Buffett’s Alpha : เผยความลับในการเอาชนะตลาดหุ้นของ วอร์เรน บัฟเฟตต์

Buffett’s alpha : วอร์เรน บัฟเฟตต์ สามารถสร้างผลตอบแทนของเขาได้อย่างไร!?

อะไรคือตัวแปรสำคัญที่ทำให้ วอร์เรน บัฟเฟตต์ สามารถเอาชนะตลาดหุ้นมาอย่างยาวนานกว่า 40 ปี และผลตอบแทนของเขามาจากการเป็นนักลงทุนผู้เก่งกาจ หรือความเป็นนักธุรกิจที่เปี่ยมไปด้วยความสามารถกันแน่!?

ในวันนี้เราจะมาหาคำตอบกันจากสุดยอดผลงานวิจัยที่ชื่อว่า Buffett’s Alpha กัน ซึ่งมันจะเปิดเผยให้เราเห็นถึงความลับต่างๆในการลงทุนของ วอร์เรน บัฟเฟตต์ อย่างเป็นวิทยาศาสตร์จับต้องได้กันครับ!!

Buffett’s Alpha บทพิสูจน์กลยุทธ์การลงทุนของบัฟเฟตต์

แน่นอนครับว่าในอดีตที่ผ่านมามีหนังสือและบทความมากมายที่พยายามจะถอดรหัสวิธีการลงทุนของบัฟเฟตต์เอาไว้กันมานักต่อนัก อย่างไรก็ตาม ข้อสรุปส่วนใหญ่ของพวกมันมักเกิดขึ้นจากวิจารณญาณส่วนตัว, ข้อสังเกตส่วนบุคคล หรือความเชื่อเกี่ยวกับบัฟเฟตต์ที่ถ่ายทอดต่อๆกันมากันแทบทั้งสิ้น นั่นจึงทำให้เราขาดหลักฐานที่จะชี้ชัดได้ว่าบัฟเฟตต์ทำมันได้อย่างไรอย่างเป็นรูปธรรมและจับต้องได้

ข่าวดีก็คือ … ในที่สุดเมื่อปลายปี 2013 ที่ผ่านมานั้น นักวิชาการและนักลงทุนเชิงปริมาณหรือที่เรามักเรียกกันว่า Quants นำโดยคุณ Andrea Frazzini, David Kabiller และ Lasse Heje Pederson ได้พยายามที่จะหาคำตอบและสามารถพิสูจน์มันออกมา ด้วยการเก็บข้อมูลและทำการจำลองรวมถึงวิเคราะห์ผลทางสถิติย้อนหลังออกมาจนๆได้ในที่สุด!

โดยนอกจากที่งานวิจัยชิ้นนี้จะได้ให้คำตอบกับเราว่าอะไรคือตัวแปรสำคัญที่สามารถช่วยอธิบายถึงลักษณะผลตอบแทนและราคาหุ้นของบัฟเฟตต์ได้แล้วนั้น มันยังช่วยให้เราได้ทราบอย่างชัดเจนว่าเขามีเคล็ดลับอย่างไรในการเร่งการเติบโตของกลยุทธ์การลงทุน (ที่ดีอยู่แล้ว) ให้เติบโตขึ้นได้อย่างรวดเร็วขึ้นไปอีก นอกจากนั้นแล้ว มันก็ยังได้ทำการพิสูจน์เปรียบเทียบออกมาอีกด้วยว่าอะไรคือความสามารถหลักที่ทำให้ วอร์เรน บัฟเฟตต์ สามารถสร้างผลตอบแทนที่เป็นตำนานเช่นนี้ออกมาได้อย่างยั่งยืนและยาวนานอีกด้วย

และสิ่งที่ทุกคนกำลังจะได้อ่านกันต่อไปนี้ก็คือเนื้อหาที่ผมได้พยายามสรุปออกมาให้กระชับและได้ใจความที่สุด จากงานวิจัยที่ชื่อว่า Buffett’s Alpha ครับ ส่วนใครอยากอ่านงานวิจัยชิ้นนี้เต็มๆ สามารถเลื่อนลงไปดู PDF ฉบับเต็มได้ที่เนื้อหาด้านล่างสุดของบทความเลยครับ!

Andrea Frazzini

ภาพ : แอนเดีย ฟราซซินี่ (Andrea Frazzini) นักลงทุนเชิง Quant จากกองทุน AQR Capital Management ผู้ร่วมเขียนงานวิจัย Buffett’s Alpha ที่เราจะได้อ่านกัน (ปล. ผมไม่ได้ตั้งใจตัดผมตามเฮียแกนะครับ ฮ่าๆ)

เรื่องน่ารู้เกี่ยวกับผลตอบแทนของบัฟเฟตต์ จากผลงานวิจัยชิ้นนี้

  • หากคุณลงทุนกับ บัฟเฟตต์ ตั้งแต่ปี ค.ศ. 1976 ด้วยเงิน 1 เหรียญ ในปี ค.ศ. 2011 คุณจะมีเงินถึง 1,500 เหรียญ เลยทีเดียว

  • ผลตอบแทนส่วนเกินจาก T-Bill โดยเฉลี่ย ของบัฟเฟตต์อยู่ที่ราว 19% ต่อปี

  • ผลตอบแทนส่วนเกินจากตลาดหุ้นโดยเฉลี่ย ของบัฟเฟตต์อยู่ที่ราว 6.1% ต่อปี

  • ผลตอบแทนต่อความเสี่ยงหรือ Sharpe Ratio ของบัฟเฟตต์อยู่ที่ 0.76 เท่า ซึ่งดีกว่าผลตอบแทนของตลาดหุ้นอเมริกาที่ 0.36 เกือบ 2 เท่า

  • เมื่อเปรียบเทียบผลตอบแทนของหุ้น Berkshire ของบัฟเฟตต์ กับหุ้นทุกตัวในตลาด รวมไปถึงกองทุนรวมของอเมริกาที่มีอายุยาวนานกว่า 30 ขึ้นไปจะพบว่า หุ้น Berkshire ให้ผลตอบแทนที่ดีที่สุด และถ้าย้อนเวลาได้มันก็คือหุ้นที่คุณควรกลับไปซื้อที่สุดอย่างไม่ต้องสงสัย

  • บัฟเฟตต์เคยแพ้ตลาดเช่นกัน โดยมีส่วนต่างที่กว้างถึงกว่า 76% เมื่อหุ้นของเขาให้ผลตอบแทนติดลบราว 44% ในขณะที่ตลาดหุ้นวิ่งขึ้นไปกว่า 32% ในช่วงปี ค.ศ. 1998-2000 ดังนั้นคุณจึงไม่ใช่คนเดียวที่เคยแพ้ตลาดในระยะสั้นๆอย่างแน่นอน และนี่ก็เป็นหลักฐานที่ชัดเจนว่าทำไมคุณจึงควรยึดมั่นในกลยุทธ์การลงทุนของคุณให้ได้อย่างยาวนานมากที่สุดนั่นเองครับ

วอร์เรน บัฟเฟตต์ คือหนามยอกอกของทฤษฎีตลาดมีประสิทธิภาพ

สำหรับเนื้อหาหลักๆในงานวิจัยชิ้นนี้นั้น ประเด็นแรกเลยที่งานวิจัยชิ้นนี้ได้เน้นย้ำออกมาก็คือ “ตลาดนั้นไม่ได้มีประสิทธิภาพอยู่ตลอดเวลา” และ วอร์เรน บัฟเฟตต์ ก็ไม่ใช่นักลงทุนผู้โชคดีเพียงคนเดียว เพราะสิ่งที่เขาทำได้นั้นไม่ใช่เรื่องบัญเอิญที่เกิดขึ้นกับเขาคนเดียวเท่านั้น แต่มันเกิดขึ้นกับนักลงทุนเชิงคุณค่าอีกหลายคน (Value Investor) รวมไปถึงผลตอบแทนของระบบการลงทุนเชิงคุณค่าที่ได้ลอกเลียนแบบสไตล์การลงทุนของ บัฟเฟตต์ อีกด้วย! โดยที่งานวิจัยได้พยายามชี้ให้เห็นว่า

  • กลุ่มของนักลงทุนที่สามารถทำตามคำสอนและกลยุทธ์ของ เบนจามิน เกรแฮม และ เดวิด ดอดจ์ (อาจารย์ของ บัฟเฟตต์) ได้เป็นระยะเวลาที่ยาวนานเพียงพอนั้น ก็สามารถที่จะสร้างผลตอบแทนที่มีลักษณะคล้ายกับบัฟเฟตต์ออกมาได้เช่นเดียวกัน

  • หุ้นที่มีลักษณะ (Characteristic) ไปในทางเดียวกันกับหุ้นที่บัฟเฟตต์เลือกซื้อนั้น โดยเฉลี่ยแล้วก็มักจะให้ผลตอบแทนที่ดีเช่นกัน ไม่ใช่เฉพาะเพียงแต่หุ้นที่ บัฟเฟตต์ เลือกซื้อเท่านั้น

  • ลักษณะของผลตอบแทนที่เกิดขึ้นจากระบบการลงทุน (Quantitative Investing System) ที่ลอกเลียนแบบสไตล์การลงทุนของ บัฟเฟตต์ สามารถที่จะเอาชนะตลาดหุ้นได้เช่นกัน และยังให้ลักษณะของผลตอบแทนที่คล้ายกับบัฟเฟตต์ออกมาด้วย

  • ผลตอบแทนของ วอร์เรน บัฟเฟตต์ คือหลักฐานเชิงประจักษ์ชั้นดีว่ากลยุทธ์ที่ เกรแฮม และ ดอดจ์ ได้เผยแพร่ออกมานั้น เป็นสิ่งที่ใช้ได้จริงเหนือกาลเวลา ไม่ใช่เพียงสิ่งที่ดูดีแค่ในกระดาษจากผลการค้นคว้าหรือทดสอบย้อนหลังในฐานข้อมูลเดิมๆของพวกเขาเท่านั้น (Out-of-Sample Result) ซึ่งตรงกับคำพูดของ บัฟเฟตต์ที่ว่า

เบน เกรแฮม ได้สอนผมมากว่า 45 ปีที่แล้วว่า ในการลงทุนนั้นคุณไม่จำเป็นที่จะต้องทำสิ่งที่พิเศษ เพื่อที่จะสร้างผลตอบที่สุดวิเศษออกมาเลย – วอร์เรน บัฟเฟตต์

ความปลอดภัย, ราคาที่ถูก และกิจการที่ดี คือตัวแปรหลักที่เป็นตัวขับเคลื่อนผลตอบแทนของ วอร์เรน บัฟเฟตต์

เป็นที่รู้กันดีว่า วอร์เรน บัฟเฟตต์ นั้นสามารถที่จะสร้างผลตอบแทนที่ชนะตลาดมาได้อย่างยาวนาน ซึ่งมันช่างขัดแย้งกับทฤษฎีตลาดมีประสิทธิภาพ (EMH) เหลือเกิน! นอกจากนี้แล้วตัวแปรต่างๆที่บรรดานักวิชาการสาย EMH พยายามนำมาใช้อธิบายผลตอบแทนของหุ้นต่างๆในตลาดก็ไม่สามารถที่จะอธิบายลักษณะผลตอบแทนของ บัฟเฟตต์ ได้เช่นเดียวกันด้วย

ซึ่งจากข้อมูลในงานวิจัยนั้น พวกเขาได้พบว่าตัวแปรมาตรฐานต่างๆที่มักถูกนำมาใช้เพื่ออธิบายการเคลื่อนไหวและผลตอบแทนของราคาหุ้น ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของ ขนาดกิจการ (Size), มูลค่า (Value) และแนวโน้ม (Momentum) ของหุ้นตัวนั้นๆ ก็ยังไม่สามารถที่จะอธิบายผลตอบแทนของบัฟเฟตต์ได้อย่างมีนัยยะสำคัญทางสถิติได้ดีสักเท่าไหร่ อย่างไรก็ตาม เมื่อพวกเขาได้เก็บข้อมูลและวิเคราะห์ผลลัพธ์กับตัวแปรอื่นต่างๆเพิ่มเติมนั้น พวกเขาได้พบว่าตัวแปรสำคัญที่สามารถจะอธิบายถึงลักษณะผลตอบแทนของ บัฟเฟตต์ ออกมาก็คือ

  • Safe : ความปลอดภัย หรือความผันผวนของหุ้นที่ต่ำกว่าตลาด โดยพวกเขาได้พบว่า บัฟเฟตต์ มักเลือกซื้อหุ้นที่มีความผันผวนที่ต่ำกว่าตลาดอยู่เสมอ (เช่น Low Volatility or Low Beta)

  • Cheap : ราคาที่ถูก หรือ ส่วนต่างของราคากับมูลค่าของหุ้นในขณะนั้น โดยพวกเขาได้พบว่า มักเลือกซื้อหุ้นในราคาที่ถูกกว่ามูลค่าอยู่เสมอ (เช่น Low Value or Low Price-to-Book Ratio)

  • Quality : กิจการที่ดี หรือ ความสม่ำเสมอของผลกำไร อัตราการเติบโต และอัตราการจ่ายเงินปันผลที่สูง (Payout Ratio) โดยพวกเขาได้พบว่า บัฟเฟตต์ มักเลือกซื้อหุ้นที่มีคุณภาพของกิจการที่ดีอยู่เสมอ

นอกจากนี้แล้วสิ่งที่น่าสนใจก็คืองานวิจัยได้ชี้ให้เห็นว่า บัฟเฟตต์ มักซื้อหุ้นที่มีขนาดเล็กในอดีต แต่ซื้อหุ้นขนาดใหญ่ในปัจจุบัน ซึ่งเหตุผลก็น่าจะเกิดขึ้นจากเม็ดเงินในการลงทุนที่มากขึ้น (Portfolio Size) โดยมีผลทำให้ความสามารถในการทำกำไรของเขาลดลงตามลำดับ (พอร์ทใหญ่เกิน) และเมื่อดูที่ผลจากค่าสถิติจากตัวแปรเรื่อง Momentum แล้วเราจะพบว่า บัฟเฟตต์ นั้นซื้อหุ้นโดยไม่สนใจแนวโน้มของตลาดเลยจริงๆ และนั่นหมายความว่า ไม่ว่าหุ้นจะลงหรือแม้แต่กำลังวิ่งขึ้นไปมากสักเท่าไหร่ เขาก็ไม่สนใจหากว่าเขาคิดว่าราคาของมันยังต่ำกว่ามูลค่าที่แท้จริงอยู่ ซึ่งเป็นสิ่งที่นักลงทุนรายย่อยหลายๆคนอาจไม่สามารถทำอย่าง บัฟเฟตต์ ได้เลย เนื่องการกระทำเช่นนี้ได้นั้นมักจะขัดกับความรู้สึกจนเกินไปนั่นเอง

สูตรลับเร่งผลตอบแทนสไตล์ วอร์เรน บัฟเฟตต์

เมื่อพูดถึงสไตล์การลงทุนของ บัฟเฟตต์ นั้น ถึงแม้จะเป็นที่รู้กันดีว่ากลยุทธ์การทำกำไรของ บัฟเฟตต์ นั้นจะเอนเอียงไปในรูปแบบของการลงทุนเน้นคุณค่าที่เน้นความเสี่ยงต่ำ อย่างไรก็ตาม บัฟเฟตต์ ก็สามารถหาหนทางที่จะเพิ่มระดับของผลตอบแทนขึ้นมาได้ด้วยการใช้ Leverage หรือในภาษาชาวบ้านก็คือการกู้ยืมเงินมาลงทุนเพิ่มนั่นเอง โดยที่ผลงานวิจัยพบว่า บัฟเฟตต์ ใช้ Leverage โดยเฉลี่ยในการลงทุนของเขาเกือบ 40 ปีที่ผ่านมากว่า 1.6 เท่า ของเงินทุนเลยทีเดียว ซึ่งสาเหตุที่เขาสามารถทำมันได้ก็เนื่องมาจากการเข้าถือหุ้นของ Berkshire Hathaway และธุรกิจต่างๆนอกตลาดหุ้นของเขา!

โดยจากการเก็บข้อมูลย้อนหลังนั้นพบว่า บัฟเฟตต์ ใช้ประโยชน์จากสภาพคล่องหรือเงินกู้ยืมล่วงหน้าที่ได้จากธุรกิจประกันของ Berkshire Hathaway รวมถึงธุรกิจนอกตลาดอื่นๆมาใช้เป็น Leverage ในการลงทุนเพิ่มเติม ซึ่งสิ่งที่น่าสนใจก็คือเมื่อมองย้อนกลับไปนั้น เขาได้ค่อยๆเพิ่มสัดส่วนการลงทุนในบริษัทนอกตลาดเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆจากราว 20% ในช่วงปี ค.ศ. 1980 กลายเป็นกว่า 80% ในปี ค.ศ 2011 ซึ่งคิดเป็นค่าเฉลี่ยในการถือหุ้นนอกตลาดที่ราว 63% เลยทีเดียว นอกจากนี้แล้วสิ่งที่นักลงทุนหลายๆคนไม่รู้ก็คือ เขาสามารถสร้างรายได้จากการขายสัญญาอนุพันธ์ต่างๆที่เกียวข้องกับหุ้น Berkshire ได้อย่างสม่ำเสมออีกด้วย

สิ่งต่างๆเหล่านี้คือสูตรลับฉบับ บัฟเฟตต์ ในการเริ่งผลตอบแทนให้มากขึ้นอย่างที่ยากจะมีใครสามารถทำได้เหมือน เพราะน้อยคนนักที่จะมีขีดความสามารถในการเข้าถึงแหล่งเงินทุนในการกู้ยืมเพื่อมาลงทุนในตลาดเพิ่มเติมอย่างเขาได้ มิหนำซ้ำแล้วมันก็ยังไม่มีใครที่จะสามารถยืนหยัดอยู่ในตำแหน่งผู้จัดการกองทุน จากการแบกรับความเสี่ยงและความผันผวนขนาดนี้ได้อย่างยาวนานอีกด้วย (ส่วนใหญ่แล้วหากมูลค่ากองทุนลดลง หรือพอร์ทการลงทุนไม่เติบโตสักปีสองปีแล้วล่ะก็ พวกเขาก็มักที่จะโดนไล่ออกหรือเปลี่ยนตำแหน่งไปก่อนแล้ว)

ซึ่งด้วยชื่อเสี่ยงส่วนตัวของ บัฟเฟตต์ เอง, โครงสร้างทางธุรกิจ และโครงสร้างการบริหารการลงทุนในลักษณะนี้จึงทำให้ เขาสามารถที่จะดำเนินกลยุทธ์การลงทุนของเขาภายใต้การใช้ Leverage ที่สูงโดยเฉลี่ยถึงราวๆ 1.6 เท่า มาได้อย่างยาวนานถึงกว่า 40 ปี จนสามารถกลายเป็นมหาเศรษฐีของโลกได้นั่นเอง

วอร์เรน บัฟเฟตต์ คือนักวิเคราะห์หุ้นชั้นเซียน

สำหรับคำถามที่ว่าเขาคือนักวิเคราะห์หุ้นชั้นเซียนหรือนักธุรกิจขั้นเทพนั้น งานวิจัยได้ใช้วิธีการเปรียบเทียบผลตอบแทนระหว่าง พอร์ทหุ้นจำลองที่อยู่ในตลาด (Public Companies) ซึ่งเป็นตัวแทนของความสามารถในการเลือกหุ้น และพอร์ทหุ้นจำลองที่เป็นหุ้นนอกตลาด (Private Companies) ซึ่งเป็นตัวแทนของความสามารถในการบริหารของ บัฟเฟตต์ ออกมา

ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นก็คือแม้ว่าพอร์ทจำลองทั้งสองจะสามารถเอาชนะตลาดได้เป็นอย่างดี แต่พอร์ทที่ให้ผลตอบแทนที่ดีกว่าก็คือพอร์ทจำลองของบรรดาหุ้นที่เขาถืออยู่ในตลาดนั่นเองครับ โดยข้อมูลที่เกิดขึ้นนี้ได้ช่วยให้พวกเราสรุปได้ประมาณหนึ่งว่า วอร์เรน บัฟเฟตต์ นั้นถือได้ว่าเป็นนักวิเคราะห์หุ้นชั้นเซียนคนหนึ่งอย่างไม่ต้องเถียง และมันก็คือความสามารถหลักที่ช่วยให้เขาสามารถสร้างผลตอบแทนได้อย่างมหาศาลเช่นในทุกวันนี้ออกมา

ความอัจฉริยะของ วอร์เรน บัฟเฟตต์

สำหรับประเด็นสำคัญสุดท้ายที่งานวิจัยชิ้นนี้ได้พยายามกล่าวถึงก็คือ ถึงแม้ว่าจากการเก็บสถิติและวิเคราะห์ผลลัพธ์ต่างๆย้อนหลังนั้น เราจะพบว่าปัจจัยที่เป็นตัวขับเคลื่อนผลตอบแทนของ บัฟเฟตต์ นั้นเป็นสิ่งที่เรียบง่ายและไม่ได้มีความซับซ้อนจนเกินมนุษย์แต่อย่างใด (อาทิเช่น ความผันผวนที่ต่ำ, ราคาที่ถูกกว่ามูลค่าที่แท้จริง และคุณภาพของกิจการ) แต่เราต้องไม่ลืมว่าหลักการเหล่านี้นั้นเป็นสิ่งที่ บัฟเฟตต์ ได้ค้นพบ, เรียนรู้ และมองออกได้อย่างทะลุปรุโปร่งว่ามันเป็นสิ่งที่จะใช้การได้ต่อไปอีกยาวนานตั้งแต่เมื่อ 40 ปีที่แล้ว และเขาก็ยังสามารถที่จะยึดมั่นอยู่ในหลักการลงทุนรวมไปถึงการที่จะสามารถรักษาวินัยในการลงทุนเหล่านี้ไว้ได้มาอย่างสม่ำเสมอตลอดมา นี่จึงเป็นสิ่งที่เรียกได้ว่าเป็นความ “อัจฉริยะ” อย่างแท้จริงของ วอร์เรน บัฟเฟตต์ ที่ยากจะหาใครเทียบได้นั่นเอง

