cwayinvestment

บทความนี้ bloomberg นำเสนอเรื่องการเลือกหุ้นเข้าพอร์ต ของ Berkshire ในยุคหลัง ที่ผู้เขียนบทความอธิบายการเปลี่ยนแปลงที่เกิด โดยในยุคก่อนวิกฤติการเงิน หุ้นหลักที่ Buffett เลือกเป็นกลุ่ม “simple” businesses เช่น Coca-Cola Co., the BNSF railroad, Dairy Queen, Deere & Co. ส่วนใหญ่จะเป็นหุ้นกลุ่ม consumer ธุรกิจที่มีความได้เปรียบคู่แข่งและมีแบรนด์เป็นที่ยอมรับ ยุคหลัง ภายใต้บทบาทที่เพิ่มขึ้นของ Todd Combs และ Ted Weschler Berkshireเข้าเก็บหุ้นกลุ ่ม Bank และ Technology company จำนวนมากรวมกันแล้ว ราวๆ 67% ของพอร์ตและเพิ่มต่อเนื่อง เช่น Oracle Corp , Apple Inc. Delta Air Lines Inc , JPMorgan Chase & Co. ,Bank of America Corp., Wells Fargo และ PNC Financial Services Group Inc. ปีผ่านมาก็มีการซื้อสะสมหุ้นเหล่านี้เพิ่มมากขึ้นอย่างมีนัยยะ เรียกว่ามุมมองในหุ้นกลุ่มนี้แตกต่างจากอดีตที่ Buffett และ Charles Munger เคยเขียนจดหมายถึง shareholders เหตุผลการไม่เข้าลงทุนหุ้นกลุ่ม Technology อ่านรายละเอียดเพิ่มเติม https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2018-11-16/berkshire-hatha

นั่งอ่านข้อความของคุณ ray dalio บนทวิตเตอร์ชอบโพสล่าสุดของแกมาก เกี่ยวกับการใช้ถอด Principle ของเราในเรื่องต่างๆ ให้กลายเป็น "Algorithm" จากนั้นใช้มันช่วยพัฒนา ยกระดับการตัดสินใจ(decision making) ของเรา ใช้เพื่อการทดสอบ principle นั้นๆกับสถานการณ์ต่างๆที่เกิด, ที่สำคัญการสร้าง algorithm มีระบบชัดเจน ช่วยขจัดอารมณ์ ที่ก่อให้เกิดอคติ ในการตัดสินใจของเราได้อีกด้วย ดีกว่าการไปนั่งมโน หรือคิดไปตามความเชื่อที่ฟัง ได้รับรู้มาจากคนอื่น การคิด วิเคราะห์ เป็นระบบ เป็นขั้นเป็นตอน จนสามา รถสร้างชุดความคิดเป็น algorithm ได้นั้นมันไม่ใช่เรื่องน่ากลัว หรือเรื่องที่ไม่เกิดประโยชน์ ตรงข้ามการเรามีมุมมอง มี principle ในเรื่องใดที่ชัดเจน ถ่องแท้ การถ่ายทอดความคิด และการสร้าง algorithm มันจะไม่ใช่เรื่องยากเลย จะเริ่มจากการหัดเขียน Mindmap เรียบเรียงลำดับความคิดและสร้าง flowchart ประกอบก็ได้ สุดท้ายถ้า advance ขึ้นไปแปลง algorithm ในกระดาษเขียน code ภาษาคอมพิวเตอร์ให้เครื่องช่วยทำงาน ช่วงทดสอบ prinicple ของเรากับข้อมูล หรือ enviroment ต่างๆต่อไป

