cwayinvestment

บทความนี้คือตัวอย่าง ที่เคยเล่าให้ฟังเมื่อคืนนะครับ ถึงการทำ data analysis สำหรับการลงทุนอีกแบบโดย ทีมวิจัยพัฒนาของ alphaclone เขานำเอาพฤติกรรมผจก.กองทุน จากรายงาน SEC filings report มาสร้างโมเดลในการเลือก ประเมินให้คะแนน fund manager โดยนำข้อมูลหลัก มาจาก 13F dataset+ track record ย้อนหลังหลายปีที่มีการเก็บรวมรวมและประมวลผลข้อมูลเอาไว้ ไม่ใช่แค่การดู performance ผลตอบแทนของกองทุนอย่างเดียว แต่ดูถึง trading strategy , การใช้ leverage, market timing decision, stock selection skill และอื่นๆ ส่วนโมเดลการประเมินก็น่าสนใจเพราะนอกจากการทำ profile แล้ว ยัง clone พอร์ตและสไตล์การลงทุน ของแต่ละผจก. เพื่อทำ multiple simulations ในการประเมิน performance เพื่อขจัดเรื่องผลตอบแทนที่มาจาก ความโชคดี ในช่วงตลาดกระทิงหรือฟลุ๊กเลือกหุ้นถูกตัว แล้วสร้าง Clone Score ในการเปรียบเทียบกัน โดยแบ่ง level ตาม track recordที่มี อีกด้วย คล้ายการ ratting ผลงานของแต่ละผู้จัดการกองทุน หน้าตาคล้ายกับการเล่น fantasy football เลย แต่ประโยชน์ช่วยให้ นักลงทุน สามารถเลือกการนำเงินไปลงทุนในกองทุน hedgefund ที่มีจำนว

ไปเจอคลิปหนึ่งของคุณ ray dalio ค่อนข้างดีเลยทำสรุปมาฝาก โดยเฉพาะน้องๆ millennials ที่ติดตามอ่าน เริ่มต้นพูดถึง millennial ที่พบประสบการณ์ไม่ดีในช่วง Subprime Crisis ทำให้เกิดความกลัว พลาดโอกาสที่จะลงทุน (คล้ายกับยุคพ่อแม่ของเขาที่เจอ great depression ช่วง 1930s ทำให้ไม่กล้าลงทุน) ทางแก้มองภาพรวม เรียนรู้ crisis ทั้งหมดที่เกิดในอดีต เข้าใจ cycle คุณ ray dalio แนะนำทางการเงิน 3 ข้อสั้นๆสำหรับ millennials รั บมือสิ่งที่เกิด ดังนี้ 1. สร้างเงินออม(Saving) -คำนวณว่า เราสามารถออมเงินได้มากแค่ไหนต่อเดือนโดยคิดจาก รายได้ และรายจ่ายที่เกิดต่อเดือน กรณีถ้ามีหนี้(debt) ควรจะมีหนี้ที่ดี พวกที่สร้างโอกาส สร้างรายได้ในอนาคต ไม่ใช่หนี้เพื่อการบริโภคหรือซื้อวัตถุ สิ่งสำคัญควรสร้างเงินออมได้มาก ต่อเนื่อง 2.สร้างความมั่งคั่ง(wealth) -เรียนรู้ ศึกษาการนำเงินออม ไปใส่ใน asset ที่ก่อให้เกิดผลตอบแทนที่เติบโตระยะยาว เอาชนะเงินเฟ้อ -จัดการควรเสี่ยงด้วยการ diversification กระจายเงินออมไปใน asset หลากหลายประเภท, หลากตลาด,หลากหลายภูมิภาค โดยไม่ต้องไปกังวลเรื่องการเลือกให้ถูก หรือเน้นจะเจอแจ๊คพล๊อต สุดท้า

