Ed Seykota’s Channel Trading System : ระบบการลงทุนของ Ed Seykota

ระบบการลงทุนของ Ed Seykota

ก่อนอื่นผมคงต้องขอสวัสดีเพื่อนๆทุกคนย้อนหลังในวันมหาสงกรานต์ปีนี้กันก่อนนะครับ หวังว่าทุกๆคนจะมีความสุขเที่ยวสนุกหรือนอนจนเพลินกันถ้วนหน้านะครับ วันนี้ผมขอเอาระบบการลงทุนที่นี่สนใจมากๆระบบหนึ่งของสุดยอดเซียนหุ้น Ed Seykota (อีกแล้ว 55) มาให้ทุกคนได้ศึกษากันครับ

แนวคิดและภาพรวมของระบบ

ระบบการลงทุนในรูปแบบนี้มีลักษณะคล้ายระบบของ Turtle Trader เป็นอย่างมาก เพราะมันคือระบบการลงทุนโดยใช้แนวรับและแนวต้านเพื่อหาแนวโน้มและสัญญาณการซื้อขายนั่นเอง เหตุผลหนึ่งอาจเป็นเพราะในสมัยก่อนนั้น ระบบการลงทุนในรูปแบบของแนวรับและแนวต้านนั้น ดูจะเป็นแนวทางที่ง่ายที่สุดในการเขียนสูตรขึ้นมา หรืออาจเป็นที่นิยมกันอย่างมากก็เป็นได้ นอกจากนี้แล้ว ก็อาจเป็นเพราะความชัดเจนของมันก็เป็นได้ เนื่องจากคุณสามารถที่จะมองเห็นสัญญาณของมันได้เพียงแค่มองไปที่กราฟเท่านั้นเอง โดยสิ่งหนึ่งที่น่าสนใจของระบบการลงทุนในรูปแบบนี้ก็คือ ระบบการลงทุนในรูปแบบนี้นั้น มีประสิทธิภาพที่สูงพอๆกับระบบการลงทุนที่ซับซ้อนอื่นๆเลยทีเดียวครับ และนี่ก็อาจเป็นสิ่งหนึ่งที่ชี้ให้เห็นว่า บางทีแล้วการยึดถือและปฏิบัติตามระบบการลงทุนที่เรียบง่าย อาจจะมีผลดีกว่าการพยายามที่จะนำระบบการลงทุนที่ซับซ้อนมาใช้อย่างไม่เข้าใจก็เป็นได้ครับ

แนวคิดที่สำคัญต่างๆของระบบการลงทุนในรูปแบบนี้ มีดังต่อไปนี้

การใช้ Hard Stop หรือจุดตัดขาดทุนแบบไม่มีเงื่อนไข (ในทุกๆกรณี)
การหา Position Sizing หรือน้ำหนักการลงทุนในแต่ละครั้งตามระยะความห่างของ Stop loss
การทำกำไรจากทั้งขาขึ้นและขาลง
การเล่นหุ้นไปตามแนวโน้ม

สัญญาณการเข้าและออกของระบบการลงทุน

ระบบจะให้สัญญาณหลังจากที่ตลาดได้ปิดลง (ราคาปิด) โดยเข้าทำการซื้อ-ขายในวันรุ่งขึ้นในช่วงเปิดตลาด (ราคาเปิด)
ระบบการลงทุนในรูปแบบนี้จะทำการระบุถึงแนวโน้มใหญ่ที่เกิดขึ้นก่อน หลังจากนั้นจึงใช้สัญญาณจากแนวโน้มระยะสั้น เพื่อทำการซื้อขายไปในทางเดียวกันกับแนวโน้มใหญ่ในขณะนั้น
เครื่องมือในการวิเคราะห์และตัดสินใจ
ระบบจะใช้แนวรับและแนวต้านภายในระยะเวลา N วัน (N-Day Support and Resistant) ในการระบุถึงแนวโน้มและให้สัญญาณการซื้อ-ขาย
แนวรับภายในจำนวน N วัน หมายถึงราคาที่ต่ำที่สุดภายในระยะเวลา N วันที่ผ่านมา ยกตัวอย่างเช่น แนวรับ 50 วัน ก็คือราคาที่ต่ำที่สุดภายใน 50 วันที่ผ่านมา ในทางกลับกันนั้น แนวต้าน 50 วัน ก็คือราคาที่สูงที่สุดภายใน 50 วันที่ผ่านมา

การระบุถึงแนวโน้ม

เมื่อราคาถูกซื้อ-ขายเหนือแนวต้าน นั่นจะหมายความได้ว่าแนวโน้มในขณะนั้นคือขาขึ้น โดยที่แนวโน้มจะถูกระบุว่าเป็นขาขึ้นจนกว่าที่มันจะถูกซื้อ-ขายหลุดลงมาต่ำกว่าแนวรับ และถือว่าแนวโน้มได้กลับกลายเป็นขาลงในทันที

