเกมส์การเก็งกำไร ไม่มีใครถูกได้ทุกครั้ง ไม่ใครไม่ขาดทุน สำคัญคือขาดทุนแล้วเราจะรับมือกับมันอย่างไร , การติดกับกำไร บางทีมันก็พาเราไปสู่ dark side ได้ง่ายๆ วันนี้นำตัวอย่างการขาดทุนที่พาไปสู่หายนะของ Alexis Stenfors อดีต currency trader ของ Merrill Lynch มาฝาก จากดาวรุ่งมือหนึ่งของบริษัทกลายเป็นตำนาน rogue trader หลังจากตอนปี 2009 เทรดผิดพลาด ทำให้สูญเสียเงินจำนวน 456ล้านเหรียญ ด้วยประสบการณ์ เทรดและเพิ่งผ่านพ้นการทำกำไรระดับ 7 หลักได้มาจากปีก่อนหน้า ทำให้ประมาทต้องการทำเงินเพิ่มมากขึ้น บวกกับความเชื่อว่า ตัวเขาสามารถอ่านและทำนายทิศทางตลาดได้ ทำให้ Stenfors เทรดแบบ ประมาท over trade เขาเปิด Position ขนาดใหญ่หวังทำเงิน แล้วขาดทุนก็ พยายามกลบตกแต่งบัญชีเทรด โยกเงินมาเทรดเพิ่มทำให้สุดท้ายขาดทุนรวมกันมูลค่า $100m และความผิดพลาดทำให้เกิดการ

 ได้คุยกันน้องเทรดคนหนึ่งมาบ่นเรื่องการขาดทุน แต่พอคุยกันสักพักที่ที่สัมผัสได้ ไม่ใช่แค่ปัญหาการเสียดายเงิน แต่มันเป็นประเด็นเรื่องความผิดหวัง  ความรู้สึกเสียใจ ที่ไม่สามารถทำได้อย่างที่คิด พอเกิดมากๆสะสมใหญ่ขึ้น มันกลายเป็นแรงกดดัน กลายเป็นความเครียด สุดท้ายก็ burn out ทำให้ล้มเลิก และล้มเหลวไปในที่สุด นี้คือความจริง ซึ่งคนที่เข้ามาเป็นเทรดเดอร์ไม่ว่าจะ Full time หรือ Part Time ต้องเจอ ไม่ว่าคุณจะเทรด หุ้น ,tfex, ทองคำ ,ค่าเงิน หรือ Cryptocurrency  ปัญหาจิตวิทยา นี้สำคัญมากเพราะกระทบต่อการตัดสินใจ วิธีการหนึ่งทำให้เรารอดผ่านไปได้ และพัฒนาได้ คือการหาระบบเทรดมาใช้ เพื่อใช้ในการเป็นกรอบยึด ไม่จำเป็นต้องซับซ้อน หรือ advance อะไรมาก เพียงแต่ต้องมีระบบคิดและกระบวนการตัดสินใจที่ชัดเจน เหมือนผมเขียนในหนังสือ ไม่ว่าจะเป็นเซียนหุ้น,ผู้บริหารกองทุน หรือแม้นักพนันมืออาชีพ ล้วนต้องมี "ระบบ" เช่นกัน แน่นอนว่าถ้าเราเป็นมือใหม่ ระบบเทรด ของเราอาจจะยังไม่สมบูรณ์ หรือนำมาซึ่งการสร้างผลกำไรทุกครั้งที่เทรด แต่การมีระบบ นั้นคือการเรามีกรอบการปฏิบัติ มีแผนที่ชัดเจน ขณะเดียวกันสามารถใช้โมเดลทางสถ

