cwayinvestment

  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

ชวนน้องๆและเพื่อนๆเทรดเดอร์ที่ฝึกเทรดด้วยกันมาคุยเรื่อง "การขาดทุนและล้างพอร์ต" เวลาเกือบ 2 ชม. หมดเร็วมาก ได้ถกหลายประเด็นและได้ข้อมูลปัญหามาสังเคราะห์ต่อมามาย เป้าหมายการสนทนาพยายามจะเข้าถึงสาเหตุ หรือผลของความผิดพลาด เพื่อหลีกเลี่ยง Survivorship Bias แต่คุยเรื่องนี้ไม่ง่าย เพราะมันเจ็บปวด มันผิดหวัง ทำให้เรามักเลือกที่จะลืมมันมากกว่า จนจำ เจ้า Survivorship Bias นี้เป็น Bias ที่น่ากลัว เพราะบางทีเรามองแต่ความสำเร็จ พยายามมองห าสูตรทำเงิน จนมองไม่ครบ ลืมคิดไปว่าวิธีเดียวกัน ระบบเดียวกัน มันไม่ได้จะ work กับทุกคน ทุกกรณี ทุกภาวะตลาด บางทีไปเอาแนวทางจากเซียน จากกูรู สมัยยุคอดีตมาใช้ ตลาดปัจจุบันอาจจะไม่ได้มีพฤติกรรมและสภาพแวดล้อมเช่นเดิม ผลที่ได้ก็ไม่ได้หมายความว่า เราจะสำเร็จตามนั้นเหมือนกัน สุดท้าย ท้ายสุดบางทีการฟังคนที่ล้มเหลว คนที่ขาดทุนอาจจะทำให้เรามองเห็น แง่มุมบางอย่าง ที่จะก่อให้เกิดองค์ความรู้ ในการพัฒนา ในการป้องกันข้อผิดพลาด เพื่อการอยู่รอดที่ดีขึ้นต่อไป

บทความนี้ของ คุณ Kris Longmore แห่ง robotwealth น่าสนใจ จึงนำมาสรุปไว้ แนวคิดการเพิ่มความแข็งแรงของพอร์ต ในช่วงวิกฤติ ด้วยการวิเคราะห์ risk factors ที่กระทบกับ asset ในพอร์ต Key นอกจากการกระจายความเสี่ยงไปยัง asset ที่มีความสัมพันธ์ต่อกันให้น้อยที่สุดแล้ว ควรพิจารณาจากปัจจัย risk factors ที่มีความเข้มข้น/รุนแรงในปัจจุบันและอาจจะส่งผลกระทบต่อ ผลกำไรขาดทุนในพอร์ต บทความนี้แนะนำ การเลือกถือ asset ที่กระจายไปตามผลกระทบเชิงลบจาก risk factors หลักได ้แก่ Real interest rates , Inflation, Credit ,Liquidity ,Growth และ Political ส่วนกลยุทธ์ที่เขาแนะนำคือการทำ long risk premia หรือซื้อสะสม asset หลายตัวที่ผสม risk factors แตกต่างกัน(มากกว่า 2-3 ประเภท) และใช้การปรับน้ำหนักเงิน แปรผันไปตามช่วงเวลาและภาวะเศรษฐกิจ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของพอร์ต อ่านเพิ่มเติม https://robotwealth.com/harvesting-risk-premia/

