ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก

บทความ

The Quant Universe

  จักรวาลแห่ง Quant ภาพสรุปจาก alpaca ปิดท้ายหัวข้อบรรยายวันนี้ ที่ผมเตรียม slide ไปร่วมแชร์ไอเดียและประสบการณ์กับน้องๆ developer และ quant trader กว่า 3 ชม. ส่วน โบรกเกอร์ต่างประเทศ รองรับการทำระบบเทรดอัตโนมัติ algorithmic trading system ด้วย Machine Learning ผมนำภาพสรุปนี้จาก @quantra มาให้ดู ส่วนใหญ่ปัจจุบัน การใช้งานง่าย โบรกจะมี API ให้เราเชื่อม ส่งคำสั่งซื้อขาย หรือดึงข้อมูล market info ผ่าน python ได้เลย (แต่บางเจ้าอาจจำกัดความถี่ในการเรียกรับส่งข้อมูลบ้าง ต้องตรวจสอบให้ดีก่อนทำระบบ) อาจจะมีข้อจำกัดพอควร เมื่อเทียบกับ MQL4 , MQL5 ที่รันผ่าน metatrader ได้ทันที แต่ก็มีข้อดีคือ เราสามารถทำโมเดลที่ซับซ้อน และสามารถใช้ lib หรือสร้าง akgorithm ที่ยืดหยุ่นด้วย python เองได้

ไม่มีใครอยากขาดทุน

  ทุกคนที่เข้ามาในตลาด ไม่มีใครอยากขาดทุน(loss) แต่เมื่อต้นดิวกับความไม่แน่นอน และหลายปัจจัยภายนอกที่เราควบคุมไม่ได้ ดังนั้นการขาดทุนมันกลายเป็นส่วนหนึ่งของ การเทรดไป แต่ Key สำคัญคือ -ขาดทุนยังไงแล้วไม่หมดตัว -ขาดทุนแล้วสามารถ recover กล้บมาได้ -ขาดทุนแล้วทำให้เกิดการเรียนรู้(ได้รับประสบการณ์) บทความนี้เขียนถึง Yusaku Maezawa ตำแหน่ง ceo ของ Zozo Inc.,ที่ออกมาทวิตเตอร์ "Deep Regrets" กับการขาดทุนจากการเทรดหุ้นในช่วงภาวะตลาดร่วงรุนแรงช่วงรับข่าว covid-19 pandamic ที่ผ่านมาโดยรอบนั้นเขาขาดทุนไป 4.4 billion yen ($41.4 million) แต่เขาไม่ยอมแพ้ประกาศก้าวจะหาเงินกู้การขาดทุนกลับคืนมา (จากการทำธุรกิจ) Maezawa ยังเป็นเศรษฐีพันล้าน net worth $3.5 billion ลดลง $215 million จากปีก่อนหน้า เขาเองเป็น celeb คนดังในโลกออนไลน์ โดยก่อนหน้าเคยทวิตรับสมัครผู้หญิง ที่สนใจเป็นคู่เดินทางไปดวงจันทรั (ตอนหลังยกเลิกประกาศหาคู่ไปจากประเด็นดราม่า) กับโปรเจคจรวดขนส่งเอกชนของ Elon Musk ที่ตั้งเป้าพาคนไปดวงจันทร์ในปี 2023 อ้างอิงจาก https://www.bloomberg.com/news/articles/2020-09-07/japanese-billionaire-

