ก่อนอื่นต้องออกตัวก่อนว่างานเขียนในตอนนี้ผมตั้งใจที่จะให้มันเป็นกึ่งๆบทความหรือกึ่งๆกระทู้เสียมากกว่า อยากชวนเพื่อนๆมาร่วมออกความเห็นกันนะครับ ไม่อยากให้คิดว่าใครผิดใครถูกจนมากเกินไป ลองแสดงความคิดเห็นกันเล่นๆดูครับว่าเราเห็นอะไรกันบ้าง หรือเราจะมีหนทางใช้ประโยชน์จากพวกมันได้อย่างไรอีกกันบ้างครับ

เหตุผลที่ผมได้นำเอาค่าการกระจายตัวของผลตอบแทนในตลาดหุ้น (Distribution of Returns) มาให้ดูกันก็เนื่องมาจากว่า หนึ่งในลายเซนต์หรือ Trademark ของทฤษฏีตลาดมีประสิทธิภาพนั้น เมื่อมองกันในแง่ของสถิติ มันควรที่จะให้ค่าการกระจายตัวของผลตอบแทนแบบสุ่มในรูปของระฆังคว่ำ (Bell Shape) ออกมา เนื่องจากเชื่อว่าการเคลื่อนไหวของตลาดอยู่ในลักษณะเดินสุ่ม อย่างไรก็ตาม ตามงานเขียนหรือค้นคว้าวิจัยในยุคหลังๆมาได้มีการค้นพบกันว่า แท้จริงแล้วตลาดมักที่จะให้การกระจายตัวออกมาในรูปแบบโด่งสูง (Leptokurtic) หรือในบางครั้งเป็นแบบโด่งต่ำ (Platykurtic) แทน ซึ่งนั่นหมายความว่าอย่างไร?

นั่นหมายความว่าตลาดนั้นมักที่จะมีการเคลื่อนไหวเป็นการเหวี่ยงขึ้นลงสั้นๆ (Mean Reversion) มากกว่าปกติที่ควรจะเป็นไป หากว่าตลาดนั้นมีประสิทธิภาพอย่างแท้จริง นอกจากนี้แล้ว ในขณะที่มันไม่ได้เคลื่อนไหวเวี่ยงขึ้นลงสั้นๆ มันก็มักที่จะเคลื่อนไหวอย่างสุดขั้ว หรือเป็นแนวโน้มอย่างชัดเจนมากกว่าปกติที่ควรจะเป็นไปหากว่าตลาดนั้นมีประสิทธิภาพอย่างแท้จริงนั่นเอง (โดยที่นักสถิติมักเรียกการกระจายตัวแบบนี้ว่ากราฟแบบ Fat Tail of Distribution)

สำหรับคนที่ไม่คุ้นเคยกับสิ่งเหล่านี้อาจมองไม่ค่อยเห็นภาพ แต่ให้ลองสังเกตุภาพด้านล่างนี้ดูครับ

จากรูปด้านบนแสดงให้เห็นว่า ผลตอบสุดขั้วของตลาดมักที่จะเกิดขึ้นบ่อยครั้งกว่าที่ควรจะเป็น (โดยแสดงออกเป็นการกระจายตัวแบบ Fat tail) หากว่าตลาดมีการกระจายตัวของผลตอบแทนเป็นแบบสุ่มหรือตลาดมีประสิทธิภาพอย่างแท้จริง แต่หากยังนึกไม่ออกอีกลองเข้าไปอ่านคร่าวๆได้ที่ http://www.watpon.com/Elearning/stat12.htm ครับ

การกระจายตัวของผลตอบแทนในตลาดหุ้นไทย

ว่ากันมาเสียยาว ต่อจากนี้จะเป็นผลการทดลองอย่าง “คร่าวๆ” (อาจมีความคลาดเคลื่อนในฐานข้อมูลอยู่บ้าง) ที่ผมได้ทดสอบดูกับหุ้นในตลาดหุ้นของไทยครับ โดยผมจะนำค่าการกระจายตัวของผลตอบแทนในแต่ละ Time Frame ออกมาให้ดูกันว่าตลาดหุ้นของเราจะเป็นไปอย่างที่เขาว่ากันหรือปล่าวโดยที่

• ตาราง Daily Return จะคำนวนจากราคา Open หักลบกับ Close ในแต่ละวัน
• ตาราง Monthly Return จะคำนวนจากราคา Close ของวันแรกที่มีการซื้อขายในเดือนนั้น หักลบกับราคา Close ของวันสุดท้ายที่มีการซื้อขายกันในเดือนนั้น
• ตาราง Yearly Return จะคำนวนจากราคา Close ของวันแรกที่มีการซื้อขายในปีนั้น หักลบกับราคา Close ของวันสุดท้ายที่มีการซื้อขายกันในปีนั้น

ผลที่เกิดขึ้นทั้งหมดของพวกมันจะถูกนำมารวมกันเป็นตารางแจกแจงความถี่โดยที่แกน X คือผลตอบแทนที่เกิดขึ้น ส่วนแกน Y จะเป็นความถี่จำนวนครั้งของการเกิด ผมได้ทำการทดสอบย้อนหลังเป็นเวลาประมาณ 20 ปี (1/1/1991 – 1/1/2011) ในการทดสอบเราจะวัดเอาแต่ผลการเปลี่ยนแปลงของราคาเท่านั้น ไม่มีการเอาปันผลเข้ามารวมนะครับ ว่าแล้วผมก็ขอนำค่าการกระจายตัวของ SET Index นำมาให้ดูกันก่อนเลยครับ

SET index return Distributions

SET index daily return distributions 1/1/1991 – 1/1/2011 Spacing 1% : ตารางการกระจายตัวของผลตอบแทนในคาบเวลาหนึ่งวันของ SET Index ช่องไฟที่ 1%

SET index monthly return distributions 1/1/1991 – 1/1/2011 Spacing 5% : ตารางการกระจายตัวของผลตอบแทนในคาบเวลาหนึ่งเดือนของ SET Index ช่องไฟที่ 5%

*** ค่า Yearly Return ไม่มีนะครับ เพราะ Sample น้อยเกินไป เพียงแค่ 20 ครั้งเท่านั้น ไม่มีนัยยะทางสถิติครับ

SET50 index return Distributions

ในคราวนี้ลองมาดูหุ้นประเภทบูลชิท … เอ้ยบลูชิพว่าจะเป็นอย่างไรกันบ้างดีกว่า โดยสำหรับหุ้นในกลุ่มนี้ผมเลือกทดสอบตั้งแต่ปี (1/1/2001 – 1/1/2011) เท่านั้น เพื่อให้เกิดความคลาดเคลื่อนให้น้อยลง เนื่องจากดัชนีอาจมีการเปลี่ยนแปลงไปในแต่ละปี ถ้าย้อนหลังยาวๆอาจคลาดเคลื่อนไปไกลครับ

SET50 index daily return distributions 1/1/2001 – 1/1/2011 Spacing 1% : ตารางการกระจายตัวของผลตอบแทนในคาบเวลาหนึ่งวันของ SET Index ช่องไฟที่ 1%

SET50 index monthly return distributions 1/1/2001 – 1/1/2011 Spacing 5% : ตารางการกระจายตัวของผลตอบแทนในคาบเวลาหนึ่งเดือนของ SET Index ช่องไฟที่ 5%

SET50 index Yearly return distributions 1/1/2001 – 1/1/2011 Spacing 5% : ตารางการกระจายตัวของผลตอบแทนในคาบเวลาหนึ่งปีของ SET Index ช่องไฟที่ 5%

Overall Stocks

ตารางในกลุ่มสุดท้ายนี้จะเป็นการกระจายตัวของผลตอบแทนของหุ้นในตลาดโดยรวม ไม่ว่าจะเป็นหุ้น VI, หุ้น Technic, หุ้นปั่น, หุ้นดี หรือแม้แต่หุ้นอะไรก็ตามจำนวน 570 ตัวที่ผมมีข้อมูลอยู่ในขณะนี่ โดยทำการทดสอบตั้งแต่ 1/1/1991 – 1/1/2011 ครับ

Overall Stocks Daily return distributions 1/1/1991 – 1/1/2011 Spacing 1% : ตารางการกระจายตัวของผลตอบแทนในคาบเวลาหนึ่งวันของหุ้นทั้งตลาด ช่องไฟที่ 1%

Overall Stocks Monthly return distributions 1/1/1991 – 1/1/2011 Spacing 5% : ตารางการกระจายตัวของผลตอบแทนในคาบเวลาหนึ่งเดือนของหุ้นทั้งตลาด ช่องไฟที่ 5%

Overall Stocks Yearly return distributions 1/1/1991 – 1/1/2011 Spacing 10% : ตารางการกระจายตัวของผลตอบแทนในคาบเวลาหนึ่งปีของหุ้นทั้งตลาด ช่องไฟที่ 10%