paper นี้ของคุณ Barberis, Jin, and Wang ที่ผมพูดถึงเมื่อวาน ถ้าอยากทำความเข้าใจเรื่องของ anomaly ในราคา asset จุดน่าสนใจคือเขาทำโมเดลที่อนุมานทิศทางราคา โดยคำนึงถึงตัวแปรที่สัมพันธ์กับพฤติกรรมความไม่ปกติ เช่น beta, volatility, skewness, และ ความคาดหวังผลตอบแทนอนาคต  จากผลวิจัยพบ 3 จาก 22 ตัวที่โดดเด่นในกลุ่ม Anomalies ที่มีผลตอบพฤติกรรมราคา และที่สำคัญมีผลกระทบต่อพวกโมเดล ที่สร้างมาเพื่อการพยากรณ์ทิศทางราคาในอนาค ตของสินทรัพย์ต่างๆ ดังนั้นในมุมของเทรดเดอร์ หรือนักพัฒนาระบบเทรด การเข้าใจตัว Anomalies หลักๆเอาไว้ก็จะช่วยให้เรา ไม่ประมาท ไม่มโน และสามารถสร้างระบบเทรดได้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ปล. ทฤษฎีคาดหวัง (Prospect theory) เป็นอีกทฤษฏีที่เกี่ยวข้องกับ behavioral economics ที่น่าศึกษา พฤติกรรมของคนกับ การตัดสินใจถูกแทรกแซงทางอารมณ์/ประสบการณ์ความรู้สึกก่อนหน้า ในเกมส์ที่มีผลกำไรขาดทุนเข้ามาเกี่ยวข้อง สนใจศึกษาเข้าไปอ่านได้จาก https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3477463

วันนี้มีน้องเทรดเดอร์ เขียนเมลมาถามถึงเรื่องของเครื่องมือเทคนิคอลและการอ่านกราฟสำหรับการเทรด FX แต่จริงๆแนะนำว่า ระบบที่ดีไม่ใช่ระบบที่ถูกต้อง 80-90% อะไรแบบนั้นเพราะสุดท้ายมันไม่มีเครื่องมือหรือโมเดลอะไร จะไปจับทางตลาดได้เช่นนั้น แต่ระบบเทรดที่ดี บางทีอาจจะมีความถูกต้องระดับหนึ่ง แต่มีความน่าเชื่อถือหรือทำกำไรได้ต่อเนื่องบนความเสี่ยงที่จำกัดได้ ก็ถือว่า OK แล้ว เริ่มต้นลองฝึกเทรดจากระบบที่ simple บนขนาด position size ที่เล็ก เพื่อลดผลกระทบจาก การขาดทุน และทำให้เรากล้าตัดสินใจ(ไม่จิตตกมาก กรณีที่ขาดทุนหนัก) รวมถึงทำให้เรามี เงินทุน ในการเทรดได้ยาวนาน อย่าไปรีบกอบโกยในช่วงแรก เพราะสุดท้ายทำให้ over trading แล้วล้างพอร์ตหมดตัว อย่างในภาพตัวอย่าง ผมพัฒนาระบบเทรด เทรดมาแล้วกว่า 5 ปี(ผ่านทุกภาวะแนวโน้มตลาด อย่าปี 2019 2020 อย่างโหด ก็ทำให้ได้เรียนรู้อะไรใหม่ๆ) เราเน้นการคุมผลการเทรด จำกัดความเสี่ยงไม่ให้สูง DD ก็จะไม่ให้เกินเกณฑ์ ขณะเดียวกันพยายามเล่นกับ volatility เก็บรอบสร้างกำไรให้ต่อเนื่อง โดยวัดผลที่จำนวน pips ที่ได้ไม่ใช้ที่จำนวนตัวเงิน($) เอาตัวช่วยหรือ leverage ออกไปก่อน ฝึกแบบนี้ไป