The Retail FX Trader: Rising Above Random

เมื่อวานมีติวน้องเทรดเดอร์ เขากำลังปั้นพอร์ตFX เพื่อแข่งของโบรเกอร์เจ้าหนึ่ง ผมนำ paper ชื่อ The Retail FX Trader: Rising Above Randomไปแนะนำ ให้อ่านคิดว่าน่าจะเป็นประโยชน์กับเทรดเดอร์ท่านอื่นด้วย ผมเลยอยากมาแชร์ไว้ในเพจ paper นี้พูดถึงหลายประเด็นในการทำกลยุทธ์การเทรด FX โดยเฉพาะเรื่องของการใช้ technical analysis มีการทดลองหลายตัวอย่างกับข้อมูลย้อนหลัง 9 ปีกับ 4 ค่าเงินหลัก(AUDUSD,EURUSD,USDJPY,GBPUSD) ในภาวะตลาดต่างๆให้เห็นถึงข้อจำกัดในการใช้ technical analysis ในตลาดปัจจุบันืั้มีความไม่แน่นอนจากปัจจัยเศรษฐกิจและนโยบายทางการเงินของธนาคารกลาง ผู้วิจัยไม่ได้พยายามบอกว่า Retail FX Trader ไม่ควรใช้ TA ตรงข้ามผลการทดลองแนะนำว่า ควรสร้างระบบตัดสินใจ ดีกว่าการตัดสินใจแบบ random ไปตามอารมณ์ ขณะเดียวกัน ระบบการตัดสินใจจะใช้ TA หรือใช้ Rule ทั่วไปก็ได้ แต่ต้อง commit ในแผนเพื่อวัดผลระยะยาว ด้านกลยุทธ์การจัดการเงินที่เหมาะสม reward to risk ratio เพิ่มความยืดหยุ่นด้าน time ในการถือครองออร์เดอร์ ซึ่งการทดสอบพบเพิ่มประสิทธิภาพของผลตอบแทน ในขณะเดียวกันต้องมีแผนการจัดการความเสี่ยง โดยเฉพาะการห

Meditation 10 * 10

เทคนิค Meditation 10 * 10 ที่เมื่อวานได้แนะนำให้กับน้องเทรดเดอร์กลุ่มหนึ่งฟัง แนวคิดไม่ซับซ้อน เรากำหนดเวลา 10 นาทีก่อนเริ่มเทรด(ตลาดเปิด) และ 10 นาทีหลังเลิกเทรดจนการเทรดของวัน ในการนั่งสงบๆเพื่อฝึกสมาธิ ทบทวนจิต ทุกวันต่อเนื่อง การปฏิบัติไม่มีอะไรยาก ซึ่งสำหรับคนที่ไม่เคยทำ การนั่งนิ่งๆ 10 นาทีตามดูลมหายใจเข้าออกก็ไม่ง่ายเท่าไหร่ แต่ผลลัพธ์นั้นค่อนข้างดี เพราะช่วยทำให้ เราช้าลง นิ่งขึ้น โดยเฉพาะถ้าวันไหนเกิด Bad day เทรดไม่ดี ตลาดไม่เป็นดังใจ การทำสมาธิหลังจบวัน จะช่วยปรับให้เราช้าลง ลดการหมกหมุ่นจิตใจ ทำให้กลับไปใช้ชีวิตปกติ ประจำวันกับครอบครัว ได้ดีขึ้น ไม่จมอยู่กับการคิดถึง ผลกำไร ขาดทุน ตลอดวันที่ตื่น ซึ่งจุดนี้ อันตรายมากและส่งผลให้เกิดความเครียด และการกดดัน ปัจจุบันการฝึกสมาธิ กับ การเทรด เป็นเรื่องที่นิยมมากขึ้น เราจะเห็นจากใน youtube ซึ่งมีคำแนะนำจากเทรดเดอร์ประเทศต่างๆ รวมถึงมี เพลง หรือ เสียงประกอบ ช่วยการทำจิตให้สงบอีกด้วย ถ้าใครกำลังประสบปัญหา เรื่องการควบคุมอารมณ์ หรือความเครียดจากภาวะตลาดผันผวน ผมแนะนำให้ลองนำเทคนิคการฝึกสมาธิ 10*10 ของผมไปใช้ดูครับ

vollib(python library opensource)