เช้านี้นั่งฟัง podcast สัมภาษณ์รายการ BST หัวข้อ Strategy Development with Perry Kaufman บรรยายแนวทางการพัฒนาระบบเทรด ไว้ดีมากหลายประเด็น จากการถามตอบกว่า 60 นาที ผมสรุปประเด็นที่น่าสนใจมาแบ่งปัน ไว้ให้ไปศึกษากันดังนี้ 1. Long Run พัฒนาระบบที่ดี ไม่ใช่แค่ดูผล Backtesting หรือ optimize ให้มีค่าสถิติดีๆ ต้องเน้นการอยู่รอดและทำงานได้จริงแบบ long run ในตลาด Kaufman บอกว่าเขาทดสอบระบบในหลาย scenario เพื่อหาค่าผลลัพธ์แบบเฉลี่ย ถ้าค่าเฉลี่ยออกมามันใช้งานได้ ไม่จำเป็นต้องสุดยอด เขาเริ่มทดลองใช้เทรดจริงในตลาด 2. keep it simple ไม่จำเป็นต้องสร้างเงื่อนไข การเทรดที่ซับซ้อน ยิ่งเยอะยิ่งยากต่อการปรับปรุง หรือวินิฉัยปัญหา เน้นเรียบง่าย แต่มีประสิทธิภาพ แต่ละส่วนมีบทบาทชัดเจน เช่น volatility filter มันทำหน้าที่กรองความผันผวน ซึ่งเสริมส่วนทำงานการวิเคราะห์ Trend เป็นต้น นอกจากนี้ถ้า เงื่อนไขใดซ้ำซ้อนไม่เกิดประโยชน์ ต่อผลลัพธ์ ก็ควรจะขจัดทิ้ง 3. Knowledge การพัฒนาระบบเทรด ควรเริ่มจากความเข้าใจหลักการพื้นฐาน นั้นหมายรวมการหาข้อมูล การวิเคราะห์พฤติกรรมการเป็นไป การไหลของเงิน fundflow มูลเหตุจูงใจท

15-11-2018 ราคา Bitcoinทำจุดต่ำสุดรอบปี หลุดแนว $6000 ไปปิดระดับ $5884 สิริรวม -10% กว่าๆ เช่นเดียวกับ cryptocurrencies สกุลหลักอื่นๆเช่น ethereum(-12.78%) ,ripple (-9.78%) , litecoin(-13.2%) สองวันแรงขายมหาศาล เข้ามาในตลาด cryptocurrency โดยเฉพาะ Bitcoin จากภาพเป็นข้อมูลสภาวะตลาดล่าสุด เทียบกับช่วง Peak ปลายปี 2017 จะพบมูลค่าตลาด cryptocurrency ลดลงมากพอควร เช่นเดียวกับระดับราคาที่ถดถอยลงมาอย่างต่อเนื่องในช่วงปี 2018 ส่วนถ้าจะหาเหตุผลว่าราคาลงเพราะอะไร อันนี้คงตอบยากต่างคนต่า งสำนักก็มีเหตุผลมาอธิบายกันไป สิ่งที่ชัดเจนและเป็น fact คือ แรงขาย ที่เกิดต่อเนื่องในรอบ 2 ไตรมาส คงรอติดตามกันต่อไป เครดิตข้อมูลในภาพ 20-11-2018 Bitcoin ยังลงต่อหลังหลุด $5000 คืนนี้ ล่าสุดแนว 4500 ยังเหนี่ยว แม้จะโดนเทขายลงไปช่วงสั้นๆทำ low แถว 4200 แล้วมี volume ซื้อเข้ามาซื้อพยุงต่อได้ ล่าสุดยืน $4577 ส่วนคริปโตสกุลหลัก LTC ETH กอดคอลงไม่ต่างกัน สิริแล้วสัปดาห์นี้ลงไปราวๆ -30%

ราคาน้ำมันดิบ ลดลงรุนแรงเมื่อคืน WTI ลบไปราวๆ -7.0% ถือว่าเป็นการถดถอยภายในวันที่มากที่สุดในรอบหลายปี ประเด็นกดดันยังเป็นเรื่องตัวอุปทานน้ำมันโลกลดลงในปีหน้า ส่วนด้าน OPEC ออกรายงานเชื่อว่าคาดการณ์ตัวเลขผลิตน้ำมันปีหน้าจากประเทศผู้ผลิตน้ำมันยังคงขยายตัว รวมถึงล่าสุดตัวเลขการผลิตจากสหรัฐ U.S. production เข้าระดับ 11.6 million barrels ต่อวัน ในช่วงเดือน พย. นี้ นวค.มองว่าอนาคตราคาน้ำมันยังไม่สู้ดี weake world demand และ oversupply บวกกับประเด็น trade war ความตรึงเครียดจะกดดันการเติบโตเศรษฐกิจโลกและการขยายการลงทุนทางธุรกิจ ด้านราคาน้ำมัน WTI จากต้นเดือน ตุลาคม ไปทำจุดสูงสุดระดับ 76.75 หลังจากนั้นมีประเด็นเรื่องของซาอุ และการวิพากษ์วิจารณ์ของปธน.สหรัฐ ราคาน้ำมันรับประเด็น sentiment ไหลลงมาเรื่อยๆพร้อมแรงขายต่อเนื่อง หลุดแนว 70 และ 60 ล่าสุดทำจุดต่ำสุดระดับ $55 ใกล้โซน price cluster เดิมที่ระดับ $53 รอบนี้แรงขายกดดันทำให้ราคาถดถอยลงราวๆ -28% ในระยะเวลา 6 สัปดาห์ จากการวิเคราะห์ข้อมูล ราคา คงชัดเจนว่าเข้าภาวะการเปลี่ยน zone ดังนั้นปรับแผน ย้อนกลับมาเทรดโซนเดิมช่วงกลางปีต่อไป