  ถ้าเอ่ยถึง Fund Manager ที่กำลังร้อนแรง(ก้นร้อน)ที่สุดตอนนี้คงหนีไม่พ้น Bill Hwang แห่ง Archegos Capital Management (ตอนนี้เว็บปิดล่มเข้าไม่ได้แล้ว แต่ข้อมูลจาก CNBC ระบุเป็น family office รายใหญ่ของเอเซีย บริหารเงิน $10 billion ) กับกรณีบังคับขายสถานะสัญญาเทรดอนุพันธ์(Block Trade) มูลค่ากว่า $20 billion (เฉพาะส่วนของ Goldman Sachs )หลังไม่สามารถหาเงินมารักษาสถานะได้หลังโดน margin call ในวันศุกร์ที่ผ่านมา ก่อนเกิดแรงขายในหุ้นเทคโนโลยีอีกหลายสิบตัว คุณ Bill Hwang ไม่ธรรมดาว่ากันว่าเขาเป็นศิษย์สำนัก Tiger Cubs ของ Julian Robertson ประสบการณ์โฉกโชนมากตอนปี 2008 ก็โดน margin call จนต้องบังคับขายมาแล้ว ส่วนปี 2012 ตอนบริหาร Tiger Asia Management ก็เพิ่งจบคดีเคส insider trading ยอมจ่ายค่าปรับไป $44 millonโดนแบนห้ามเทรด 4 ปี ผ่านมาก็ระดมเงินแบบ private มาเปิด Family Fund ใหม่ รอบนี้ตอนปี 2018 ฟันด์ขยายและมีเงินทุนโตมากบวกกับเส้นสายที่มี ทำให้หลุด blacklist จน สถาบันการเงินดังๆเช่น Goldman Sachs,Morgan Stanley, Credit Suisse Group และอื่นๆ มาให้เครดิตเงินกู้ ในการลงทุน หลายพันล้านเหรี

  บทความนี้คุณ Ray dalio ชวนให้ตั้งคำถาม และสอนวิธีคิดสไตล์ Bridewater ให้เราดูด้วย ผมอ่านจบคิดว่ามันน่าจะมีประโยชน์เลยอยากแบ่งปันโน๊ตสรุปของบทความนี้ โดยคุณ Ray Dalio นำเสนอ bubble indicator ระบบที่เขาพัฒนาจากประสบการณ์ตรงกว่า 40ปีในตลาดและจากการศึกษาข้อมูลในอดีต บทความนี้เขายกตัวอย่าง US stocks เริ่มต้นคุณ Ray ตีกรอบนิยามของ Buble == unsustainably high price โดยเขาจะวัดจาก 6 ตัวแปรได้แก่ -How high are prices relative to traditional measures? (momentum) -Are prices discounting unsustainable conditions? (price discounting) -How many new buyers (i.e., those who weren’t previously in the market) have entered the market? (investor , people) -How broadly bullish is sentiment? (market sentiment) -Are purchases being financed by high leverage? (leverage) -Have buyers made exceptionally extended forward purchases (e.g., built inventory, contracted forward purchases, etc.) to speculate or protect themselves against future price gains? (Speculate / Heding in Future ,Options) -วิธีการวัดระดับ bu

WSB Reddit forum WallStreetBets : ฟอรั่มโลกออนไลน์บน Reddit ที่รวมของเทรดเดอร์ / นักลงทุนรายย่อยของตลาดอเมริกา เริ่ม active ช่วงปี 2012 เว็บบอร์ดพูดคุยเรื่องการเทรด stock & option , แจกโพยเทรด ในลักษณะ aggressive trading strategies ,ปัจจุบันมี user สมาชิกราวๆ 6 million users ส่วนใหญ่ไม่ได้เปิดเผยตัวตน กรณีนี้ระยะหลังมีชื่อของ elon musk เข้ามาเกี่ยวข้อง บ้างก็ว่าช่วยดัน ช่วยเชียร์เพราะเขาเกลียด hedgefund ขา short ที่ทำสงครามกันมานานในหุ้น TSLA (ตอนนั้นเป็นเป้าของการ short อันดับต้น) ซึ่ง มัสก์นี้เจ้าแห่งการทำราคา สร้าง sentiment ของหุ้นด้วย social media และการระดมรายย่อยบนโลกออนไลน์อยู่แล้ว Reddit พยามควบคุมได้ปิดห้อง wallstreetbets บางช่วงและก็กลับมาเปิด ภายหลังก็ไม่ได้ช่วยอะไรเท่าไหร่ สื่อ UBS รายงานว่ารายย่อยใน WSB ไม่ใช่ตาสีตาสา แต่เป็นกลุ่มเทรดเดอร์มีประสบการณ์, พนักงานธนาคารและอื่นๆจำนวนไม่น้อยที่หันมา Trade from home ช่วงนี้