เมื่อวานสอนเรื่องการเทรด option เบื้องต้น ผมใช้ quantlib ในการสาธิตการสอนการคำนวณ option pricing ด้วย Black-Scholes , implied volatility และ greeks parameter ซึ่ง quantlib กับ python อาจจะดูทรงพลัง แต่เยอะและยุ่งยากมาก(เมื่อวานพูดไป 3 ชม. หมดแรงเลย) ดังนั้นถ้าน้องเทรดเดอร์เพิ่งหัด วิเคราะห์ราคาหรือทำกลยุทธ์การเทรด options ผมแนะนำอีกหนึ่งทางเลือกชื่อ vollib เป็น python library opensource และมีการอธิบายวิธีการคำนวณและการใช้งานแค่ละโมดูล ได้ชัดเจนดี สะดวกและสามารถคำนวณค่าต่างๆ ได้ในไม่กี่ขั้นตอนผ่าน vollib package ข้อเสียคือโปรเจคนี้หยุดพัฒนาต่อแล้ว แต่ก็ยังสามารถใช้งานได้อยู่ ใครสนใจลองเข้าไปเรียนรู้และทดลองใช้ได้ที่ http://vollib.org/documentation/python/0.1.5/index.html 

The Ivy Portfolio

มีคนขอให้แนะนำหนังสือเกี่ยวกับการบริหารจัดการพอร์ตเข้ามา จริงๆแล้วมีหลายเล่มมาก เล่มหนึ่งที่คิดว่าอ่านง่ายและเหมาะกับมือใหม่คือ The Ivy Portfolio ของคุณ Mebane T. Faber เขาผู้บริหารพอร์ตลงทุนของ Cambria Investment Management หนังสือออกช่วงปี 2011 ทำให้มีกลิ่นไอของวิกฤติการเงินในเนื้อหา และมีตัวอย่างการบริหารเงิน บริหารความเสี่ยงเยอะ โดยเฉพาะกรณีศึกษาของพอร์ต Endowment ดังๆเช่น Yale Endowment , Harvard Endowment ที่ประสบความสำเร็จ รวมไปถึงกรณีศึกษาของเฮ็ดฟันด์ที่ผลงานดีเช่น Greenlight Capital , Blue Ridge Capital และกล่าวถึงแนวคิด ผลงานของเหล่า Academic Fund Managers เก่งๆที่ประสบความสำเร็จจริงๆอีกหลายคนเช่น James Simons , David E Shaw , Richard Thaler เป็นต้น ด้าน Portfolio Strategies ที่มีการยกถึงแนวทางการพัฒนา All-Weather Policy Portfolio ที่ผสานความเสี่ยงและการทำกำไรตามภาวะตลาดอีกด้วย รวมถึงการเลือกใช้กลยุทธ์ใน Quantitative System และการทำ Rotation System ผสมสร้าง Portfolio structure ขึ้นมาใน asset class ต่างๆ ค่อนค้างหนาและแน่น เหมาะสำหรับการเรียนรู้มากครับ https://www.amazon.com/I

Reinforcement Learning for Trading

ปีกว่าๆแล้วที่ใช้ Reinforcement learning ในการพัฒนาระบบเทรด(เสริมกับระบบเดิมก่อนหน้าเป็น VAE-LSTM Model ) วันนี้ใช้โอกาสเรียนฟรีของ coursera ลงเรียน หลักสูตร Reinforcement Learning for Trading Strategies ของ NYU ซึ่งครอสนี้ให้ตัวอย่างการใช้ value-based policies กับ momentum trading strategy เพิ่งเรียนได้ week ที่ 2 ยังไม่จบ ไม่รีบด้วยเพราะมันฟรี แต่เดี่ยวผมเรียนจบ จะมารีวิวให้ ส่วนน้องคนไหนพัฒนา Quant สาย AI แนะนำให้ลองเรียนครับ อาจารย์ที่สอนอธิบายเข้าใจง่ายมาก และมีเราสามารถเขียนโปรแกรมตามแบบฝึกหัดออนไลน์ได้เลย ไม่ต้องติดตั้งอะไรให้ยุ่งยาก ด้วย https://www.coursera.org/learn/trading-strategies-reinforcement-learning