กล่าวกันว่าไม่มีช่วงเวลาใดที่ดีที่สุดเหมือนในช่วงวิกฤติสำหรับการเรียนรู้เรื่อง Risk Management เพราะเป็นช่วงตลาดเต็มไปด้วยความไม่แน่นอน และมักให้บทเรียนกับเทรดเดอร์ ที่คิดว่าตัวเองสามารถคาดเดาทิศทางตลาด คาดเดาอนาคตได้ ด้วยโมเดลและความเชื่อที่มี Story นี้เป็นเรื่องของชายคนหนึ่งที่คิดว่า ราคาน้ำมันถูก เขาเดิมพันเงินเก็บ เงินออมเกษียณ ทั้งหมดที่มี ในการซื้อ oil ETF สิ่งที่เกิด ราคาน้ำมันไม่ได้หยุดแค่ $20 ไม่ได้เป็นการลดลงเฉพาะสัญญา Futures ที่จะหมดอายุ แต่กลายเป็นว่า ราคาลงต่อรุ นแรง ทำให้ราคา ETF ลงหนักราคาไม่ recover สิ่งที่เกิดชายคนนี้เปิด Position กว่า $175000 ช่วงบ่ายของวันศุกร์ต้องขาดทุนหนักทันทีจากราคาน้ำมันร่วงหนัก โดยวันจันทร์ผ่านมาเหลือมูลค่าสถานะแค่ $1885 (ไม่แน่ใจว่าเขาใช้ leverage เท่าไหร่ หรือไม่ ถ้าไม่ใช้ ก็น่าจะมีลุ้นถือ ETF ในอนาคตได้) สิ่งที่น่ากลัวคือ การเสี่ยงเกินตัว จนอาจจะทำให้ผลขาดทุนกระทบต่อครอบครัว อีกด้วย แม้ราคาจะลงมาในจุดต่ำที่สุด หรือแม้จะเกิดความกลัว จนทุกคนในตลาดพูดถึง ถ้ากล้าเทรด/ลงทุน ตามความเชื่อแบบปราศจากการป้องกันความเสี่ยงที่ดี สุดท้ายก็ห

วันนี้มีโอกาสได้ดู สารคดี Great Depression มีหลายประเด็นที่น่าสนใจ เลยอยากแนะนำให้ได้ดูกัน ผมสรุปประเด็นหลักมาให้ คราวๆดังนี้ -1914-1918 สงครามโลกครั้งที่ 1 สิ้นสุด เศรษฐกิจถูกกระตุ้น กลับมาฟื้นตัวและขยายตัวมาก ช่วง 1920 บนแนวคิดอเมริกันดรีม ประชาชนมีเงินเก็บมีการใช้จ ่ายซื้อบ้าน ซื้อรถ(ยุคแรกของรถยนต์) ซื้อเครื่องใช้ไฟฟ้า เช่นโทรทัศน์ เครื่องดูดฝุ่น -ราคาหุ้นเติบโตสร้างผลตอบแ ทนครั้งใหญ่ คนสนใจเข้ามาลงทุนใน wallstreet เช่นเดียวกับสถาบันการเงิน ทำให้เกิดการเฟื้องฟู คนส่วนมากอยากเข้ามาหาเงินจ ากตลาดกระทิง หุ้นเกือบ 80% ถูกไล่ซื้อราคาพุ่งสูงขึ้น นักลงทุนเริ่มใช้เงินกู้(lo an) เขามาดักซื้อหุ้นสะสมเพื่อห วังทำกำไร , ขณะเดียวกันธนาคารยินดีปล่อ ยกู้เพื่อหารายได้จากดอกเบี ้ย. สถาบันการเงินนำเงินกู้เข้า มาเทรดหุ้นเพื่อหากำไร -1929 ตลาดสหรัฐถึงจุดสูงสุดดัชนี  Downjone +218% นับจากปี 1922 คนต่างเชื่อมั่นแต่แล้วเศรษ ฐกิจเกิดชะลอตัว ยอดส่งออกสหรัฐลดลง , บริษัทเริ่มมียอดขายลดลงรุน แรง ผลประกอบการไม่ดีแบบที่คาดห วัง -ช่วงกลางปี 1929 เริ่มมีการพูดถึงการถดถอยทา งเศรษฐกิจ recession จนมาถึง 24/10/