เช้านี้นั่งอ่าน paper เก่าของ Meb Faber ชื่อ The Trinity Portfolio A Long-Term Investing Framework ไปสะดุดกับภาพหนึ่ง น่าสนใจดี เพราะบางทีมันถ้าเราเข้าใจพฤติกรรมของตลาด เราก็สามารถหาประโยชน์จากมัน Trinity Portfolio น่าสนใจเพราะเขาใช้หลัก portfolio management เป็นตัวนำ ในการจัดการความเสี่ยง เริ่มตั้งแต่การ diversification จากนั้นทำ multi strategies ผสมทั้ง Trend / TSMOM และ Value เพื่อหาโอกาสในสร้าง risk adjusted return ให้เหมาะสม และเพิ่มการอยู่รอด ของพอร์ต ประเด็นนี้มันเ ป็นอีกตัวอย่างหนึ่ง ที่ทำให้เห็นการปรับตัวของ Trend Following ในตลาดยุคใหม่ ที่สำคัญ มันไม่ใช่สิ่งจำเป็นที่ต้องมานั่งเถียงกันเอาเป็นเอาตายว่าอะไรดีกว่ากัน เพราะทุกกลยุทธ์ ต่างมีจุดเด่นในภาวะตลาดที่แตกต่างกันเสมอ(อันนี้คือ fact ไม่ใช่ opinion ) สิ่งที่น่าสนใจใน paper มีอีกหลายส่วน สนใจอ่านเพิ่มเติมได้ที่ https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2801856

เมื่อสุดสัปดาห์ผมไปร่วมสนทนากับกลุ่ม canslim trader มา กลุ่มนี้เน้นการทำ algorithmic trading สไตล์ของ วิลเลียม โอนีล (William O'Neil) และใช้ Technical ผสม fundametal ได้น่าสนใจดี ผมนำระบบเทรดที่ใช้เทคนิค cross-sectional momentum ร่วมกับ time series momentum(tsmom) ทำให้ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐาน ก่อนเลือกหุ้นเข้าเทรด ในแต่ละช่วงเวลาของตลาดไปแชร์ให้ฟัง ส่วนวงสนทนามีการแชร์และนำมาคุยกันคือ slide งาน IBD Meetup ของ mike scott ซึ่งมีหลายประเด็นที่เขาแชร์ไว้น่าสนใจ ทั้งเรื่องมุมอง และเรื่องของกลยุทธ์ เช่นประเด็น market cycle , Demographic และ economic ที่กระทบตลาด , เรื่อง Time Frame Risk ( Secular &Cyclical ) ด้านกลยุทธ์การเทรด สไตล์โมเมนตัม ใช้ Coppock curve , A/D bar, adv volume และ Stock Behavior ซึ่งหลายเรื่อง ถ้าใครเคยอ่านหนังสือของ วิลเลี่ยม โอนีล น่าจะคุ้นดีแต่งานนี้ เขานำข้อมูลหุ้นและตลาดสหรัฐช่วงปัจจุบัน มาอธิบายต่อ ผมแชร์ได้แค่บางส่วน ใครสนใจลองไปดาวน์โหลดสไตล์ได้ที่ คิดว่าถ้าแกะดู กลยุทธ์การเทรด ทำความเข้าใจ แล้วลองมาปรับใช้ ก็น่าจะมีประโยชน์

ผมมีโอกาสได้กลับอ่านหนังสือ "Lessons from the Greatest Stock Traders of All Time" เขียนโดยคุณ จอห์น บอยค หนังสือเล่มนี้ เป็นเหมือนรายงานสรุปแนวทางของตำนานเทรดเดอร์ 5 คนที่มีชื่อเสียงประสบความสำเร็จในตลาด ยุค 1900 ได้แก่ Jesse Livermore(1917), Bernard Baruch, Gerald Loeb(1920), Nicolas Darvas(1960), and William O'Neil ซึ่งเนื้อหาของหนังสืออธิบายเหตุการณ์ วีรกรรมการตัดสินใจเทรด กลยุทธ์การเทรด และการผ่านพ้นวิกฤติก ารเงิน Wall Street ของเหล่าตำนานเทรดเดอร์ ผมทำสรุปข้อคิดดีๆที่เชื่อว่าน่าจะมีประโยชน์สำหรับเทรดเดอร์ มือใหม่ ลองเข้าไปฟังได้จาก trader talk ep 8 ครับ https://www.youtube.com/watch?v=oSzDz8-ARIk