และทั้งหมดนี้ก็คือ Buffett’s Alpha ฉบับพกพาย่อกระชับที่สุดที่ผมพยายามกลั่นออกมาให้พวกเราได้อ่านกันครับ สำหรับใครที่อยากศึกษางานวิจัยชิ้นนี้อย่างละเอียดเพิ่มเติมก็สามารถที่จะนั่งอ่านต่อได้จากไฟล์ PDF ฉบับเต็มด้านล่างนี้ สำหรับวันนี้ก่อนจบผมก็ขอฝากภาพและตารางเปรียบเทียบผลตอบแทนของหุ้น Birkshire Hathaway (BRK-A) กับดัชนี Dow Jones (DJIA) ตั้งแต่ปี 1980 – ปัจจุบัน ให้ดูกันไว้แล้วกันนะครับว่า ลักษณะผลตอบแทนของ บัฟเฟตต์ เมื่อเปรียบเทียบกับ DJIA นั้นเป็นอย่างไร (ตัวเลขอาจต่างจากในบทวิจัยเพราะคำนวณคนละช่วงเวลากัน) แล้วพบกันใหม่บทความหน้า ถ้าชอบบทความแนวนี้ก็อย่าลืมกดไลค์กดแชร์ หรือคอมเมนท์บอกกันให้รู้ด้วยนะครับ ผมจะได้เก็บไว้เป็น Feedback ในการเขียนบทความต่อๆไปครับ :D

plot of chunk unnamed-chunk-4

BRKA DJIA
Cumulative Profits 70708.28 49684.65
Annualized Return 20.31 4.94
Annualized Standard Deviation 23.39 17.35
Annualized Sharpe (Rf=4%) 0.67 0.05
Max.DD -51.47 -89.19
Longest.DD (Months) -68.00 -84.40

ภาพและตาราง : แสดงผลตอบแทนเปรียบเทียบระหว่างหุ้น BRK-A กับดัชนี Dow Jones Industrial Average (DJIA) ตั้งแต่ปี ค.ศ. 1980 – ปัจจุบัน โดยที่หุ้น BRK-A นั้นเติบโตกว่า 70,708% หรือราว 707 เท่า และมีผลตอบแทนทบต้นที่ราว 20.31% ต่อปี อย่างไรก็ตามหุ้น BRK-A ก็มี Maximum Drawdown หรือการลดลงของมูลค่าสูงสุดที่สูงราว -51.47% และเคยเจอกับช่วงเวลาที่พอร์ทไม่เติบโตกว่า 68 เดือน หรือ 5 ปีกว่าๆเลยทีเดียวในช่วงปี ค.ศ. 1998 – 2003 อย่างไรก็ตามผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นก็ยังดีกว่าสิ่งที่เกิดขึ้นกับดัชนี DJIA อยู่พอสมควรเลยทีเดียว

Buffett’s Alpha ฉบับเต็ม

[gview file=”http://www.econ.yale.edu/~af227/pdf/Buffett’s%20Alpha%20-%20Frazzini,%20Kabiller%20and%20Pedersen.pdf”]

บทสัมภาษณ์ Charlie Wright ผู้ก่อตั้งกองทุน Fall River Capital, LLC

ช่วงนี้ตลาดขึ้นๆลงๆไม่มีแนวโน้มเป็นชิ้นเป็นอัน ผมเลยนำเอา Trading Performance และคัดเอาบทสัมภาษณ์บางส่วน ของ Charles Wright ซึ่งเป็นผู้ก่อตั้งกองทุน Fall River Capital LLC (ในปัจจุบันเปลี่ยนชื่อเป็น Eco Capital Management, LLC) หนึ่งในกองทุนที่ลงทุนอย่างเป็นระบบแบบ Systematic Trading ที่สามารถสร้างผลตอบแทนต่อความเสี่ยง (Risk-Adjusted Return) เอาชนะตลาดมาอย่างยาวนานมาให้อ่านกันครับ

ประวัติโดยสังเขปของ Charles Wright

Charles Wright เป็นใคร ทำไมผมจึงนำเอาบทสัมภาษณ์ของเขามาให้อ่านกันในวันนี้ พูดคร่าวก็คือเขาเป็นผู้ก่อตั้งกองทุน Fall River Capital LLC (ในปัจจุบันเปลี่ยนชื่อเป็น Eco Capital Management, LLC) และเป็นผู้เขียนหนังสือ Trading as a business ที่มีเนื้อหาเกี่ยวกับการลงทุนอย่างเป็นระบบเชิง Quantitative and Systematic Trading รวมไปถึงยังเป็นที่ปรึกษาของโปรแกรม TradeStation ซึ่งเป็น Backtesting Platform ตัวหนึ่งซึ่งเคยเป็นที่นิยมมากๆนั่นเองครับ อย่างไรก็ตาม นี่เป็นเพียงยอดภูเขาน้ำแข็งของประสบการณ์ของเขาเท่านั้น เพราะความจริงแล้ว Wright ผ่านประสบการณ์มาอย่างโชกโชนมาก โดยเพื่อนๆที่สนใจสามารถไล่อ่านวีรกรรมของแกได้ในส่วนล่างนี้ครับ

Mr. Charles F. Wright serves as the Chairman and Vice President of QUÆSTUS & Co. Inc. Since October 1991, Mr. Wright is the Chairman and Co-owner of Questus & Co., Inc. He has been associated with Fall River Group since 1973. He served as the Chairman and a Principal of Fall River Capital, LLC, since 1999. He was a Founding Member of Fall River Capital, LLC. From November 2001 to October 2005, he served as Chairman and co-owner of Kilbourn Capital Management, LLC. From 1992 to 1997, he served as Chairman of Caribbean Communications Company Ltd. He occasionally performed consulting services for Tradestation Group Inc., after having served for over 10 yrs, following its recent sale to the Monex Group. Mr. Wright has been the Chairman of Fall River Group, Inc., since 1984. He has been a Member of Advisory Board at TMM, Inc. (New) since May 2012. He serves on the board of Prolitec, Inc. He served as a Director of Tradestation Group Inc., since June 2001. From 1984 to 1988, Mr. Wright was a member of the Chicago Mercantile Exchange. He served as editor of the System Trading and Development Newsletter, published by Omega Research, Inc. since 1998. He has taught several different trading seminars over the years, including System Trading and Development, and Trading as a Business. He served as president of the Private Industry Council of Milwaukee County from June 1996 to September 1997 In the non-profit sector, in 2005 he stepped down as chairman of Goodwill Industries of Southeastern Wisconsin and Metropolitan Chicago, after having served on its board for 24 years, and serves on the board of the Second Harvest Food Bank Foundation. He was commissioner of the Milwaukee Social Development Commission. He serves as President of Second Harvest Food Bank Foundation. He serves as Director of the Private Industry Council of Milwaukee County. He served on the board of the University School of Milwaukee and the Good Hope School in St. Croix, U.S. Virgin Islands. In the private sector, Mr. Wright served as a director of U-Line Corporation for over 20 years. He has been author of the book, Trading as a Business, published by Omega Research, Inc. since 1998. He is registered with the CFTC and the NFA as a Commodity Trading Advisor. Mr. Wright holds an M.B.A. degree from the Harvard University Graduate School of Business and a B.A. degree from the University of South Florida.

ที่มา : http://www.bloomberg.com

ผลงานของกองทุน Eco Capital Management, LLC (Fall River Capital)

ก่อนที่จะอ่านบทสัมภาษณ์ของเขากันนั้น ผมคิดว่ามันจะสนุกและให้แรงบันดาลใจขึ้นอีกเยอะเลยหากว่าเราได้รู้ภูมิหลังถึงฝีมือของเขากันสักหน่อย ดังนั้นผมจะขอใช้พื้นที่ส่วนหนึ่งในการนำเอาผลการลงทุนของเขามาแสดงและอธิบายโดยคร่าวๆให้พวกเราได้อ่านกัน โดยที่ข้อมูลด้านล่างนี้นำมาจากเว็บ http://www.managedfutures.com ซึ่งเป็นผลงานล่าสุดของกองทุนที่เขาได้ร่วมวิจัยและก่อตั้งขึ้นมาครับ (รอสักครู่ให้กรอบด้านล่างโหลดขึ้นมานะครับ หลังจากนั้นสามารถเลื่อนดูได้เลย)

โดยสิ่งที่น่าสนใจจากผลตอบแทนจากโปรแกรม Global Opportunies ของกองทุน Eco Capital Management, LLC ซึ่งเป็นกองทุนแบบ Systematic Trading ในตลาด Futures นั่นก็คือ ถึงแม้ว่ามันจะให้ผลตอบแทนทบต้นโดยเฉลี่ยที่ 6.55% ซึ่งสูงพอๆกับดัชนี SP&500 Total Return (TR) แต่มันมีค่า Sharpe Ratio (Rf=2.5%) ที่ราว 0.43 ซึ่งสูงกว่า SP&500 TR หลายช่วงตัว นอกจากนั้นแล้ว Worst or Maximum Drawdown ยังต่ำเพียง -13.45% ในขณะที่ SP500 นั้นสูงถึง -50.95% เลยทีเดียว ดังนั้นเมื่อมองจากในแง่ผลตอบแทนต่อความเสี่ยงและการเป็นกองทุนทางเลือกหรือ Alternative Investment Vehicle กับการลงทุนในตลาดหุ้น แล้ว กอง Global Opportunities จึงถือได้ว่าประสบความสำเร็จเป็นอย่างดี โดยจะสังเกตุได้จากค่า Correlation หรือค่าสหสัมพันธ์ซึ่งแสดงถึงความสอดคล้องกับดัชนี SP500 ที่ -0.11 ซึ่งหมายความว่าแทบไม่มีความสัมพันธ์ในทางเดียวกันเลย (เหมาะกับการนำมาไว้ในพอร์ทเพื่อกระจายความเสี่ยงเพิ่มเติม)

สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเพื่อนๆสามารถอ่านและสอบถามเพิ่มเติมใน Comment ด้านล่างกันนะครับ เอาล่ะครับ เริ่มอยากอ่านบทสัมภาษณ์ของเขากันมากขึ้นหรือยัง ถ้าพร้อมแล้วก็อ่านด้านล่างต่อได้เลยครับ :D

บทสัมภาษณ์ Chales Wright ผู้ก่อตั้งกองทุน Fall River Capital

วันสัมภาษณ์ : February, 2007 โดย John F. Gallwas ผู้ก่อตั้ง Striker Securities

John Gallwas : ทำไมคุณถึงเลือกที่จะลงทุนอย่าง “เป็นระบบ” ครับ?

Charlie Wright : เพราะว่าการลงทุนอย่างเป็นระบบ (Systematic Trading) ช่วยให้เราสามารถขจัดอารมณ์และวิจารณญาณส่วนตัวออกไปจากการลงทุนได้เป็นอย่างดี ความคิดสร้างสรรค์และการวิเคราะห์ตัดสินใจของคุณจะถูกนำไปใช้ในช่วงเวลาของการออกแบบและค้นคว้าระบบการลงทุนเป็นหลัก และด้วยการทดสอบและวิจัยแทนที่จะเป็นการเผชิญกับอารมณ์ที่เปลี่ยนแปลงไปในแต่ละวัน เมื่อคุณมีระบบการลงทุนที่อยู่ตัวแล้ว งานของคุณก็จะเหลือแค่เพียงพยายามซื้อขายให้ถูกต้องตามระบบไปเท่านั้น ความสามารถในการซื้อขายไปตามระบบนั้นจะไม่ถูกบดบังโดยอารมณ์ของคุณในแต่ละช่วงเวลาครับ

แต่ในทางกลับกัน นักลงทุนที่ใช้วิจารณญาณของตนเองเป็นหลัก (Discretionary Trader) จะทำกำไรได้ดีที่สุดเท่าที่สภาวะจิตใจและอารมณ์ของเขาจะเอื้ออำนวยในแต่ละช่วงเวลาเท่านั้น และถึงแม้ว่าพวกเขาจะมีหลักการในการลงทุนที่ชัดเจนระดับหนึ่ง แต่ถ้าในขณะนั้นเกิดข่าวสารในเชิงลบมากๆขึ้นมาในระหว่างวัน หรือพวกเขาเกิดปัญหาในชีวิตส่วนตัวอะไรขึ้นมาสักอย่าง หรือแม้กระทั่งเขาดันปารตี้และดื่มหนักจนเกินไปในวันก่อนหน้า วิจารณญาณของพวกเขาก็จะลดลงในระดับหนึ่งอย่างแน่นอน และนี่คือสิ่งที่การลงทุนอย่างเป็นระบบจะช่วยขจัดอุปสรรคต่างๆเหล่านี้ทิ้งไป การลงทุนจะช่วยขจัดตัวแปรที่ว่า “คุณรู้สึกอย่างไรบ้างในวันนี้?”

John Gallwas : คุณใช้ฐานข้อมูลย้อนหลังมากเท่าไหร่ในการทดสอบ, วิจัย และออกแบบระบบการลงทุนครับ?

Charlie Wright : เราใช้ฐานข้อมูลรายวัน (Daily Data) ย้อนหลังกลับไปจนถึงปี 1970 ซึ่งความยาวนานของฐานข้อมูลนั้นมีความสำคัญอยู่ 2 ประการหลักๆ อย่างแรกก็คือ ยิ่งคุณมีและใช้ฐานข้อมูลในการทดสอบย้อนหลังยาวนานเท่าไหร่ มันก็ยิ่งจะครอบคลุมเหตุการณ์ทางเศรษฐกิจต่างๆมากขึ้นเท่านั้น ส่วนเหตุผลที่สองนั้นก็คือ มันจะช่วยให้คุณสามารถทำการทดสอบระบบการลงทุนด้วยวิธี Walk-Forward Backtesting ได้ยาวนานมากขึ้นเท่านั้น (Note : WFA คือวิธีการทดสอบการอยู่รอดและปรับตัวของระบบการลงทุนในฐานข้อมูลที่มันยังไม่เคยเจอ วันหลังว่างๆผมจะเล่าให้ฟังครับ) ยกตัวอย่างเช่น คุณสามารถที่จะทำการค้นคว้าวิจัยสิ่งต่างๆเต็มที่ได้ในช่วงทศวรรษ 1980 และนำตัวแปรและค่า Parameter ของระบบที่คุณได้ออกมา มาทำการทดสอบจริงๆอีกครั้งหนึ่งในช่วงทศวรรษ 1990 เพื่อที่จะวิเคราะห์ดูว่าระบบการลงทุนของคุณจะสามารถอยู่รอดได้จริงๆหรือไม่นั่นเอง

John Gallwas : คุณเผื่อค่า Slippage และ Commission ในการทดสอบมากน้อยแค่ไหน และมันสำคัญกับการทดสอบระบบการลงทุนสักแค่ไหนครับ?

Charlie Wright : เราเผื่อค่า Slippage หรือความคลาดเคลื่อนในการจับคู่สัญญารวมถึงค่าคอมมิสชั่นไว้ที่ราว $75 ต่อการซื้อขายหนึ่งสัญญา (Note 2: เขาพูดไว้หลายปีแล้วนะครับ) การเผื่อค่าเหล่านี้เอาไว้เป็นสิ่งที่สำคัญ เนื่องจากในที่สุดแล้วการเทรดก็คือธุรกิจอย่างหนึ่ง ดังนั้นต้นทุนทุกอย่างในการทำธุรกิจจะต้องถูกนำเข้าไปเป็นตัวแปรต้นทุนของแผนการณ์ทางธรกิจเสมอ และแน่นอนว่าค่า Slippage และค่า Commission นั้นก็ถือได้ว่าเป็นตัวแปรผกผันที่สำคัญที่สุดในธุรกิจการลงทุนเลยทีเดียวครับ

John Gallwas : คุณปรับค่า Parameter ที่ใช้ไปตามตลาดหรือสินค้าที่คุณลงทุนหรือไม่ครับ?

Charlie Wright : ไม่เคยเลยครับ! เราตระหนักถึงความอันตรายของสิ่งที่เรียกว่าการจับรายละเอียดของฐานข้อมูลจนเกินพอดีเป็นอย่างมาก (Over-Optimizing) เนื่องจากถึงแม้ว่าเราจะพยายามไปปรับค่า Parameter ให้ลงรอยกับอดีตมากเท่าไหร่ แต่นั่นก็ไม่ได้หมายความว่าในอนาคตค่า Parameter ที่เหมาะสมที่สุดกับตลาดนั้นๆจะยังคงมีค่าเท่านั้น ดังนั้นแล้วถ้าตัวแปรและค่า Parameter ของระบบที่ใช้อยู่ ไม่สามารถที่จะใช้ได้เป็นอย่างดีในภาพรวมกับทุกๆสินค้าหรือตลาดแล้วล่ะก็ เราก็จะไม่ใช้มันเลยครับ เรามีมุมมองว่าการใช้ค่า Parameter แตกต่างไปตามแต่ละสินค้าหรือตลาดนั้นคือกรณีตัวอย่างสุดคลาสสิคของการ Over-Optimization เลยทีเดียว และสิ่งที่รออยู่ก็คือหายนะในวันข้างหน้านั่นเองครับ

John Gallwas : ผลการลงทุนจริงๆของคุณเมื่อเปรียบเทียบกับผลจากการทดสอบย้อนหลังนั้นเป็นอย่างไรบ้างครับ?

Charlie Wright : ภายในช่วง 6 ปีที่ผ่านมานั้น ผลการลงทุนจริงๆของเรามีความสัมพันธ์ (Correlated) กับผลการทดสอบย้อนหลังสูงกว่า 90% เลยทีเดียวครับ เหตุผลที่มันไม่ใช่ 100% ก็เป็นเพราะว่าในการลงทุนจริงๆนั้น เราพบเจอกับผลกระทบของ Slippage และค่าธรรมเนียมที่น้อยกว่าที่เราเคยได้กำหนดเอาไว้ในการทดสอบย้อนหลังครับ

John Gallwas : อะไรคือข้อผิดพลาดที่คุณคิดว่าผู้ที่ออกแบบระบบการลงทุนส่วนใหญ่มักจะทำกัน?

Charlie Wright : พวกเขามักให้ความสนใจและตื่นเต้นไปกับเรื่องของจุดซื้อและจุดขาย ซึ่งแน่นอนว่านี่คือส่วนที่สนุกมากๆในการออกแบบระบบการลงทุน และพวกเราส่วนใหญ่ก็มักเชื่อกันว่าเราจะต้องค้นพบจุดซื้อจุดขายที่สุดยอดในการที่เราจะสามารถออกแบบระบบการลงทุนชั้นเยี่ยมขึ้นมาได้

อย่างไรก็ตามในความเป็นจริงนั้น จุดซื้อและจุดขายอาจเป็นสิ่งที่มีน้ำหนักน้อยกว่าครึ่งในการออกแบบระบบเลยก็ว่าได้ เพราะในที่สุดแล้ว ผมอยากบอกว่ามันก็ไม่เหลือที่ว่างในการใช้ความคิดสร้างสรรค์กับมันสักเท่าไหร่หรอกครับ นั่นก็เพราะตลาดก็คือตลาด แนวโน้มก็คือแนวโน้ม ผลการวิจัยของเรานั้นบ่งชี้ให้เห็นว่าจริงๆแล้วนักลงทุนตามระบบส่วนใหญ่ก็เข้าซื้อขายในช่วงเวลาคล้ายๆกัน มันก็แค่ขึ้นอยู่กับคาบเวลา (Time Frame) ที่คุณเลือกใช้ลงทุนเท่านั้นเอง ดังนั้นเราจึงเชื่อว่าสิ่งที่แบ่งแยกนักลงทุนชั้นยอดออกจากนักลงทุนทั่วๆไปก็คือเรื่องที่ว่าพวกเขาจะจัดการกับสัญญาณการซื้อขายของเขาอย่างไร และพวกเขาจะจัดการกับความเสี่ยงรวมไปถึงความผันผวนโดยรวมอย่างไรต่างหากครับ!

หนังสือ Trading as a business สุดคลาสสิค โดย Charles Wright ผู้ก่อตั้งกองทุน Fall River Capital

สำหรับเพื่อนๆที่สนใจในความคิดอ่านของเขามากกว่านี้นั้น สามารถที่จะหาอ่านหนังสือที่ชื่อว่า Trading as a business เขียนโดย Charles Wright ตั้งแต่ปี 1998 เล่มนี้ผมว่าอ่านเป็นแนวทางเบื้องต้นได้ดีทีเดียว เสียอย่างเดียวว่ามันอาจจะเก่าไปหน่อย ดังนั้น หน้าตาและลูกเล่นต่างๆของโปรแกรม Trade Station ที่เขาใช้จึงอาจยังไม่ทันสมัยนัก แต่ก็รับประกันได้ว่าอ่านแล้วมีประโยชน์กับการลงทุนอย่างเป็นระบบ รวมถึงการสร้างระบบการลงทุนอย่างแน่นอนครับ (ผมอาสาเป็นหน้าม้าให้ Charlie Wright เองแล้วกัน เพราะถือเป็นเล่มหนึ่งที่ปูพื้นฐานความคิดด้านการลงทุนอย่างเป็นระบบแบบ Quantitative and Systematic Trading ตั้งแต่ช่วงแรกๆของผมเลยทีเดียวครับ)

ภาพ : หนังสือ Trading as a business โดย Charles Wright ฉบับ Original ในมือผม (อิอิ ยั่วกิเลศเพื่อนๆที่ชอบสะสมหนังสือหุ้นครับ)

CHANEL ทองคำ และตลาดหุ้น!