บทความนี้ น่าจะช่วยอธิบายตัวอย่าง Asymmetric Returns ที่เมื่อวานผมมีโอกาสได้พูด ถึง เชื่อว่าหลายคนเคยอ่านหนังส ือ black swan ของ nassim taleb ไปแล้ว มีแปลมีสรุปไทยด้วย แต่เชื่อว่าบางทีอ่านจบยังไ ม่ get ว่านำไปใช้ในการเทรด การบริหารพอร์ตยังไง บทสัมภาษณ์นี้ เป็นกรณีศึกษา Asymmetric Returns ที่ Mark Spitznagel (ลูกศิษย์เอก ของ taleb )เขาเป็นผู้ก่อตั้งและผู้บร ิหารเฮ็ดฟัน Universa Investments เขาอธิบาย  แนวคิดการใช้เงินทุนบางส่วน แบบจำกัดในพอร์ตแบ่งไปเทรดอ นุพันธ์ เช่น options (OTM) เพื่อสร้างผลตอบแทนที่ขนาดใ หญ่ ในกรณีเกิดเหตุการณ์ไม่ปกติ  แบบ black swan (Low probability event & Huge Impact) หรือเกิดวิกฤติการเงินจนทำใ ห้ market crash (กลยุทธ์การทำนี้ไม่ง่ายนะค รับ ต้องไปศึกษาเพิ่มไม่ใช่เทรด อนุพันธ์แล้วจะจบ ยิ่งไปเทรด Options OTM มันต้องไปสู้เรื่องราคาและก ารบริหารต้นทุนค่า premium ที่จ่ายเพื่อลดผลกระทบการขา ดทุนอีก ยาวๆๆ บทความนี้ไม่ได้พูดไว้) บทความนี้คุณ Spitznagel ยกกรณีปี 2008 ที่ฟันด์เขาสามารถทำผลตอบแท นได้อย่างงาม ขณะที่เจ้าอื่นๆขาดทุนหนัก เมื่อเฉลี่ยรวมกับผลตอบแทนภ าวะตลาดปกติ

มีโอกาสได้ อ่านบทความของ Mark Rzepczynski เขียนถึงบทวิจัยของ GMO LLC ทำโมเดลการพยากรณ์ Return & Volatility ใน asset ประเภทต่างๆ (ระยะ 7 ปี และ 10 ปี) ผลที่ออกมาเทียบ 7 ปีกับ 10 ปีไม่ต่างมาก จากปัจจัยเสี่ยงและสภาพเศรษฐกิจดูเหมือนการคาดการณ์ จะพบ return ใน asset ต่างๆทั้งแบบ เสี่ยงและปลอดภัย ระดับ expected return ค่อนข้างต่ำ ระดับ expected volatility ยังกว้าง บทความชี้ให้เห็นว่า โมเดลการไล่ล่าเอาชนะตลาด( market beta )หรือ high risk high return แบบอดีตอาจจะไม่เกิดได้ง่ายแล้ว(retur n จำกัด, ขณะที่ ความผันผวนสูง) เช่นเดียวกันการจัดพอร์ตแบบ stock& bond portfolios (60/40) ก็อาจจะไม่ work เพราะ bond ส่วนใหญ่ expected return ติดลบ ดูเหมือนการกระจายหรือผสมแบบหลายกลยุทธ์ และ dynamic rebalancing ตามภาวะความเสี่ยงที่เกิด น่าจะเป็น solution ที่มีโอกาสความน่าจะเป็นในการรับมือกับภาวะความไม่แน่นอนได้เหมาะสมกว่าวิธีการเดิม อ้างอิงจาก https://mrzepczynski.blogspot.com/2019/09/expected-real-returns-are-scarily-low.html