Fireside Chat Series กับ Dr. James Simons สุดยอด hedgefund อันดับต้นของโลก(World's Most Successful Hedge Fund Manager) คลิปนี้เป็นพาร์ทแรก เกี่ยวกับ Mathematics ความยาว 1.20 ชม. เนื้อหาสาระน่าสนใจมาก โดยเฉพาะมุมมองและแนวทางเส้นทางอาชีพของคุณ James Simons ช่วงก่อตั้งและบริหารงาน Renaisance Technologies ซึ่งเขาบอกว่าสูตรความสำเร็จของบริษัทคือ "is a great computing system, good scientists and low turnover" พนักงานระดับหัวกระทิ ที่ร่วมทำงาน นอกจากได้เงินเดือน ยังได้ผลตอบแทนจากส่วนแบ่งกำไรและโอกาสลงทุนกองทุนปิด Medallion ที่มีผลงานสุดยอดอีกด้วย สิ่งคนอยากรู้คือเรื่องของ Medallion strategy แต่ simons พูดสั้นๆว่า key คือเรื่องของการปรับปรุง(reinvent) อยู่ตลอดเวลา ตามภาวะตลาดและเศรษฐกิจ ที่เปลี่ยนแปลงในช่วง 20 ปีแต่ยังคงส่วนแกนหลักเอาไว้ นอกจากนี้ยังเป็นเรื่องถามตอบที่น่าสนใจ จากผู้ฟังที่ คุณ James Simons ในวัย 78 ปียังสามารถตอบคำถามและให้ประเด็นเปิดมุมมองได้หลายเรื่อง โดยเฉพาะการประยุกต์ใช้ Math ในธุรกิจบริษัทเฮ็ดฟันด์และสร้างผลตอบแทนจาก market ส่วนพาร์ทอื่นๆ Finan

barrons dot com ทำการจัดอันดับสุดยอดท๊อป 7 podcast ทีดีที่สุดด้านธุรกิจและการ เงิน ซึ่งหลายรายการ จากประสบการณ์ตรง ที่ผมเป็นแฟนติดตามฟังอยู่ ก็ต้องยอมรับว่ามีเนื้อหา สาระเข้มข้นและมีประโยชน์มา กต่อการรับฟัง มากมาย ผลการจัดอันดับมีดังนี้ 1. How I Built This with Guy Raz รายการนี้เน้นสัมภาษณ์เหล่า  founder ของบริษัทสตาร์อัพและธุรกิจ ที่ประสบความสำเร็จ มีข้อสรุปและแง่คิดดีๆทางธุ รกิจเกือบทุกตอน https://www.npr.org/ podcasts/510313/ how-i-built-this 2. Invest Like the Best รายการนี้จัดโดย Patrick O’Shaughnessy ซึ่งเป็น fund manager มีชื่อและ มีสไตล์การจัดรายการที่ชวนค ุยได้สนุก ตั้งคำถามได้ดี และมีสาระด้านการลงทุน รวมถึงวิธีคิดต่างๆที่นำมาป ระยุกต์ได้ ผมตามรายการนี้ประจำ https:// investlikethebest.libsyn.co m/ 3. Masters in Business รายการนี้ของคุณ Barry Ritholtz ผมเป็นแฟนประจำ เน้นทั้งการคุยประเด็นสาระป ัจจุบันเกี่ยวกับตลาดและเศร ษฐกิจ รวมถึงสัมภาษณ์ที่เชิญเหล่า คนดัง ผู้จัดการกองทุนระดับต้นของ วอลสตรีท มาพูดคุย พร้อมมีบทสรุปสาระดีๆ ทิ้งท้ายให้เสมอ https://www.bloomberg.com/ podcas