ข้อสังเกตุที่น่าสนใจ

• ในคาบเวลาระยะสั้น Daily Return Timeframe นั้น เราจะเห็นได้ว่าการกระจายตัวในทุกกลุ่มนั้นเป็นไปในรูปแบบของกราฟ Leptokurtic ซึ่งหมายถึงการเคลื่อนไหวเกิดขึ้นแบบเหวี่ยงไปมาสั้นๆ มากกว่าที่จะเป็นไปในรูปแบบ Bell Curve ของการกระจายตั่วแบบสุ่มตามธรรมดา
• ในคาบเวลาระยะกลาง Monthly Return Timeframe นั้น เราจะเห็นได้ว่าการกระจายตัวจะเริ่มมีลักษณะเป็น Fat Tail ที่มากขึ้น ซึ่งหมายถึงการให้ผลตอบแทนที่สุดขั้วมากกว่าที่จะเป็นไปในรูปแบบ Bell Curve ของการกระจายตัวแบบสุ่มตามธรรมดาเช่นกัน
• ในคาบเวลาระยะยาว Yearly Return Timeframe นั้น เราจะเห็นได้ว่าการกระจายตัวจะมีลักษณะของ Fat Tail อย่างชัดเจน โดยเบ้ไปในทางบวก นั่นหมายความว่าในคาบเวลาระยะยาวนั้น ตลาดมีโอกาสที่จะให้ผลตอบแทนอย่างสุดขั้วออกมามากกว่าที่จะเป็นไปในรูปแบบ Bell Curve ของการกระจายตัวแบบสุ่มตามธรรมดาเป็นอย่างมาก

มุมมองของผมเกี่ยวกับการกระจายตัวของผลตอบแทนในตลาดหุ้นไทย

จากกราฟที่เราได้เห็นมานั้น เราจะสังเกตได้ว่าตลาดไม่ได้มีประสิทธิภาพไปเลยซะทีเดียว สิ่งที่เกิดขึ้นที่ได้สะท้อนถึงความไร้ประสิทธิภาพของตลาดออกมาให้เราเห็นอยู่พอสมควร ผมคิดว่านี่เองจึงเป็นสาเหตุที่ว่าทำไมกลยุทธ์การเล่นหุ้นแบบ Trend Following, Swing Trading หรือแม้แต่การลงทุนแบบเน้นคุณค่าจึงยังคงมีประสิทธิภาพอยู่ นั่นก็เพราะพวกมันได้ใช้ประโยชน์หรือลงรอยกับพฤติกรรมการกระจายตัวของผลตอบแทนในตลาดตามที่ได้เห็นกันไปนั่นเอง อย่างไรก็ตาม ในส่วนของการเล่นหุ้นสั้นๆระหว่างวันอาจเป็นเรื่องที่ค่อนข้างยากสำหรับคนโดยส่วนใหญ่เลยทีเดียว นั่นก็เนื่องมาจากการกระจายตัวของผลตอบแทนส่วนใหญ่มักเกิดขึ้นเป็นกราฟแบบโด่งสูงนั่นเอง โอกาสที่จะทำกำไรจากการ Let Profit Run ไกลๆจึงเป็นเรื่องที่ค่อนข้างยากมากๆ และต้องไปพึ่งพาความแม่นยำหรือการควบคุมความเสี่ยงให้เป็นอย่างดีนั่นเอง (แต่ไม่ได้หมายความว่ามันทำไม่ได้นะครับ)

สุดท้ายนี้ สิ่งที่ได้ทดสอบมาเป็นเพียงผลในเชิงสถิติเพียงอย่างเดียว มันไม่ได้รับประกันว่าถ้าคุณทำตามกลยุทธ์ที่เป็นไปในแนวทางเดียวกับพฤติกรรมของตลาดแล้วจะต้องประสบความสำเร็จเสมอไป เนื่องจากยังมีปัจจัยทางจิตวิทยาที่สำคัญอีกหลายอย่าง ในการที่คุณจะต้องฝ่าฟันมันไปให้ได้นั่นเองครับ

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

Related posts:

1. January Effect : ปรากฏการของเดือนมกราคมในตลาดหุ้น
2. Why Trend Following Works? : เหตุใดกลยุทธ์การเล่นหุ้นตามแนวโน้มจึงได้ผล และหนึ่งในเหตุผลของความจำเป็นในการตัดขาดทุนและปล่อยให้กำไรวิ่งต่อไป
3. สูตรการคัดกรองหุ้นที่มีค่าความแข็งแกร่งสัมพันธ์มากกว่าตลาด : Leading Stock Screening Formula by Mangmaoclub

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

Related posts:

1. Video Clip : กลไกทางจิตวิทยากับการเล่นหุ้น
2. (Video Clip)วิเคราะหุ้นทางเทคนิคด้วย RSI Indicator
3. ปรับพื้นฐานวิเคราะห์หุ้นทางเทคนิค (Video Clip) : Technical analysis with Rebecca

เหตุผลเบื้องหลังที่คนส่วนใหญ่เจ๊งหุ้น!

นี่เป็นบทความที่ผมได้อ้างอิงมาจากส่วนหนึ่งของผลวิจัยการลงทุนจากกองทุน Blackstar Funds ประเทศสหรัฐอเมริกา โดยถึงแม้ว่าในประเทศไทยเราจะยังไม่มีงานวิจัยในลักษณะนี้ออกมาเท่าไหร่ แต่ผมเชื่อว่าตลาดหุ้นในโลกส่วนใหญ่นั่นก็มีลักษณะและธรรมชาติที่คล้ายกันอยู่เป็นอย่างมาก เนื่องจากแท้จริงแล้วมันก็เหมือนกับที่ Gorge Soros ได้เคยกล่าวเอาไว้ว่า ตลาดคือห้องทดลองของเขา หรือพูดอีกอย่างก็คือ มันคือห้องปฏิกรณ์ทางอารมณ์และความเชื่อของคนที่ถูกแสดงออกผ่านการกระทำโดยอาศัยเม็ดเงินที่ตนเองมีอยู่นั่นเอง ในวันนี้จะเป็นส่วนหนึ่งทีน่าสนใจของบทวิจัยชิ้นนี้เท่านั้น โดยผมจะขอนำมาลงในฉบับสมบูรณ์ในโอกาสต่อไปครับ

กี่ครั้งกี่หนแล้ว ที่เรามักจะได้ยินใครต่อใครพูดว่า “ผลตอบแทนจากการลงทุนในหุ้นนั้นอยู่ที่ประมาณ 10% ต่อปี” ส่วนตัวของผมเองนั้นมักจะได้ยินสิ่งเหล่านี้อยู่เป็นประจำ ไม่ว่าจะเป็นจากเพื่อนๆนักเล่นหุ้น, ที่ปรึกษาการลงทุนต่างๆ หรือแม้แต่ในงานมีทติ้งสังสรรค์ แต่ผมอยากจะบอกว่าความจริงแล้ว นี่เป็นเรื่องที่เข้าใจผิดกันอย่างมหันต์! เหตุลผลก็เนื่องมาจากว่า ผลตอบแทนของหุ้นในแต่ละตัวนั้น มีความแตกต่างกันไปโดยสิ้นเชิงนั่นเองครับ

นักลงทุนส่วนใหญ่ที่มักชอบซื้อแล้วถือยาวกับหุ้นไม่กี่ตัวนั้น (โดยเฉพาะนักลงทุนจำเป็น) กำลังแบกรับความเสี่ยงที่พวกเขาจะขาดทุนอย่างมากโดยไม่รู้ตัว โดยหลักฐานของเหตุผลเหล่านี้ได้แสดงอยู่ในกราฟ ที่เป็นผลมาจากงานวิจัยของกองทุน Black Star Funds ด้านล่างเรียบร้อยแล้ว ซึ่งเราจะเห็นได้ว่า มากกว่า 2 ใน 3 ของหุ้นส่วนใหญ่นั้น ให้ผลตอบแทนที่น้อยกว่าดัชนีรวมของตลาดหุ้น (สีแดงทางด้านซ้าย) ในทางกลับกัน เราจะเห็นได้ว่า มีเพียงหุ้นจำนวนเพียงแค่ประมาณ 6% เท่านั้น ที่สามารถจะให้ผลตอบแทนที่เหนือกว่าตลาดได้เป็นอย่างมาก (Bar Chart แท่งสีน้ำเงินด้านขวา) นอกจากนี้เรายังพบหลักฐานที่ชัดเจนอีกว่า หุ้นที่ให้ผลตอบแทนเหนือกว่าตลาดเหล่านี้ มักที่จะใช้เวลาหลายๆอาทิตย์อยู่ไกล้ๆกับระดับราคาสูงสุดของราคาหุ้น (All Time High) อยู่เสมออีกด้วย

ตาราง 1.0 : แสดงให้เห็นถึงผลตอบแทนของหุ้นเมื่อนำมาหักลบกับผลตอบแทนของดัชนี Russell 3000 index ตั้งแต่ปีค.ศ.1983 – 2006 โดยเราจะสังเกตุได้ว่า 64% ของผลตอบแทนจากราคาหุ้นส่วนใหญ่นั้นน้อยกว่าเมื่อเทียบกับตลาด และมีเพียง 6.1% เท่านั้น ที่ชนะตลาดได้ขาดลอยที่ 500% หรือมากกว่านั้น

ความจริงแล้ว ความสับสนเกี่ยวกับผลตอบแทนจากการลงทุนในหุ้นโดยเฉลี่ยที่ 10% ต่อปี (หรือ 8, 9, 10, 11, 12%)เหล่านี้นั้น เป็นผลมาจากการที่มันได้ถูกคำนวณจากผลตอบแทนโดยเฉลี่ยของดัชนีหลักๆของตลาด ไม่ว่าจะเป็นดัชนี Dow Jones, Industrial Average, S&P500 (หรือแม้แต่กระทั่ง SET) นั่นเอง และนี่เป็นสิ่งที่พวกเราควรจะต้องทำความเข้าใจและระวังกันให้ดี เนื่องจากดัชนีเหล่านี้มีธรรมชาติที่แตกต่างจากหุ้นเป็นอย่างมาก เนื่องจากดัชนีหลายๆตัวนั้นถูกคำนวณด้วยวิธีการถ่วงน้ำหนัก (Weighted) ดังนั้น เมื่อราคาของหุ้นบางตัวได้วิ่งขึ้นไป (พร้อมกับมูลค่า Market Cap ที่มากขึ้นของมัน) นั่นจะทำให้น้ำหนักที่ถูกนำไปถ่วงในดัชนีมากขึ้นตามไปด้วยเช่นกัน และในทางกลับกันแล้ว การที่หุ้นบางตัวได้มีราคาที่ลดลงไปอย่างมากนั้น ก็จะทำให้ถูกลดทอนการถ่วงน้ำหนักในการคำนวณไปด้วยในเวลาเดียวกัน หรือพูดอีกอย่างก็คือ ดัชนีต่างๆนั้น ล้วนแล้วแต่ถูกสร้างมาให้มีการปรับตัวไปตามแนวโน้มของตลาดโดยรวมแทบทั้งสิ้น (ถ่ายน้ำหนักจากหุ้นแย่มาที่หุ้นดี) ในขณะที่หุ้นรายตัวส่วนใหญ่นั้นไม่ใช่เลย!