  อ่านบทความ Risk Parity: Why We Lever นี้ก่อนนอน ชอบมาก คุณ Cliff Asness แห่ง AQR เขียนถึงการใช้ leverage ใน Risk parity ซึ่งจริงๆ ก็ประยุกต์ใช้กับ strategies ที่อิงกับ risk หรือ volatility ใน asset อื่นๆได้ เช่นกัน ยกมาแชร์ เบื้องต้น ใครอยากเรียนรู้เพิ่มอ่านจาก link ด้านล่างได้ครับ -Leverage is not used simply to get more aggressive. It’s used to balance risks better across the asset classes. - Excessive leverage is dangerous, but unlike the concentration, there are things you can do to ameliorate and manage leverage risk. You can and should decide how much is acceptable. สรุป leverage ถ้าใช้เป็น ใช้เหมาะสม และมีระบบที่ดีในการเทรด มันจะช่วยต่อยอดประสิทธิภาพได้เยอะ ไม่ใช่แค่ขยายกำไรอย่างเดียว, ในแง่ risk management ก็ทำได้เช่นกัน https://www.aqr.com/.../Risk-Parity-Why-We-Fight-Lever

  สำหรับผมระบบเทรดที่ดี คือระบบที่เราสามารถเทรดและทำมันได้ทุกวัน สร้างผลตอบแทนที่ต่อเนื่องและ บริหารความเสี่ยงที่เหมาะสมอยู่รอดในทุกสภาวะตลาด มันอาจจะไม่ต้องเป็นระบบที่ wining rate 100%, ทำกำไร 200 300% ต่อปีขนาดนั้น เพราะยิ่งคาดหวังมาก ยิ่งพยายามจะทำอะไรให้มันเกินจริง สุดท้ายมันยิ่งเละ และใช้ไม่ได้จริง เจอมากมายระบบเทรดที่ over fiting หรือ พวก Data-Mining Bias พยายามทำให้ back testing ดีเกินจริง มาอวด มาโชว์ แต่ใช้จริงในตลาดไม่ได ้ ส่วนตัวผมทำระบบเทรด ใช้สูตร 12 * 36 พยายามจะสร้าง return เฉลี่ยให้ได้ 12% บนเงื่อนไขของการยอมให้มี max dd ที่ไม่เกิน 36% ของเงินทุน ซึ่งระบบมี 2 ส่วนงานคือส่วนทำกำไร และส่วนที่บริหารจัดการความเสี่ยง(ควบคุม DD) ดังนั้น ไม่ว่าตลาดมันจะผันผวนขนาดไหน หรือวิ่งไปทางใด ระบบมันก็รอดได้ ทำงานของมันได้ตามแผน ขณะเดียวกันบน Rule of 72 ถ้าระบบรันตามแผน ค่าเฉลี่ย 12% ต่อเนื่อง ราวๆ 6 ปีก็สามารถสร้างเงินทุนเพิ่มเป็น 1 เท่าได้ แน่นอนว่ามันอาจจะช้า แต่มั่นคง ขณะที่เวลาผ่านไป เราสามารถเก็บเกี่ยวประสบการณ์ และปรับปรุงระบบให้ดีขึ้นได้ไปอีก ควบคู่กับการเติบโตของพอร์ต พลังของอัต