เคยมีคนเขียน email มาถามเรื่องการนำ AI ไปใช้ในบริษัท หรืองานด้านต่างๆ แต่ไม่รู้จะเริ่มอย่างไร(ที่จะไม่ยาก ไม่มากเกินความสามารถของมือใหม่) แนะนำให้ลองดูอันนี้ AI For Everyone ของ โปรเฟสเซอร์ andrew ng ตัวนี้จะแตกต่างจาก deep learning specialist ที่ผมได้เรียนและนำมารีวิวแนะนำไปก่อนหน้า เพราะจะไม่ได้ลงเรื่อง math หรือกระบวนการรายละเอียดเชิงลึก แต่เน้นภาพรวม workflow ตัวอย่างการพัฒนาโปรเจค และการนำไปใช้งานในบริษัท ช่วยให้เข้าใจเรื่องของ AI อย่างแท้จริง ลดความสับสนเพราะ ทุกวันนี้ใครๆก็พูดถึง AI แต่มีไม่มากที่มีโอกาสได้ลงมือศึกษาหรือปฏิบัติจริงๆ  อีกประการ "ความรู้" ด้านนี้ มีติด resume  ไว้ก็ไม่เสียหาย เพราะถึงแม้จะไม่ได้ชำนาญหรือเขียนโปรแกรมพัฒนาได้เป็น แต่รู้จัก เข้าใจ AI เทคโนโลยีที่เกิดในอนาคต ย่อมมีความได้เปรียบในแง่การประสานงาน หรือทำงานร่วมกับ AI และเปิดช่องทางโอกาสดีๆในอนาคตให้กับตัวเราอีกด้วย ผมใช้เวลาช่วงเย็นๆ นั่งฟัง อ. andrew ng บรรยายเพลินมาก ตัวอย่างเยอะ อธิบายเข้าใจง่ายดีมาก แม้คนไม่มีพื้นฐานมาก่อนก็ฟังได้ โดยเฉพาะตัวเทคโนโลยี machine learning & Deep

แนวคิดกลยุทธ์การเทรด ที่อธิบายเมื่อคืนนะครับ ดังที่บอกว่าเรื่องที่นำมาสอน นำมาเผยแพร่ก็มาจากการอ่าน และพยายามให้แหล่งต้นทางต้นฉบับ เพื่อให้พวกเราไปศึกษาต่อยอด Volatility Scaling บทความนี้ ทีม quant ของ MAN AHL อธิบายถึงการเทรด asset ที่เป็น asymmetry distribution(โลกความเป็นจริงส่วนใหญ่ก็จะเป็นลักษณะนี้) วิเคราะห์ skew จากข้อมูล dialy หรือ monthly return ใน Medium term , ซึ่งพฤติกรรมความสัมพันธ์ของดีกรี skew ตรงข้ามกับ return ของ asset ดังนั้น เขาใช้ volatility scaling มาลด effect ในการเทรด asset ประเภทนี้ โดยเฉพาะเมื่อเจอกับ negative skew ใช้การแบ่ง position เป็นระดับย่อย 3 ระดับ และปรับขนาด position size ไปตามการประมาณค่า skew ที่เกิดใน asset เพื่อสร้างผลตอบแทนเป็นบวกในพอร์ต (ตรงนี้ช่วยพวก mementum ลดขนาดของ Drawdown ลงได้ด้วย) ทดแทนประเภท constant position sizing ถ้าอ่านในบทความที่ neil อธิบายจะเห็น trading strategies ที่พวกนี้ใช้ มันไม่ใช้เครื่องมือวิเศษ แต่มันเป็นเหมือน function ในการแปลงเส้นกราฟ return จาก asset ให้เป็น ผลกำไร/ขาดทุน (return) ที่โชว์ในเส้น balance cu

Pension Partners แชร์ข้อมูลรายงานของ Bank of America Merrill Lynch การเก็บข้อมูลด้าน sentimental จากนักลงทุนในตลาดสหรัฐในช่ วงปีต่างๆ จากการสำรวจพบว่าปัจจุบันต้ นปี 2019 สิ่งที่นักลงทุนวิตกกังวล คือเรื่องของ "Global recession" สอดคล้องกับความคิดเห็นและบ ทวิเคราะห์ของนักวิชาการ, กูรูการเงิน&เศรษฐกิจ ที่สองเดือนที่ผ่านมาออกมาพ ูดถึงเรื่องของ Global recession ทั้งใน จีน และสหรัฐ กันถี่ขึ้น  สิ่งที่น่าคิดต่อ นอกจากว่าจะเกิดหรือไม่เกิน ใน 2020 - 2021 ตามคำทำนายหรือไม่ นั้นคือเรื่องผลกระทบจาก negative sentiment โดยเฉพาะความกลัว ว่าจะมีผลต่อกระแสเงิน ที่เข้าสู่ตลาดหุ้นมากน้อยเ พียงใด  เพื่อความไม่ประมาท เราก็ควรวางแผนรับมือความผั นผวนและความไม่แน่นอน จากความปัจจัยเหล่านี้ที่อา จจะเกิดขึ้นด้วยเช่นกัน