ผลจากการศึกษาวิจัยของกองทุน BlackStar Funds นั้นได้บ่งชี้ให้เราเห็นว่า แท้จริงแล้ว … ผลตอบแทนโดยเฉลี่ยของหุ้นรายตัวนั้น กลับมีค่าที่ติดลบแทนที่จะเป็นบวก! (ค่าที่คุณเห็นที่ -1.06% นั้นไม่ได้พิมพ์ผิดแต่อย่างใด) นี่จะเป็นสิ่งที่ทำให้นักลงทุนรายย่อยหลายๆคน ที่เชื่อว่าผลตอบแทนแบบ Buy and Hold โดยเฉลี่ยนั้นอยู่ที่ 10% ต่อปีต้องอึ้งไปตามๆกัน และสิ่งเหล่านี้เอง ที่เป็นคำตอบว่าทำไมนักลงทุนที่ไม่มีระบบหรือแนวทางการลงทุนที่ชัดเจนจึงต้องขาดทุนอยู่ร่ำไป

และนี่คือความจริงที่โหดร้ายของตลาดหุ้น 2 ประการ :

1. ผลตอบแทนโดยเฉลี่ยต่อปีของหุ้นรายตัวส่วนใหญ่นั้นมีค่าที่ติดลบ

2. ผลตอบแทนโดยเฉลี่ยต่อปีของหุ้นรายตัวส่วนใหญ่นั้นแย่กว่าดัชนีตลาด

อย่างไรก็ตาม ถึงแม้ว่าสิ่งที่เราเห็นจะเป็นเรื่องที่ดูเลวร้ายเอามากๆ (ผลตอบแทนที่เกิดขึ้นในตลาดส่วนใหญ่นั้น มาจากหุ้นไม่กี่ตัวเมื่อคิดเป็นร้อยละของหุ้นทั้งหมด) แต่นี่ก็สามารถที่จะกลับกลายเป็นสิ่งที่ดีได้เช่นกัน ทำไมน่ะหรือครับ? ก็เนื่องมาจากว่า มันได้ช่วยให้เราสามารถในการที่จะเพ่งความสนใจ ไปยังหุ้นที่ให้ผลตอบแทนที่ดีที่สุด (แข็งแกร่งที่สุด) ได้โดยง่ายนั่นเอง และนี่คือเหตุผลที่ว่าทำไมผมจึงเพ่งความสนใจไปยังหุ้นที่อยู่ไกล้ๆกับระดับราคาสูงสุด (All Time High) หรือระดับราคาสูงสุดภายใน 1 ปี (52 Weeks) อยู่เสมอนั่นเอง

สุดท้ายนี้ นี่คือหนึ่งในประโยคที่ถูกเขียนไว้ในงานวิจัยของพวกเขาครับ

“ในทางคณิตศาสตร์แล้วมันถือได้ว่าเป็นสิ่งที่มีเหตุผลทีเดียว ในการที่หุ้นตัวที่สามารถให้ผลตอบแทนเป็น 1,000% นั้น จะต้องทะลุแนวต้านของมันเป็นร้อยๆครั้ง ซึ่งส่วนใหญ่มักจะเกิดขึ้นภายในช่วงเวลาติดต่อกันหลายๆปีนั่นเอง” – Cole Wilcox และ Eric Crittenden (Blackstar Funds)

หวังว่าจะเป็นข้อมูลใหม่ๆให้พวกเราได้ฉุกคิดกันบ้างนะครับ ทั้งนี้ไม่ได้มีเจตนาจะ Discredit การเล่นแบบถือยาวทั้งสิน เพียงแต่อยากนำผลวิจัยที่มีข้อมูลที่ชัดเจนมานำเสนอให้ดูบางส่วน จะได้ไม่หลงระเริงหรือโกหกตัวเองเวลาติดหุ้นกัน เพราะส่วนตัวผมเองแล้วเชื่อว่าการถือครองหุ้นแบบ Buy and Hold โดยมีระบบ/กลยุทธ์ที่ชัดเจนนั้น ยังคงสามารถที่จะให้ผลตอบแทนที่ชนะตลาดได้เช่นเดิม (เพราะการเล่นแบบนี้ให้ Reward to Risk Ratio ในแต่ละครั้งสูงมาก พูดง่ายๆคือได้ทีหนักหน่วงมาก) แต่ทั้งนี้ มันต้องไม่ใช่การถือครองหุ้นเพราะ “ความจำเป็น” ไม่ว่าจะด้วยเหตุผลอะไรก็ตาม แล้วเจอกันใหม่สวัสดีครับ

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

Related posts:

1. แนะนำหนังสือหุ้น : How To Make Money In The Stocks
2. แจกหนังสือถอดรหัสเซียนหุ้น!! : How to trade in stocks (ประกาศผล!)
3. ซื้อหุ้นต่ำๆไปขายสูง ใช้ได้จริงหรือไม่ : Buy Strength or Buy Weakness?

วันนี้ต่อกันเลยในตอนที่ 2 ของวิธีการเล่นหุ้นด้วยการวิเคราะห์ทางเทคนิค โดยการใช้หลักของค่าความแข็งแกร่งสัมพันธ์ (Relative Strength) โดยเฮียโจ Joe Fahmy เช่นเคย ในตอนนี้เขาจะแสดงให้เห็นถึงตัวอย่างหลายๆแบบ และเน้นย้ำถึงหลักแนวคิดสำคัญในการเล่นหุ้นของเขาครับ

แมงเม่าคลับ หนังสือหุ้นน่าอ่าน วิธีการเล่นหุ้น การวิเคราะห์หุ้นทางเทคนิค

Click here to view the embedded video.

วิธีการเล่นหุ้นโดยใช้ค่าแข็งแกร่งสัมพันธ์โดย Joe Fahmy ตามแนวทางของ Mark Minervini

สำหรับในตลาดหุ้นไทยนั้น นี่ก็เป็นสิ่งที่เกิดขึ้นกับหุ้นหลายๆตัวก่อนที่จะวิ่งขึ้นไป โดยลักษณะที่ Joe Fahmy ใช้นั้น ในความคิดของผม มองว่าถึงแม้เขาจะใช้การอ่านกราฟในการตัดสินใจเป็นหลัก แต่หากท่านใดที่สนใจจะใช้การสกรีนหุ้นแบบ Mechanical Trading System อาจลองพิจารณาใช้อัตราการเปลี่ยนแปลง หรือ Rate of Change (ROC) ระหว่างหุ้นกับดัชนีตลาด เช่น SET, SET50, SET100 หรือตามกลุ่มอุตสาหกรรมร่วมด้วยก็ได้

โดยเท่าที่สังเกตุนั้น Fahmy มอง Time Frame ในระยะประมาณ 1 ลูกคลื่น หรือกะคร่าวๆได้ประมาณที่ +-20 วัน อาจะเหมาะสำหรับท่านที่ต้องการเล่น Swing Trade เป็นพิเศษ เพราะเราสามารถนำมาใช้มอง Comparetive Divergence ระหว่างหุ้นกับดัชนีได้ แทนที่จะเป็นเพียง Divergence ที่เกิดขึ้นกับสัญญาณในหุ้นตัวนั้นโดดๆเพียงอย่างเดียว แต่หากเราต้องการมองในภาพใหญ่ ก็อาจเลือกใช้เป็นระยะ 6-12 เดือนขึ้นไปแทน โดย ณ จุดที่ RS 1 ปีของหุ้นเหนือกว่าของดัชนีนั้น ส่วนใหญ่หุ้นจะวิ่งขึ้นมาในระดับหนึ่ง และอาจกำลังอยู่ในช่วงที่มันได้เจอกับแนวต้านแถวๆ 260 วันหรือ 1 ปีพอดี ซึ่งหากผ่านไปได้จะถือว่ามีนัยสำคัญพอสมควร ที่เหลือจุดขายก็ Trailing Stop ตามระบบใครระบบมันกันต่อไป สำหรับวันนี้คงจบแค่นี้ก่อน ถ้ามีไอเดียมาแชร์ก็คอมเมนท์คุยกันต่อได้เลยนะครับ