ตลาดหุ้น ย่อมมีวัฏจักร มีรอบของมัน เมื่อเช้ามีพี่ท่านหนึ่งๆถามว่าน่ากลัวไหม ตอบตรงๆก็คือไม่น่ากลัว ถ้าเราเข้าใจเพราะมีหมี ก็มีกระทิง สิ่งที่เราทำได้คือ เข้าใจพฤติกรรมตลาด(การทำ data analysis) และวางแผนรับมือกับความเสี่ยง(Risk Management) สิ่งสำคัญคือชั้นคือการทำการกระจายความเสี่ยง(Risk Parity or Max Diversification) ภาวะตลาดหุ้นปัจจุบันที่ไม่มี edge มากก็ไม่จำเป็นต้องโฟกัส ไปที่ asset class เดียว ใช้กลยุทธ์การบริหารจัดการพอร์ตมาช่วย กระจาย risk ไปหลากหลาย asset ที่มีพฤติกรรม ราคาตอบสนองกับปัจจัยเสี่ยง ปัจจัยลบที่แตกต่างกัน เพราะเมื่อเกิด market crash ที่มาพร้อม high volatility ตัวระบบเทรด ที่เทรดอยู่บน asset เดียว ,ตลาดเดียว เช่นหุ้น มันมักเอาไม่อยู่ ภาพนี้เอามาจากรายงานของ Dimensional Fund Advisors LLC จำแนกขนาดและระยะเวลาของดัชนี S&P500 แยกตามภาวะตลาดหมี และ ตลาดกระทิง ย้อนกลับไปตั้งแต่ปี 1926 รอบนี้นับจาก 2007 ตลาดกระทิง วิ่งขึ้นมากว่า 126 เดือน(ย้อนตัวไม่เกินระดับ threshold -10%) ไม่มีใครรู้ว่าอนาคต ดัชนีจะไปต่อได้อีกนานแค่ไหน แต่สิ่งที่พบคือความผันผวน เกิดขึ้นเรื

บทความนี้ของ คุณ Mark Rzepczynski ( Ceo AMPHI Research ,อดีต PM ของ GRT Capital) อธิบายเรื่อง Risk ได้น่าสนใจมาก เขาจำแนก risk แบบต่างๆโดยใช้ สัตว์เป็นตัวแทน ได้แก่ เสือดาว,แรด และหงส์ดำ Black Swans หรือหงส์ดำ น่ารู้จักกันดี โดยเฉพาะถ้าเคยอ่านงานของ taleb ตรงนี้ตัวท๊อป เพราะความน่าจะเป็นการเกิดต่ำ นานๆเกิดที แต่เกิดแล้วผลกระทบรุนแรง หนักหน่วง คำแนะนำในการรับมือบทความนี้คือ maximum diversification Grey Rhinos หรือ แรดเทา คุณ Rzepczynski มองว่ามันเป็นความเสี่ยงที่ใหญ่ มีคนทักมีคนพูดถึง แต่คนส่วนใหญ่ละเลย หรือมีเหตุให้เชื่อว่ามันไม่น่าจะมีอะไร เช่น ตัวหนี้สาธารณะ,ตัวเลขเศรษฐกิจบ่งชี้ เป็นต้น คนส่วนประมาทความเร็วและความแรงของ แรดเทา แต่ถ้ามันโจมตีขึ้นมา ก็ยากที่จะรอด ดังนั้น คุณ Rzepczynski แนะนำให้จับตามองและกระจายความเสี่ยงไปยังสินทรัพย์อื่นๆหลบปัจจัยเสี่ยงประเภทนี้บ้าง White Leopards ตัวนี้เสือดาวขาว เร็ว แรง และฉลาดหลบซ่อน ทำให้คนมองเห็นได้ยาก ความเสี่ยงประเภทนี้มักซ่อนอยู่ บางทีกว่าจะเจอก็โดนเล่นจนอ่วม รวมไปถึงความเสี่ยงที่เกิดจากกลยุทธ์ในการเทรดกับสินค้าใดๆ หรือความเสี่