วันนี้นั่งคุยกับรุ่นพี่คนหนึ่ง เขากำลังกังวลกับอนาคตของลูกที่เลือกไปเป็นศิลปินวาดภาพ แทนการทำงานบริษัท สิ่งที่พี่ท่านนี้กังวลคือแกกลัวว่า อนาคตหนทางศิลปินของลูก อาจจะสร้างรายได้ไม่พอเลี้ยงชีพ เข้าตามสโลแกนว่าศิลปินไส้แห้ง เรื่องเดียวกันทำให้ผม นึกถึงธุรกิจหนึ่งที่ผมชอบมากจากการได้มีโอกาสติดตามดู shark tank(ตั้งแต่ซีซั่น 1-9) มันเป็นเรื่องของคุณ Steve Gadlin เขาเป็นนักวาดการ์ตูนและนักเล่าเรื่องตลก สิ่งที่เขาทำแตกต่างจากศิลปินทั่วไปคือ เขาใช้ความคิ ดสร้างสรรค์บวกกับเทคโนโลยี สร้างธุรกิจขึ้นมา อธิบายง่ายๆคือเปิดเว็บไซต์ I Want to Draw a Cat For You รับวาดภาพการ์ตูนแมว พร้อมคำบรรยายตลก(่joke)กวนๆฮาๆแบบเฉพาะ ขายให้ลูกค้าออนไลน์ โดยคิดค่าวาดภาพ $9.95 พร้อมส่งภายใน 24 ชั่วโมง ผลตอบรับดีมากเขาขายงานได้ถึง 1,200 ภาพผลงานของเขาถูกกล่าวถึงออนไลน์ ลูกค้ามีการแชร์ภาพ ส่งต่อออนไลน์ ทำให้ธุรกิจเขาเติบโต ปี 2012 Steve นำธุรกิจนี้ไปออกรายการ shark tank เพื่อหาเงินทุนมาขยายธุรกิจ หาทีมงานวาดภาพและทำระบบสั่งสินค้าทางเว็บใหม่ เขานำเสนอไอเดียและแนวคิด ให้กับเหล่า shark จนสุดท้าย Mark Cuban ยอมลงทุน $

เมื่อคืนได้พูดถึงกระบวนการทดสอบระบบเทรด เพื่อทำให้เกิดความมั่นใจก่อนนำไปใช้งาน ประเด็นสำคัญที่ต้องระวังคือเรื่องของ Data-mining bias หรือการพยายามจะปรับ optimize ตัว algorithm เพื่อให้เกิดค่าที่ดีเกินจริงจากการ Over fitting กับข้อมูลที่นำมาทดสอบ หลักการประยุกต์เหมือนที่ได้แนะนำไปมีหลากหลายวิธี เช่นการใช้การสร้างใช้ Bootstrapping จำลองข้อมูล,การทำ WFA, การทำ stress testing (จำแนกการทดสอบระบบกับจุดภาวะต ลาดไม่ปกติ) สิ่งสำคัญควร focus ไปที่โอกาสของการขาดทุนและความเสี่ยงที่จะเกิดให้มาก เพราะตรงจุดนี้จะช่วยทำให้เราเตรียม tactic หรือแผนรับมือเสริมประกอบเพื่อช่วยลดผลกระทบจากการเทรดจริงได้ ดังกล่าวไปเรื่องของการ BackTesting และกระบวนการพัฒนาระบบเทรดไม่ใช่เรื่องใหม่ มี paper วิชาการที่นำเสนอเทคนิคต่างๆให้เราอ่านเยอะมากเลย ตั้งแค่ขั้นพื้นฐาน ยันขั้นสูง ลองเข้าไปดูเบื้องต้นได้จากใน link ข้างล่าง ผมคัด paper ที่ผมใช้งานประจำมาให้น้องๆได้เตรียมตัวศึกษาก่อนแข่งกัน -Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism: The Effects of Backtest Overfitting on Out-of-Sample https://papers.ssrn.co