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

Related posts:

1. Relative Strength Trading With Joe Fahmy Part 1 : วิธีการเล่นหุ้นด้วยค่าความแข็งแกร่งสัมพันธ์
2. Introduction to Relative Strength Investing Method
3. ตารางแสดงค่าความแข็งแกร่งสัมพันธ์ตามกลุ่มอุตสาหกรรม : Industries Group Relative Price Strength As of 23/10/10 (Test Edition)

การวิเคราะห์หุ้นทางเทคนิค ด้วยค่าความแข็งแกร่งสัมพันธ์ Relative Strength กับ Joe Fahmy ตอนที่ 1

ผมเคยได้นำบทความเกี่ยวกับค่าความแข็งแกร่งสัมพันธ์ (RS) มาลงไว้หลายชิ้นอยุ่ ส่วนใหญ่จะค่อนข้างเป็นบทความวิชาการนิดนึง วันนี้ลองมาดู Joe Fahmy ลูกศิษย์ของสุดยอดเซียนหุ้นอย่าง Mark Minervini (ผู้เคยถูกสัมภาษณ์ลงหนังสือหุ้น The Market Wizards) สอนเกี่ยวกับวิธีการเล่นหุ้น และการวิเคราะห์หุ้นทางเทคนิคโดยใช้ Relative Strength กันอย่างง่ายๆแต่มีประสิทธิภาพกันดูนะครับ แล้วเดี๋ยวตอนจบของวิดีโอชุดนี้ (มี 2 ตอน) ผมจะเอาตัวอย่างกับตลาดหุ้นไทยจริงๆมาให้ดูกันนะครับ

Click here to view the embedded video.

ปล. วันนี้รีบแปลมาลง เลยแอบไม่มีเวลาเช็คเท่าไหร่ บางตอนผมฟังได้ไม่ค่อยชัดนักก็ไม่ได้นั่งแกะว่าพูดอะไร (ของมันฟระ) ยังไงขออภัยไว้นิดนึงนะครับ 55 ถ้าใครรู้ว่าเขาพูดอะไรกันแน่ๆช่วยบอกผมไว้หน่อย เดี๋ยวจะได้แก้มาลงให้ถูกต้องอีกครั้งครับ ส่วนตอนที่ 2 นั้น เดี๋ยวจะแปลมาลงต่อกันใน 1-2 วันนี้ครับ (ไม่อยากค้างนานเดี๋ยวไม่ได้ทำ )

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

Related posts:

1. Relative Strength Trading With Joe Fahmy Part 2 : การวิเคราะห์หุ้นทางเทคนิคด้วยค่าความแข็งแกร่งสัมพันธ์
2. Introduction to Relative Strength Investing Method
3. ตารางแสดงค่าความแข็งแกร่งสัมพันธ์ตามกลุ่มอุตสาหกรรม : Industries Group Relative Price Strength As of 23/10/10 (Test Edition)

แนวคิดใหม่ในการใช้เส้นค่าเฉลี่ยในการเล่นหุ้น

เมื่อวันก่อนผมยังติดค้างแนวคิดการวิเคราะห์ทางเทคนิคดีๆๆจากหนังสือหุ้น Trade Like an O’Neil Disciple กับทุกคนอยู่ และสัญญาว่าจะมาเล่าต่อให้จบ วันนี้ว่างแล้วเลยขอมาเล่าไอเดียใหม่ๆ (รึปล่าว?) ต่อกันเลยแล้วกันนะครับ โดยในตอนนี้จะมาว่ากันด้วยเรื่องของแนวคิดในการใช้เครื่องมือยอดฮิตอย่าง Moving Average ในการหาจังหวะขายหุ้นของพวกเขากัน ซึ่งถึงแม้ว่านี่อาจเป็นสิ่งที่ไม่ใช่เรื่องใหม่ของใครบางคน แต่นี่เป็นสิ่งที่ผมเห็นว่ายังไม่ค่อยมีใครใช้กันในเมืองไทยสักเท่าไหร่ ก็เลยคิดว่าน่าสนใจดีครับ

ปล. ที่ผมบอกว่าเป็นแนวคิดนั้น เพราะไม่อยากให้ไปยึดตายตัวกับจำนวนวัน (Period) ที่นำมาใช้ในการคำนวน เพราะตลาดบ้านเรากับบ้านเขาอาจไม่เหมือนกันก็ได้ ดังนั้น ลอกไปแต่แนวคิดไปลองทดลองดูก่อน เพราะมันสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับ Trailing Stop ในหลายๆรูปแบบกันได้ ส่วนรายละเอียดนั้นขอดึงมาเป็นส่วนๆเลยละกัน จะได้ตรงๆไม่มี Bias ผมมาเกี่ยว

กฏ 7 สัปดาห์ (7 Weeks Rule)

• “หุ้นที่ได้แสดงให้เห็นว่าพวกมันนั้น มีแนวโน้มในการที่จะ “เชื่อฟัง” หรือ “ยอมรับ” เส้นค่าเฉลี่ย (MA) 10 วันของพวกมันมาเป็นเวลาอย่างน้อย 7 สัปดาห์ในขณะที่อยู่ในแนวโน้มขาขึ้น ควรที่จะถูกทำการขายออกมาเมื่อพวกมัน “ละเมิด” เส้น MA 10 วันของพวกมันลงมา แต่หากว่าพวกมันไม่ได้ยอมรับเส้น 10 วันพวกนี้มาก่อน เราก็ควรที่จะเลือกใช้เส้น MA 50 วันของพวกมันแทน”

• “นี่คือสิ่งที่เราเรียกว่า กฏ 7 สัปดาห์ โดยมันจะช่วยป้องกันไม่ให้คุณขายหุ้นทิ้งอย่างรวดเร็วจนเกินไป หากว่าหุ้นไม่ได้ยอมรับเส้น MA ที่ 10 วันมาก่อน และนี่ก็เป็นสิ่งที่เกิดขึ้นอยู่บ่อยมากๆด้วย”

• “จากผลการวิจัยเกี่ยวกับจุดซื้อแบบ Pocket Pivot Buy Point (PPBP) นั้น เราได้พบว่าเมื่อเกิดสัญญาณ PPBP ขึ้นซึ่งเป็นผลทำให้เกิดเป็นแนวโน้มขาขึ้นตามมานั้น พวกมันมักจะแสดงให้เห็นถึงการยอมรับเส้น MA 10 วันของพวกมันเป็นเวลาอย่างน้อย 7 สัปดาห์หลังจากที่สัญญาณได้เกิดขึ้น ซึ่งนั่นทำให้เราควรที่จะตัดสินใจขายหุ้นออกมา เมื่อพวกมันได้ละเมิดเส้น MA 10 วันของพวกมันลงมา”

• “กฏการขายหุ้นที่พวกเราเลือกใช้นั้น ล้วนแล้วแต่อิงอยู่กับกฏ 7 สัปดาห์ ในการที่พวกเราจะตัดสินใจว่าจะเลือกใช้เส้น MA 10 วันหรือ MA 50 วัน และนี่คือกฏที่สามารถจะนำไปประยุกต์ใช้ได้กับหุ้นทุกๆตัว และทุกๆช่วงแนวโน้มของพวกมัน”

กฏของการละเมิด (Violation Rule)

• คำว่า “ละเมิด” ในที่นี้ หมายถึงเมื่อราคาปิดของหุ้น ได้ปิดต่ำกว่าเส้น MA 10 วัน และตามมาด้วยการที่ราคาของวันถัดไป ได้เคลื่อนไหวลงมาต่ำกว่าจุดต่ำสุดของวันที่มันได้หลุดเส้น MA 10 วันลงมา

• “ผลการวิจัยของเราได้บ่งชี้ให้เห็นว่า หลังจากที่ราคาหุ้นได้ปิดลงมาต่ำกว่าเส้น MA 10 วัน พวกมันมักที่จะหยุดนิ่งสักพัก เพื่อโอกาสให้กับนักลงทุนที่มือไม่แน่นได้ทำการขายทำกำไรออกมา ก่อนที่มันจะเริ่มทำการสร้างฐานและอาจที่จะตั้งไข่เพื่อวิ่งขึ้นไปต่ออีกครั้ง โดยเฉพาะกับหุ้นที่แข็งแกร่งมากๆนั้น พวกมันมักที่จะเกิดการพักตัวไม่นานสักเท่าไหร่ ดังนั้น มันจึงเป็นสิ่งสำคัญที่เราควรจะมีความยืดหยุด และพร้อมที่จะกระโดดเข้าตลาดอีกครั้งเมื่อสัญญาณ PPBP ได้เกิดขึ้นมาอีกครั้งหนึ่ง”

• “จำไว้ให้ดีว่า เราเลือกที่จะใช้คำว่า “ละเมิด” เพื่อที่จะระบุความหมายอย่างชัดเจน ถึงพฤติกรรมที่เรามองหาเพื่อทำการตัดสินใจ ซึ่งก็คือ หลังจากที่ราคาหุ้นได้ปิดต่ำกว่าเส้น MA 10 วันแล้ว ในวันต่อๆมาราคาของมันจะต้องเคลื่อนลงไปต่ำกว่าจุดต่ำสุดของวันที่มันหลุดเส้น MA 10 วันลงมา ในการที่เราจะสามารถเรียกได้ว่า มันได้ละเมิดเส้น MA ของพวกมันลงมาแล้วจริงๆ”