Elon Musk มีแนวทางในการทำธุรกิจแตกต่างจาก ธุรกิจเดิมในอุตสาหกรรมรถยนต์หลายเรื่อง เหมือนเคยเล่าให้ฟังก่อนหน้า อย่างล่าสุดข่าวของ TESLA ที่ประกาศออกมานอกจากเรื่องการเปิดขาย Tesla Model 3 ที่รอคอยกันในราคา $35000 ยังมีประเด็นการประกาศเริ่มปิด showroom ขายรถยนต์ของ TESLA แต่เน้นที่การขายออนไลน์ผ่าน tesla online store เป็นหลักแทน โดยมีระบบในการสั่งซื้อ แสดงตัวอย่างโมเดลออนไลน์ ในเรื่องการทดสอบขับสามารถทำได้ใน 1 สัปดาห์ไม่พอใจแจ้งคืนรถได้เงินเต็ม และมีระบบงานอื่นๆ เช่นการช่อมบำรุงรักษา ที่บริษัทจะมีการเพิ่มจำนวนหน่วยบริการขึ้น ซึ่งจะเป็นหน่วยแบบเคลื่อนที่ ให้บริการผ่าน app เน้นสะดวก เร็ว มีประสิทธิภาพ เหตุผลหลักที่ออกมาในการตัดสินใจนี้ คือเรื่องของการ "ลดต้นทุน" ที่เหมือนจะเป็นปัญหาใหญ่ สาเหตุการขาดทุนของบริษัทในปัจจุบัน ซึ่งการปิด showroom ลดต้นทุนด้านค่าเช่าสถานที่และค่าดำเนินการลง รวมถึงลดจำนวนปริมาณพนักงานขาย ลงด้วย สิ่งที่น่าสนใจคือ ผู้เชี่ยวชาญมองว่า ถ้าโมเดลนี้ของ TESLA ออกมาเวิร์ค "ลดต้นทุน" สร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้า ในระยะยาวอาจจะได้เห็น บริษัท

นั่งฟัง podcast ในรถ ผู้บรรยายเขาพูดถึงคำถามที่ คนในวัย 30 ต้องถามตัวเองทุกปี มีเรื่องคำถามทั่วไป ยันคำถามที่จริงจังอย่าง "ตัวเราเกิดมาทำไม" (มีหลายข้อพอควร) อันหนึ่งที่ชอบเขาแนะนำให้ถามตัวเองเกี่ยวกับ"เรื่องงาน"ที่ทำ ว่ามันเป็นงานที่เรารักและอยากจะทำจริงๆหรือไม่? ตามมาด้วยคำถามที่ว่า เราทำมันได้ดีจริงๆหรือไม่(เก็บข้อมูลจากการทดลองทำแล้ว) >ถ้าทำงานที่ชอบและทำได้ดี ก็ลุยให้เต็มที่ ลงทุนทั้งแรง เวลาและเงินลงไปเพื่อให้ประสบความสำเร็จ >ถ้าทำงานที่ไม่ชอบและทำได้ไม่ดี(ทำไปวันๆ) ก็ควรจะเลิก ควรจะหยุดไปหาทางเลือกอื่นๆ >ถ้าทำงานที่ไม่ชอบและทำได้ดี อันนี้ต้องมาพิจารณาด้านอื่นๆต่อ โดยเฉพาะเรื่องของ ค่าจ้างหรือผลตอบแทน ถ้ามันคุ้มค่ากับเวลาชีวิต ที่เสียไปก็ ลุยต่อไป สรุปสุดท้าย ไม่ได้เกี่ยวว่าจะเลือกทางไหนดีกว่ากันเพราะ ชีวิตของเรา เราก็ควรเลือกเอง แต่สิ่งที่ผู้บรรยายแนะนำคือ 1. เราควร หัดตั้งคำถามกับตัวเรา ให้เวลาในการพิจารณาสิ่งที่ตัวเราต้องการ เพื่อจะได้จัดการชีวิตตัวเราได้อย่างเหมาะสม 2.ควรเริ่มตั้งคำถามตั้งแต่ต้นๆ อายุ 20-25 ก็ควรหัดจะหาคำตอบที่สำคัญร

