ผมพูดตรงๆว่าผมค่อนข้างขัดใจเวลาที่ได้ยินใครมักชอบพูดกันว่า “หุ้นขึ้นมาเพราะกราฟมันทำตัวแบบนี้ Indicator กำลังมีค่าเท่านั้น หรือหุ้นวิ่งลงไปเพราะกราฟเป็นรูปแบบนี้” อยู่เสมอ … ทำไมน่ะหรือครับ? สาเหตุก็เพราะว่าในทางสถิตินั้นถึงแม้ว่าเราจะบ่งบอกถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวเหตุการณ์ต่างๆออกมาได้ แต่นั่นก็ไม่ได้หมายความว่ามันจะเป็นเหตุและผลซึ่งกันและกันเลย ดังนั้นแล้วมันจึงแทบไม่มีประโยชน์อะไรที่คุณจะต้องพยายามหาเหตุผลมาสนับสนุนการตัดสินใจในการเทรดของคุณแบบ “ครั้งต่อครั้ง” เพราะนั่นไม่ใช่สิ่งที่สถิติจากกราฟทาง Technical Analysis ให้กับคุณได้นั่นเองครับ

สิ่งที่มีความสัมพันธ์กันไม่ได้หมายความว่ามันเป็นเหตุผลซึ่งกันและกัน! (

Correlation does not imply causation)

ผมเองตั้งใจเอาไว้ว่าจะเขียนอธิบายถึงเรื่องนี้มาสักพักหนึ่งแล้ว แต่วันนี้โชคดีได้แวะไปอ่าน FB Fanpage ของคุณหมอกอล์ฟ พงศกร เอื้อชวาลวงศ์ หรือหมอกอล์ฟพงษกร นักลงทุน VI สายดำ เจ้าของบล็อก Mind Investing มา แล้วเห็นพี่กอล์ฟเขียนไว้ได้อย่างดีแล้ว (ผมก็เลยไม่ต้องนั่งเทียนเขียนอีก ฮ่าๆ) ในช่วงแรกผมจึงขอนำมาตัดแปะให้อ่านกันไปเลยครับ

ข้อความจากคุณหมอกอล์ฟ :

การบอกความสัมพันธ์ว่า “อะไร” เป็นเหตุทำให้เกิด “อะไร” ตามมา ไม่ใช่เรื่องง่ายนัก นอกจากว่าเราจะสามารถควบคุมตัวแปรได้ทั้งหมดเหมือนในห้องทดลองทางวิทยาศาสตร์ แล้วเหลือเฉพาะตัวแปรต้นและตัวแปรตามซึ่งเป็นเหตุและผลที่เราสนใจเท่านั้น และถึงแม้เราจะควบคุมตัวแปรได้ทั้งหมด ลำดับการเกิดก่อนหลังของตัวแปรต้นและตัวแปรตามอาจจะไม่ใช่เหตุและผลก็ได้ อาจจะเป็นเพียงแต่เป็นเหตุการณ์ที่เกิดร่วมกัน หรือทั้งสองอาจจะมีสาเหตุร่วมกันที่เราไม่ทราบ

ในชีวิตจริงที่มีเหตุและปัจจัยมากมายจนยากที่จะแยกแยะได้ว่าอะไรคือเหตุ อะไรคือผล แม้จะมีการศึกษาอย่างดีโดยมีการควบคุมตัวแปรในห้องทดลองก็ไม่ใช่ว่าผลในชีวิตจริงจะเป็นอย่างในห้องทดลองเสมอไป เพราะในชีวิตจริงมีปัจจัยมากมายที่อาจจะมีผลกระทบต่อผลลัพธ์ของเรื่องที่เราสนใจ

การศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อความสำเร็จของบริษัทในอดีตเพื่อศึกษาหาเหตุปัจจัยที่ทำให้บริษัทเติบโตก็ไม่ต่างกัน การที่เราได้ข้อมูลหรือคุณลักษณะที่มีร่วมกันของบริษัทที่เคยประสบความสำเร็จ อาจจะเป็นไปได้ว่าคุณสมบัติเหล่านี้เกิดจากการคัดเลือกจากข้อมูลของบริษัทที่ประสบความสำเร็จเพียงด้านเดียว แต่คุณสมบัติเหล่านี้อาจจะอยู่ในบริษัทที่ล้มเหลวเหมือนกันเพียงแต่ไม่มีใครศึกษา