อธิบายเรื่อง Uncertainty Analysis และ Monte Carlo Method จบทิ้งท้าย slide ด้าน quote คำพูดคมๆจากบทความของ Cassie Kozyrkov Uncertainty means you can come to the wrong conclusion, even if you have the best math in the world. การเทรดยังไงเสียก็หนี้ไม่พ้น risk ส่วน risk เป็นซับเซตของ uncertainty นั้นแหละแต่ risk นั้นมักจะสามารถ คำนวน probability และ impact ที่เกิดได้ ลองดูภาพด้านล่างได้ ประกอบ

SEC Bars Hedge Fund Manager Who Lost 88% In 3 Day ไม่ว่าจะมือสมัครเล่นหรือมืออาชีพ เมื่อเข้ามาในตลาด "การจัดการความเสี่ยง" เป็นเรื่องสำคัญ ผมนำกรณีศึกษาเรื่องหนึ่งที่กำลังเป็นข่าวมาฝาก เป็นเรื่องของคุณ Matthew Rossi แห่ง SJL Capital เขาเป็นผู้ก่อตั้งและ Hedge Fund Manager มืออาชีพลงทะเบียนถูกระเบียบและรับบริหารเงินให้ลูกค้า แต่กลับหลอกลวงลูกค้า ใช้การโฆษณากลยุทธ์การบริหารพอร์ตแบบกระจายความเส ี่ยง บวกกับ proprietary algorithm trading ชื่อ MarketDNA strategy เคลมว่าทำเงินในตลาดมาหลายสิบปี มาชวนเชื่อขายฝัน สุดท้ายกลับนำเงินลูกค้าไปเทรด unhedged options เสี่ยงสูงแม้ช่วงแรกทำเงินกำไรมากกว่า 101% ในเวลาไม่หนึ่งเดือน แต่สุดท้ายไม่กี่เดือนต่อมาช่วง August 2016 ด้วย strategies ที่ใช้เทรด options เดียวกัน ทำขาดทุนกว่า 88% ในไม่กี่วัน ยื้อต่อได้ไม่นานถึงเดือน November พอร์ตของ Fund ก็ขาดทุนจนหมดเงิน จนนักลงทุนสูญเงินลงทุนทั้งหมดกว่า $1.8 million และเข้าร้องเรียนกับ SEC แต่ Matthew Rossi กลับสร้างหลักฐานแต่งบัญชีปลอม และอ้างว่าการขาดทุนเกิดจาก rogue trader (คลาสิกมากได้กำไร

วันนี้นั่งอ่านรายงาน The Global Risks Report 2019 ของ World Economic Forum พบว่ามีหลายประเด็นน่าสนใจมาก โดยเฉพาะการประเมินความน่าจะเป็นและผลกระทบของ risk ที่จะเกิดในปี 2019 ตรงนี้มีทั้งด้าน เศรษฐกิจ สังคม การเมือง เทคโนโลยีและภาวะแวดล้อม ที่เชื่อมโยงกัน รายงานนี้เขียนรายละเอียด และรวบรวมข้อมูล อธิบายประเด็นได้ดีเข้าใจง่าย ความยาวกว่า 114 หน้า พวกเราเทรดเดอร์ หรือ นักลงทุน ก็สามารถใช้ข้อมูล เหล่านี้ ในการวางแผน ปรับกลยุทธ์ เพื่อรับมือกับ risk ที่เกิดขึ้นได้ โดยเฉพาะส่วน macroeconomic risks และ geopolitical risk ซึ่งหลายประเด็นอาจจะไม่ได้เป็นความเสี่ยงระยะสั้น แต่ในด้านการวางแผนสำหรับ long term portfolio น่าจะใช้ประโยชน์ได้ไม่มากก็น้อยเลยทีเดียว ใครสนใจลองเข้าไป download มาอ่านได้จาก link ด้านล่างครับ World Economic Forum http://www3.weforum.org/docs/WEF_Global_Risks_Report_2019.pdf