สัปดาห์นี้ Trader talk ES7 เอาเรื่องของ คุณ Jaffray Woodriff ซึ่งเป็น quant fund ใจบุญที่เพิ่งบริจาคเงิน $120 million ให้กับ University of Virginia เพื่อสร้างศูนย์ School of Data Science ผมนำเรื่องราวแนวคิด ประวัติ ประสบการณ์ตลาด และบทสัมภาษณ์จาก หนังสือ Hedge Fund Market Wizard มาสรุปเล่าให้ฟัง มีประเด็นที่น่าสนใจหลายเรื่อง ที่เชื่อว่าเราน่าเก็บนำไปใช้ หรือต่อยอดได้ สามารถเข้าฟังเนื้อหาได้จาก link ด้าน ล่างครับ https://youtu.be/TOPwmAXtJGQ

สรุปประเด็น JPM Crypto - JPMorgan สถาบันเงินอันดับต้นของโลกเปิดตัว JPM Coin เป้าหมายใช้เทคโนโลยี block chain มาพัฒนาเป็นช่องทางการชำระเงินข้ามพรมแดน ลดเรื่องเวลาในการชำระบัญชีและค่าธรรมเนียมต่างๆ - นำข้อเด่นของ cryptocurrency มาใช้ในงานธนาคาร แก้ข้อจำกัดเดิมๆ เช่น valuation และเรื่องของ volatility - JPM Coin เป็น cryptocurrency ที่สร้างโดย major U.S. bank ผูกค่า แบบ fix กับดอลลาร์ โดย 1Token = 1$ - การผูก value กับดอลลาร์ทำให้ ลด volatile ในมูลค่าของ cryptocurrency บวกกับรับรองสถาบันการเงิน ทำให้เกิดความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยในการใช้งาน - พัฒนาส่วนรักษาความปลอดภัย JPM coin รันตัว blockchain network ที่ออกแบบมาเฉพาะเรียกว่า Quorum - ปัจจุบันให้บริการสำหรับลูกค้าขนาดใหญ่ บริษัทขนาดใหญ่, ลูกค้าสถาบันที่ต้องการซื้อ JPM Coin สำหรับ transfer cross-border payments หรือชำระเงินจ่ายหนี้ต่างๆระหว่างสถาบัน - กูรูมองว่า JPM Coin ไม่ได้ทำมาเพื่อเป็น asset หรือเน้นมูลค่าจากตัว cryptocurrency แต่ออกมาเพื่อธุรกิจ โดยเฉพาะการปรับตัวของ bank ใหญ่สู้กับ fintech ที่ใช

วันนี้ได้อ่านบทความน่าสนใจ เพื่ออธิบายเพิ่มเติมเรื่อง AI ที่บรรยายเมื่อวาน เลยนำตัวโน๊ตสรุปคราวๆมาแปะไว้ให้พวกเราลองไปศึกษาเพิ่มกัน - บริบัทวิจัย Preqin ประเมินว่า1,360 hedge funds ได้ทำการใช้พัฒนาระบบ computer trading (ลดการใช้จำนวนคน) ปัจจุบันในตลาดสหรัฐปริมาณซื้อขายส่วนใหญ่มาจาก algorithmic trading (rule based) - บางบริษัทใช้ AI เพื่อโฆษณา แต่ไม่ได้เน้นพัฒนาหรือนำไปใช้มาก - Aidyia ใช้ Deep Learning ในการสร้างโมเดลสำหรับการเทรด จากการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก หลากหลายชนิด โดยเฉพาะพวก unstructured data ไม่ใช่ price data อย่างเดียว เพื่อ วิเคราะห์สภาวะตลาดและโอกาสในการตัดสินใจเทรด [ไม่ใช้ algorithm คงที่] - การใช้ alternative data กลุ่ม unstructured data ยังเป็นอาวุธลับยอดนิยมในปัจจุบัน - AI สไตล์ Deep Q-Learning กำลังมาในด้านนี้ แทนจะ prediction ราคาที่เป็น non linear แบบเดิมใช้การหา solution จากสอนโมเดลด้วย reinforcement learning (AI ตัดสินใจซื้อ/ขาย จากการเรียนรู้ทดลองทำในภาวะตลาดต่างๆ) - กลุ่มนี้ใช้ AI ในกรอบของการบริหารพอร์ต มีการทำ TAA กำห