นอกจากนั้น การดำเนินไปของธุรกิจมีความเป็น Dynamic สูง มีการเปลี่ยนแปลงตลอด ทั้งปัจจัยภายนอกปัจจัยภายใน ต่อให้เราทราบเหตุของการประสบความสำเร็จจริง…แต่สภาพปัจจุบันของบริษัทที่เปลี่ยนไปอาจจะไม่ได้มีคุณลักษณะนั้นแล้วก็ได้

การศึกษากรณีของบริษัทที่ประสบความสำเร็จ บริษัทที่ประสบความล้มเหลว เคยคลุกคลีทำงานกับธุรกิจที่ประสบความสำเร็จ เคยคลุกคลีทำงานกับธุรกิจที่ล้มเหลว แล้วสามารถวิเคราะห์แยกแยะเหตุปัจจัยที่น่าจะเป็นสาเหตุได้ ทั้งในแง่ลำดับการเกิดขึ้นของเวลา ทั้งในแง่การอธิบายด้วยเหตุผล น่าจะช่วยให้เรารู้และเข้าใจสาเหตุที่ส่งผลต่อความสำเร็จของบริษัทเพิ่มขึ้น

ถ้าเรารู้ว่าอะไรคือเหตุของบริษัทที่จะประสบความสำเร็จในอนาคต และจับตามองถูกที่ว่าปัจจัยแห่งความสำเร็จยังอยู่หรือไม่? ปัจจัยแห่งความล้มเหลวเริ่มเข้ามาหรือยัง? เราย่อมสามารถเป็นนักลงทุนในหุ้นเติบโตที่ดีได้ และสิ่งสำคัญที่เราต้องรู้คือ…ไม่มีอะไร 100% สิ่งที่เราคิดว่าเป็นสาเหตุของความสำเร็จอาจจะไม่ใช่ก็ได้ สิ่งที่เราคิดว่าเป็นสาเหตุของความสำเร็จอาจจะเปลี่ยนไปแล้วก็ได้ มนุษย์เรายังรู้น้อยมากเมื่อเทียบกับความรู้ที่มีในธรรมชาติ สิ่งที่เราพอจะทำใด้คือเปิดใจและหมั่นศึกษาเข้าไว้ครับ

อย่าหาพยายามเหตุผลหรืออธิบายเหตุการณ์ต่างๆจากการใช้กราฟ

SET and RSI Correlation

ภาพที่ 1 : RSI(14) ลักษณะของค่าดัชนี Relative Strength Index คำนวณ 14 วันย้อนหลัง

หลังจากที่เราได้อ่านคำอธิบายจากคุณหมอกอล์ฟไปแล้วนั้น ในคราวนี้ผมจะขอพูดในเชิงของการเก็งกำไรด้วยกราฟหรือ Technical Analysis กันบ้าง โดยสาเหตุที่ทำให้ผมบอกว่าเราไม่ควรจะหาเหตุผลจากกราฟหรือสัญญาณต่างๆแบบ “ครั้งต่อครั้ง” ก็เนื่องมาจากสำหรับกระบวนการในการเก็งกำไรด้วย Technical Analysis อย่างเป็นวิทยาศาสร์นั้น สิ่งต่างๆที่เราได้ทดสอบออกมาจนแน่ใจแล้วว่าพวกมันมีความสัมพันธ์กัน (Correlated) ล้วนแล้วแต่เกิดขึ้นด้วยวิธีการเก็บข้อมูลทางสถิติทั้งสิ้น เราไม่สามารถที่จะทำการทดลองหรือควบคุมตัวแปรต่างๆในตลาดให้คงที่อยู่เสมอได้ (อันที่จริงแล้วหลักการวิเคราะห์ตลาดต่างๆส่วนใหญ่ไม่ว่าจะสายไหนแทบทั้งหมด ล้วนแล้วแต่เกิดขึ้นจากการสังเกตทั้งสิ้น) ดังนั้นเราจึงไม่สามารถที่จะอนุมานได้อย่างชัดเจนว่าสิ่งใดคือเหตุและผลของเหตุการณ์ต่างๆขึ้นมานั่นเอง