• “ทุกๆวันนี้ ผม (Gill Morales) ผมจะปล่อยให้ตลาดปิดก่อนที่จะทำการขาย เมื่อหุ้นได้หลุดเส้น MA 20 วันของพวกมันลงมา เนื่องจากว่าราคาหุ้นมักที่จะกลับตัวในระหว่างวันและปิดเหนือเส้น MA ของพวกมันอยู่บ่อยครั้ง โดยแทนที่ผมจะใช้เส้น MA ไม่ว่าจะเป็น 20 หรือ 50 วันเป็นแนวรับแบบ “ตายตัว” นั้น ทุกวันนี้ผมมีมุมมองเปรียบเสมือนว่ามันคือค่ากลาง (Median) ของ “ขอบเขตแนวรับ-ต้าน” และมองว่าราคาหุ้นทำตัวอย่างไรเมื่อมันอยู่ไกล้ๆกับเส้น MA เหล่านี้แทนมากกว่า”

• “ในทุกๆวันนี้ มุมมองของผมเกี่ยวกับเส้น MA และเส้นแนวรับต่างๆนั้น ได้ตกผลึกมาจากแนวคิดที่ว่า แท้จริงแล้วพวกมันกำลังแสดงให้เห็นถึงสิ่งที่เรียกว่าค่ากลาง หรือจุดศูยน์กลางของ “ขอบเขต” แนวรับ-แนวต้านของราคาหุ้นเสียมากกว่า นอกจากนี้แล้ว เมื่อราคาหุ้นได้ทะลุเส้น MA ที่สำคัญเป็นครั้งแรก มันจะต้องถูกยืนยันการ “ละเมิด” เส้น MA ด้วยการที่ราคาหุ้นในวันต่อๆมาเคลื่อนลงไปต่ำกว่าจุดต่ำสุดของวันที่มันหลุดเส้น MA ลงมา”

• “นี่คือหนึ่งในเคล็ดลับ ในการใช้เส้น MA 10 วันของเราโดยอ้างอิงอยู่กับกฏ 7 สัปดาห์ของพวกเรา”

การทยอยขายเพื่อลดความเสี่ยงและรักษาผลกำไร

• “กฏ 7 สัปดาห์นั้นเป็นกฏที่ง่ายมากๆและใช้ได้เป็นอย่างดี ซึ่งโดยทั่วไปแล้ว แนวทางในการจัดการกับหุ้นที่ไม่เกิดการ “ละเมิด” เส้น MA 10 วันของพวกมันลงมาเป็นเวลาอย่างน้อย 7 สัปดาห์ตั้งแต่เกิดสัญญาณ PPBP และสัญญาณ Breakout นั้น เราสามารถที่จะใช้การ “ละเมิด” เส้น MA 10 วันลงมาเป็นจุดตัดขายไปอย่างน้อยครึ่งส่วนก่อน โดยที่เราจะใช้สัญญาณการละเมิดเส้น MA 50 วันเป็นการตัดขายหุ้นทั้งหมดออกมาอีกครั้ง โดยที่เคล็ดลับอีกส่วนก็คือ หากว่าวันที่ราคาหุ้นทะลุเส้น MA 50 วันของมันลงมานั้น มีปริมาณการซื้อขาย (Volume) ที่มากกว่าวันก่อนหน้า (วัน Distribution Day) เราอาจเลือกที่จะขายในราคาปิดวันนั้นเลยก็ได้ แต่หากว่า Volume ของมันน้อยกว่าวันก่อนหน้า เราก็จะยังคงกฏของการ “ละเมิด” อย่างเดิมเอาไว้

ตัวอย่างของการใช้กฏการละเมิด (Violation Rule) กับราคาหุ้นใน Weekly Chart – หากไม่ชัดคลิ้กขวาแล้ว Open in new tab เพื่อดูรูปแต็มๆได้ครับ

DCC Weekly Chart

◄ Back

Next ►

Picture 1 of 3

เป็นอย่างไรกันบ้างครับกับไอเดียเหล่านี้? จากการสังเกตุของผมแล้ว แนวคิดเหล่านี้สามารถนำไปใช้ร่วมกับระบบ Peak n Through หรือการใช้ Volatility Stop (ATR) ได้เป็นอย่างดีเลยทีเดียว น่าจะเป็นแนวทางการค้นคว้าได้สำหรับหลายๆคน ยังไงซะถ้าได้เรื่องอย่างไร อย่าลืมมาแบ่งปันให้ผมฟังบ้างแล้วกันนะครับ สวัสดีครับ

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

Related posts:

1. คนแพ้ชอบถัวเฉลี่ยขาดทุนคนชนะชอบซื้อเพิ่มเมื่อมีกำไร : “Losers Average Losers”
2. Trade Like an O’Neil Disciple and The Pocket Pivot Buy Point! : หนังสือหุ้นน่าอ่าน และการวิเคราะห์หุ้นทางเทคนิค
3. บทสัมภาษณ์เซียนหุ้น : Chuck LeBeau and David Lucas by Jack Reerink

รีวิวหนังสือหุ้นคราวนี้ ผมขอนำหนังสือหุ้นที่พึ่งจะออกมาในปีที่แล้วมาเล่าให้ฟังกันครับ หนังสือหุ้นเล่มนี้ร่วมกันเขียนโดย Gil morales และ Chris Kacher ซึ่งเคยเป็น Trader ให้กับ William O’Neil (เซียนหุ้นต้นตำหรับของสูตรเด็ด C-A-N-S-L-I-M ที่ทุกคนน่าจะพอรู้จักกันดี) โดยพวกแต่ละคนสามารถสร้างผลตอบแทนได้ถึงกว่า 18,000% ภายในระยะเวลา 7 ปีเลยทีเดียว

เรื่องคุณภาพของหนังสือเล่มนี้ก็ไม่ต้องพูดถึงครับ พูดได้เต็มปากว่าอ่านสนุกและคิดว่าดีมากเลยทีเดียว (ใจจริงผมชอบมากกว่าเล่ม Original ของ O’Neil ที่ชื่อว่า How to make money in the stocks market เสียอีก) โดยที่เนื้อหานั้นจะคลอบคลุมเกี่ยวกับการเล่นหุ้นในสไตล์ Momentum Investor หรือแบบ CANSLIM ทั้งในด้าน ทัศนคติ, จิตวิทยาการลงทุน, Money Management และ ระบบการเล่นหุ้น-วิเคราะห์หุ้นทางเทคนิคและพื้นฐานของพวกเขา

ทีเด็ดของหนังสือหุ้นเล่มนี้มีหลายอย่างมากครับ ตัดสินใจยากที่จะบอกว่าอะไรเด็ดสุด แต่โดยส่วนตัวแล้วชอบที่มีการลงรายละเอียดคล้ายๆกับ Study Case ในการเทรดจริงๆที่ผ่านมาของพวกเขา ว่าพวกเขาสามารถที่จะทำกำไรถึง 18,000% ภายในระยะเวลาเพียงแค่ 7 ปีได้อย่างไร (ใช่ครับ 180 เท่าครับ อ่านไม่ผิด อิอิ) อีกทั้งยังมีน้ำจิ้มสูตรเด็ดการเข้าซื้อหุ้นแบบใหม่ที่พวกเขาได้พัฒนาขึ้นมา นั่นก็คือ “The Pocket Pivot Buy Point” ที่จะทำการเข้าซื้อตั้งแต่ราคาหุ้นยังอยู่ในกระเป๋าหรือ “หลุม” (ยังไม่ Breakout) ซึ่งเป็นจุดซื้อที่มีความเสี่ยงต่ำแต่ให้ผลตอบแทนสูงขึ้น ซึ่งผมจะทำการสรุปให้อ่านกันคร่าวๆในบทความนี้ครับ (คิดว่าน่าจะเป็นบทความแรกในไทยอีกแล้วครับท่าน หุหุ) อ่านเสร็จแล้วใครสนใจก็ลองหาซื้อมาอ่านได้นะครับ คุ้มค่าแน่นอน และเป็นหนังสือหุ้นที่ควรต้องอ่านครับผม

Gill morales ,John Kozey นักวิเคราะห์หุ้นจาก Reuters และ Chris Kacher

สุดท้ายนี้ผมจะขอนำเอาบางส่วนของหัวข้อที่น่าสนใจในหนังสือเล่มนี้มาให้ได้อ่านกันดูนะครับ น่าจะถูกใจกันพอสมควร

The Pocket Pivot Buy Point : สัญญาณซื้อหุ้นที่ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อสาวก CANSLIMer!