เห็นสาวๆหลายๆคนชอบบอกว่าการซื้อกระเป๋าแบรนด์เนมถือเป็นการลงทุนอย่างหนึ่ง ช่วงนี้ตลาดหุ้นกำลังเนือยๆ ผมเลยขออาสาเป็นตัวแทนของเหล่าพ่อบ้านใจกล้าทั้งหลายมาช่วยค้นหาความจริงเกี่ยวกับเรื่อนี้กันหน่อยดีกว่า ว่าแล้วก็เริ่มกันเลยครับ 55

ของแบรนด์เนม กับการลงทุน!

ในยุคนี้นั้นเมื่อพูดถึงเรื่องของแบรนด์เนม จากประสบการณ์นั้นผมเชื่อว่าเพื่อนๆนักลงทุนหลายๆคน (โดยเฉพาะพ่อบ้านทั้งหลาย) คงจะต้องเคยมีประสบการณ์ตรงหรือไม่ก็เฉียดๆ กับการต้องเจียดเงินไปเป็นบรรณาการให้กับสินค้าเหล่านี้กันไม่มากก็น้อยพอสมควรนะครับ

เอาล่ะผมไม่ได้จะมาแนะนำว่าคุณควรที่จะซื้อหรือไม่ซื้อของเหล่านี้กันหรอกนะครับ เพราะผมคิดว่าคำถามนี้นั้น ประเด็นไม่ใช่อยู่ที่ว่าคุณจะซื้อหรือไม่! (เพราะยังไงสุดท้ายเมื่อถึงเวลาจำเป็นคุณก็คงต้องซื้อมันบ้างอยู่ดี 55) แต่สิ่งที่เราจะมาหาคำตอบกันในวันนี้ก็คือความจริงแล้วมัน … คุ้มค่าทางการลงทุนแบบเป็นตัวเงินจริงๆหรือไม่? หรือพวกเราควรที่จะเก็บเงินไว้ลงทุนกับอย่างอื่นแทนดี??

แน่นอนครับว่าเรื่องนี้มันคงตอบไม่ง่ายสักเท่าไหร่นัก และคำตอบนั้นก็คงไม่ได้มีแค่คำตอบเดียวอย่างแน่นอน แต่เพื่อให้มันเป็นอะไรที่สากลโลกที่สุด ผมคิดว่าสินค้าฟุ่มเฟือยสุดฮิตอย่างหนึ่ง ที่มักถูกยกมาเป็นข้ออ้างในการลงทุนของผู้หญิงทั้งหลายเลยก็คงจะหนีไม่พ้นพวก “กระเป๋า” กันสักเท่าไหร่นัก ดังนั้น วันนี้ผมเลยไปหาข้อมูลเพิ่มเติมมาเล็กน้อย (ตามสไตล์ผู้ชายที่ไม่ค่อยจะรู้เรื่องกับของแบบนี้) และก็ได้พบว่ากระเป๋าแบรนด์เนมที่ถือเป็นรุ่นยอดฮิต, ได้รับการยอมรับว่าคลาสสิค, ซื้อง่ายขายคล่อง และราคาขายต่อไม่ค่อยตกกันในวงการก็คือกระเป๋า …

CHANEL

Channel

ภาพที่ 1 : กระเป๋า Chanel รุ่น Classic Medium Flap และราคาขายมือหนึ่งย้อนหลังจาก The Viviant-Stylecaster.

โดยหลังจากที่ผมได้รู้แล้วว่ากระเป๋า Chanel ถือเป็นแบรนด์ที่เป็นที่นิยมกันโดยกว้างขวาง อีกทั้งยังมีข้อมูลราคาย้อนหลังใน Internet ให้พอที่จะนำเอาตัวเลขต่างๆมาวัดดูได้ (Hermes กับ Louis Vuitton ผมหาไม่เจอครับแหะๆ) ผมก็ได้สืบค้นข้อมูลต่อไปว่าเจ้ากระเป๋า Chanel ที่ว่าเนี่ยรุ่นไหนมันฮิตที่สุด … ซึ่งคำตอบก็คือเจ้า Chanel รุ่น Classic Medium Flap Bag ดังภาพด้านบนนั่นเอง!

ซึ่งจากการหาข้อมูลเพิ่มเติมอีกเล็กน้อยจากแหล่งอื่นๆผมก็ได้พบว่ามีข้อมูลอีกหลายๆที่ที่น่าสนใจพอกัน ยกตัวอย่างเช่นข้อมูลจากทางเว็บไซต์ chanelprices ก็แสดงให้เห็นว่า นอกจากที่ราคาของมันจะสูงขึ้นเรื่อยๆนั้น เมื่อมองด้วยตาเปล่าก็ดูเหมือนกับว่าราคาของมันยังอาจสามารถเติบโตชนะดัชนี S&P500 ได้อีกด้วย!

อุ้๊บ้ะ! แม่เจ้า อะไรมันจะขนาดนั้น ผมชักอดสงสัยไม่ได้แล้วสิว่ามันจะจริงเท็จสักแค่ไหน แล้วผลตอบแทนของมันจะดีกว่าการลงทุนในตลาดหุ้นโดยทั่วไปได้หรือไม่? ดังนั้นแล้ว ในบทความนี้ผมจะถือเอาโดยพละการว่ามันเป็นตัวแทนของสินค้าแบรนด์เนมทั้งหลายก่อนแล้วกัน! ว่าแล้วเราก็มาลองเอาตัวเลขของมันมาเปรียบเทียบกับสินทรัพย์อื่นๆกันดูบ้างดีกว่าครับ :D

Chanel Historical Price

ภาพที่ 2 : ราคาย้อนหลังของกระเป๋า Chanel รุ่น Medium Lambskin, Jumbo Lambskin, S&P500 และทองคำ ตั้งแต่ปี 2003 – 2014 จาก chanelprices.com

ผลตอบแทนของ กระเป๋า Chanel ทองคำ และตลาดหุ้นไทย

“กระเป๋าแบรนด์เนม มันให้ผลตอบแทนที่ดีขนาดนั้นได้จริงๆหรือ!?”

ผมคงต้องยอมรับว่าในฐานะของผู้ชายที่ไม่ค่อยจะสนใจสินค้าแบรนด์เนมอย่างผมนั้น มันอดรู้สึกสงสัยไม่ได้จริงๆว่า การลงทุนในสินค้าแบรนด์เนมต่างๆอย่างที่สาวๆหลายคนกล่าวอ้างมันจะช่วยให้เราได้ผลตอบแทนสักขนาดไหนกัน (เข้าข้างตัวเอง 55 อย่าพึ่งด่าผมในใจนะครับ) ดังนั้นแล้วเพื่อความเที่ยงตรง ผมจึงได้ทำการค้นหาข้อมูลตัวเลขดิบๆจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่งมาเปรียบเทียบกัน (ข้อมูลหลักๆมาจาก racked.com)

โดยหลังจากที่ผมได้ตัวเลขราคาขายมือหนึ่ง และผลตอบแทนรายปีของกระเป๋า Channel รุ่น Classic Medium Flap ออกมาแล้วนั้น ผมก็ได้ทำการนำมาเปรียบเทียบกับราคาของสินทรัพย์การลงทุนยอดนิยมต่างๆดู โดยในที่นี้ผมจะขอนำเอาสินทรัพย์ที่เป็นที่นิยมกล่าวถึงของนักลงทุนไทยกันมากๆนั่นก็คือ ทองคำ, ดัชนีตลาดหุ้นไทย และดัชนีตลาดดาวโจนส์ โดยที่ภาพด้านล่างก็คือภาพเปรียบเทียบราคาและการเติบโตของดัชนีราคาของพวกมัน ซึ่งหลายๆคนคงจะสามารถสังเกตเห็นด้วยตาเปล่าได้ว่า … สงสัยผมจะคิดผิดเสียแล้ว [email protected]$%& โอ้ว!

plot of chunk unnamed-chunk-4

ภาพที่ 3 และตารางที่ 1 : ดัชนีราคารายปีของ กระเป๋า Chanel , ทองคำ, ตลาดหุ้นไทย และดาวโจนส์ย้อนหลัง

อย่างไรก็ตาม! เพื่อนๆคงทราบกันดีว่าผมและเพื่อนๆที่อ่านบล็อกนี้อีกหลายคนนั้น เป็นประเภทนักลงทุนตามระบบหรือ Quantitative and Systematic Trader กันเต็มขั้น :P เราจะไม่เชื่อในสิ่งที่เห็นด้วยตาเปล่าในทันที! ดังนั้น เราจึงต้องมาลองแปลงให้มันเป็นตัวเลขผลตอบแทนให้มันชัดเจนขึ้นกันดูอีกสักหน่อย!!

ซึ่งเมื่อผมนำเอาตัวเลขต่างๆมาทำการคำนวณเปรียบเทียบผลตอบกันก็ได้พบว่า ราคาและการขึ้นราคาของกระเป๋ารุ่นนี้มันไม่ธรรมดาจริงๆ! โดยมีลักษณะเป็นดั่งในภาพและตารางด้านล่างนี้นั่นเองครับ (ในบทความนี้ผมจะขอตัดเอาเฉพาะช่วง 2005-2014 นะครับ เพราะเป็นช่วงที่ราคากระเป๋า Chanel ครบถ้วน)

plot of chunk unnamed-chunk-5

SET.%Ret DJIA.%Ret Chanel%Ret Gold.%Ret
Annualized Return 8.41 5.15 15.60 10.60
Annualized Std Dev 30.88 16.15 15.66 17.92
Annualized Sharpe (Rf=4%) 0.14 0.07 0.74 0.36

ภาพที่ 4 และตารางที่ 2 : ผลตอบแทนคิดโดยข้อมูลรายปีของกระเป๋า Chanel , ทองคำ, ตลาดหุ้นไทย และดาวโจนส์ โดยที่ Annualized Return (CAGR) คือผลตอบแทนเฉลี่ยทบต้น, Annualized Std Dev คือความผันผวนของผลตอบแทน และ Annualized Sharpe Ratio คือค่า Sharpe Ratio รายปีคิดด้วย Risk Free Rate ที่ 4%

โดยข้อสรุปจากข้อมูลตัวเลขที่คำนวณออกมานั้น ผลสรุปก็คือผมดูถูกมันเกินไป! กระเป๋า Chanel ซึ่งเป็นตัวแทนของสินค้าแบรนด์เนมราคาสุดโหด สามารถที่จะเอาชนะผลตอบแทนของทั้ง ทองคำ, ดัชนีตลาดหุ้นไทย และดัชนีดาวโจนส์ ไปได้อย่างไม่น่าเชื่อ!!

อธิบายภาพและตารางด้านบนนี้ง่ายๆเลยก็คือ สมมติว่าเราทำการซื้อมันเก็บไว้ไม่ให้เสียหายตั้งแต่ปี ค.ศ. 2005 หรือเมื่อ 10 ปีที่แล้ว และอยากจะนำมาขายต่อในวันนี้โดยที่สภาพยังดีอยู่ ในวันนี้มันสามารถที่จะสร้างผลตอบแทนถึงกว่า 326.09% หรือผลตอบแทนเฉลี่ยทบต้น (CAGR) ที่ราว 15.6% ต่อปีเลยทีเดียว ซึ่งถือได้ว่าผลตอบแทนในอุดมคติของมันทิ้งขาดทั้ง

  • ดัชนีตลาดหุ้นไทยที่ให้ผลตอบแทนที่ 124.17% หรือ CAGR ที่ราว 8.41% ต่อปี
  • ทองคำที่ 173.8% หรือ CAGR ที่ราว 10.6% ต่อปี
  • ดัชนีดาวโจนส์ที่ 65.29% หรือ CAGR ที่ราว 5.15% ต่อปี

ซึ่งหลังจากที่ผมได้กราฟและตัวเลขเหล่านี้ออกมานั้น งานนี้ผมคิดในใจและบอกได้เลยว่า … เมื่อสาวๆทั้งหลายล่วงๆรู้ความจริงข้อนี้ พ่อบ้านใจกล้าทั้งหลายก็อาจมีหนาวแน่นอนครับ 55

หรือของแบรนด์เนม จะเป็นการลงทุนทางเลือกได้จริง?

สิ่งสุดท้ายที่ผมอยากจะพูดถึงเกี่ยวกับเรื่องนี้ก็คือ หลังจากที่ผมสนุกกับตัวเลขต่างๆ และเริ่มรู้สึกหวาดกลัวที่ทำสิ่งเหล่านี้ออกมาให้เป็นที่ประจักษ์แล้วนั้น T_T ผมค้นพบความน่าสนใจอีกสิ่งหนึ่งที่อยากจะนำมาแขร์ให้ฟังกัน … ซึ่งนั่นก็คือเรื่องของค่าสหสัมพันธ์หรือค่า Correlation ของผลตอบแทนจากกระเป๋า Chanel นั่นเอง

plot of chunk unnamed-chunk-6

ภาพที่ 5 : ตาราง Yearly Return Correlation ระหว่างกระเป๋า Chanel , ทองคำ, ตลาดหุ้นไทย และดาวโจนส์

โดยสิ่งที่น่าสนใจก็คือจากค่าตัวเลขสหสัมพันธ์ของผลตอบแทนหรือ Return Correlation จากสินทรัพย์ต่างๆที่ออกมานั้น ผมพบว่ากระเป๋า Chanel ซึ่งเป็นตัวแทนของแบรนด์เนมในบทความนี้ ให้ค่า Return Correlation ที่ค่อนข้างต่ำไม่เกิน 0.3 กับทั้งตลาดหุ้นและทองคำอยู่พอสมควร (ค่า Correlation มีค่าระหว่าง -1 ถึง 1 ยิ่งค่าเข้าไกล้ 1 เท่าไหร่ยิ่งแสดงให้เห็นถึงความเคลื่อนไหวที่สัมพันธ์กัน แต่หากค่าเข้าไกล้ -1 มากเท่าไหร่ยิ่งแสดงให้เห็นถึงการเคลื่อนไหวในทางตรงกันข้ามกัน)

ซึ่งนั่นหมายถึงว่าหากเรามองกันตามทฤษฎีการกระจายความเสี่ยงหรือ Modern Portfolio Theory แล้วล่ะก็ การมีทรัพย์สินประเภทนี้สะสมไว้ส่วนหนึ่งในพอร์ทการลงทุนโดยรวมของคุณ มันอาจจะช่วยให้พอร์ทโฟลิโอโดยรวมมีความเสี่ยงที่ต่ำลงก็เป็นได้ (และในหลายๆกรณีช่วยให้ผลตอบแทนดีขึ้นด้วย) เพราะการเคลื่อนไหวของสินทรัพย์ที่ขึ้นลงไม่สัมพันธ์กันจะช่วยชดเชยความเสียหายของสินทรัพย์อีกประเภทหนึ่งได้ ดังนั้นแล้วสินค้าต่างๆนอกตลาดเหล่านี้อาจกลายเป็นสินทรัพย์การลงทุนทางเลือกที่น่าสนใจในอนาคตต่อไปก็ได้เช่นกัน หากว่าเราทำการบ้านได้ดีเพียงพอ!

อย่างไรก็ตาม สุดท้ายนี้ผมคงต้องขอเตือนว่าสิ่งที่ผมนำมาแชร์ให้อ่านกันวันนี้เป็นเพียงการทำข้อมูลในเบื้องต้นเท่านั้นนะครับ ยังมีปัจจัยอีกหลายๆอย่างซึ่งยังไม่ถูกนำมาพูดถึง ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของตลาดการเปลี่ยนมือ, กระเป๋า หรือสินค้าแบรนด์เนมรุ่นอื่นๆด้วย นอกจากนี้แล้วอย่าลืมว่าตัวเลขซึ่งเป็นตัวแทนของสินค้าแบรนด์เนมในบทความนี้มี Selection Bias และ Survivorship Bias แฝงอยู่เช่นกัน (เหมือนผมหยิบหุ้นตัวขึ้นเยอะๆเสร็จไปแล้วมาโม้นั่นแหละครับ 55) เราคงไม่มีวันรู้ได้อย่างแน่นอนว่ามันจะยังเป็นที่นิยมหรือราคาจะวิ่งขึ้นไปเรื่อยๆอีกต่อไปหรือไม่ แต่ยังไงก็ถือว่าผมเอามาเล่าให้ฟังเป็นเกร็ดความรู้การลงทุนสนุกๆกันก็แล้วกันนะครับ

วันนี้มีเท่านี้แหละครับ พบกันใหม่บทความหน้าครับ ขอบคุณทุกคอมเมนท์ล่วงหน้าครับ

ปล : เขียนไปเขียนมาชักรู้สึกเหมือนเป็นหน้าม้าขึ้นทุกที แต่สาบานได้ว่าผมไม่ได้มีเอี่ยวกับทาง CHANEL หรือได้ตังค์สักบาทจากการพูดถึงกระเป๋ารุ่นนี้นะครับ! :D 55

ความเข้าใจผิด 10 ประการเกี่ยวกับการลงทุนอย่างเป็นระบบ

ในฐานะของนักลงทุนคนหนึ่งที่วนเวียนอยู่กับการค้นคว้าวิจัยกลยุทธ์หรือระบบการลงทุนมาหลายปี ผมเองยอมรับว่าค่อนข้าง “เพลีย” พอสมควร เวลาที่มีใครกล่าวหาว่าร้ายหลักการลงทุนอย่างเป็นระบบแบบ Quantitative and Systematic Trading โดยขาดความรู้ความเข้าใจอย่างแท้จริง ดังนั้นในวันนี้ผมจึงอยากจะพูดถึงความเข้าใจผิดหลายๆอย่างเกี่ยวกับการลงทุนอย่างเป็นระบบ ที่ผมมักจะได้ยินมาหรืออ่านมาอยู่บ่อยๆครับ

นิยามของการลงทุนอย่างเป็นระบบ และระบบการลงทุน

เป็นธรรมเนียมที่ผมจะต้องขอจำกัดความสิ่งที่ผมกำลังจะพูดถึงกันเสียหน่อยนะครับ เพื่อไม่ให้ความหมายของพวกมันหลุดกรอบกันออกไป โดยสำหรับผมแล้ว

“การลงทุนอย่างเป็นระบบ” (Quantitative Trading-Investing) คือการลงทุนด้วยกฎระเบียบต่างๆที่ชัดเจน ตามหลักฐานข้อเท็จจริงและสถิติตที่พิสูจน์ได้อย่างเป็นวิทยาศาสตร์ หรือในอีกแง่หนึ่งนั้น

“ระบบการลงทุน” (Quantitative Trading-Investing System) ก็คือ ชุดของกฎระเบียบต่างๆในการลงทุนที่มีความเกี่ยวข้องกัน ซึ่งได้ถูกออกแบบมาโดยการค้นคว้าวิจัย, สรุป และยืนยันผล ตามหลักสถิติและวิทยาศาสตร์นั่นเองครับ

และนี่ก็คือนิยามสั้นๆกระชั้บๆก่อนที่ผมจะพูดถึงความเข้าใจผิดต่างๆเกี่ยวกับการลงทุนอย่างเป็นระบบกันต่อไปครับ

1. การลงทุนตามระบบใช้ไม่ได้จริง เพราะตลาดเปลี่ยนไปเรื่อยๆ

Answer : แน่นอนครับว่าตลาดเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ (และนักออกแบบระบบทุกคนก็รู้ดี) แต่การเปลี่ยนแปลงในลักษณะ “แก่น” ของพฤติกรรมตลาดนั้นก็มักจะเกิดขึ้นไม่บ่อยนัก (ยกตัวอย่างเช่นการเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบต่างๆของทางตลาดหลักทรัพย์ อาทิเช่น การกำหนดราคา Ceiling-Floor ใหม่ หรือ การเปลี่ยนแปลงขนาดของ Spread ราคา) ซึ่งถ้าให้พูดตรงๆเลยก็คือหากมีการเปลี่ยนแปลงแบบ “สุดขั้ว” ในโครงสร้างของตลาดแบบนี้ ระบบการลงทุนที่ใช้ประโยชน์จากกฎหรือโครงสร้างต่างๆของตลาด เหล่านั้นก็อาจจะต้องพังลงอย่างแน่นอน

อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงส่วนใหญ่ที่เกิดขึ้นอยู่ตลอดเวลาในตลาดนั้น มักที่จะอยู่ในลักษณะการเปลี่ยนแปลงในชั้น “เปลือก” ซึ่งมักที่จะเกิดขึ้นโดยอารมณ์ ความรู้สึก และความเชื่อของนักลงทุนส่วนใหญ่ในตลาดเอง โดยที่พฤติกรรมเหล่านี้มักถูกควบคุมโดยสันดานและสมองของมนุษย์ ซึ่งยากที่จะเปลี่ยนแปลงหรือเปลี่ยนแปลงในลักษณะที่ค่อยเป็นค่อยไปเป็นระยะๆ ยกตัวอย่างเช่น พฤติกรรมของ Momentum นั้นถูกค้นพบมาเป็นเวลาร้อยๆปีแล้วก็ยังคงมีให้เห็นอยู่เช่นเดิม  ดังนั้นแล้ว ระบบการลงทุนที่ออกแบบมาดีและได้รับการดูแลอยู่เสมอ จะสามารถปรับตัวรับการเปลี่ยนแปลงในลักษณะนี้ได้อย่างไม่ยากนัก เนื่องจากพวกมันจะต้องถูกออกแบบมาให้สามารถรับมือกับการเปลี่ยนแปลงในระดับเปลือกได้อยู่แล้วเป็นอันดับแรกนั่นเองครับ

image

ภาพที่ 1 : แสดงให้เห็นผลลัพท์ของระบบ Mangmao ATH ซึ่งเป็นระบบการลงทุนรูปแบบหนึ่งในเชิงของกลยุทธ์ Trend Following โดยจะเห็นได้ว่ามันยังคงสามารถที่จะปรับตัวและเอาชนะตลาดได้ในทั้งช่วงอดีตและปัจจุบันของตลาด