วันนี้นั่งฟังคลิปสัมภาษณ์ของคุณ Nassim Nicholas Taleb ฉายาใหม่ Black swan man ซึ่งแกสมเป็นศาสดาด้านนี้จริงเพราะมีแฟนเขียนการตูน อิงเรื่องราวของแกด้วย(อันนี้ผมยังไม่ได้อ่าน เดี่ยวอ่านจบจะมาเล่าต่อ) ประเด็นการสัมภาษณ์ค่อนข้าง Dark ตามสไตล์ความคิดเห็นแนวของแก โดยสรุปคุณ Taleb มองว่าสถานการณ์ปัจจุบันดูเหมือนจะดี แต่จริงๆมันไม่ได้ดี ระบบเศรษฐกิจ ภาคการเงินเปราะบางและอ่อนไหว มากกว่าตอนปี 2007 โดยเฉพาะถ้ามอง ในมุมของ Debt ทั้งฝั่งของ corporate และ government เรื่องหนึ่งที่แกเน้นคือการก่อหนี้ที่สูงและต้องกู้ยืมมาก โดยเฉพาะการกู้เพื่อมาใช้หนี้เก่า ทั้งรัฐบาลสหรัฐและภาคเอกชน ยิ่งมาปะทะกับช่วงต้องขึ้นอัตราดอกเบี้ยสูง มันย่อมจะทำให้เกิดความอ่อนไหว คุณ taleb เชื่อว่าคนที่ได้ประโยชน์จากการลดอัตราดอกเบี้ย สุดท้ายจะต้องเป็นคนได้รับผลกระทบหนักจากการขึ้นอัตราดอกเบี้ย สุดท้ายถ้าภาวะหนี้ระเบิด(เกิดDebt Crisis) ตลาดที่เชื่อมโยงกับ debt และ interest rate อย่าง อสังหา ก็จะได้รับผลกระทบก่อน ตามมาซึ่งตลาดหุ้น ยังมีประเด็นเรื่องภาวะอัตราดอกเบี้ยขาขึ้น ที่จะยากในการรักษาให้ตลาดหุ้น bullish หรืออย

การใช้ leverge เพื่อปรับระดับความเสี่ยง จริงๆไม่ใช่เรื่องใหม่ ถ้าศึกษาด้านนี้จะพบมีหลายกลยุทธ์มาก หนึ่งในนั้นคือ risk parity ของคุณ ray dalio บิดาด้านนี้ การใช้ Leverage ร่วมกับการทำ diversification บน asset ที่มีการทำ data analysis อย่างดี เพื่อกระจาย risk และเพิ่มประสิทธิภาพการสร้างผลตอบแทนระยะยาว บทความชี้ให้เห็น leverage เหมือนดาบสองคม มันไม่ได้มีแต่โทษ ประโยชน์ก ็มีถ้าใช้ได้เป็น ใช้อย่างเข้าใจ เนื่องจากเป็นประเด็นที่ละเอียดอ่อน มีเนื้อหาเชิงลึกพอควร อีกอย่างไม่อยากแตะเรื่อง leverage มากเพราะเดียวสื่อแล้วเข้าใจไม่ตรงกันอีก ถ้าสนใจ อยากรู้กลยุทธ์ด้านนี้จริงจัง ลองอ่านจาก paper เรื่อง Use of Leverage in Strategic Asset Allocation นี้เขียนโดยคุณ Lionel Martellini จาก EDHEC Risk Institute Scientific Advisor เรื่องเทคนิคและวิชาการที่เปิดมุมมองความคิด เพื่อความเข้าใจให้เราดี ซึ่งบทความนำเสนอตัวอย่างการใช้ leverage ในระดับ portfolio management บนกลยุทธ์ SAA ซึ่ง key คือระดับการใช้ leverage ใน asset ที่เหมาะสม ผลที่ได้โดยเฉพาะการลด downside risk ระยะยาวนี้น่าสนใจมากทีเดียว