ปีนี้เหมือน theme เรื่องของการป้องกัน inflation จะเริ่มมา มีหลายรายงานแสดงให้เห็นปริมาณการซื้อสะสมในตลาด commodity ที่เพิ่มขึ้น สอดคล้องกับการขยับตัวของราคา ในสินค้ากลุ่มนี้หลายตัว ที่ปรับตัวบวกขึ้นตั้งแต่ต้นปี 2019 แน่นอนว่า ถ้ามองย้อนไป 1-2 ปีอาจจะเห็นความสยองของ ผลตอบแทนที่ติดลบและถดถอยอย่างหนัก จากภาพ จะพบกลุ่มพลังงานอย่าง น้ำมันดิบ บวกขึ้นต่อเนื่องตั้งแต่ต้นปี เช่นเดียวกับแร่โลหะมีค่าหายากอย่าง palladium (ซึ่งใช้ใน catalytic converte rs ในอุตสาหกรรมยานยนต์)ที่ราคา +16.9% (ราคาเพิ่มติดต่อกันมาต่อเนื่องโดยเฉพาะ 3 ปี) ข้อมูลสรุปจากคุณ @charlie Bilello

Norbert Keimling แห่ง StarCapitalAG นำเสนอข้อมูลการเปลี่ยนแปลง Market Valuation ของตลาดหุ้น 18 แห่งทั่วโลก ในระยะเวลา 10 ปีที่ผ่านมา โดยเขาทำการวัดการเปลี่ยนแปลงของค่า Shiller-CAPE และ Price-to-Book-Ratio ในแต่ละตลาดและทำการแยกขนาดของ market cap และจำแนกตลาด รายภูมิภาค ด้วยสีต่างๆ จากนั้นจัด zone เพื่อแสดงค่าระดับความถูกแพง และการดึงดูดใจ ที่เกิดจากค่าตัวแปรทั้งสองที่ทำการติดตามในแต่ ละปี ความน่าสนใจคือพฤติกรรม ลักษณะเฉพาะของแต่ละตลาด เช่นตลาด สหรัฐ, ตลาดรัสเซีย และตลาดญุี่ปุ่น ที่มีพฤติกรรมเฉพาะตัว ตรงนี้ไม่ขอลงรายละเอียดเพิ่มเพราะข้อมูลมันน้อยเกินไปจะสรุป ลองเข้าไปดูภาพเคลื่อนไหวและการเปลี่ยนแปลงที่เกิดได้จาก link ด้านล่างครับ https://www.youtube.com/watch?time_continue=13&v=1a3JJnRBBFQ

นับ 0 กันนิ้วไม่พอเลย สรุปผลงานปี2018ที่ผ่านมา ลายครามอย่าง james simons คงนำอันดับต้น Hedge Fund Managers ที่ทำรายได้สูงสุด โดย RenTech’s Equities Fund +8.5% ตามมาอันดับ 2 เป็นคุณ Ray Dalio (Pure Alpha fund +14.6% ) และ Ken Griffin อันดับ 3 ที่อยากให้สังเกต ไม่ใช่แค่ตัวเงิน แต่ดูเรื่อง strategies ที่แต่ละ Fund ต่างมีสไตล์มีกลยุทธ์ที่แตกต่างกัน แต่ก็สามารถสร้างผลงานที่โดดเด่นและสุดยอดได้ ซึ่งปี 2018 ด้า นกลยุทธ์ ประเภท Quant และ multi strategies ยังคงทำผลงานได้ดีที่สุด นอกจากนั้นถ้าติดตามกันมาหลายปีจะพบ Fund เหล่านี้ไม่ได้แค่สร้างผลงานดีแค่ปีเดียว แต่มี track record ที่สุดยอดต่อเนื่องในช่วงหลายปีที่ผ่านมาอีกด้วย อ่านเพิ่มเติม https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-02-15/the-10-best-paid-hedge-fund-managers-made-7-7-billion-in-2018 https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-01-09/hedge-fund-performance-in-2018-the-good-the-bad-and-the-ugly