ยกตัวอย่างเช่น จากภาพด้านล่างนั้น ถึงแม้ว่าเราจะทราบจากการเก็บข้อมูลทางสถิติว่า ค่า RSI(14) จะมีความสัมพันธ์ในเชิงบวกกับผลตอบแทนในอีก 20 วันข้างหน้า (20 Bars) หรือพูดง่ายๆก็คือ ยิ่งค่า RSI(14) ของหุ้นตัวใดๆมีค่าสูงมากเท่าไหร่ โอกาสที่ผลตอบแทนโดยเฉลี่ยของมันจะเป็นบวกก็ยิ่งมากขึ้นตามลำดับ แต่เราก็ไม่สามารถจะพูดได้เลยว่าหุ้นตัวนั้นหรือตัวนี้ให้ผลตอบแทนเป็นบวกเนื่องจากค่า RSI(14) ของมัน เนื่องจากความจริงแล้วหุ้นอาจวิ่งขึ้นเพราะปัจจัยพื้นฐานหรือแม้แต่เม็ดเงินที่ไหลเข้ามาจากปัจจัยอื่นๆร้อยแปดพันเก้าก็ได้! และมันก็คือสิ่งที่เราไม่อาจรู้หรือสรุปได้จากเพียงข้อมูลในกราฟที่เรามี!!

การพยายามหาเหตุและผลหรือพยายามอธิบายที่มาที่ไปของการเคลื่อนไหวของราคาหุ้นจากสัญญาณต่างๆจึงเป็นเพียงภาพมายาของคนส่วนใหญ่ การใช้กราฟไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อให้อธิบายความเป็นไปของราคา แต่มันถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อให้เราสามารถทำกำไรสุทธิในระยะยาวออกมาจากตลาดได้ต่างหาก

มันไม่จำเป็นเลยที่คุณจะต้องรู้ว่าทำไมราคาถึงเป็นอย่างนั้นอย่างนี้ และการพยายามที่จะทำแบบนั้นมีแต่ที่จะทำให้คุณสับสนกับกราฟมากยิ่งขึ้น คุณจะค่อยๆตกลงไปในหลุมพรางของการพยายามอธิบายความเป็นไปของโลกใบนี้จากข้อมูลเพียง 5 จุดซึ่งก็คือ Open-High-Low-Close-Volume ที่เรามี และก็ไม่แน่ว่ามันอาจเป็นเพียงสิ่งที่จิตของคุณปรุงแต่งขึ้นเท่านั้น

เมื่อคุณพยายามที่จะทำกำไรจากหลักการทาง Technical Analysis อย่างเป็นวิทยาศาสตร์นั้น สิ่งที่คุณจำเป็นที่จะต้องรู้จริงๆก็คือ … สัญญาณซื้อขายหรือระบบการลงทุนของคุณนั้นมีประสิทธิภาพและความเสถียรมากแค่ไหนอย่างไรต่างหาก และนี่ก็คือเหตุผลที่เพียงพอแล้วสำหรับการลงมือซื้อขายในแต่ละครั้ง … และมันก็เพียงพอแล้วที่จะช่วยให้เราสามารถที่จะทำกำไรอย่างยั่งยืนในระยะยาวจากตลาดครับ

imageภาพที่ 2 : ลักษณะความสัมพันธ์ระหว่างค่า RSI(14) และผลตอบแทนในอีก 20 วันข้างหน้า ซึ่งทำการเก็บข้อมูลจากดัชนี SET Index ในแต่ละวัน
image

ภาพที่ 3 : ลักษณะความสัมพันธ์ระหว่างค่า RSI(14) และผลตอบแทนในอีก 20 วันข้างหน้า ซึ่งทำการเก็บข้อมูลจากหุ้นที่อยู่ในกลุ่ม SET100 ทั้งหมดในแต่ละวัน (ตัดข้อมูลสุดโต่งหรือ Out-lier ในเชิงบวกแล้ว)

Note : จากสมการ Y = 0.0004X – 0.0096 และ Y = 0.0011X – 0.0353 นั้น เราจะเห็นได้ว่าในกรณีที่ค่า Y จะมีค่ามากกว่า 0 หรือให้ผลตอบแทนเป็นบวกนั้น ค่า X หรือ RSI(14) จะต้องมีค่าโดยประมาณมากกว่า 24 และ 32 ตามลำดับ ซึ่งค่า RSI(14) ที่ว่ามานี้คือค่าที่คนส่วนใหญ่จะถือเป็นเขตที่เรียกว่า Oversold (RSI(14) <= 30) และเชื่อกันว่าเป็นเขตที่เหมาะสำหรับการเข้าซื้อหุ้น ดังนั้นแล้วมันจึงแสดงให้เห็นว่าความเชื่อของคนส่วนใหญ่ที่ว่าจะต้องเข้าซื้อหุ้นเมื่อ RSI(14) เกิดการ Oversold ขึ้นเป็นความคิดที่อันตรายและเสี่ยงต่อการขาดทุนเป็นอย่างยิ่ง ในทางกลับกันแล้วคุณจะมีโอกาสได้ผลตอบแทนโดยเฉลี่ยต่อครั้งดีขึ้นเรื่อยๆเมื่อคุณเข้าซื้อหุ้นเมื่อ RSI(14) มีค่าสูงขึ้นเรื่อยๆ

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

  • BlueSky

    ขอบคุณมากครับ หวังว่าที่งาน mangmao talk คงมีสิ่งดีๆอย่างนี้มาเล่าให้ฟังนะครับ.