 

2. การลงทุนอย่างเป็นระบบจะช่วยให้ได้กำไร

Answer : อาจจะครับ! เพราะการลงทุนอย่างเป็นระบบไม่ได้การันตีว่าคุณจะได้รับผลกำไรในอนาคต อย่างไรก็ตาม สิ่งที่การลงทุนอย่างเป็นระบบจะสามารถการันตีให้กับคุณได้ก็คือ มันจะทำให้คุณลงทุนตามหลักการ และหลักฐานข้อเท็จจริงที่เกิดขึ้นกับตลาดในอดีตที่ผ่านมาต่างหาก โดยมีเหตุผลมาจากหลายๆอย่าง อาทิเช่น

– ความผิดพลาดจากการวิจัยและออกแบบระบบการลงทุน

– โครงสร้างของตลาดที่เปลี่ยนแปลงไปในอนาคตอย่างมีนัยยะสำคัญ

– พฤติกรรมของผู้เล่นส่วนใหญ่หรือผู้เล่นที่มีผลกับตลาดในอนาคตนั้นเปลี่ยนแปลงไป

ซึ่งสิ่งเหล่านี้ถือเป็นความเสี่ยงที่คุณควรต้องทำความเข้าใจให้ดี และยอมรับให้ได้ก่อนเริ่มต้นลงทุนด้วยระบบการลงทุนต่างๆครับ

3. การลงทุนอย่างเป็นระบบเหมาะสำหรับคนโง่ หรือคนที่ไม่รู้เรื่องการลงทุน

Answer : การจะเป็นนักลงทุนที่สามารถทำกำไรในตลาดได้ในระยะยาวนั้นเราไม่สามารถเป็นคนโง่ หรือโง่ที่สุดในตลาดได้ครับ! สิ่งที่ตรงกันข้ามกับความเชื่อของคนส่วนใหญ่ก็คือ การลงทุนอย่างเป็นระบบนั้นกลับต้องอาศัยความเข้าใจในหลายๆด้านเป็นอย่างดี อาทิเช่น หลักของการลงทุน, พฤติกรรมของกลยุทธ์การลงทุนในลักษณะต่างๆ, หลักสถิติ และเทคโนโลยีต่างๆซึ่งอาจมีผลดีและผลเสียกับการลงทุนอย่างเป็นระบบของเราครับ

สาเหตุก็เนื่องมาจากมันจะเป็นไปไม่ได้เลยในการที่เราจะสามารถยึดมั่นต่อหลักและวิธีการลงทุนของระบบการลงทุนที่เรากำลังใช้อยู่ได้อย่างยาวนาน หากว่าเราขาดความเข้าใจต่อพฤติกรรมของมัน และนั่นก็มักจะทำให้เราเกิดความคาดหวังที่ไม่สมจริง จนทำให้ต้องล้มเลิกการลงทุนตามระบบนั้นๆไปในที่สุด

Mangmao ATH 2004-2007

ภาพที่ 2 : แสดงให้เห็นผลตอบแทนของระบบ Mangmao ATH แบบ Close-Up ในช่วงปี ค.ศ. 2004-2007 ซึ่งเป็นช่วงที่ตลาดโดยรวมหรือ SET Index ให้ผลตอบแทนที่ไม่ดีนัก และนั่นทำให้ถึงแม้ว่าระบบจะสามารถเอาชนะผลตอบแทนของตลาดได้ แต่มันก็มีช่วง Flat Period จนพอร์ทการลงทุนเกิด Drawdown กว่า 20% และไม่สามารถสร้างจุดสูงสุดใหม่ยาวนานถึง 27.35 เดือน (2 ปีกว่า) ซึ่งสามารถที่จะถีบนักลงทุนที่ไร้ความเชื่อมั่นและความเข้าใจเกี่ยวกับระบบและกลยุทธ์ชนิดนี้ออกไปได้อย่างง่ายดาย อย่างไรก็ตาม ถ้าหากคุณคิดว่าระบบมันย่ำแย่มากแล้วล่ะก็ สิ่งที่น่าสนใจก็คือผลตอบแทนของดัชนี SET Index มี Drawdown กว่า 26.75% และมีช่วง Flat Period ยาวนานกว่า 42.4 เดือนเลยทีเดียว ซึ่งผมเชื่อว่าใครที่เคยลงทุนมานานเพียงพอจะนึกออกว่าช่วงปีสองปีนั้นตลาดน่าเบื่อแค่ไหน

4. การลงทุนอย่างเป็นระบบตามหลักสถิติเป็นเรื่องไร้สาระ

Answer : เรื่องที่ไร้สาระกว่าคือการที่คนพูดอย่างนี้มักไม่รู้ว่าหลักวิชาการลงทุนที่ได้รับการยอมรับกันอย่างกว้างขวางส่วนใหญ่ ล้วนแล้วแต่ได้ถูกพิสูจน์และยืนยันตามกระบวนการทางสถิติมาแล้วทั้งสิ้นครับ!

ยกตัวอย่างเช่น องค์ความรู้ต่างๆในสาขาวิชาการเงินการลงทุนหลายๆอย่าง เช่นทฤษฎี Modern Portfolio Theory ก็เกิดขึ้นมาจากการตั้งสมติฐาน, เก็บข้อมูล, การสร้างแบบจำลองทางการเงิน และสรุปผลลัพท์ด้วยสถิติ จนถูกนำมาใช้กันอย่างกว้างขวางในกองทุนต่างๆทุกวันนี้

หลักการลงทุนเน้นคุณค่าด้วยปัจจัยพื้นฐาน ก็เกิดขึ้นโดยการสังเกตุ, ตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับตัวแปรทางปัจจัยพื้นฐานต่างๆ, การเก็บข้อมูล และสรุปผลวิจัยจากข้อมูลทางสถิติ ของ เบนจามิน เกรแฮม จนสืบทอดและถูกพัฒนาต่อมาจนกลายเป็นแนวทางการลงทุนเชิงคุณค่า (Value Investing) สายหลักของโลกใบนี้

ส่วนหลักการลงทุนตามแนวโน้มก็ถือกำเนิดขึ้นมาจากการค้นพบปรากฏการณ์ของ Momentum ซึ่งในปัจจุบันนั้นก็มีงานวิจัยทางวิชาการอยู่มากมายที่ได้ทำการทดสอบวิจัยและสรุปผลทางสถิติแล้วว่าปรากฎการณ์เหล่านี้เป็นสิ่งที่เกิดขึ้นจริงและสามารถหาช่องว่างของตลาดเพื่อการทำกำไรได้

พูดง่ายๆก็คือ อะไรก็ตามที่คุณใช้การสังเกตจากอดีต, เก็บข้อมูล และวิจัย พวกมันก็ล้วนแล้วแต่เกี่ยวข้องกับหลักการทางสถิติทั้งนั้นแหละครับ!

image

image

ภาพที่ 3-4 : ตัวอย่างหน้าแรกของบทสัมภาษณ์ เบนจามิน เกรแฮม เกี่ยวกับแนวคิดและระบบการลงทุนที่เรียบง่ายของเขาในนิตยสาร Medical Economics เมื่อปี ค.ศ. 1976 (หนังสือ The Intelligence Investor ตีพิมพ์ปี ค.ศ. 1949) ซึ่งแสดงให้เห็นถึงแนวคิดในการลงทุนอย่างเป็นระบบเชิง Quantitative Investing ของเขาออกมา โดยเขาได้กล่าวไว้ว่ามันสามารถที่จะสร้างผลตอบแทนโดยเฉลี่ยเป็นสองเท่าของดัชนีดาวโจนส์จากการทดสอบย้อนหลังกลับไปกว่า 50 ปี

5.ผลลัพท์ของการทดสอบย้อนหลังเป็นเรื่องไร้สาระ

Answer : หลายคนให้เหตุผลว่าการทดสอบกลยุทธ์การลงทุนย้อนหลังนั้นขาดความสมจริงเกินไป เพราะอาจไม่ได้กำหนดเงื่อนไขของค่าคอมมิสชั่น, ผลกระทบของการซื้อขายที่มีต่อตลาด และปัจจัยอื่นๆที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบย้อนหลังอย่างสมจริง และยังอาจเกิดขึ้นจากความบังเอิญได้อีกด้วย ซึ่งในอนาคตนั้นแน่นอนว่าผลตอบแทนที่เกิดขึ้นก็มีโอกาสที่จะคลาดเคลื่อนไปในระดับหนึ่ง

ผมเห็นว่าจริงๆเรื่องนี้มันก็เหมือนกับคนที่เห็นกำแพงแล้วบอกว่าไม่มีทางไป แทนที่จะหาวิธีการปีนข้ามหรือเดินอ้อมกำแพงนั้นๆเพื่อไปสู่จุดหมายครับ เพราะความจริงแล้วในทุกวันนี้มีเทคนิคมากมายหลายอย่างที่เราจะสามารถนำมาช่วยในการประเมิณผลของผลการทดสอบให้สมจริงมากยิ่งขึ้น ยกตัวอย่างเช่นเราสามารถกำหนดค่าคอมมิสชั่น, ความคลาดเคลื่อนของราคาในการซื้อขาย (Slippage), กฎระเบียบต่างๆของตลาดนั้นๆ, การใส่ผลกระทบของขนาดการซื้อขายหุ้นในตลาด (Market Impact) หรือแม้แต่การประมาณการณ์ผลตอบแทนและความเสี่ยงด้วยเทคนิคการ Simulation ทางคอมพิวเตอร์ได้อย่างไม่ยากเย็นนักด้วยวิธีการทางคอมพิวเตอร์ต่างๆ สรุปแล้วผมเห็นว่านี่ไม่ใช่ประเด็นที่จะชี้ว่าการทดสอบหรือวิจัยกลยุทธ์การลงทุนย้อนหลังเป็นเรื่องที่เพ้อฝันเกินความเป็นจริง

image

ตารางที่ 1 : ตัวอย่างผลลัพท์ของการประมาณการผลตอบแทนของระบบหลังผ่านการทำ Stress-Test ซึ่งกำหนดเงื่อนไขการทดสอบแบบสุดขั้ว ด้วยการใช้เทคนิค Monte Carlo Simulation (Bootstrapping-with-Replacement) ซึ่งช่วยให้เราคาดการณ์ถึงผลลัพท์ที่อาจเกิดขึ้นได้ในอนาคตด้วยความน่าจะเป็นในระดับหนึ่ง

6. ระบบการลงทุนมีไว้เพื่อช่วยให้รายใหญ่ปั่นหุ้นและปล่อยของ

Answer : อีกหนึ่งความเชื่อที่ฝังอยู่ในใจหลายคนที่ไม่เข้าใจในหลักการออกแบบระบบการลงทุนก็คือเรื่องของ “ทฤษฎีสมคบคิด” ซึ่งเชื่อว่ามันถูกออกแบบและเผยแพร่มาเพื่อให้คนส่วนใหญ่เป็น “เหยื่อ” ของระบบการลงทุนนั้น

ความจริงแล้วระบบการลงทุนที่ดีต้องออกแบบตามกลไกทางเศรษฐกิจ และพฤติกรรมของผู้เล่นส่วนใหญ่ในตลาดที่มักเกิดขึ้นซ้ำๆมาเป็นเวลายาวนานครับ ดังนั้นพูดสั้นๆก็คือหากว่าคุณคิดว่าจะสามารถหลอกล่อคนส่วนใหญ่ด้วยการสร้างตลาดและสวนระบบการลงทุนที่ดีนั้น ในทางกลับกันแล้วคนที่พยายามทำเช่นนั้นกำลังสวนตลาด หรือ สวนพฤติกรรมตลาดอย่างรุนแรง ยกตัวอย่างเช่น การพยายามทุบหุ้นที่มีพื้นฐานดีในขณะที่เศรษฐกิจกำลังดีวันดีคืน หรือแม้แต่การใช้เม็ดเงินมหาศาลเพื่อที่จะควบคุมราคาให้วิ่งไปโดน Buy-Sell Signal ของระบบการลงทุนซึ่งมีอยู่เป็นร้อยๆรูปแบบในตลาด ซึ่งผลในระยะยาวของมันก็คงจะไม่น่าพิสมัยนัก เพราะไม่เช่นนั้นแล้วผลการทดสอบย้อนหลังของระบบการลงทุนที่ยั่งยืนเหล่านี้ก็ควรที่จะพังทลายไปเรียบร้อยแล้วเช่นกัน

7. ระบบการลงทุนเป็นการซื้อขายตาม Technical Analysis และมีไว้เพื่อการเก็งกำไรระยะสั้น และสามารถใช้ได้ในเวลาที่ตลาดมีแนวโน้มเท่านั้น

Answer : อย่างที่ผมได้ชี้แจงไปตั้งแต่ต้นแล้วว่า ระบบการลงทุนคือ กลุ่มหรือชุดของกฎในการลงทุนซึ่งมีความสัมพันธ์และสอดคล้องกัน ดังนั้นแล้วมันจึงไม่ได้หมายถึงวิธีการหรือสไตล์การลงทุนอย่างใดอย่างหนึ่งเลย! การลงทุนอย่างเป็นระบบนั้นถือเป็น “ประเภทของการกระบวนการในการตัดสินใจเกี่ยวกับการลงทุนต่างหาก” (Trading-Investing Judgement Process) ซึ่งไม่ได้มีข้อบังคับว่าคุณจะต้องลงทุนด้วยหลักการของ Technical Analysis เท่านั้น

อันที่จริงแล้ว หากว่าคุณสามารถรวบรวมข้อมูลที่เป็นประโยชน์ได้มากเพียงพอ คุณก็สามารถที่จะทำการทดสอบวิจัยและออกแบบระบบการลงทุนมาใช้งานได้ทั้งสิ้น ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลราคาย้อนหลัง (Price Data), ข้อมูลปัจจัยพื้นฐานย้อนหลัง (Fundamental Data) ,ข้อมูลเหตุการณ์ที่กระทำโดยบริษัทจดทะเบียนฯ (Corporate Action) หรือแม้แต่ข้อมูลต่างๆที่ล่องลอยอยู่ในอินเตอร์เนทต่างๆ ดังนั้นแล้วสรุปก็คือ ถ้าคุณหาข้อมูลและเรียบเรียงให้อยู่ใน Format ที่นำมาทดสอบได้ มันก็สามารถนำมาวิจัยและออกแบบเป็นระบบได้ทั้งสิ้น

ส่วนจะถามว่าทำไมเราจึงมักที่จะเห็นว่าระบบการลงทุนส่วนใหญ่มักอยู่ในรูปแบบของการใช้ Technical Analysis หรือมักเป็นการนำเอาข้อมูลด้านการเคลื่อนไหวของราคาหุ้นย้อนหลังมาทำ และทำไมจึงมักที่จะทำกำไรได้เมื่อตลาดมีแนวโน้มที่ชัดเจน สาเหตุก็เป็นเพราะข้อมูลราคาเป็นข้อมูลที่หาง่ายที่สุด, มีความสมบูรณ์ และเอื้ออำนวยต่อการนำมาทดสอบมากที่สุด และปรากฎการณ์ที่ช่วยให้เราทำกำไรจากตลาดได้เป็นอย่างดีคือปรากฎการณ์ของแนวโน้มหรือ Momentum Anomaly นั่นเอง นอกจากนี้แล้วมันยังมักที่จะให้ Drawdown ที่ค่อนข้างต่ำเมื่อเทียบกับการถือยาวซึ่งเป็นสิ่งที่นักลงทุนตามระบบหลายๆคนไม่สามารถที่จะรับได้นั่นเองครับ

ภาพที่ 5 : ผลตอบแทนของระบบการลงทุนชนิดหนึ่ง ซึ่งอิงจากข้อมูล Google Trends data ที่มีการค้นหาเกี่ยวกับคำว่า Debt

8. การลงทุนตามระบบจำเป็นต้องใช้ร่วมกับการพิจารณาปัจจัยและการวิเคราะห์พื้นฐานอื่นๆ ก่อนที่จะทำการลงทุนในแต่ละครั้ง

Answer : ข้อนี้อันที่จริงแล้วเรามีทางเลือกที่จะทำเช่นนั้นก็ได้หรือไม่ทำก็ได้เช่นกัน อย่างไรก็ตามโดยมาตรฐานแล้ว ผู้ที่ออกแบบระบบการลงทุนมักเลือกที่จะไม่ทำเช่นนั้น เนื่องจากตามหลักของการออกแบบระบบการลงทุนที่ดีนั้น มันควรที่จะต้องทำให้กฎระเบียบต่างๆนั้นมีความสมบูรณ์และคลอบคลุมการปฎิบัติการลงทุนให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ (นักออกแบบระบบหลายคนคิดว่าถ้าต้องใช้วิจารณญาณส่วนตัวเพิ่มเติมอีก จะนั่งวิจัยและออกแบบไปทั้งวันเพื่ออะไร) ซึ่งในปัจจุบันมีกองทุนในระดับโลกหลายกองที่ทำการลงทุนด้วยระบบการลงทุนอย่างเบ็ดเสร็จ และสามารถที่จะสร้างผลตอบแทนที่ดีเป็นอย่างมากออกมา โดยเราสามารถที่ะจะแบ่งเกรดความเข้มข้นของการนำไปปฎิบัติใช้ได้ดังนี้

– Algorithmic Trading คือการควบคุมกระบวนการลงทุนอย่างเบ็ดเสร็จด้วยคอมพิวเตอร์ ตามชุดคำสั่งหรือกฎในการลงทุนอย่างสมบูรณ์แบบ มักพบเจอในระบบที่ต้องใช้ข้อมูลที่เยอะมากๆ, มีการซื้อขายที่เร็วมากๆและสั้นมากๆจนมนุษย์ไม่สามารถทำได้ หรือเป็นกองทุนที่ต้องการสร้างความโปร่งใสและตรวจสอบได้ในการตัดสินใจต่างๆอยู่เสมอ

– Mechanical Trading คือการควบคุมกระบวนการลงทุนด้วยตัวบุคคลอย่างเข้มงวด ด้วยกฎในการลงทุนที่มีความสมบูรณ์และครอบคลุมกิจกรรมในการลงทุนต่างๆให้มากที่สุด มักพบเจอในกองทุนหรือกลุ่มบุคคลซึ่งมีความสามารถในการวิจัยและออกแบบระบบการลงทุน แต่ติดปัญหาในเรื่องของสภาพแวดล้อมและกฎเกณฑ์ต่างๆของตลาด

– Evidence Based Trading คือการใช้วิจารณญาณร่วมกับผลงานวิจัยและทดสอบย้อนหลังในตลาด มักถูกนำไปใช้ในกองทุนที่ยังอาศัยพึ่งพาความสามารถของเทรดเดอร์ในกองทุนเป็นหลัก

ทั้งนี้ทั้งนั้น คุณภาพของผลการตอบแทนในการลงทุนนั้นไม่สามารถที่จะการันตีได้ด้วยลำดับความเข้มข้นของการนำไปปฎิบัติใช้นะครับ เพราะในแต่ละขั้นของความเข้มข้นนั้นก็ย่อมมีความยากง่าย และความสะดวกที่แตกต่างกันไปตามสภาพแวดล้อมและตลาดในแต่ละแห่งครับ

9. ระบบการลงทุนง่ายๆใช้ได้ผลดีไม่เท่าระบบการลงทุนที่ซับซ้อน

Answer : คนส่วนใหญ่เชื่อว่าระบบการลงทุนอันลึกล้ำซับซ้อนที่ต้องพึ่งพาข้อมูลในการตัดสินใจหลายร้อยอย่าง หรือต้องพึ่งพาเทคโนโลยีขั้นสูงเท่านั้นจึงจะสามารถอยู่รอดได้ในตลาด

น่าเสียดายว่าความเชื่อนี้ไม่เคยมีหลักฐานงานวิจัยใดๆมารองรับเลยสักนิด! ซึ่งอันที่จริงแล้วกลับมีงานวิจัยบางชิ้นที่ได้บ่งชี้ให้เห็นว่าการตัดสินใจภายใต้ข้อมูลที่มากเกินไปกลับที่จะทำให้คุณภาพและความสม่ำเสมอของการตัดสินใจในระยะยาวนั้นลดลงเสียด้วยซ้ำ

เรื่องนี้สามารถอธิบายได้อย่างง่ายๆว่า หากระบบนั้นต้องพึ่งพาข้อมูลที่เยอะจนเกินไป ตัวแปรต่างๆทั้งที่สำคัญมากและสำคัญน้อยมักจะถูกลดความสำคัญลงโดยอัตโนมัติ นอกจากนี้แล้วมันยังเป็นการยากที่จะตรวจสอบได้ว่าตัวแปรใดๆคือตัวปัญหาของระบบนั้นๆในช่วงเวลาหนึ่ง อีกทั้งระบบการลงทุนที่ซับซ้อนมากๆยังมักมีความเสี่ยงต่อการ Overfitting Data หรือการออกแบบระบบซึ่งจับรายละเอียดยิบย่อยที่ไม่ใช้หลักสำคัญในฐานข้อมูลมากเกินไป จนทำให้ระบบการลงทุนพังทลายลงเมื่อตลาดเปลี่ยนแปลงในอนาคตเสียด้วยซ้ำ

ดังนั้นแล้ว ความยาก-ง่ายซับซ้อน ความล้ำลึกของเทคโนโลยี หรือความแปลกประหลาดของกลยุทธ์การลงทุน จึงไม่ใช่ปัจจัยที่คุณควรให้ความสนใจจนมากเกินไปครับ (ผลกำไรสูงๆเว่อร์ๆก็ไม่ใช่ตัวยืนยันความเสถียรยั่งยืนของระบบเช่นกันครับ)

10. ระบบการลงทุนไม่สามารถนำมาใช้จริงได้ เพราะถ้าทุกคนใช้ระบบเดียวกันระบบเดียวกัน แล้วมันจะเป็นอย่างไร!?