สัญญาณ Pocket Pivot Buy Point (PPBP) นั้นเกิดขึ้นมาจากห้องทดลองการวิเคราะห์หุ้นทางเทคนิคของ Dr. Kris Kacher (Dr.K Laboratory) ในปี 2005 โดยเป็นผลมาจากการที่พวกเขาพยายามที่จะมองหาสัญญาณบางอย่างในการช่วยกำหนดจุดซื้อ เมื่อตลาดหุ้นอยู่ในภาวะ Sideway เพื่อหลีกเลี่ยงการที่จะโดน Whipsaw จากสัญญาณ Breakout แบบดั้งเดิมที่มักจะเกิดขึ้นจากตลาดในช่วงแบบนี้ สำหรับความหมายของสัญญาณ PPBP นั้น ผมขออ้างโดยย่อมาจากหนังสือเลยนะครับ

“มันคือตัวชี้นำล่วงหน้าของสัญญาณ Breakout ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อหาจุดเข้าซื้อ ในขณะที่หุ้นยังอยู่ในช่วงของการสร้างฐาน ก่อนที่มันจะทำการ Breakout จากฐานของมันขึ้นไปจริงๆ” โดยที่สัญญาณ PPBP นั้นจะช่วยบอกให้เราพอรู้ถึงทิศทางที่หุ้นอาจวิ่งไปต่อในขณะที่สถานการณ์ต่างๆยังค่อนข้างที่จะกำกวมอยู่ มันจึงมีประโยชน์อย่างมาก ในการที่จะช่วยหาจุดซื้อในขณะที่แนวโน้มราคายังอยู่ในช่วง Sideway นั่นเอง

สุมมุติฐานเบื้องหลังของสัญญาณ Pocket Pivot Buy Point

สำหรับเหตุผลหรือหลักการเบื้องหลังของสัญญาณชนิดนี้นั้น เกิดขึ้นจากการที่พวกเขาได้กล่าวไว้ว่า

“เราได้ค้นพบว่าเหล่ากองทุนทั้งหลาย ไม่ว่าจะเป็น Hedge Funds, Mutual Funds หรือ Pension Funds ต่างก็ไม่พอใจเท่าไหร่ ในการที่พวกเขาจะต้องเข้าซื้อหุ้นเมื่อมันพึ่งจะ Breakout ขึ้นมาจากแนวต้าน ซึ่งโดยทั่วไปแล้ว พวกเขาต่างยินดีที่จะซื้อหุ้นไกล้ๆจุดต่ำสุดของพวกมันมากกว่า และอาจหมายถึงว่ายิ่งต่ำเท่าไหร่ก็ยิ่งดีขึ้นด้วย และแน่นอนว่าหากเราลองกลับมานั่งคิดดูให้ดีสักนิด เราจะตระหนักได้ว่าผู้ที่สร้างจุดต่ำสุดหรือฐานของราคาหุ้น ก็คือเหล่ากองทุนพวกนี้นั่นเอง” ดังนั้น “สมมุติฐานของ PPBP จึงเป็นสิ่งที่ง่ายมากๆนั่นก็คือ หากว่าแรงซื้อจากเหล่ากองทุนทั้งหลายนั้น คือสิ่งที่สร้างฐานราคาก่อนที่หุ้นแต่ละตัวจะวิ่งทะลุแนวต้านขึ้นไปนั้น เราจึงอาจสามารถจะตั้งสมมุติฐานไว้ได้ว่า หลักฐานหรือร่องรอยบางอย่างของพวกมัน ควรที่จะถูกแสดงให้เห็นออกมาในส่วนด้านล่างของรูปแบบการปรับฐานของราคานั่นเอง ซึ่งมันน่าจะช่วยให้เราได้รับสัญญาณการเข้าซื้อที่มีความเสี่ยงต่ำลงมา โดยเฉพาะเมื่อมันเกิดขึ้นกับหุ้นที่เป็นตัวนำของตลาดในขณะนั้น” และ “เราจะสามารถค้นพบหลักฐานเหล่านี้ได้ จากทั้งในกราฟวัน (Daily Chart) และกราฟรายสัปดาห์ (Weekly Chart) แต่เราจะเลือกใช้กราฟวัน ในการที่เราจะตัดสินได้อย่างชัดเจนว่าสิ่งที่เกิดขึ้นคือสัญญาณ PPBP”

ลักษณะพื้นฐานของ Pocket Pivot Buy Point

จากที่พวกเขาได้เขียนไว้ในหนังสือนั้น เขาได้ระบุเอาไว้ดังนี้

“แนวโน้มของราคาหุ้นควรที่จำแสดงให้เห็นถึงการปรับฐานอย่างมั่นคง (Constructive Patter) ก่อนที่จะเกิดสัญญาณ PPBP ขึ้น โดยเฉพาะยิ่งฐานราคาที่เกิดขึ้นแน่นมากเท่าไหร่ก็ยิ่งดี (เราควรที่จะเห็นว่าความผันผวนของราคาหรือ Volatility นั้นน้อยมากๆ) นอกจากนี้แล้ว แนวโน้มราคาของหุ้นก็ควรที่จะเคารพหรือยอมรับเส้นค่าเฉลี่ย 50 วันของพวกมันในขณะที่เกิดการปรับฐานอยู่ (ไม่หลุด) ยกเว้นในบางกรณีเท่านั้นที่เราควรจะเข้าซื้อเมื่อพวกมันเกิดขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ย 50 วันขึ้นไปมากๆ โดยในสัญญาณที่สมบูรณ์แบบนั้น พฤติกรรมของราคา/โวลุ่ม ควรที่จะทำตัวเงียบๆหลายๆวันก่อนที่จะเกิดสัญญาณขึ้น ซึ่งจะตรงกับข้ามกับวันที่เกิดสัญญาณ เพราะในวันที่เกิดสัญญาณขึ้นมานั้น เราควรที่จะเห็นว่าราคาได้วิ่งขึ้นไปอย่างรุนแรง และโวลุ่มการซื้อขายของมันได้เพิ่มขึ้นมากกว่าหรือเท่ากับ โวลุ่มที่เยอะที่สุดในวันที่ราคาหุ้นตกลงมาภายใน 10 วัน”

ข้อสรุปและการตีความหมายของ Pocket Pivot Buy Point ให้ชัดเจนยิ่งขึ้น

จากที่ผมได้แปลออกมานั้น เราจะเห็นได้ว่ามันยังมีความกำกวมบางอย่างจากภาษาที่ใช้ เนื่องจากพวกเขาก็ไม่ได้กล่าวไว้อย่างชัดเจนว่า พวกเขาให้ความหมายของ “การปรับฐานอย่างมั่นคง หรือ Contructive Pattern” เอาไว้ว่าพวกเขาชี้วัดมันอย่างไร หรือแม้แต่ในกรณีที่บอกว่า “ฐานราคายิ่งแน่น และความผันผวนลดลง” นั้น เราจะสามารถชี้วัดด้วยอะไรไว้อย่างชัดเจน ซึ่งนี่อาจทำให้เกิดความสับสน หรือเกิด Bias จากทัศนคติของคนที่นำไปใช้จริงๆขึ้นมานั่นเอง ดังนั้น ถึงแม้ว่าสัญญาณ PPBP จะเป็นสิ่งน่าสนใจ แต่เราก็ควรทำความเข้าใจหรือสร้างตัววัดอย่างชัดเจนขึ้นมาก่อนนำไปใช้ เพื่อไม่ให้เกิดความสับสนในขณะลงทุนครับ

ตัวอย่างของการเกิดสัญญาณ Pocket Pivot Buy Point ในตลาดหุ้นไทย

* ไม่ได้มีเจตนาชี้นำหุ้นใดๆนะครับ แค่หยิบตัวที่มันเคยมีสัญญาณชัดๆมาให้ดูเป็นตัวอย่างกันเฉยๆ *

** สัญญาณที่เกิดขึ้น เป็นการ Define ความหมายของ PPBP ตามความเข้าใจของผมนะครับ บางท่านอาจไม่เหมือนกัน เพราะยังมีรายละเอียดปลีกย่อยอีกหลายอย่าง ที่พวกเขาได้เขียนเอาไว้ **

*** ใครที่อยากเปิดดูภาพชัดๆให้ click ขวาแล้ว Open in new tab เอานะครับ ***

[Show as slideshow]

วันนี้พอเท่านี้ก่อน เดี่ยวมีเวลาจะมาต่อ Series นี้ให้ครับ ชักมันส์มืออยากเขียนต่อ ส่วนใครอยากอ่านลองไปที่หน้า Download ได้ครับ

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

Related posts:

1. แนะนำหนังสือหุ้น : Trade Your Way To Financial Freedom : หนทางสู่อิสรภาพ…ในตลาดหุ้น
2. New Idea For Using Moving Average : แนวคิดใหม่ในการใช้เส้นค่าเฉลี่ยในการเล่นหุ้น
3. แจกหนังสือถอดรหัสเซียนหุ้น!! : How to trade in stocks (ประกาศผล!)