    • http://www.mangmaoclub.com/ Mod

      วัดตามความรู้สึกและความเหนื่อยในการหาข้อมูลและทำ Presentation ของตัวเอง ผมว่าไม่น่าจะผิดหวังนะครับ :P

  • linux noy

    งงกับค่า RSI 24 กับ 32 ว่ามาไง #_#

    ขอบคุณสำหรับบทความดีๆครับ

    • http://www.mangmaoclub.com/ Mod

      แทนค่า y = 0 แล้วจะได้ค่า x ออกมาครับ :D

  • Ran

    ถ้ามองแต่ “ค่า” ของ RSI อาจจะไม่มีนัยยะอะไรครับ ในมุมมองสถิติมันอาจจะเป็น feature ที่ไม่สัมพันธ์ใดๆ เลยกับราคาหุ้นในอนาคต
    แต่ถ้าเราดึง feature ของกราฟ เช่น divergence มาใช้ จะกลายเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์และบ่งบอกถึงพฤติกรรมนักลงทุนได้ เพราะมันเริ่มมีความสัมพันธ์กับราคาหุ้นในอนาคตในแง่สถิติ

    • http://www.mangmaoclub.com/ Mod

      ในฐานข้อมูลนี้ผมใช้แค่ Value ของ RSI เท่านั้นเพราะแค่ต้องการจะยกตัวอย่างว่าเราไม่ควรสรุปว่าความสัมพันธ์ทางสถิติจากการสังเกตุตลาดหุ้นนั้นบอกเหตุและผลครับ

      ถ้าจะดึง Feature ให้ละเอียดขึ้นไปอีกก็ทำได้เช่นกันครับ แต่มันก็จะยังไม่สามารถจะสรุปว่า Divergence เป็นเหตุที่ทำให้ราคาขึ้นหรือลงได้อย่างชัดเจนขนาดนั้นครับ (ถึงแม้ว่าผลอาจให้กำไรสุทธิออกมาก็ได้) และนี่ก็คือประเด็นที่ผมอยากเขียนไว้น่ะครับ

      ขอบคุณครับ ^_^

    • chana

      มีใครพอจะบอกวิธีเขียนสูตรdivergenceของ RSIใน metastock ได้บ้างครับ
      ขอค่า input เป็นจำนวนวัน ของ RSI ให้ด้วยครับ
      ถ้าจะกรุณา ขอบคุณครับ

  • somchat_sk55@

    ผมอ่านในหนังสือที่ mangmaoclub แปลเรื่องของลิเวอร์มอร์ บอกไว้ว่า “ถ้าคุณรอหาเหตุผลมาอธิบายว่าทำไมกราฟจึงส่งสัญญาณเช่นนั้น นาทีทองจะหลุดมือไป”

  • barrister

    ขอบคุณสำหรับบทความดีๆครับ

  • Napat Rc

    สมการ Y = 0.0003X – 0.0096 กับ Y = 0.0011X – 0.0353 สร้างมายังไงเหรอครับ
    แล้วค่า R^2 คือค่าของอะไรเหรอครับ

  • เม่าเข้าไฟ อิอิ

    ถูกต้องที่สวดดดด..

  • NaiNu

    ขอบคุณมากครับ เปิดมุมมองดีครับ

  • Jumpot Sa.

    ขอโทษครับ ผมสงสัย ว่าค่าที่เอามาทำ Regression Line ของทั้ง RSI SET INDEX และ SET100 ตัวนี้ R Square นั้นมีเพียงแต่ 0.0044 (0.44%) 0.0097 (0.97%) ตามลำดับ R Square นั้นปกติเอาไว้สำหรับดูค่าของขอมูลที่สามารถอธิบายได้ ซึ่งในตัวอย่างที่นำมาใช้ประกอบเส้นนั้นค่อนข้าง..ต่ำมาก โดนที่ค่าของข้อมูลที่ไม่สามารถอธิบายได้นั้นมีสูงถึง 99.9956% และ 99.9903% ดังนั้นผมจึงคิดว่าการนำ RSI กับ SET INDEX และ SET 100 นั้นคงจะลำบาก….