Answer : เรื่องนี้ผมได้เคยอธิบายไปในหลายๆโพสท์เก่าๆเอาไว้แล้วว่ามันเป็นไปได้ยากมากๆ สาเหตุก็เพราะ …

– คนเรามีความเชื่อและศรัทธาที่แตกต่างกัน โดยแต่ละคนก็จะมีความเชื่อที่แตกต่างกันไปในแต่ละส่วน ขนาดระบบ Mangmao All Time High ที่ผมเขียนไว้ในหนังสือ “แมงเม่าคลับ” ยังไม่มีใครคิดที่จะเอาไปใช้กันตรงๆเป๊ะๆตามต้นฉบับเลยครับ เพราะมันดู “ง่าย” เกินไป จนทุกคนคิดว่าต้องเอาไปปรับแต่งมันเสียหน่อย

– คนเรามีความสามารถในการแบกรับความเสี่ยงที่ต่างกัน บางคนชอบเสี่ยง บางคนไม่ชอบ บางคนทนกับความผันผวนได้มาก บางคนทนกับความผันผวนได้น้อย ดังนั้นยากมากๆที่ทุกคนจะทนใช้ระบบหรือกลยุทธ์เดียวกันได้ตลอดไป

– กลยุทธ์หรือระบบการลงทุนที่ยั่งยืนส่วนใหญ่ง่ายที่จะเข้าใจแต่ยากที่จะทำ สาเหตุเพราะช่องว่างในการทำกำไรจากตลาด มักเกิดจากความไร้เหตุผลของผู้เล่นส่วนใหญ่ในตลาด และมันก็มักจะเกิดขึ้นในจุดที่ยากที่สุดในการตัดสินใจทำอะไรลงไปได้อย่างมีเหตุผลอยู่สม่ำเสมอ เช่น การซื้อหุ้นเมื่อเกิด Panic, การซื้อหุ้นเมื่อมันทำ All-Time High หรือแม้แต่การอยู่เฉยๆได้เป็นเดือนๆปีๆ

– ระบบการลงทุนที่ยั่งยืนส่วนใหญ่มีกลไกในการ “ถีบ” คนส่วนใหญ่ออกไปโดยอัตโนมัติ เช่น Win Rate ต่ำ, Maximum Drawdown สูง, ความผันผวนระหว่างการลงทุนสูง หรือแม้แต่ช่วง Flat Time ที่พอร์ทจะอยู่นิ่งๆนานมากๆ สิ่งเหล่านี้สามารถถีบแมงเม่าส่วนใหญ่ออกไปได้ในเวลาไม่นานนัก (ต่อให้ใช้ Robot มา Automated ให้ก็ไม่ใช่ว่าจะทนเรื่องพวกนี้ได้ง่ายๆครับ)

– คนส่วนใหญ่ไม่ได้ถูกออกแบบมาให้สามารถลงทุนอย่างเป็นระบบ และมีวินัยอย่างสม่ำเสมอได้ เพราะการลงทุนอย่างเป็นระบบต้องอาศัยความเข้าใจในศาสตร์หลายๆอย่างเป็นอย่างดี เช่น วิชาการลงทุน, วิชาสถิติ, การเขียนโปรแกรม รวมไปถึงความเข้าใจต่อ Profile ของระบบการลงทุนนั้นๆในช่วงเวลาต่างๆของตลาดเป็นอย่างดีอีกด้วย ดังนั้นแล้วมันจึงเป็นไปได้ยากมากๆที่คนส่วนใหญ่จะสามารถลงทุนอย่างเป็นระบบได้อย่างมีวินัยยาวนาน

image

ตารางที่ 2 : แสดงให้เห็นถึงผลตอบแทนรายเดือนและรายปีของระบบ Mangmao ATH ภายใต้การทดสอบอย่างเข้มงวดในเวลากว่า 25 ปี ซึ่งเราจะเห็นได้ว่าพวกมันมีทั้งช่วงเวลาที่กำไรและขาดทุนสลับกันไป นอกจากนั้นแล้วยังมีช่วงเวลาที่ผลตอบแทนเป็น 0 หรือไม่ได้ทำการลงทุนนานหลายเดือนติดต่อกันอีกด้วย ซึ่งสิ่งเหล่านี้เป็นความยากในเชิงปฎิบัติจนทำให้คนส่วนใหญ่ไม่อาจทำตามกลยุทธ์การลงทุนที่แสนจะเรียบง่ายและมีประสิทธิภาพเหล่านี้ได้

และทั้งหมดนี้ก็เป็นความคิดที่ผมอยากจะแชร์ให้เพื่อนๆที่ยังมีความเข้าใจผิดเกี่ยวกับการลงทุนอย่างเป็นระบบได้อ่านกัน หวังว่าจะมีประโยชน์ไม่มากก็น้อยครับ

ปล. ส่วนใครที่ถามว่าแล้วมีใครที่รวยจากการเล่นหุ้นอย่างเป็นระบบตามหลักสถิติบ้างไหม ขอให้ไปลองไล่อ่านโพสท์เก่าๆ หรือไปหาหนังสือแมงเม่าคลับดูมาอ่านดูนะครับ ผมขี้เกียจจะเขียนใหม่อีกรอบแล้วครับ ฮ่าๆ :D

แมงเม่าคลับ.คอม หนังสือหุ้นน่าอ่าน, วิธีการเล่นหุ้น, การวิเคราะห์หุ้นทางเทคนิค, จิตวิทยาการลงทุน และการบริหารเงินทุน Money Management

ตัวอย่างหนังสือ “แมงเม่าคลับ”

Mangmaoclub Book 1st Day Lunch เอกราช ศรีศุภวิชากิจ

วันนี้เป็นวันที่หนังสือหุ้นเล่มแรกของผมได้เริ่มต้นวางแผงเป็นที่เรียบร้อยแล้ว ดังนั้นผมจึงอยากจะนำเอาเนื้อหาบางส่วนของมันมาแชร์ให้กับทุกๆคนได้อ่านกัน ซึ่งไม่ว่าคุณจะไปซื้อมันมาอ่านหรือไม่ ผมก็อยากให้ทุกคนได้อ่านบทนี้กันฟรีๆครับ :D

ความในใจของผมในการเขียนหนังสือเล่มนี้

ก่อนที่ผมจะเริ่มเขียนหนังสือหุ้นเล่มแรกของผมนั้น หลายคนมักบอกผมว่าถ้าอยากเขียนหนังสือหุ้นให้คนอ่านเยอะๆขายดีๆเป็น Best Seller ต้องเขียนให้อ่านง่ายๆสบายๆ ตัวเลขน้อยๆ ภาพสวยๆ ขายฝันเยอะๆ …

แน่นอนครับว่าผมไม่เคยเห็นด้วยกับความคิดแบบนี้เอาเสียเลย เพราะผมเองก็ไม่เคยจะนึกอยากอ่านหนังสือประเภทนี้เลยสักเท่าไหร่ โดยสาเหตุก็เป็นเพราะว่าจากประสบการณ์ของผมในตลาดหุ้นนั้น ความรู้ที่ผิวเผินมักจะอันตรายและทำให้เราขาดทุนได้มากกว่าความไม่รู้เอาเสียอีก! ดังนั้นเมื่อผมเริ่มต้นเคาะแป้นพิมพ์ขึ้นมาจริงๆ ผมจึงได้ตั้งเป้าหมายไว้ว่าผมจะเขียนหนังสือที่ผมอยากอ่านและเชื่อว่าหลายๆคนควรได้อ่านมันออกมา

หนังสือ “แมงเม่าคลับ : แบ่งปันความรู้ในการเล่นหุ้นอย่างเป็นระบบ” เล่มนี้จึงถือเป็นสิ่งที่สะท้อนถึงความเชื่อและอุดมการณ์ของผมอย่างชัดเจนที่สุด เพราะผมจงใจที่จะอัดเนื้อหา, ตัวเลข และข้อเท็จจริงของตลาดหุ้นไทยแบบจัดเต็มในแต่ละหัวข้อที่ผมเขียน เท่าที่ผมคิดว่าผู้อ่านส่วนใหญ่จะรับได้และมีประโยชน์ลงไป (แต่ก็พยายามอธิบายให้เข้าใจได้ง่ายที่สุดนะครับ) จนในที่สุดแล้วเมื่อผมเขียนจบลง มันก็ได้กลายเป็นหนังสือที่วางเดิมพันสวนทางกับความเชื่อของนักเขียนและสำนักพิมพ์หุ้นส่วนใหญ่เลยก็ว่าได้

สิ่งที่ผมอยากจะบอกกับเพื่อนๆผู้อ่านก็คือ ผมถือว่านี่เป็นการวัดใจกันระหว่างผมและเพื่อนๆนักลงทุนที่ติดตามเว็บแมงเม่าคลับกันมาเลยทีเดียวครับ เพราะถ้าการเดิมพันฉีกกระแสครั้งนี้ประสบความสำเร็จ ผมเชื่อว่าเราจะเห็นหนังสือหุ้นดีๆเนื้อหาแน่นๆ ถูกเขียนและแปลออกมาให้เราได้อ่านและเสพความรู้กันอีกมากมายขึ้นอย่างแน่นอน

ท้ายที่สุดนี้ผมจึงอยากจะฝากบอกเพื่อนๆทุกคนว่า หากว่าคุณเชื่อและต้องการอยากจะเสพความรู้ด้านการลงทุนที่ยกระดับขึ้นไปในเชิงลึกเหมือนกับที่ผมฝันเอาแล้วล่ะก็ ผมก็ขอฝากให้ทุกคนช่วยเป็นกำลังใจและช่วยกันสนับสนุนหนังสือเล่มนี้กันด้วยนะครับ เพราะมันจะเป็นจุดเริ่มต้นของความเปลี่ยนแปลงในแวดวงความรู้ด้านการลงทุนที่ผมได้วางแผนที่จะทำมันต่อไปนั่นเองครับ …

เนื้อหาโดยสังเขป

คุณเคยสงสัยกันบ้างไหนว่า วิธีการลงทุนที่อาศัยเพียงแค่ฐานข้อมูลของราคาและปริมาณการซื้อขายหุ้นในแต่ละวัน อย่างการวิเคราะห์ทางเทคนิคหรือหลักการสถิติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการนำไปปรับใช้เป็นกฏหรือระบบในการลงทุนนั้น จะช่วยให้เราสามารถทำกำไรและเอาชนะตลาดได้จริงๆหรือไม่?

ในหนังสือเล่มนี้นั้นไม่เพียงแต่ที่คุณจะได้พบกับคำตอบที่ว่ามันจะสามารถช่วยให้คุณทำกำไรและเอาชนะตลาดได้จริงๆหรือไม่ แต่มันยังได้แสดงตัวอย่างให้เห็นกันอีกด้วยว่าคุณจะสามารถทำมันได้อย่างไรและอะไรคือเหตุผลหรือตัวแปรต่างๆซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถทำกำไรและเอาชนะตลาดในระยะยาวกันได้อย่างไม่ยากเย็นนัก โดยนอกจากที่คุณจะได้พบกับตัวอย่างของระบบการลงทุนต่างๆซึ่งมีความเรียบง่ายแต่แฝงไปด้วยประสิทธิภาพและความยั่งยืนแล้ว หนังสือเล่มนี้ยังจะช่วยให้คุณได้เข้าใจถึงพลังของการบริการหน้าตักและเงินทุนอย่างเหมาะสม ซึ่งจะช่วยลดโอกาสในการขาดทุนอย่างหนักและเร่งผลกำไรให้กับการลงทุนของคุณเอง รวมไปถึงแนวคิดและทัศนคติต่างๆ ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถทำการลงทุนอย่างเป็นระบบด้วยความเข้าใจที่ถูกต้องกันอีกด้วย

ตัวอย่างหนังสือ “แมงเม่าคลับ : แบ่งปันความรู้ในการเล่นหุ้นอย่างเป็นระบบ”

ตัวอย่างหนังสือแมงเม่าคลับที่คุณกำลังจะได้อ่านนั้นอยู่ในส่วนต้นของหนังสือตั้งแต่หน้าแรกจนถึงบทนำ นอกจากนั้นแล้วยังเป็นการตัดเอาบทที่ 5 ซึ่งก็คือเรื่องของ “กำไรคาดหวัง สมการแห่งการทำกำไร” ที่ถือเป็น “มีดที่มองไม่เห็นในการทำกำไร” มาให้ทุกคนได้อ่านกัน แน่นอนว่ามันอาจเป็นสิ่งที่ต้องใช้เวลาในการทำความเข้าใจอยู่บ้าง แต่ผมถือว่านี่คือบางส่วนที่ผมอยากจะแชร์ให้ทุกคนได้ลองอ่านกันฟรีๆครับ ^^

[scribd-doc doc=”259094148 ” key=”MNrb1l3ory5oG63nlEli ” ]

ปล. ถ้าตัวอย่างโหลดไม่ขึ้นให้ลอง Refresh แล้วรอสักครู่ หรือเข้าดูได้ที่ Link นี้นะครับ

https://www.scribd.com/doc/259094148/MangmaoClub-Book-Final-Sample

แมงเม่าคลับ.คอม หนังสือหุ้นน่าอ่าน, วิธีการเล่นหุ้น, การวิเคราะห์หุ้นทางเทคนิค, จิตวิทยาการลงทุน และการบริหารเงินทุน Money Management

ขอเชิญร่วมงานเปิดตัวหนังสือ “แมงเม่าคลับ” อย่างเป็นทางการที่ห้องสมุดมารวยครับ

Mangmao ATH 1  Rule Performance 2014   SiamQuant

สวัสดีครับเพื่อนๆแมงเม่าคลับทุกคน วันนี้ผมมีข่าวดีและข่าวด่วนจะแจ้งให้ทราบว่า เรามีนัดหมายที่จะได้พบปะพูดคุยกันอีกครั้งหนึ่งแล้ว ในงานเปิดตัวหนังสือ “แมงเม่าคลับ : แบ่งปันความรู้ในการเล่นหุ้นอย่างเป็นระบบ” ครับ

กำหนดการและรายละเอียด

งานเปิดตัวหนังสือและการ Meet & Greet อย่างเป็นทางการในคราวนี้เราจะเจอกันที่ห้องสมุดมารวย ในวันพุธที่ 25 มีนาคม 2558 ตั้งแต่เวลา 17.00 – 19.30 ครับ แต่เนื่องจากสถานที่ในการจัดงานนั้นมีความจำกัดอยู่ในระดับหนึ่ง ดังนั้นแล้วทางผมและทางห้องสมุดมารวยจึงต้องขอสำรองที่นั่ง (เก้าอี้) เอาไว้ให้กับผู้ที่จองเข้ามาก่อน 100 ท่านแรกเท่านั้นครับ (ส่วนท่านที่สำรองไม่ทันก็ยังมาได้ แต่อาจต้องยืนเมื่อยสักนิดครับ)

สำหรับรายละเอียดของงานโดยคร่าวๆนั้นจะเป็นดังนี้ครับ (พอดีผมพึ่งจะได้รับการคอนเฟิรม์มาครับ)

– ผมจะบรรยายสรุปภาพรวมถึงความเป็นมาและแนวคิดต่างๆที่สำคัญในหนังสือเล่มนี้เป็นเวลาประมาณ 20 นาที

– เจาะลึกถึงข้อมูลผลตอบแทนในแต่ละช่วงเวลา และอธิบายผลของระบบการลงทุนที่ถูกเขียนเอาไว้ในหนังสือให้ได้ดูกันแบบ Interactive กันเป็นเวลา 20 นาที

– นอกจากนั้นแล้วก็จะปล่อยให้มีช่วง Q&A ถามตอบในหนังสือเล่มนี้กันพอหอมปากหอมคออีกประมาณ 20 นาที

– พบปะพูดคุยตามอัธยาศรัยนอกรอบอีกประมาณ 30 นาที

แผนที่สถานที่

ห้องสมุดมารวย อาคารตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET) ชั้น 1-2 เลขที่ 62 ถนนรัชดาภิเษก เขตคลองเตย แขวงคลองเตย กรุงเทพฯ 10110

maruey library map

 

รายละเอียดอื่นๆ

– งานฟรีไม่มีค่าใช้จ่ายใดๆครับ

– หนังสือจะวางจำหน่ายตามร้านหนังสือชั้นนำโดยทั่วไป โดยในช่วงแรกจะกระจายไปตาม SE-ED ก่อนและที่อื่นๆต่อไป ซึ่งสำหรับเพื่อนๆที่อยู่ใน ก.ท.ม. หนังสือน่าจะเริ่มวางแผงในช่วงวันที่ 18-19 มีนาคม 2558 นี้ ส่วนต่างจังหวัดจะช้ากว่า ก.ท.ม. ไปอีกประมาณ 1-2 วันครับ

– ในงานจะมีการนำเอาหนังสือของแมงเม่าคลับติดไปประมาณ 100 เล่มครับ

– เพื่อนที่ต้องการลายเซ็นต์ และพูดคุย ผมจะเผื่อเวลาในช่วงท้ายของงานเอาไว้ครับ

สำรองที่นั่ง

ดังนั้นแล้วสำหรับท่านที่สนใจขอให้ลงชื่อสำรองที่นั่งตามแบบฟอร์มด้านล่างนี้ใน Comment ได้เลยครับ โดยผมจะติดต่อสำรองที่นั่งกับทางห้องสมุดมารวยให้กับท่านที่ลงชื่อเข้ามาก่อนตามลำดับ 100 ท่านแรกนะครับ (ส่วนท่านที่สำรองไม่ทันก็ยังมาได้ แต่อาจต้องยืนเมื่อยสักนิดครับ) หวังว่าจะได้เจอกันนะครับผม ขอบคุณครับ

หมายเหตุ :

– เมื่อกรอกแบบฟอร์มและ Submit แล้ว หน้าเว็บจะเด้งไปที่หน้า Home Page และจะมี E-mail อัตโนมัติส่งไปโดยระบบ และทางทีมงานจะตรวจสอบที่ว่างเพื่อ Comfirm ที่นั่งกลับไปอีกครั้งครับ

– ท่านที่ไม่แน่ใจหรือกลัวว่ากรอกแล้วจะไม่ถึงมือผม สามารถ Comment ว่าลงชื่อมาแล้วด้วยก็ได้ครับ ^^

[si-contact-form form=’3′]

.

Edward Thorp โคตรเซียนหุ้นที่นักลงทุนไทยควรรู้จัก

Edward Thorp Pic

ปฎิเสธไม่ได้เลยว่าในการลงทุนนั้น สิ่งหนึ่งที่มีผลกระทบต่อความมุ่งมั่นตั้งใจในการศึกษาหาความรู้ในตลาดของเรา ก็คือเรื่องราวของนักลงทุนที่เก่งกาจจนถือเป็น Idol หรือแรงบันดาลใจในการลงทุนในการลงทุนแต่ละแขนง ในวันนี้ผมจึงอยากที่จะนำเรื่องราวบางส่วนของตำนานแห่งการลงทุนอย่างเป็นระบบที่ยังมีชีวิตอย่าง Edward Thorp ให้พวกเราได้รู้จักกันครับ!

Edward Oakley Thorp ตำนานที่ยังมีชีวิตของนักลงทุนตามระบบ

เนื่องจากอาทิตย์นี้ผมเองไม่มีเวลาในการเขียนบทความมากนัก เพราะต้องเตรียมตัวสำหรับงานสัมมนาประจำปี MangmaoTalk 2015 ในวันอาทิตย์ที่จะถึงนี้ (ยังไม่เต็มนะครับ แอบเหลืออีกราวๆ 30 ที่นั่งสุดท้าย อิอิ ขอประชาสัมพันธ์หน่อย) ดังนั้นแล้ว ในวันนี้ผมจึงอยากที่จะเขียนบล็อกสั้นๆเกี่ยวกับ Idol ในการลงทุนเชิง Quantitative and Systematic Trading คนหนึ่งของผมสักหน่อย และเขาก็คือ Edward Thorp นั่นเองครับ!