ในช่วงที่ตลาดหุ้นเป็นขาลงอย่างนี้ ผมพบว่ามีนักเล่นหุ้นจำนวนไม่น้อยที่ยังพยายามเค้นเอากำไรออกมาจากตลาดให้ได้อยู่ในทุกๆวัน ไม่ต่างกับการพยายามเก็บเหรียญในดงระเบิด โอกาสได้กำไรก็ช่างน้อยนิด แถมกำไรที่ได้ก็ใช่ว่าจะใหญ่โตอะไร และอาจไม่คุ้มค่ากับการที่ต้องเสียเวลาและสุขภาพจิต ในการนั่งเฝ้าจอหุ้นหรือนั่งอยู่กับข่าวร้ายทุกๆวันด้วย จึงอยากจะขอนำบทความตัดตอนสั้นๆจากบล็อกของคุณ Olivier Tischendorf มาแปะไว้ให้อ่านกันสักนิดหนึ่งครับ

ในขณะที่ทุกๆวันนี้ อาจจะมีหลายๆคนที่เชื่อว่าพวกเขาคือนักวิเคราะห์หุ้นมือฉมัง อย่างไรก็ตาม ความจริงที่เกิดขึ้นก็คือ มันยากมากในการที่ผลตอบแทนของคุณนั้น จะไม่มีความสำพันธ์เกี่ยวเนื่องกับสภาวะของตลาดหุ้น หรือพูดง่ายๆก็คือ ต่อให้คุณเป็นนักวิเคราะห์หุ้นที่เก่งกาจสักแค่ไหน หากว่าตลาดหุ้นยังคงเป็นขาลงอยู่ มันก็มีแนวโน้มที่จะทำลายสัญญาณซื้อที่ดีที่สุดไป ไม่เว้นแม้แต่ในหุ้นตัวที่มีพื้นฐานยอดเยี่ยมอย่างไรก็ตาม

นี่เป็นแนวคิดที่ผมได้เน้นย้ำมาตลอดเวลา นั่นก็คือ เราจะเห็นได้อย่างชัดเจนว่าแม้แต่หุ้นที่แข็งแกร่งที่สุดนั้น ก็ยังจำเป็นต้องพึ่งพาสภาวะของตลาดขาขึ้น หรืออย่างน้อยที่สุดก็คือตลาดแบบไซด์เวย์ ในการที่จะสร้างผลตอบแทนอย่างมหาศาลขึ้นมา ปัญหานี้เกิดจากการที่เมื่อตลาดโดยรวมเป็นขาลงอย่างรุนแรงนั้น พวกมันก็มักที่จะลากเอาหุ้นที่ดีที่สุดลงไปกับพวกมันด้วย และไม่ว่ามันจะให้ค่าความแข็งแกร่งสัมพันธ์ (Relative Price Strength) ที่ดีแค่ไหน ส่วนใหญ่มันก็มักจะหล่นลงไปตามตลาด เพียงแต่จะตกมากหรือน้อยก็เท่านั้น

พูดสั้นๆก็คือ หุ้นที่เป็น Super Performance ส่วนใหญ่นั้น จะเกิดขึ้นก็ต่อเมื่อหุ้นโดยรวมในกลุ่มอุตสาหกรรมของพวกมันวิ่งขึ้นไปด้วยกัน และเมื่อสภาวะตลาดหุ้นโดยรวมนั้นเป็นใจนั่นเอง

ถึงแม้เราจะพยายามคาดการณ์ในสิ่งที่เกิดขึ้นนี้ว่า เป็นเพียงแค่การพักฐานธรรมดาหรือมันจะเป็นแค่เพียงการค่อยๆไหลออกข้างไป หรือแม้แต่ว่านี่พึ่งจะเป็นจุดเริ่มต้นของขาลงอย่างยาวนาน ปัญหาก็คือ มันไม่มีทางทีเราจะรู้ได้จริงๆล่วงหน้าอย่างแน่นอนเลย เราจะรู้ว่ามันจะเป็นอย่างไรก็ต่อเมื่อเหตุการณ์ต่างๆได้ผ่านไปแล้วเท่านั้น ดังนั้น เมื่อเราไม่สามารถที่จะหยั่งรู้ถึงอนาคตได้อย่างแน่นอนว่าอะไรจะเกิดขึ้น สิ่งที่สำคัญที่สุดก็คือเราต้องรู้จักบริหารความเสี่ยงให้เป็นนั่นเอง อย่างที่เคยมีคำกล่าวเอาไว้ว่า

“นักลงทุนมืออาชีพบริหารความเสี่ยง ส่วนมือสมัครเล่นมองเห็นเพียงผลกำไร” Alan Farley (เทรดเดอร์และผู้เขียนหนังสือ The Master Swing Trader ที่โด่งดัง)

กุญแจสำคัญของการเก็งกำไรหรือการลงทุนให้ประสบความสำเร็จนั้น แท้จริงแล้วจึงอยู่ที่การ “ควบคุมและบริหารความเสี่ยง” ให้เหมาะสมอยู่ตลอดเวลา ซึ่งตรงข้ามกับความคิดในการที่จะวิ่งไล่ล่าตามหาแต่เพียงผลกำไรอย่างเดียว จงอย่าลืมว่าโอกาสนั้นมีอยู่เสมอในตลาดหุ้นหากเรายังไม่หมดตัวไปเสียก่อนนั่นเอง

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

Related posts:

1. แนะนำหนังสือหุ้น : The Stock Market Wizards
2. แนะนำหนังสือหุ้น : How I Made 2,000,000 in The Stock Market
3. ทฤษฏีการสะท้อนกลับไปมาGeorge Soros : Reflexivity And Market Reversal

Video Clip หุ้นชิ้นนี้ ถือเป็นอีกมุมมองหนึ่งสำหรับคนที่ใช้การวิเคราะห์หุ้นทางเทคนิค โดยเฉพาะคนที่หน้าจอวิเคราะห์หุ้นเหมือนหน้าจอของนักบินอวกาศ (คือเส้นก๋วยเตี๋ยววุ่นวายเต็มไปหมด แถมยังเป็นรสต้มยำ Indicator อีกด้วย อิอิ ) นอกจากว่ามันอาจไม่ได้ผลแล้ว ยังอาจทำให้เสียหายทางจิตวิทยาการลงทุนแถมเข้าไปด้วย เพราะเราจะมีข้อแม้หรือเงื่อนไขที่เกิดขึ้นภายในจิตใจเยอะเกินไป ในเวลาที่ต้องเจอกับสภาพตลาดจริงๆ กลายเป็นวินัยการเล่นหุ้นหย่อยยานต่อเนื่องไปอีก คิดว่าน่าจะโดนใจหลายๆคนนะครับ

ปล.ขอบคุณวิดีโอคลิปจาก John Jagerson แห่ง Learningmarkets.com ไว้ ณ ที่นี้ด้วยครับ

Click here to view the embedded video.

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

Related posts:

1. (Video Clip)วิเคราะหุ้นทางเทคนิคด้วย RSI Indicator
2. จิตวิทยาการลงทุนต่อกำไรขาดทุนที่เกิดขึ้น (Video Clip) : How to Do When You Have a Profits
3. วิธีการเล่นหุ้น(Video Clip) : Trading Psychology (Part 2)

สูตรการคัดกรองหุ้นที่มีค่าความแข็งแกร่งสัมพันธ์มากกว่าตลาด (Leading Stock Screening Formula by Mangmaoclub)

หลังจากที่ในคราวก่อน ผมได้แนะนำถึงตัวคัดกรองหุ้นนำตลาด (Leading Stock) ที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดตัวหนึ่งให้ได้รู้จักกันไปแล้ว นั่นก็คือค่าความแข็งแกร่งสัมพันธ์ หรือ Relative Price Strength แต่เชื่อว่าหลายคนเข้าใจ Concept แต่อาจติดปัญหาขัดข้องทางเทคนิคบางอย่าง ทำให้ไม่สามารถที่จะใช้มันหรือใช้มันได้ ผมจึงตัดสินใจที่จะแบ่งปันสูตรที่ผมเขียนไว้เบื้องต้น ให้กับเพื่อนๆชาวแมงเม่าคลับทุกๆคนที่ใช้โปรแกรม Metastock ได้นำไปลองใช้กันครับ โดยผมได้จัดทำเอาไว้สองสูตรนั่นก็คือ

(1) สูตรการหาค่าและจัดอันดับความแข็งแกร่งสัมพันธ์ของหุ้นนำตลาด (Leading Stock Ranking by Mangmaoclub.com)

สูตรนี้จะทำการค้นหาหุ้นที่มีค่าความแข็งแกร่งสัมพันธ์ หรือ Relative Price Strength จากหุ้นแต่ละตัวออกมา ในคาบเวลา 1, 6 และ 12 เดือน โดยจะทำการคัดกรองหุ้นที่มีค่า RS สูงกว่าตลาดในทุกๆคาบเวลาออกมา ซึ่งคุณสามารถที่จะทำการวัดอันดับของพวกมันออกมาได้จาก Function ในหน้าต่าง Explorer ในตัวของโปรแกรม Metastock เอง โดยมีเงื่อนไขที่จะทำการคัดกรองดังนี้:

1.ราคาปิด (Close) อยู่ไม่ต่ำกว่า 15% จากจุดสูงสุดภายใน 1 ปี
2.อัตราการเปลี่ยนแปลง (Rate of Change) ในช่วงเวลา 1,6 และ 12 เดือน มีค่ามากกว่าอัตราการเปลี่ยนแปลงของ SET ในทุกๆช่วงเวลา
3.มูลค่าการซื้อขายเฉลี่ยภายใน 1 เดือนมากกว่า 10 ล้านบาทต่อวัน

(2) สูตรการหาหุ้นนำตลาดที่ทำจุดสูงสุดใหม่ภายในระยะเวลา 1 ปี โดยมีค่าความแข็งแกร่งสัมพันธ์มากกว่าตลาดในทุกๆคาบเวลา (Leading Stock Breakout By Mangmaoclub.com)

สูตรนี้จะทำการค้นหาหุ้นที่สามารถทำจุดสูงสุดใหม่ (Breakout) ภายในระยะเวลา 1 ปีที่ผ่านมา โดยมีค่าความแข็งแกร่งสัมพันธ์มากกว่าตลาดในทุกๆคาบเวลาออกมา (1, 6 และ 12 เดือน) ซึ่งคุณสามารถที่จะทำการวัดอันดับของพวกมันออกมาได้จาก Function ในหน้าต่าง Explorer ในตัวของโปรแกรม Metastock เอง โดยมีเงื่อนไขที่จะทำการคัดกรองดังนี้:

1. ราคาปิด (Close) สามารถทะลุและยืนเหนือจุดสูงสุดภายในระยะเวลา 1 ปีที่ผ่านมา
2. อัตราการเปลี่ยนแปลง (Rate of Change) ในช่วงเวลา 1,6 และ 12 เดือน มีค่ามากกว่าอัตราการเปลี่ยนแปลงของ SET ในทุกๆช่วงเวลา
3. มูลค่าการซื้อขายเฉลี่ยภายใน 1 เดือนมากกว่า 10 ล้านบาทต่อวัน

คลิ้ก! Download สูตรการคัดกรองหุ้นนำตลาดโดยแมงเม่าคลับ.คอม :

วิธีการนำสูตรเข้าสู่โปรแกรม Metastock เบื้องต้น

1. เปิดโปรแกรม Metastock แล้วเข้าไปที่เครื่องมือ Explorer

2. กดคลิ้กเข้าไปที่ Organizer

3. คลิ้กที่ Import formula files

4. คลิ้กเข้าไปที่ Browse แล้วเข้าเลือกไปยัง Directory ที่ได้ทำการ Unzip ไฟล์เอาไว้ หลังจากนั้นคลิ้ก Finish เพื่อทำการนำเข้าสูตร

5. เลือกสูตรที่ต้องการจะ Explore

6. คลิ้ก Add Securities เพื่อเลือกหุ้นที่อยู่ในฐานข้อมูลของเรา ที่เราต้องการจะทำการคัดกรองออกมา ในกรณีนี้ หากในฐานข้อมูลมีแต่หุ้นที่อยู่ใน SET สามารถกด Ctrl+A เพื่อเลือกทั้งหมดได้เลย

7. เมื่อโปรแกรมได้ทำการ Explore เสร็จเรียบร้อยแล้ว ให้คลิ้กที่ Report เพื่อรายงานผลออกมาให้เราทราบ

8. เมื่อเข้ามาในหน้าต่าง Report แล้ว คุณสามารถที่จะคลิ้กเลือกที่หัวของแต่ละ Column เพื่อจัดอันดับจากค่ามากไปหาค่าน้อย หรือค่าน้อยไปหาค่ามากก็ได้

คำอธิบายหัวข้อในแต่ละ Column

1. Close คือราคาปิดของวันที่ทำการ Explore

2. H(260) คือจุดสูงสุดภายใน 1 ปี (260 วันทำการ)

3. %UnderHi คืออัตราส่วนที่ราคาปิดอยู่ต่ำกว่าจุดสูงสุดภายใน 1 ปี เช่น 5% หมายถึง ราคาปิดอยู่ต่ำกว่าจุดสูงสุดภายใน 260 วันอยู่ 5%

4. ROC คืออัตราการเปลี่ยนแปลง (Rate of Change) ภายในแต่ละช่วงเวลา ในสูตรนี้ผมได้ทำไว้ 3 column คือภายใน 1 เดือน, 6 เดือนและ 1 ปี

5. Levy’s R คืออัตราส่วนที่ Robert Levy ได้นำมาใช้ในการวัดค่าความแข็งแกร่งสัมพันธ์ออกมา (Levy’s Ratio) นั่นคือราคาปิดหารด้วยค่าเฉลี่ยราคาภายใน 130 วัน (C/130) โดยค่าที่มากที่สุดหมายถึงแข็งแกร่งที่สุด และน้อยที่สุดคือแข็งแกร่งน้อยที่สุด

6. ADX(14) คือค่าของ ADX ภายในระยะเวลา 14 วันย้อนหลัง (ใช้คาบเวลามาตรฐานที่นิยมกันโดยสากล)

7. RSI(14) คือค่าของ RSI ภายในระยะเวลา 14 วันย้อนหลัง (ใช้คาบเวลามาตรฐานที่นิยมกันโดยสากล)

8. MACD() คือค่าของ MACD ที่ใช้กันโดยมาตรฐานสากล นั่นคือค่าของเส้นค่าเฉลี่ย 12 และ 26 โดยมีเส้นสัญญาณ (signal line) ที่ 9 วัน

9. Stoch(5,3) คือค่าของ Stochastic Oscillator ที่ใช้กันโดยมาตรฐานสากล นั่นคือ Time Period ที่ 5 วัน และ Slow Stoch ที่ 3 วัน

10. Vol คือ ปริมาณการซื้อขายในวันนั้นๆ

ข้อแนะนำเพิ่มเติม

1. สูตรนี้เป็นการคัดกรองในแนวทางของ Momentum Investing โดยจะซื้อหุ้นที่แข็งกว่าตลาด และหลีกเลี่ยงหุ้นที่อ่อนกว่าตลาดทุกตัว ดังนั้น คุณจะพบว่าราคาของหุ้นจะดูแพงและอยู่ในขาขึ้นเสมอ ในกรณีส่วนใหญ่มันจะไม่มีหุ้นที่อยู่ในขาลงหรือราคาที่ดูถูก ยกเว้นว่าตลาดจะกลายเป็นตลาดหมีอย่างรุนแรงและเต็มตัว

2. สูตรนี้สามารถใช้ร่วมกับระบบ Breakout ต่างๆได้ ไม่ว่าจะเป็นสูตรที่วัดการ Breakout จาก Zigzag, Channel หรือแม้กระทั่งวิจารณญาณของคุณเอง

3. ในสูตร Leading Stock Breakout by Mangmaoclub นั้น คุณควรที่จะให้น้ำหนักกับหุ้นที่มีปริมาณการซื้อขายมากกว่าในสิบวันที่ผ่านมา หรือมากกว่าค่าเฉลี่ยของปริมาณการซื้อขายภายใน 20 วัน (ผมเลือกที่จะไม่นำเงื่อนไขนี้มาใช้ เนื่องจากต้องการเปิดโอกาสให้โปรแกรมได้ทำการค้นหาหุ้นได้อย่างหลากหลายยิ่งขึ้น)

4. สูตรการคัดกรองหุ้นนี้ จะให้ประสิทธิภาพออกมาได้เมื่อถูกใช้อย่างเหมาะสม ร่วมกับการควบคุมความเสี่ยง (Risk Management), การควบคุมเงินเดิมพัน (Money Management – Position Sizing), การกระจายความเสี่ยงที่เหมาะสม (Diversify) และการควบคุมจิตใจของคุณเอง (Psychology of Trading)

5. ผมจงใจเปิดเผยสูตรนี้โดยไม่มีเงื่อนไขหรือการปกปิดใดๆ เนื่องจากสูตรนี้ไม่ใช่ Holy Grail ในการเล่นหุ้น และมันไม่มี Perfect System ในตลาดหุ้นเช่นกัน ความลับที่แท้จริงในการที่จะทำกำไรในระยะยาวจากการเก็งกำไรออกมาได้ คือการบริหารเงินทุนอย่างเหมาะสม (Good Money Management) และการบริหารจิตใจอย่างเหมาะสม (Psychology Management) โดยที่ระบบการลงทุนมีความสำคัญอยู่ที่ทำให้เรามีความได้เปรียบเชิงสถิติขึ้นมา แต่มันไม่สามารถที่จะบังคับเราให้มี “วินัย” ที่ดีได้ นี่เป็น “ทักษะ” ที่คุณต้องสะสมขึ้นมา เพื่อความสามารถในการเก็งกำไรของคุณเอง

คำเตือน

1. ผลการค้นหาในตารางนี้มิได้เป็นการชี้นำให้กระทำการซื้อขายหลักทรัพย์ใดๆทั้งสิ้น การตัดสินใจซื้อขายหลักทรัพย์ใดๆ เป็นผลจากวิจารณ์ญาณของผู้ใช้ โดยไม่มีความเกี่ยวข้องหรือพันธะใดๆกับผู้จัดทำสูตรการคัดกรองหุ้นสูตรนี้

2. ผมได้จัดทำสูตรนี้ขึ้นเพื่อแบ่งปันให้กับเพื่อนๆชาวแมงเม่าคลับทุกท่าน โดยไม่มีผลตอบแทนใดๆทั้งสิ้น

3. สูตรนี้เป็นเพียงองค์ประกอบเดียวในระบบการลงทุน นั่นคือส่วนของการเข้าซื้อ (Entry System) ซึ่งไม่รวมถึง Stop, Exit, Money Management ที่จะทำให้เกิดเป็นระบบการลงทุนซึ่งมีประสิทธิภาพอย่างแท้จริงขึ้นมา

* การลงทุนมีความเสี่ยงเสมอ จงอย่าได้เชื่อโดยไม่ได้ทำการทดสอบ หรือค้นคว้าหาข้อมูลเพิ่มเติม เพราะเงินเป็นของคุณเอง ซึ่งเป็นสิ่งที่ผมไม่มีส่วนร่วมใดๆในการรับผิดชอบที่เกิดขึ้นทั้งสิ้น แต่ไม่ว่าอย่างไรก็ตาม ผมขอให้ทุกคนได้สิ่งที่เป็นประโยชน์จากบทความนี้ และโชคดีเฮงๆ รวยๆ กันถ้วนหน้าครับ

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

Related posts:

1. Kelly Formula : สูตรของเคลลี่ในการเล่นหุ้น
2. แนะนำหนังสือหุ้น : สุดยอดหนังสือหุ้นตลอดกาล Reminiscences of stock operator !!
3. แนะนำหนังสือหุ้น : How I Made 2,000,000 in The Stock Market