เช้าวันเสาร์ผมนำ podcast เบาๆเรื่องราวเกี่ยวกับการประยุกต์นำเอาหลัก diversification มาใช้กับการสร้างความมั่งคั่งด้วยการสร้าง portfolio เพื่อสะสม ทักษะ(skill) ในการสร้างรายได้ แบบหลายทาง (แนวคิดเริ่มต้นสำหรับ คนสร้างฐานะ ประยุกต์หลัก MPT เปลี่ยนจากสะสม asset มาปรับใช้กับการสะสม skill และ knowledge) โดยผมนำเอาประเด็นสำคัญจาก ผู้บรรยายเป็นกูรูด้านการวางแผนการเงินซึ่งนำเสนอแนวทางปฏิบัติและมุมมองบนเวที Ted Talk เ น้นที่การพัฒนาทักษะเพื่อสร้างรายได้หลายทาง เพื่อ diversification ลดความเสี่ยง จากการพึงพาเงินเดือนจากงานประจำอย่างเดียว ที่สำคัญมันไม่ใช่การลาออกจากงานประจำ มาทำตาม passion อะไรแบบนั้น แต่เขาสอนให้เราวางแผนการเงิน บริหารจัดการเวลา และใช้ประโยชน์จาก Gig economic สร้างทักษะที่สามารถพัฒนาเป็นรายได้ ที่ใช้เงินทุนและเวลา จำกัดโดยอาศัยประโยชน์จากอินเตอร์เน็ตและเทคโนโลยีในยุคปัจจุบัน ให้เกิดประโยชน์ ลองเข้าไปฟังได้จาก link ด้านล่างครับ https://www.youtube.com/watch?v=GFcGSXP6rH0

ตัวเลขหนี้ภาคครัวเรือน เป็นดัชนีชี้วัดสภาวะเศรษฐกิจที่กูรูหลายท่านแนะนำให้ติดตามในปีนี้ โดยเฉพาะเศรษฐกิจระดับล่างของอเมริกา ที่มีหลายกูรูออกมาให้ความเห็นว่ามันอาจจะแตกต่างและไม่ได้สวยงามเหมือนเศรษฐกิจระดับบนที่รัฐบาลและ Fed พยายามอย่างหนักที่จะกระตุ้นกันตลอดหลายปีที่ผ่านมา ตัวเลขหนึ่งที่ประกาศเมื่อวานดูเหมือนจะเป็นที่กล่าวถึงคือตัวเลข การติดค้างชำระค่างวดรถยนต์ จาก  NewYork Fed Report ซึ่งเป็นหนี้ระยะสั้นที่นิยมมีการนำไปใช้วัดสภาพคล่องระดับครัวเรือน ซึ่งตัวเลขล่าสุดออกมา แสดงให้เห็นคนชั้นกลางอเมริกัน จำนวนกว่า 7 million ค้างจ่ายค่างวดของหนี้รถยนต์(auto loan payments) เกินกว่า 90+ วันขึ้นไปเพิ่มจากช่วง 5ปีก่อนหน้าพอควร และเข้าใกล้ระดับตอนช่วงวิกฤติการเงิน ด้านกูรูมองว่าเกิดจาการขาดรายได้มาผ่อนชำระ สะท้อนความไม่ปกติในกำลังซื้อของเศรษฐกิจระดับล่าง นอกจากนี้ กูรูยังแนะนำให้จับตาตัวเลขอื่นๆอย่างหนี้ผ่อนบ้าน , หนี้บัตรเครดิต และหนี้กู้ยืมด้านการศึกษา ก็อยู่ในระดับที่ค่อนข้างตึงเช่นกัน อ้างอิงจาก https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2019/02/just-released-auto-loans-in