โดยหากจะถามว่าทำไมผมจึงอยากให้นักลงทุนไทยหลายๆคนได้รู้จักกับบุคคลผู้นี้ล่ะก็ ผมก็คงจะต้องบอกว่า Thorp นั้นถือได้ว่าเป็นอัจฉริยะในสิ่งที่เขาทำเสมอ นอกจากนั้นแล้วเขายังเป็นผู้ที่มี Impact ต่อวงการ Hedge Fund เป็นอย่างมาก ซึ่งสาเหตุก็มาจากการที่เขาได้นำหลักการหาขนาดการลงทุน (Position Sizing) แบบ Kelly Criterion มาประยุกต์ใช้ในแวดวงการลงทุนเป็นคนแรกๆ นอกจากนี้แล้วเขาก็ยังเป็นผู้ที่ก่อตั้งกองทุนแบบ Market Neutral Strategy ที่ชื่อว่า Princeton Newport Partners เป็นกองแรกของโลกในช่วงทศวรรษ 1960 อีกด้วย ซึ่งแน่นอนว่าความสำเร็จอย่างยิ่งใหญ่และยั่งยืนของเขาก็คือจุดเริ่มต้นที่ทำให้เราได้พบเห็นกองทุน Hedge Fund ประเภท Statistical Abritrage กันอย่างล้นหลามในเวลานี้นั่นเองครับ (บทสัมภาษณ์ช่วงล่าสุดเท่าที่ได้อ่านมา พบว่าเขากำลังทำกองทุนสไตล์ Systematic Trend Following ซึ่งใช้ข้อมูลทางด้านเทคนิคและพื้นฐานมาประกอบกัน น่าสนใจจริงๆเลย ^o^)

ประวัติโดยย่อและสิ่งต่างๆที่น่าสนใจของ Edward Thorp

Edward Oakley Thorp เกิดในวันที่ 14 สิงหาคม 1932 เขาเป็นทั้งศาสตราจารย์ทางคณิตศาสตร์, นักเขียน, นักประดิษฐ์, นักเล่นไพ่ Blackjack และสุดยอดผู้จัดการกองทุน Hedge Fund ที่ทำการลงทุนอย่างเป็นระบบด้วยหลักสถิติและวิทยาศาสตร์

– Thorp คือผู้แต่งหนังสือเกี่ยวกับการพนันสุดคลาสสิคที่ชื่อว่า Beat The Dealer โดยใช้หลักการทางคณิตศาสตร์เข้ามาพิสูจน์ถึงสิ่งต่างๆเกี่ยวกับความน่าจะเป็นที่อาจเกิดขึ้นได้ โดยสิ่งที่ทำให้หนังสือเล่มนี้ดังเป็นพลุแตกและกลายเป็นหนังสือสุดคลาสสิคก็คือ เขาได้เปิดเผยถึงผลการวิจัยจากการจำลองทางคณิตศาสตร์ด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์ เกี่ยวกับวิธีการ “นับหน้าไพ่” เพื่อเอาชนะเกม Blackjack จนทำให้บ่อนคาสิโนถึงกับต้องปรับเปลี่ยนกฎในการเล่นใหม่กันเลยทีเดียว (เขาเขียนหนังสือเล่มนี้เนื่องจากทางบ่อนคาสิโนทั้งหลาย ไม่ต้องการให้เขาเข้าไปเล่นการพนันอีกต่อไปแล้ว)

Beat_the_Dealer_by_Ed_Thorp

ภาพที่ 1 : หนังสือการเล่มเกม Blackjack สุดคลาสสิคที่ชื่อว่า Beat The Dealer ของ Edward Thorp

– Thorp คือผู้ที่ได้ชื่อว่าเป็นผู้ให้กำเนิดหรือบิดาแห่งคอมพิวเตอร์แบบสวมใส่ (Wearable Computer) โดยที่เขาได้เริ่มต้นพัฒนาอุปกรณ์พกพาขนาดเล็กร่วมกับ Claude Shannon ในช่วงทศวรรษ 1960 เพื่อช่วยโกงในการนับจังหวะและพยากรณ์เกม Roulette Wheel ในบ่อนคาสิโน โดยที่มันมีขนาดเล็กมากๆจนสามารถสอดไว้ในถุงเท้าหรือแม้แต่ในซองบุหรี่ได้เลยทีเดียว

thorp_wearable_roulette_computer

ภาพที่ 2 : เครื่องคอมพิวเตอร์สวมใส่ขนาดเล็กเครื่องแรกของโลก ร่วมสร้างโดย Edward Thorp และ Claude Channon เพื่อใช้ในการโกงการเล่มเกม Roulette Wheel

– Thorp เคยได้พบปะและดวลเกม Bridge กับสุดยอดนักลงทุนอย่าง Warren Buffet ก่อนที่เขาจะได้ก่อตั้งกองทุนของเขาในเวลาต่อมา เนื่องจากในขณะนั้น (ปี 1968) Buffet ได้ประกาศปิดกองทุนของเขาเนื่องจากรู้สึกว่าตลาดขณะนั้นร้อนแรงเกินไปจนยากต่อการทำกำไรได้แล้ว นั่นจึงทำให้ทางนักลงทุนรายใหญ่รุ่นแรกๆของบัฟเฟตอย่าง Ralph Waldo Gerard ได้ทำการร้องขอและจัดให้ Buffet ได้พบเจอกับ Thorp เพื่อขอความเห็นกับ Buffet ว่าเขาควรจะลงทุนกับ Thorp ดีหรือไม่

ed-thorp_2622705c

ภาพที่ 3 : Edward Thorp ในบ่อนคาสิโน

– Thorp คือผู้ปฎิวัติวงการเก็งกำไรในตลาดหุ้น โดยหลังจากที่เขาสามารถทำกำไรจากบ่อนคาสิโนได้ถึงจุดหนึ่งแล้ว ในช่วงปี 1969 เขาก็ได้ใช้ความเชี่ยวชาญทางด้านวิชาสถิติและความน่าจะเป็นมาประยุกต์ใช้ในตลาดหุ้น โดยที่เขาได้ค้นพบวิธีการทำกำไรจากปรากฎการณ์ความไม่สมบูรณ์แบบของราคาหุ้นในรูปแบบหนึ่งจนทำกำไรได้อย่างมหาศาล หลังจากนั้นเขาก็ได้ก่อตั้งบรษัท Convertible Hedge Associates ขึ้นมา (ภายหลังในปี 1974 ได้เปลี่ยนชื่อเป็น Princeton Newport Partners (PNP) ที่นักเก็งกำไรสาย Quant ส่วนใหญ่รู้จักกันดี) โดยที่กองทุนของเขานั้นถือได้ว่าเป็นกองทุนแบบ Market Neutral Strategy ที่ใช้หลัก Statistical Arbitrage และการลงทุนอย่างเป็นระบบแบบ Quantitative and Systematic Trading เป็นกองแรกๆของโลกเลยทีเดียว โดยที่กองทุน PNP ของเขานั้นสามารถที่จะทำกำไรและเอาชนะตลาดได้อย่างสม่ำเสมอ ด้วยผลกำไรทบต้น CAGR ตั้งแต่ปี 1969-1988 ที่ราว 15.1% ต่อปีหลังหักค่าบริหารงานเรียบร้อยแล้ว โดยที่มีความผันผวนของผลตอบแทนอยู่ที่ 4.3% เท่านั้น และไม่มีปีใดเลยที่ขาดทุนตลอดช่วงเวลากว่า 20 ปี (ในช่วงเวลานั้นดัชนี S$P500มี CAGR ที่ราว 10.1% และความผันผวนที่ 17.3%)

Note : Princeton Newport Partners ปิดตัวลงเนื่องจากถูกสงสัยว่าเข้าไปข้องเกี่ยวกับปัญหาคดีของ Michael Milken ราชา Junk Bond แห่งสถาบันการเงิน Drexel Burnham Lambert อย่างไรก็ตามในภายหลัง Thorp ก็ได้พ้นข้อกล่าวหานั้นในที่สุด

pnp-cumulativereturncomparison

ภาพที่ 4 : กราฟแสดงผลตอบแทนของกองทุน Princeton Newport Partners, L.P. ตั้งแต่ช่วงปี 1969-1988 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงผลตอบแทนที่เสถียรและสวยงามของเขา

pnp-scheduleofcapital

ภาพที่ 5 : ตารางแสดงผลตอบแทนของกองทุน Princeton Newport Partners, L.P. ซึ่งจะเห็นได้ว่าไม่มีปีใดเลยที่เกิดการขาดทุนขึ้นตลอดช่วงเวลากว่า 20 ปี

ข้อคิดจาก Edward Thorp (To be continue …)

อย่างที่บอกไปแล้วว่าผมเองยังไม่มีเวลามากนัก ดังนั้นแล้วผมจะกลับมาอัพเดทบทความนี้ใหม่อีกครั้งในอาทิตย์นี้ (หรืออาจเป็นอาทิตย์หน้า) โดยผมจะเขียนสิ่งที่น่าสนใจที่ได้จากการอ่าบทสัมภาษณ์ของเขาในวาระต่างๆให้พวกเราได้อ่านกันต่อไปครับ

อย่างไรก็ตาม สิ่งหนึ่งที่ผมอยากทิ้งท้ายไว้อย่างรวดเร็วก็คือ Edward Thorp คือตำนานที่ยังมีชีวิตอยู่และเป็นบทพิสูจน์ถึงกระบวนการในการลงทุนอย่างเป็นระบบได้เป็นอย่างดี เขาคือผู้ที่แสดงให้เห็นถึงพลังของการใช้ประโยชน์จากหลักการทางสถิติและตัวเลขในการลงทุนได้อย่างน่าชื่นชมเป็นอย่างมาก ซึ่งผมก็หวังเป็นอย่างยิ่งว่าจะช่วยเปิดมุมมองและเรื่องราวใหม่ๆให้กับเพื่อนๆหลายคนได้รู้จักกับเขากัน และนี่ก็คือทั้งหมดของบทความนี้ครับ ^^

ปล. ถ้าอยากอ่านต่อ หรือมีข้อมูลอยากแชร์กันก็ Comment ทิ้งกันไว้ได้เลยครับผม

ขอขอบคุณข้อมูลซึ่งหายากมากๆๆๆ จาก edwardothorp.com ครับผม

Link ที่น่าสนใจ

Edward Thorp เคยออกรายการ “To Tell The Truth” : https://www.youtube.com/watch?v=hPIW-OJugG4

บทความ “Bridge with Buffet” โดย Edward Thorp : Click to Download

 

แมงเม่าคลับ.คอม หนังสือหุ้นน่าอ่าน, วิธีการเล่นหุ้น, การวิเคราะห์หุ้นทางเทคนิค, จิตวิทยาการลงทุน และการบริหารเงินทุน Money Management

เรื่องน่าคิดเกี่ยวกับสมมติฐานของ Technical Analysis

หลังจากอาทิตย์ก่อนผมได้ออกบทความ “เหตุผลที่ผมเลิกดูกราฟ” จนเป็นที่โต้เถียงกันอย่างกว้างขวางกันไปแล้วนั้น ในอาทิตย์นี้ผมจะขอแปลงร่างเป็น “หมูไม่กลัวน้ำร้อน” กันอีกสักครั้งหนึ่ง โดยในวันนี้ผมจะขอเล่าถึงข้อโต้แย้งเกี่ยวกับสมมติฐานของ Technical Analysis โดยดั้งเดิม ที่พวกเราได้ยึดถือเป็นหลักความเชื่อกันมานมนาน ซึ่งผมหวังว่าจะช่วยให้พวกเราได้ลองหยุดคิดและไตร่ตรองพิจารณากันดูอีกสักครั้ง ทั้งนี้เพื่อประโยชน์ในการลงทุนของพวกเราทุกคนกันครับ

หมูไม่กลัวน้ำร้อน

บทความนี้เป็นบทความที่ผมเชื่อว่าอาจจะก่อให้เกิดกระแสวิภากษ์วิจารณ์กันอีกพอสมควร อย่างไรก็ตามผมเองต้องขอชี้แจงไว้อีกครั้งนึ่งว่า เหตุผลที่ผมตั้งใจจะเขียนเรื่องเหล่านี้ออกมาก็เพราะว่าหลังจากที่ผมได้ค่อยๆเรียนรู้สิ่งต่างๆในตลาดมานานพอสมควรนั้น ผมพบว่าหลายๆสิ่งที่พวกเราได้เคยเรียนรู้และเชื่อต่อๆกันมา สามารถที่จะเปลี่ยนแปลงไปได้อยู่เสมอ หากว่าเรามีองค์ความรู้ที่พัฒนาขึ้นอย่างเพียงพอ, มีข้อมูลชิ้นใหม่ๆ, หรือแม้แต่สภาพแวดล้อมของตลาดนั้นเปลี่ยนแปลงไป ดังนั้นแล้วในวันนี้ผมจึงอยากจะขอเล่าถึงข้อโต้แย้งที่น่าสนใจเกี่ยวกับสมมติฐานหลัก 3 ประการของ Technical Analysis เพื่อที่พวกเราหลายๆคนจะได้นำไปพิจารณาหรือนำไปประกอบเป็นองค์ความรู้ใหม่ๆ หรือแม้กระทั่งนำไปพัฒนาฐานความรู้ของพวกเรากัน ว่าแล้วก็ขอเข้าเรื่องเลยแล้วกันนะครับ

1. ราคาสะท้อนทุกอย่าง (Price Discount Everything) จริงหรือ?

ราคา “ไม่ได้” สะท้อนทุกอย่าง! นี่คือข้อโต้แย้งแรกของนักวิเคราะห์ทางเทคนิคยุคใหม่หลายๆคน ทำไมน่ะหรือครับ? สาเหตุแรกก็เนื่องมาจากว่า หากว่าราคาของหุ้นหรือหลักทรัพย์ใดๆได้สะท้อนข้อมูลทุกอย่างๆออกมาจนสมบูรณ์เรียบร้อยแล้ว มันก็จะไม่มีช่องว่าง-ส่วนต่างระหว่าง "ราคาที่เป็น” และ "ราคาที่ควรจะเป็น” หลงเหลืออยู่เพียงพอให้เราสามารถทำกำไรได้เลย!!

โดยเมื่อเราได้ลองพิจารณาให้ดีนั้น เราจะพบว่ากลุยทธ์การลงทุนหรือระบบการลงทุนทุกรูปแบบล้วนแล้วแต่ต้องตั้งอยู่บนพฤติกรรมบางอย่างของตลาด โดยพฤติกรรมที่จะสามารถช่วยให้เราทำกำไรได้ในระยะยาวเหล่านั้น พวกมันก็ต่างล้วนแล้วแต่จะตั้งอยู่บน ความไร้ประสิทธิภาพในการรับรู้และสะท้อนข้อมูลข่าวสารของผู้เล่นในตลาดกันทั้งสิ้น (Market Inefficiency or Mispricing) ไม่ว่าจะเป็น ปรากฎการณ์ของแนวโน้ม (Momentum Effect), ปรากฎการณ์ของการวิ่งเข้าสู่ค่าเฉลี่ย (Mean Reversion Effect) หรือแม้แต่ปรากฎการณ์ของช่วงเวลาตามฤดูกาล (Seasonality Effect)

ดังนั้นแล้ว หากว่า Technical Analysis จะยังคงยืนยันความเชื่อเดิมที่ว่าราคาได้สะท้อนทุกอย่างไว้เรียบร้อยแล้ว สมมติฐานในข้อนี้ก็จะเกิดความย้อนแย้งในตัวมันเอง และจะไปทับซ้อนกับข้อครหาของเหล่านักวิชาการทางการเงินที่ว่า นักเทคนิคไม่สามารถที่จะทำกำไรจากข้อมูลราคาของตลาดได้เลย เนื่องจากว่าตลาดนั้นมีประสิทธิภาพในการซึมซับและสะท้อนข้อมุลข่าวสารเป็นอย่างมาก (Efficient Market) และราคาตลาดในปัจจุบันนั้นเป็นราคาที่สมบุรณ์แบบและเหมาะสมแล้ว มันจึงไม่เหลือส่วนต่างในการทำกำไรให้เราเลยอีกต่อไป

นอกจากนั้นแล้ว สำหรับนักเก็งกำไรหลายๆชั้นนำหลายๆคน พวกเขายังเห็นว่าราคาไม่ได้สะท้อนทุกสิ่ง พวกมันเพียงแค่สะท้อนถึงอุปสงค์-อุปทาน (Supply-Demand) ของผู้เล่นที่อยู่ในตลาดขณะนั้น โดยที่พวกมันยังไม่ได้สะท้อนถึงข้อมูลในด้านอื่นๆออกมา หรือในบางกรณนีนั้น พวกเขายังกล่าวอีกด้วยว่า ราคาไม่ได้สะท้อนทุกสิ่ง มันเพียงแค่สะท้อนถึงความเชื่อที่เรามีต่อรูปแบบราคาในลักษณะต่างๆออกมาก็เท่านั้นเอง

mispricing

ภาพประกอบที่ 1 : เส้นสีแดงแสดงให้เห็นถึงลักษณะการเคลื่อนไหวของราคาที่ควรจะเป็นไปหากว่าราคาสะท้อนทุกอย่างโดยสมบูรณ์แบบ โดยที่เส้นสีประสีเขียวและเส้นประสีดำแสดงให้เห็นถึงพฤติกรรมที่มักจะเกิดขึ้นจริงๆ อันเนื่องมาจากความไม่สมบูรณ์แบบของตลาดและผู้เล่นในตลาด

ที่มา http://firmsmarkets.blogspot.com/2012/01/13.html

2. ราคาเคลื่อนไหวเป็นแนวโน้ม … จนกว่าแนวโน้มจะจบลง (Price Move in Trend) จริงหรือ?

สมมติฐานในข้อนี้ฟังดูแล้วเหมือนจะจริงยิ่งกว่าจริง อย่างไรก็ตาม ผมเชื่อว่าพวกเราทุกคนต่างก็เคยได้แหกสมมติฐานในข้อนี้กันมาบ้างแล้วแทบทั้งสิ้น นั่นก็เพราะสำหรับนักเก็งกำไรทั่วโลกแล้ว คำว่าแนวโน้มแบบ Sideway นั้นได้ถูกนำมาใช้กันอย่างกว้างขวางและยาวนาน แต่ที่แท้จริงแล้วความหมายของ Side-way ก็คือคำว่าไร้แนวโน้มหรือ Non-Direction นั่นเอง นอกจากนี้แล้ว หากเราจะอิงตามหลักวิชาการวิเคราะข้อมูลเชิงอนุกรมเวลาในสมัยใหม่นั้น (Time-Series Analysis – โดยที่ข้อมูลของราคาหุ้นก็จัดอยู่ในลักษณะนี้) เราก็ยังจะสามารถแบ่งองค์ประกอบพฤติกรรมของราคาหุ้นออกเป็นถึง 4 ประเภทใหญ่ๆได้เลย ยกตัวอย่างเช่นองค์ประกอบของ Trend, Seasonal, Cyclical, Irregular (Random Noise) ซึ่งองค์ประกอบต่างๆเหล่านี้สามารถที่จะทำให้ราคาหุ้นเกิดพฤติกรรมที่แตกต่างกันไปอย่างมากมายไม่ว่าจะเป็น

  • พฤติกรรมของแนวโน้ม (Trend) ซึ่งมักจะส่งผลให้ราคาวิ่งต่อไปในทิศทางเดิมๆ
    พฤติกรรมตามฤดูกาล (Seasonal) ซึ่งมักจะส่งผลให้ราคาแสดงพฤติกรรมบางอย่างออกมาเป็นระยะๆ โดย “ขึ้นอยูกับช่วงเวลา"
    พฤติกรรมแบบวัฎจักร (Cyclical) ซึ่งมักจะส่งผลให้ราคาแสดงพฤติกรรมบางอย่างออกมาเป็นระยะๆ โดย "ไม่ขึ้นกับช่วงเวลา"
    พฤติกรรมแบบวกกลับ (Mean Reversion) ซึ่งมักส่งผลให้ราคาวิ่งวกกลับไปสู่จุดสมดุลย์หรือค่าเฉลี่ยของพวกมัน
    พฤติกรรมแบบสุ่ม (Random) ซึ่งมักส่งผลให้ราคาวิ่งไปมาอย่างไร้ทิศทาง

ดังนั้นแล้ว เราจึงจะเห็นกันได้ว่าราคานั้นไม่จำเป็นที่ต้องเคลื่อนไหวอย่างเป็นแนวโน้มเสมอไป พวกมันสามารถจะมีพฤติกรรมแบบ Seasonal, Cyclical, Mean Reversion หรือ Random ก็ได้เช่นเดียวกัน นี่จึงเป็นข้อโต้แย้งที่ทำให้สมมติฐานในข้อที่ 2 มักโดนโจมตีอยู่บ่อยครั้ง

Time Series Characters

 

ภาพประกอบที่ 2 : แสดงให้เห็นถึง

  • 1) บนซ้าย ยอดขายบ้านรายเดือนในสหรัฐ (หน่วยเป็นล้านหลังคาเรือน) ซึ่งแสดงให้เห็นถึงพฤติกรรมแบบวัฎจักร (Cyclical)
    2) บนขวา จำนวนการซื้อขายสัญญา US Treasury Bill ในตลาดชิคาโกเมื่อปี 1981 เป็นเวลา 100 วันติดกัน แสดงให้เห็นถึงพฤติกรรมของแนวโน้ม (Trend)
    3) ล่างซ้าย ยอดการผลิตไฟฟ้าของประเทศออสเตรเลีย แสดงให้เห็นถึงพฤติกรรมแบบฤดูกาล (Seasonal)
    4) ล่างขวา ผลตอบแทนรายวันของดัชนี Dow Jones ที่แสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มหรือไร้รูปแบบ (Randomness)

ที่มาข้อมูล Forecasting : Principle and Practice โดย Rob Hyndman และ George Athanasopoulos

3. ประวัติศาสตร์มักซ้ำรอย (History Repeat it Self) จริงหรือ?

สำหรับผมแล้วสมมติฐานในข้อนี้ดูจะเป็นสิ่งที่ไกล้เคียงความเป็นจริงที่สุด อย่างไรก็ตาม ข้อควรคำนึงถึงสำหรับสมมติฐานในข้อนี้ที่ผมได้พบเจอมากับตัวเองก็คือ … ถึงแม้ว่าประวิติศาสตร์มักจะซ้ำรอย แต่พวกมันก็มักซ้ำรอยในรายละเอียดที่แตกต่างกันไปอยู่เสมอ!

สิ่งที่ผมพูดหมายความว่าอย่างไรน่ะหรือครับ?

มันก็หมายความว่า ถึงแม้ว่าคุณอาจจะเห็นสุดยอดหุ้นทำกำไรทุกๆปี แต่มันก็ไม่ได้หมายความว่ามันจะต้องเกิดขึ้นในหุ้นตัวเดิมๆ, กลุ่มเดิมๆ, ผู้เล่นเดิมๆ, มีคุณลักษณะแลลเดิมๆ หรือแม้แต่ มีรายละเอียดการเคลื่อนไหวก่อนวิ่งขึ้นไปแบบเดิมๆเสมอ นั่นก็เพราะผู้เล่นในตลาด, องค์ประกอบของตลาด และสภาพแวดล้อมของตลาดนั้นเปลี่ยนแปลงไปอยู่เสมอ

นอกเหนือไปจากนั้นแล้ว เราต้องไม่ลืมว่าองค์ความรู้และฐานข้อมูลในหลายๆส่วนเกี่ยวกับตลาดของเรานั้นยังถือได้ว่ายังค่อนข้างจำกัดอยู่มาก ยกตัวอย่างเช่น ถึงแม้ว่าตลาดหุ้นไทยจะเปิดมาราว 35 ปี แต่ในอีกมุมหนึ่งนั้น นักลงทุนหลายๆคนในตลาดหุ้นชั้นนำอย่างตลาดของประเทศสหรัฐอเมริกาก็ยังบ่นกันอุบว่าพวกเขามีข้อมูลที่น้อยเกินไป –*-

ดังนั้นแล้วในหลายๆสถานการณ์ที่เกิดขึ้นนั้น เราอาจไม่สามารถแยกแยะได้อย่างชัดเจนว่านี่คือสิ่งเก่าที่เคยเกิดขึ้นแล้ว หรือว่ามันเป็นสิ่งใหม่ที่ยังไม่เคยเกิดขึ้นกันแน่ สมมติฐานในข้อนี้จึงเป็นสิ่งที่คุณควรจะนำมันมาใช้ด้วยการเผื่อถึงความเสี่ยงของมันเอาไว้บ้างเช่นกัน (ลองนึกเล่นๆดูสิครับว่าขนาดนักเก็งกำไรที่มีอัตราความแม่นยำในการทำกำไรสูงที่สุดในกองทุน SAC Capital ของ Steve Cohen ยังสูงแค่ราวๆ 60% กว่าเท่านั้น ดังนั้นแล้ว ตลาดมีโอกาสที่จะทั้งซ้ำรอยและไม่ซ้ำรอยอยู่ค่อนข้างสูงพอสมควรเลยทีเดียว)

DJIASETPerformance
ภาพประกอบที่ 3 : ภาพเปรียบเทียบการเติบโตของดัชนี Dow Jones เส้นสีดำ (เท่าที่ผมมีข้อมูลข้อนหลังอยู่ถึงปี 1896) และดัชนี SET Index ตั้งแต่วันแรกที่ตลาดเปิดในปี 1975 เส้นสีเขียว ซึ่งแสดงให้เห็นถึงอายุและฐานข้อมูลที่จำกัดของตลาดหุ้นไทยและตลาดหุ้นสหรัฐ

ผมไม่ได้บอกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลจากราคาหุ้นจะใช้ไม่ได้!!

ใช่ครับ! ผมยังเชื่อมั่นในการทำกำไรจากการวิเคราะห์ข้อมูลจากราคาหุ้นหรือที่หลายๆคนเรียกกันโดยมาตรฐานว่า Technical Analysis อยู่ครับ อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้ก็คือเรื่องน่าคิดต่างๆเกี่ยวกับสมมติฐานของ Technical Analysis แบบดั้งเดิม ที่ผมอยากจะนำมาเล่าสู่กันฟังในบทความนี้

ผมเชื่อว่ามันอาจจะตรงหรือไม่ตรงใจของหลายๆคนอยู่แน่ๆ แต่อย่างน้อยที่สุดผมก็คิดว่ามันน่าจะมีประโยชน์กับการพัฒนาองค์ความรู้ในการลงทุน และทำให้หลายๆคนได้ลองกลับมาฉุกคิดถึงความเชื่อหลายๆอย่างที่พวกเราจดจำกันมาจนลืมที่จะตั้งคำถามต่างๆไป

ทั้งนี้นั้นผมไม่ได้หมายความว่าพวกมันคือสิ่งที่ผิดจนอาจทำให้คุณต้องเลิกใช้ Technical Analysis หรือมันแย่จนไม่ควรนำมาใช้อ้างอิงอีกต่อไปนะครับ (ข้อโต้แย้งเหล่านี้อาจถูกพิสูจน์ว่าผิดก็ได้ในอนาคต) เพราะอย่างน้อยที่สุดความเชื่อเหล่านี้ก็ได้ก่อให้เกิดพัฒนาการหลายๆอย่างที่เป็นประโยชน์กับพวกเราตามขึ้นมา แต่เมื่อถึงเวลาหนึ่งแล้ว ผมก็เชื่อว่าเราก็ควรจะทบทวนและตรวจสอบถึงองค์ความรู้ต่างๆที่เราได้สะสมมา เพื่อมองหาหนทางที่ดีที่สุดเพื่อจะกัาวเดินไปข้างหน้ากันต่อไปครับ :)

แมงเม่าคลับ.คอม หนังสือหุ้นน่าอ่าน, วิธีการเล่นหุ้น, การวิเคราะห์หุ้นทางเทคนิค, จิตวิทยาการลงทุน และการบริหารเงินทุน Money Management

เหตุผลที่ผม “เลิกดู” กราฟหุ้น (ด้วยตาเปล่า)

Trader

ว่ากันว่าถ้าคุณอยากจะเป็นนักเก็งกำไรที่เก่งกาจ คุณจะต้องฝึกๆๆๆ โดยเฉพาะกับการฝึก “ดูกราฟ” หุ้นให้ช่ำชอง อย่างไรก็ตามในบทความนี้ผมอยากจะแชร์เหตุผลบางอย่างที่ว่า เหตุใดในปัจจุบันผมจึงไม่ค่อยเห็นด้วยกับการฝึก ดูกราฟ-ตีกราฟ-ลากเส้นกราฟ แบบดั้งเดิมมากสักเท่าไหร่นัก และทำไมผมจึงมักจะบอกทุกคนว่าผมนั้น “เลิก” ดูกราฟหุ้นมานานหลายปีแล้ว และต่อไปนี้ก็คือเหตุผลของผมครับ

“ฝึกดูกราฟ” สิ่งที่คุณไม่ควรทำและเชื่อมั่นมากจนเกินไป

ผมคงจะปฎิเสธไม่ได้เลยว่าการ “ดูกราฟ” หรือการวิเคราะห์หุ้นทางเทคนิคแบบดั้งเดิม (Subjective Technical Analysis) นั้นถือได้ว่าเป็นศาสตร์แรกๆที่ผมได้เรียนรู้ในตลาดหุ้น และถือเป็นวิชา “ครู” ในการเล่นหุ้นของผมมาอย่างยาวนานเกือบ 10 ปีเลยทีเดียว

อย่างไรก็ตามในปัจจุบันนั้น การดูฝึกกราฟด้วย “ตาเปล่า” นั้น ถือได้ว่าเป็นกิจกรรมที่ผมไม่ค่อยอยากที่จะแนะนำให้ใครทำมันอย่างหนักหรือยาวนานอีกต่อไปแล้ว ซึ่งเหตุผลนั้นไม่ใช่เพราะว่ามันจะทำให้คุณปวดตาหรือว่าการดูกราฟนั้นไม่มีประโยชน์แต่อย่างใด (เพราะอันที่จริงแล้วการดูกราฟด้วยตาเปล่านั้นก็ถือได้ว่าเป็นหนทางในการเรียนรู้พฤติกรรมของตลาดและราคาหุ้นได้อย่างรวดเร็วที่สุดทางหนึ่งอีกด้วย)

แล้วถ้าอย่างนั้นทำไมผมจึงไม่แนะนำให้คุณ “ฝึกดูกราฟ” กันอย่างหนัก หรือหมกมุ่นกันจนหมกมุ่นเกินไปน่ะหรือครับ!?

คำตอบก็เพราะถึงแม้ว่าการฝึกดูกราฟด้วยตาเปล่าหรือการเรียนรู้วิชา Technical Analysis แบบดั้งเดิมนั้นจะช่วยให้คุณสามารถใช้สัญชาติญาณของคุณในการทำความเข้าใจกับตลาดได้อย่างรวดเร็ว แต่ในอีกมุมหนึ่งแล้วกระบวนการประมวลผลแบบคิดลัดของสมองมนุษย์ (Heuristic Judgement Process) ที่เกิดขึ้นในขณะที่เราดูกราฟนั้นมักที่จะทำให้เราเกิดข้อผิดพลาดในการสรุปข้อมูลและผลลัพท์ไปได้เป็นอย่างมาก และมันก็มักที่จะทำให้คุณมีความเชื่อจนนำไปสู่การกระทำต่างๆที่จะทำให้คุณขาดทุนโดยที่คุณไม่รู้ตัวเลยทีเดียว

โดยที่เหตุผลในแต่ละข้อต่อไปนี้ คือสาเหตุหลักๆที่ทำให้การฝึกดูกราฟอย่างหนักด้วยตาเปล่าเพียงอย่างเดียวอาจก่อให้เกิดอันตรายกับพอร์ทโฟลิโอของคุณได้โดยคาดไม่ถึง ซึ่งผมคิดว่ามันเป็นสิ่งที่มีประโยชน์ที่ผมอยากจะแชร์ให้อ่านกันเอาไว้ ถึงแม้ว่าผมจะเสี่ยงที่จะโดนนักดูกราฟหลายๆคนด่าและยำเละในบทความนี้ก็ตามครับ Open-mouthed smile

1. การดูกราฟหุ้นด้วยตาเปล่านั้นเป็นสิ่งที่คลุมเครือ

เหตผลอันดับแรกที่ผมคิดว่าจะทำให้ทุกคนเข้าใจถึงจุดอ่อนของการดูกราฟด้วยสายตาหรือ Technical Analysis แบบดั้งเดิมได้อย่างง่ายที่สุดนั้น ก็คือความคลุมเครือของตัววิชาเอง รวมไปถึงความคลุมเครือที่จะเกิดจากการตีความของผู้ใช้

โดยหากคุณได้ลองนึกให้ดีถึงบทเรียนในการวิเคราะห์กราฟทางเทคนิคเบื้องต้นเกือบทุกๆเล่มคุณจะพบว่า พวกมันก็มักจะประกอบไปด้วยหลักการของ Dow Theory, Price Pattern, Elliott Wave และอื่นๆซึ่ง … ถูกสังเกตและสร้างขึ้นมาจาก “กฎหลวมๆ” ที่ไม่ได้ให้ความหมายหรือระบุค่าตัวแปรไว้อย่างชัดเจน จนทำให้พวกเราทุกๆคนไม่สามารถที่จะตีความกราฟไปในทางเดียวกันได้ในทุกๆครั้ง

โดยที่เจ้ากฎหลวมๆของวิชา Technical Analysis แบบดั้งเดิมเหล่านี้ ไม่ว่าจะเป็นกราฟแบบ หัว, ไหล่, ตูด, ธง, ชามคว่ำ, ชามหงายและอื่นๆอีกมากมายนั้น ก็มักที่จะทำให้พวกเราทุกคนพร้อมที่จะมีข้ออ้างในการตัดสินใจและความลังเลใจอยู่บ่อยครั้งจนสูญเสียวินัยในการลงทุนไป เพราะเรามักจะมีข้อแก้ตัวเมื่อเราย้อนกลับมาดูความผิดพลาดของเราเสมอ (ยกตัวอย่างเช่น เรามักแก้ตัวว่ามองกราฟผิดรูปแบบไป) นี่จึงเป็นจุดอ่อนข้อแรกของการดูกราฟด้วยตาที่ผมอยากจะพูดถึงนั่นเอง

elliott-wave-theory

ภาพที่ 1 : Elliott Wave ทฤษฏีอีเลียทเวฟ หนึ่งในวิชาการวิเคราะห์หุ้นที่มีความคลุมเครือและมีข้อแม้รวมถึงข้อยกเว้นที่มากที่สุดของการดูกราฟ

2. การดูกราฟหุ้นด้วยตาเปล่าเป็นสิ่งที่พิสูจน์ไม่ได้

นอกจากที่การฝึกดูกราฟด้วยตาเปล่าจะเป็นสิ่งที่คลุมเครือมากๆแล้ว จุดอ่อนที่สำคัญที่สุดก็คือมันอย่างที่สองก็คือ ความคลุมเครือจากกฎหลวมๆเหล่านี้ทำให้การสรุปผลและพัฒนาองค์ความรู้ในการวิเคราะห์หุ้นต่อยอดขึ้นไปนั้นเป็นสิ่งที่แทบจะเป็นไปไม่ได้เลย เนื่องจากพวกมันขาดความชัดเจนในการที่เราจะนำไปพิสูจน์ถึงสิ่งต่างๆได้อย่างเป็นรูปธรรมนั่นเอง

เชื่อหรือไม่ว่าจุดอ่อนในข้อที่สองของการดูกราฟที่เกิดขึ้นนี้เองทำให้นักเก็งกำไรระดับโลกหลายๆคนต่างเห็นพ้องต้องกันว่า

“การดูกราฟดูตาเปล่าหรือ Technical Analysis แบบดั้งเดิมนั้นไม่ได้เป็นสิ่งที่ผิด แต่เป็นสิ่งที่แย่กว่าผิดเสียอีก” (Subjective TA is not even wrong. It is worse than wrong)

เพราะเราไม่มีวันรู้เลยว่าสิ่งที่เราเชื่ออยู่นั้นเป็นสิ่งที่ถูกต้องหรือผิดพลาดมากน้อยแค่ไหน เนื่องจากมันคลุมเครือจนไม่สามารถนำมาพิสูจน์ได้!

ดังนั้นแล้วการสรุปองค์ความรู้จากสังเกตพฤติกรรมของตลาดการฝึกนั่งดูกราฟด้วยตาเปล่าๆเพียงอย่างเดียวจึงยังไม่เพียงพอ และอาจกลายเป็นสิ่งที่เป็นอันตรายอย่างยิ่งยวด และอาจนำไปสู่การฆ่าตัวตายในตลาดหุ้นในระดับ “ยุทธ์ศาสตร์” ได้เลยทีเดียว นี่จึงเป็นเหตุผลข้องที่สองที่ทำให้ผมล้มเลิกแนวคิดในการฝึกดูกราฟไป โดยเฉพาะกับทฤษฎีกราฟซึ่งมีความคลุมเครืออยู่สูงไปโดยปริยายนั่นเองครับ

Note : เหตุผลในข้อนี้นั้นผมเหมารวมไปถึงการดู Indicator ต่างๆด้วยตาเปล่าด้วยเช่นกัน เพราะถึงแม้ว่ามันจะถูกสร้างขึ้นมาโดยอาศัยข้อมูลจากราคาหุ้นในอดีตอย่างซับซ้อนพิสดารสักแค่ไหน แต่การที่เรานำมันมาใช้โดยไม่เคยรู้เลยว่าแท้จริงแล้วประสิทธิภาพของเป็นอย่างไร มันก็ไม่ต่างจากการคิด “มโน” ไปเอง โดยอาศัยสัญชาติญาณ, ประสบการณ์ส่วนตัว และความเชื่อ อย่างที่นักดูกราฟหลายๆคนได้ทำผิดพลาดมาแม้แต่น้อย

James Simon Quote

ภาพที่ 2 : James Simon ผู้ก่อตั้งกองทุน Renaissance Technologies ชื่อดัง ที่มีผลตอบแทนโดยเฉลี่ยทบต้นกว่า 35% หลังหัก Performance Fee ในช่วงกว่า 20 ปีที่ผ่านมา ได้เคยกล่าวเอาไว้ว่า “เราจะทดสอบแนวคิดทุกอย่างของเรากับข้อมูลของตลาดต่างๆในอดีต เพราะอดีตคือกุญแจที่ยอดเยี่ยมในการเข้าใจอนาคต แน่นอนว่าไม่ได้สมบูรณ์แบบ! แต่ความเป็นมนุษย์ของพวกเราคือพลังที่ขับเคลื่อนตลาด และมันก็ไม่ใช่สิ่งที่จะเปลี่ยนแปลงภายในข้ามคืน ดังนั้นแล้วยิ่งคุณสามารถที่จะเข้าใจอดีตได้ดีเท่าไหร่ มันก็มีความเป็นไปได้อย่างสูงว่าคุณจะมีข้อมูลที่สำคัญมากๆในการที่จะเข้าใจถึงอนาคตที่กำลังจะเกิดขึ้น”

3. การดูกราฟหุ้นด้วยตาเปล่าไม่อาจเอาชนะขีดจำกัดของสมองมนุษย์ (Brain Limit)

สำหรับเหตุผลในข้อที่สามหรือข้อสุดท้ายที่ทำให้ผมเลิกนั่งดูกราฟมานานแล้วก็คือ …

พวกเราทุกคนนั้นย่อมมีขีดจำกัดของสมองในการประมวลผลต่อข้อมูลต่างๆที่เกิดขึ้น(โดยเฉพาะในตลาดหุ้น) ซึ่งมีสาเหตุมาจากทั้งขีดจำกัดทางสมองของแต่ละคน รวมไปถึงขีดจำกัดทางสมองของเผ่าพันธ์มนุษย์ โดยที่ขีดจำกัดต่างๆเหล่านี้ก็ได้เคยถูกนำมาวิจัยกันอย่างมากมาย ยกตัวอย่างเช่น

งานทดลองที่ชี้ให้เห็นว่านักดูกราฟหุ้นที่เชี่ยวชาญนั้นไม่สามารถที่จะแยกแยะกราฟราคาจริงๆกับกราฟราคาปลอมๆซึ่งถูกสร้างขึ้นจากการสุ่มโดยคอมพิวเตอร์ได้ (แต่เราสามารถใช้หลักสถิติช่วยแยกแยะได้โดยใช้คอมพิวเตอร์ในการประมวลผล)

งานทดลองที่ชี้ให้เห็นว่าเราสามารถที่จะสรุปผลและวิเคราะห์กราฟออกมาได้ต่างกัน ถึงแม้ว่ากราฟที่เราเห็นนั้นจะเป็นกราฟของหุ้นตัวเดิมๆในช่วงเวลาเดิมๆไม่เปลี่ยนแปลง โดยความไม่สม่ำเสมอในการประมวลผลเหล่านี้สามารถเกิดขึ้นได้จากหลายๆสาเหตุ ไม่ว่าจะเป็นสภาพแวดล้อม, อารมณ์ และความเหนื่อยล้าของสมอง

งานวิจัยที่ชี้ให้เห็นว่าสมองของเรานั้นถูกออกแบบมาเพื่อมองหารูปแบบบางอย่างอยู่เสมอ ซึ่งทำให้ในหลายๆครั้งเราทำการสรุปถึงรูปแบบบางอย่างขึ้นมาโดยที่มันไม่มีจริง หรือมีอยู่จริงแต่ไม่มีประโยชน์ในการทำกำไร

งานวิจัยที่ชี้ให้เห็นว่าการตัดสินใจของมนุษย์นั้นมักที่จะเกิดความผิดพลาดขึ้นในสถานการณ์ที่มีความซับซ้อนและความแปรปรวนเป็นอย่างสูงอยู่เสมอ (Highly Complex and Random) ซึ่งตลาดหุ้นนั้นถือเป็นที่ที่สถานการณ์ทั้งสองอย่างนั้นมารวมตัวกันอยู่ตลอดเวลา มันจึงทำให้คนส่วนใหญ่ไม่อาจที่จะหลีกเลี่ยงจากการขาดทุนในตลาดหุ้นได้เลยในระยะยาว เพราะถึงแม้ว่าคุณจะสามารถหลีกเลี่ยงความผิดพลาดจากการประมวลผลข้อมูลที่เกิดขึ้นในตลาดด้วยการควบคุมสติ, สมาธิ และอารมณ์ของคุณได้ในขณะที่ทำการลงทุนอยู่ แต่สมองของเราก็ยังคงไม่สามารถที่จะทำการประมวลผลในสถานการณ์ที่ตัวแปรต่างๆมีความซับซ้อนและมีผลกระทบต่อกันอย่างเป็นลูกโซ่เช่นในตลาดหุ้นได้ดีสักเท่าไหร่ (Configural Problem) มันจึงมักนำมาซึ่งความผิดพลาดในการตัดสินใจของเราอยู่เสมออย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

 

Shepards Tables

ภาพที่ 3 : ภาพ Shepard’s Tables แสดงให้เห็นถึงตัวอย่างความผิดพลาดในการประมวลผลของสมองจากข้อมูลที่ถูกส่งมาจากสายตาของเรา ซึ่งถือเป็นหนึ่งในขีดจำกัดในการประมวลผลของสมองมนุษย์ โดยที่ในภาพนั้นเราจะเห็นด้านยาวของโต๊ะทั้งนั้นสองยาวไม่เท่ากัน ทั้งที่จริงแล้วพวกมันมีความยาวเท่าๆกัน

แต่การดูกราฟก็ไม่ได้ไร้ประโยชน์

สุดท้ายนี้ ถึงแม้ผมจะบอกว่าผมเลิกดูกราฟด้วยตาเปล่าหรือเลิกฝึกดูกราฟด้วยตาเปล่าไปนานแล้วก็ตาม แต่ผมก็ไม่ได้บอกว่ามันจะไร้ประโยชน์ไปเสียทีเดียว

เพราะอันที่จริงแล้วส่วนหนึ่งแนวคิดต่างๆที่ผมได้เคยนำมาทดสอบและปรับใช้อย่างเป็นระบบในการลงทุน (Backtesting and Implementation) ก็ถือได้ว่าเป็นผลผลิตของประสบการณ์และความทรงจำจากการนั่งฝึกดูกราฟเป็นเวลาวันละหลายชั่วโมงอยู่ด้วยเช่นกัน ดังนั้นแล้วประโยชน์อย่างหนึ่งของการฝึกดูกราฟด้วยตาเปล่าจึงเป็นการฝึกการเรียนรู้พฤติกรรมของราคาหุ้นในเบื้องต้นที่รวดเร็วและมีคุณค่าเป็นอย่างมาก

อย่างไรก็ตาม ผมเองเห็นว่าการฝึกดูกราฟและใช้เพียงความรู้สึกและวิจารณญาณของเราเพื่อสรุปผลลัพท์หรือสร้างทฤษฎีใดๆในการเล่นหุ้นนั้น ถือได้ว่าเป็นกิจกรรมที่มีอันตรายและความเสี่ยงสูงที่จะทำให้เราเกิดความเข้าใจที่ผิดเพี้ยนต่อข้อเท็จจริงที่เกิดขึ้นในตลาดได้เป็นอย่างมาก คุณจึงควรที่จะพยายามทดสอบแนวคิดของคุณอย่างเป็นวิทยาศาสตร์ควบคู่ไปด้วยกันอยู่เสมอ เพราะถึงแม้ว่ามันจะไม่อาจรับประกันถึงผลกำไรที่จะเกิดขึ้นในอนาคตของคุณได้ แต่มันก็พอที่จะรับประกันได้ว่าคุณจะไม่เสียเวลาและเงินทองไปกับแนวคิด, ความเชื่อ และกลยุทธ์การลงทุนที่คุณเชื่อว่ามันอาจมีประสิทธิภาพ ทั้งที่จริงแล้วพวกมันอาจไม่เคยสร้างผลตอบแทนในอดีตได้เลยก็เป็นได้

… และนี่ก็คือเหตุผลหลักๆที่ว่าทำไมผมจึงเลิกดูกราฟ, ตีกราฟ และฝึกดูกราฟ (ด้วยตาเปล่า) ไปโดยปริยายนั่นเองครับ!

แมงเม่าคลับ.คอม หนังสือหุ้นน่าอ่าน, วิธีการเล่นหุ้น, การวิเคราะห์หุ้นทางเทคนิค, จิตวิทยาการลงทุน และการบริหารเงินทุน Money Management

ที่สุดในตลาดหุ้นไทย 2014

หลังจากผจญภัยไปกับตลาดหุ้น 2014 กันมาทั้งปี ในที่สุดเราก็จะได้หยุดพักและฉลองปีใหม่กันในอีกไม่กี่วันแล้ว แต่ก่อนที่เราจะ Happy New Year กันนั้น วันนี้ผมได้สรุปเอาสถิติที่น่าสนใจในตลาดหุ้นปี 2014 มาฝากพวกเราทุกคน ซึ่งถือเป็นผู้ที่มีส่วนร่วมในการสร้างปรากฎการณ์ในตลาดขึ้นด้วยกัน ว่าแล้วก็คลิ้กเข้ามาอ่านได้เลยครับ!

ภาพรวมของดัชนี SET Index 2014

SET2014

ภาพที่ 1 : ภาพรวมของดัชนี SET Index ในปี ค.ศ. 2014 ซึ่งให้ผลตอบแทนแบบไม่รวมปันผลที่ 16.3%

ไม่ว่าคุณจะคิดอย่างไรก็ตาม แต่ตลาดหุ้นไทยปีนี้นั้นถือได้ว่าสนุกและมีสีสรรมากเลยทีเดียว! โดยในปีนี้ตลาดหุ้นไทยของเราได้เริ่มต้นความมันส์กันตั้งแต่เปิดตลาดมาวันแรกของปีเลยก็ว่าได้ นั่นก็เพราะในวันที่ 2 มกราคม 2014 หรือวันเปิดตลาดวันแรกของปีนั้น ดัชนี SET Index ได้ทำการเขย่าขวัญนักลงทุนส่วนใหญ่ด้วยการดำดิ่งปิดตลาดปิดลบไปกว่า 5% เลยทีเดียว และนั่นทำให้บรรดานักลงทุนรวมถึงนักวิเคราะห์ส่วนใหญ่ต่างพากันออกประมาณการในเชิงลบกันยกใหญ่พอสมควร (หากว่าใครยังพอๆจำกันได้นะครับ)

อย่างไรก็ตามกฎในตลาดหุ้นข้อหนึ่งนั้นก็มีอยู่ว่า “ตลาดจะวิ่งไปในทิศทางที่ทำให้คนส่วนใหญ่ต้องผิดหวังและเจ็บปวดเสมอ” โดยหลังจากที่ SET Index ได้เทกระจาดเขย่าของออกจากมือของแมงเม่าส่วนใหญ่ไปเรียบร้อยกันแล้ว ตลาดก็เริ่มวิ่งขึ้นอย่างเป็นแนวโน้มมาเรื่อยๆ (มีตะกุกตะกักเล็กๆน้อยๆบ้างระหว่างทาง) ส่งผลให้นักลงทุนหลายๆคนออกอาการเซียนกันอย่างเห็นได้ชัด Smile with tongue out จนมาถึงช่วงราวๆกลางเดือนธันวาคมนี้นี่เองที่ SET Index พึ่งจะมีการอ่อนแรงและยุบตัวลงอย่างรุนแรง และทำให้หลายคนขวัญผวากันไปพอสมควร อย่างไรเสีย … ผมคิดว่าการทรุดลงของตลาดในช่วงปลายปีก็ไม่ได้เกิดขึ้นอย่างทันทีทันใดนัก แต่พวกมันได้เริ่มสูญเสียแรงเฉื่อยหรือ Momentum ในการวิ่งขึ้นไปทำจุดสูงสุดใหม่มาสักพักหนึ่งแล้วตั้งแต่ช่วงต้นเดือนพฤษจิกายน และนั่นทำให้นักลงทุนที่ช่างสังเกตุพอที่จะค่อยๆทยอยลดพอร์ทกันจนไม่เจ็บตัวกันมาสักเท่าไหร่นัก

โดยสถิติที่น่าสนใจในปีนี้เกี่ยวกับ SET Index นั้นก็มีอยู่หลายอย่างด้วยกันครับ ยกตัวอย่างเช่น แม้ว่า SET Index จะได้ให้ผลตอบแทนที่ดีปานกลางราว 16.3% และมีสัดส่วนของวันที่ให้ผลตอบแทนเป็นบวกถึงกว่า 57.44% แต่มันก็เกิดอาการชักกระตุกแรงๆอยู่เป็นระยะจนทำให้ปีนี้ SET Index มีผลตอบแทนรายวัน (Daily Return) แบบสุดโต่งไปในทางลบอยู่ค่อนข้างสูง (สังเกตจากผลตอบแทนที่ต่ำกว่าเส้นประ 95% VAR ในภาพด้านล่าง) มิหนำซ้ำในวันที่ 15-12-2014 ที่พึ่งผ่านมา มันก็ยังได้สร้างสถิติ Maximum Intraday Drawdown ให้หลายๆคนได้เจ็บปวดเป็นอันดับที่ 9 นับตั้งแต่ตลาดเปิดมาเสียด้วย (ใครอยากดูรายละเอียดชัดๆคลิ้กอ่านบทความได้ที่นี่ครับ)

โดยที่ภาพและตารางด้านล่างต่อไปนี้ก็คือสถิติและสีสันเล็กๆน้อยของดัชนี SET Index ในปีนี้ที่ผมอยากจะนำมาให้อ่านกันก่อนที่เราจะไปพูดถึงเรื่องอื่นๆกันต่อครับ

SETHist2014

ภาพที่ 2 : การกระจายตัวของผลตอบแทนรายวันของดัชนี SET Index ในปี ค.ศ. 2014 ที่มีวันที่ดัชนีติดลบแรงๆอยู่บ่อยครั้ง

SETStatSummary 2014

ตารางที่ 1 : ตารางสถิติโดยรวมคร่าวๆของดัชนี SET Index ในปี ค.ศ. 2014 ซึ่งแสดงให้เห็นค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนรายวันนั้นเป็นบวก ไม่ว่าจะมองจากค่าเฉลี่ยแบบ Median หรือ Mean ก็ตาม และนั่นทำให้ตลาดหุ้นในปีนี้ค่อนข้างที่จะ “เล่นง่าย” สำหรับนักลงทุนหลายๆคน

ภาพรวมของผลตอบแทนและความเสี่ยง ในแต่ละกลุ่มอุตสาหกรรมในปี 2014

หลังจากที่ได้ส่องดูดัชนี SET Index แบบคร่าวๆไปแล้วนั้น ตอนนี้เราจะมามองเจาะไปยังกลุ่มอุตสาหกรรมที่อยู่ในตลาดหุ้นไทยในแต่ละกลุ่มกันดูบ้าง โดยเราจะพบว่าสำหรับกลุ่มอุตสาหกรรมที่มาแรงทั้งปีในปีนี้อย่างเป็นเอกฉันท์ ก็คือกลุ่มบริการเฉพาะกิจหรือ PROF ซึ่งบวกไปกว่า 170% โดยได้อานิสงค์จากหุ้นสุด Hot เพียงไม่กี่ตัวในกลุ่มนั่นก็คือ BWG และ GENCO ส่วนกลุ่มอุตสาหกรรมยอดแย่ในปีนี้อย่างชัดเจนมากๆก็คือกลุ่มปิโตรและเคมีภัณฑ์ PETRO ซึ่งติดลบไปกว่า 23% โดยที่ไม่ว่าดัชนี SET Index จะวิ่งขึ้นวิ่งลงอย่างไร แต่โดยรวมแล้วหุ้นกลุ่ม PETRO ในปีนี้ได้จองคิวลงยาวท่าเดียวมาตั้งแต่ต้นปีเลยทีเดียวครับ (ยกเว้นแต่หุ้น WG ซึ่งค่อยๆวิ่งขึ้นมาเรื่อยๆจนทำกำไรไปกว่า 40% แบบไม่สนใจเพื่อนในกลุ่มเลย)

และเมื่อมองไปยังภาพรวมของดัชนีกลุ่มอุตสาหกรรมตามกลุ่มต่างๆใน SET Index นั้น เราจะพบว่า ปีนี้เป็นปีที่ค่อนข้างดีกับกลุ่มอุตสาหกรรมส่วนใหญ่ เนื่องจากมีกลุ่มอุตสาหกรรมเพียง 3 กลุ่มเท่านั้นที่ให้ผลตอบแทนที่ติดลบ ซึ่งก็คือกลุ่ม กองทุนรวมอสังหาริมทรัพย์และกองทรัสต์เพื่อการลงทุนในอสังหาริมทรัพย์ (PF-REIT), กลุ่มพลังงานและสาธารณูปโภค (ENERG) และ กลุ่มปิโตรและเคมีภัณฑ์ (PETRO) ซึ่งติดลบอยู่ที่ –0.089%, –0.98% และ –23.02% ตามลำดับ (ใครถืออยู่แค่ 3 กลุ่มนี้ถือว่าซวยสุดๆครับ ^^)

อย่างไรก็ตาม หากเราจะมองตามความเป็นจริงแล้วมีกลุ่มอุตสาหกรรมเพียง 17 ใน 28 กลุ่ม หรือราว 60% เท่านั้นที่สามารถจะให้ผลตอบแทนที่เป็นบวกชนะดัชนี SET Index ได้ ดังนั้นแล้วถึงแม้ว่าในปีนี้นักเล่นหุ้นส่วนใหญ่จะมีกำไร แต่ก็ไม่ได้แปลว่าพวกเขาจะสามารถทำกำไรเอาชนะตลาดได้โดยง่ายเกินไปเช่นกัน ซึ่งนี่ก็ถือเป็นสีสันและอุปสรรค์เล็กๆน้อยสำหรับตลาดในปีนี้นั่นเองครับ

IndusRelCumformancePNG 2014

ภาพที่ 3 : ลักษณะการเติบโตแบบ Cumulative Return ของผลตอบแทนจากแต่ละกลุ่มอุตสาหกรรมในตลาดหุ้นไทยปี ค.ศ. 2014 โดยเส้นสีส้มด้านบนขวาสุดก็คือกลุ่ม PROF ส่วนเส้นสีเขียนล่างขวาสุดก็คือกลุ่ม PETRO นั่นเอง

IndusReturnTabPNG2014

ตารางที่ 2 : ลำดับ % ร้อยละผลตอบแทนและความเสี่ยงของตลาดหุ้นไทยตามกลุ่มอุตสาหกรรมในปี ค.ศ. 2014 โดยที่ดัชนีตลาดหรือ SET Index นั้นถือได้ว่าอยู่ในอันดับที่ 18 ของดัชนีต่างๆในตลาด

หุ้นยอดเยี่ยมประจำปี 2014

ในคราวนี้เรามาดูหุ้นยอดเยี่ยมประจำปีกันบ้าง เผื่อว่าใครอยากจะเก็บเอาไปศึกษาเป็นการบ้านเชิงลึกเพื่อช่วยในการหาหุ้นทำกำไรในปีต่อไปกัน โดยที่ในปีนี้เราต้องถือว่าตลาดนั้นค่อนข้างที่จะให้ผลตอบแทนที่ดีมากๆกับหุ้นตัวเล็ก-กลาง และหุ้นยอดเยี่ยมอันดับหนึ่งของปีนี้โดยวัดจากผลตอบแทนตั้งแต่ต้นปีถึงปลายปีก็คือ บริษัท แอสเซท ไบร์ท จำกัด (มหาชน) หรือหุ้น ABC ในดวงใจของหลายๆคนนั่นเองครับ! โดยที่ผลตอบแทนจากราคาหุ้นเมื่อต้นปีถึงปลายปีในขณะนี้นั้นให้ผลกำไรสูงถึง 28.88 เท่าหรือกว่า 2888% เลยทีเดียว (ผลตอบแทนสูงมากในเวลาอันรวดเร็วติด Top 5% ตลอดกาลของตลาดหุ้นไทยไปเรียบร้อยแล้ว) เรียกได้ว่าใครหลับตาจิ้มหุ้นตัวนี้แล้วนอนกอดเอาไว้ทั้งปีก็คงจะฝันหวานกันไปอีกหลายเดือนเลยทีเดียว โดยที่หุ้นตัวอื่นๆในอันดับสุดยอดหุ้น Top 10 นั้นผมก็ได้บันทึกไว้ในตารางด้านล่างเรียบร้อยแล้วครับ

stockReturnTabTop10-2014

ตารางที่ 3 : อันดับหุ้นยอดเยี่ยมประจำปี ค.ศ. 2014 เมื่อคิดจากผลตอบแทนจากราคาหุ้นในหนึ่งปีหรือ 1 Year % Cumulative Return

Best Stock 2014 No.1 ABC

Best Stock 2014 No.2 PAF

Best Stock 2014 No.3 DIMET

ภาพที่ 4-6 : ตัวอย่างกราฟราคาของหุ้นยอดเยี่ยมในตลาดหุ้นไทยปี ค.ศ. 2014 โดยได้แก่หุ้น ABC, PAF และ DIMET

หุ้นยอดแย่ประจำปี 2014

ดูหุ้นดีๆเยี่ยมๆกันไปแล้วคราวนี้มาดูหุ้นแย่ๆในปีนี้กันบ้างดีกว่าครับ โดยหุ้นที่ให้ผลตอบแทนแย่ที่สุดก็คือ บริษัท กองทุนรวมอสังหาริมทรัพย์เอ็มเอฟซี-อะเมซิ่ง อะลา อันดามัน หรือหุ้น M-AAA โดยให้ผลตอบแทนจากราคาหุ้นติดลบถึงราว 91.25% เลยทีเดียว อย่างไรก็ตาม สาเหตุของมันมาจากการที่ มันได้ทำการปิดกองทุนและจ่ายเงินทั้งเงินต้นและเงินปันผลรวมถึงกำไรจากการบริหารคืนผู้ถือหน่วยแล้วเพื่อเตรียม delist ออกจากตลาดในต้นปีหน้า ดังนั้นจึงอาจถือได้ว่าผลตอบแทนที่ติดลบทางราคานั้นไม่ใช่เรื่องที่ผิดวิสัย มันจึงอาจไม่คู่ควรนักกับหุ้นยอดแย่ในปีนี้นัก

ดังนั้นเมื่อมองลงไปในลำดับถัดมานั้นผมจึงจะขอยกความดีความชอบให้กับหุ้นจาก บริษัท โซลูชั่น คอนเนอร์ (1998) จำกัด (มหาชน) SLC ที่โด่งดังแทน โดยที่ในปีนี้มันได้มุ่งมุ่นที่จะดำดิ่งลงมาเรื่อยๆตั้งแต่ต้นปี จนทำให้ผลตอบแทนจากราคาหุ้นนั้นติดลบถึง -85% และทำให้แมงเม่าหลายๆคนต้องติดดอยไปตามๆกัน นั่นจึงทำให้มันได้ครองตำแหน่งหุ้นยอดแย่ในปีนี้ไปโดยเอกฉันท์! โดยที่ด้านล่างนี้คือหุ้นที่ให้ผลตอบแทนจากราคาหุ้นที่ย่ำแย่ที่สุดในปีนี้ 10 อันดับแรกครับ

stockReturnTabBot10-2014

ตารางที่ 4 : อันดับหุ้นยอดแย่ประจำปี ค.ศ. 2014 เมื่อคิดจากผลตอบแทนจากราคาหุ้นในหนึ่งปีหรือ 1 Year % Cumulative Return

Worst Stock 2014 No.1 M-AAA

Worst Stock 2014 No.2 SLC

Worst Stock 2014 No.3 AS

ภาพที่ 7-10 : ตัวอย่างกราฟราคาของหุ้นยอดแย่ในตลาดหุ้นไทยปี ค.ศ. 2014 โดยได้แก่หุ้น M-AAA, SLC และ AS

หุ้นสุดผันผวนประจำปี 2014

ประเด็นสุดท้ายเกี่ยวกับสุดยอดหุ้นในปีนี้ก็คือหุ้นที่ผันผวนที่สุดในตลาด (โดยวัดจากค่า Annualized Standard Deviation – Ann.Stdev) โดยหุ้นที่ถือว่ามีความผันผวนกระชากใจแมงเม่าไทยมากที่สุดในปีนี้ก็คือหุ้น บริษัท อินเตอร์แนชั่นเนิลเอนจีเนียริง จำกัด (มหาชน) หรือหุ้น IEC นั่นเอง อย่างไรก็ตามมันก็ไม่ใช่สิ่งที่น่าแปลกใจสักเท่าไหร่นัก เมื่อดูจากมูลค่าราคาหุ้นของมันซึ่งอยู่ที่ราวๆ 0.05 บาท/หุ้น เท่านั้น เพราะโดยส่วนใหญ่แล้วหุ้นสุดผันผวนในตาราง Top 10 Annualized Standard Deviation ก็มักจะเป็นหุ้นที่ราคาต่ำกว่า 1 บาทแทบทั้งสิ้น นั่นก็เพราะหุ้นที่มีราคาต่ำมากๆมักจะมีช่วงราคาที่กว้างเมื่อคิดเป็นสัดส่วนร้อยละ และยังมีความผันผวนจากการเก็งกำไรในตัวอยู่แล้วครับ

stockReturnTabStdevTop10-2014

ตารางที่ 5 : อันดับหุ้นสุดผันผวนประจำปี ค.ศ. 2014 เมื่อคิดจากค่า % Annualtized Standard Deviation ของราคาหุ้น

Most Volatile Stock 2014 No.1 IEC

Most Volatile Stock 2014 No.8 TIES

Most Volatile Stock 2014 No.9 RWI

ภาพที่ 7-10 : ตัวอย่างกราฟราคาของหุ้นสุดผันผวนในตลาดหุ้นไทยปี ค.ศ. 2014 โดยได้แก่หุ้น IEC, TIES และ RWI

แล้วตลาดในปี 2015 ล่ะ จะเป็นยังไง?

สุดท้ายนี้หลายคนมักสงสัยว่าแล้วตลาดในปีหน้าจะเป็นอย่างไรกันล่ะ? แน่นอนว่ามันเป็นคำถามที่ผมไม่สามารถจะตอบได้แบบชัวร์ๆหรอกครับ (ถ้าตอบได้ก็ไม่ต้องมานั่งเล่นหุ้นตามระบบหรือหลักสถิติแบบทุกวันนี้ 55)

อย่างไรก็ตามเพื่อเป็นการปิดท้ายบทความอย่างสวยงามนั้น ผมจะขอทิ้งท้ายไว้ด้วยการประมาณการณ์ตลาดหุ้นด้วยเทคนิคพิเศษจากวิชา Time Series Analysis ที่เรียกว่า Random Walk Forcasting ให้ลุ้นสนุกๆกันสักเล็กน้อย (จริงๆแล้วไม่พิเศษหรอกครับ แต่เป็นระดับเบสิคของวิชานี้ 55) โดยที่มันจะช่วยให้เราประมาณการณ์ถึงขอบเขตของการเคลื่อนไหวของราคาหุ้นในอนาคตที่ยังไม่ถีง ตามสมมติฐานที่ว่าตลาดนั้นเคลื่อนไหวแบบสุ่ม ภายใต้ขอบเขตของความมั่นใจในระดับหนึ่งครับ (95% Confidence Level Band)

และนี่ก็คือทั้งหมดของบทความทิ้งท้ายในปี 2014 นี้ แล้วเจอกันใหม่ในตลาดหุ้นปีหน้า 2015 ขอให้เที่ยวให้สนุกและมีความสุขกันเยอะๆทุกคนนะครับผม!  ^^

SET Index 2015 Forecasts 25 Bars Forward

ภาพที่ 11 : กราฟประมาณการขอบเขตการเคลื่อนไหวของดัชนี SET Index ในอีก 25 วันทำการถัดไป ด้วยระดับความเชื่อมั่นที่ 95% โดยการใช้ฐานข้อมูลในการคำนวณจากดัชนีในปี 2014 ที่ผ่านมา ซึ่งบ่งชี้ว่ามันมีโอกาสราวๆ 95% ที่ในอีก 25 วันทำวันการหรือราว 1 เดือนข้างหน้า ดัชนี SET Index มีโอกาสที่จะเคลื่อนที่อยู่ในระหว่างช่วงราคาประมาณ 1430-1649 จุด ภายใต้สมมติฐานของ Random Walk