หากว่าคุณได้ทำการวาดเส้นแนวรับและแนวต้านลงไปบนกราฟ คุณจะพบว่ามันจะมีลักษณะคล้ายๆกับกรอบทางเดินของราคาหุ้น (Price Channel) โดยเมื่อราคาหุ้นได้เคลื่อนทะลุผ่านกรอบราคาด้านบน นั่นจะหมายความว่ามันเป็นขาขึ้น และเมื่อราคาหุ้นได้เคลื่อนทะลุผ่านกรอบราคาด้านล่าง นั่นจะหมายความว่ามันเป็นขาลง

ในระบบการลงทุนรูปแบบนี้ เราจะใช้ Price Channel หรือกรอบของแนวรับ-แนวต้านทั้งหมด 2 ชุด โดย

Price Channel ชุดแรกจะถูกใช้เพื่อวัดถึงแนวโน้มที่เกิดขึ้นในระยะยาวออกมาก่อน
Price Channel ชุดที่สองจะถูกนำมาใช้เพื่อหาถึงแนวโน้มในระยะสั้นและสัญญาณซื้อขาย

สัญญาณซื้อขาย

เมื่อแนวโน้มในระยะยาวถูกระบุว่าเป็นขาขึ้นนั้น สัญญาณเข้าซื้อจะเกิดขึ้นเมื่อราคาหุ้นเคลื่อนทะลุผ่านแนวต้านในระยะสั้น โดยตั้งจุดตัดขาดทุนไว้ที่แนวรับในระยะสั้นของมัน

แต่เมื่อแนวโน้มในระยะยาวถูกระบุว่าเป็นขาลงนั้น สัญญาณการเข้าขาย (Short) จะเกิดขึ้นเมื่อราคาหุ้นเคลื่อนทุละผ่านแนวรับในระยะสั้น โดยตั้งจุดตัดขาดทุนไว้ที่แนวต้านในระยะสั้นของมัน

การหา Position Sizing หรือน้ำหนักการลงทุนที่เหมาะสมในแต่ละครั้ง

ระบบการลงทุนแบบนี้จะหา Position Sizing โดยอิงจากจุดเข้า (Entry) และจุดออก (Exit) ของมัน โดยที่ทั้งจุดเข้าและออกจะต้องถูกระบุไว้ “ล่วงหน้า” ก่อนที่จะเข้าทำการซื้อขายในทุกครั้ง

ข้อสังเกตุที่น่าสนใจ

จากผลการทดลองของเขา Ed Seykota ได้พบว่า

การระบุถึงแนวโน้มใหญ่โดยใช้จำนวนวันที่น้อยกว่า 100 วันนั้นให้ประสิทธิภาพที่ไม่ดีนัก รวมถึงการระบุถึงสัญญาณการซื้อขายด้วยจำนวนวันที่น้อยกว่า 15 วันเช่นกัน
การระบุถึงแนวโน้มใหญ่โดยใช้จำนวนวันที่ประมาณ 140 วันให้ผลดีที่สุด
การระบุถึงสัญญาณการซื้อขายโดยใช้จำนวนวันที่ประมาณ 30 – 40 วันให้ผลดีที่สุด
จำนวนวันที่ให้ประสิทธิภาพในการหาแนวโน้มและสัญญาณการซื่้อขายที่ดีที่สุดอยู่ที่ 140/30

ผลการทดสอบกับตลาดหุ้นของไทย

สุดท้ายนี้ผมจะขอนำผลทดสอบระบบนี้คร่าวๆด้วยโปรแกรม Tradesim จากวิธีการแบบ Montecarlo ที่ 10,000 combination (สุ่มซื้อหุ้นต่างๆในตลาดที่มีสัญญาณไล่ไปเรื่อยๆตามวันเวลา และปริมาณเงินทุนที่เหลืออยู่) โดยมีรายละเอียดการตั้งค่าตามนี้นะครับ

ทำการทดสอบย้อนหลัง (Back Test) กลับไป 2,500 วันหรือประมาณ 10 ปี
ทำการซื้อขายเฉพาะฝั่ง “ซื้อ” (Long) เท่านั้น
ตั้งค่าคอมมิสชั่นที่ 0.25% ต่อครั้ง (ไปกลับ 0.50%)
ซื้อและขายที่ราคาปิด (Close) ในวันที่เกิดสัญญาณ เนื่องจากตามจริงแล้วระบบให้ซื้อและขายทันทีในระหว่างวัน เมื่อราคาข้ามผ่านระดับที่ตั้งไว้
ทดสอบด้วยการระบุหาแนวโน้มที่ 140 วัน และสัญญาณการซื้อขายที่ 30 วัน โดยมีมูลค่าการซื้อขายโดยเฉลี่ยต่อเดือนไม่ต่ำกว่า 10 ล้านบาท
ตั้งขนาดการลงทุนไว้ที่ 10% ของเงินทุนในแต่ละครั้ง (Equal Percent Dollar Units)
ไม่มีการซื้อเพิ่ม (Pyramid Trading) และการซื้อหุ้นหากจำนวนเงินที่เหลืออยู่ไม่ถึง 10% ของพอร์ท

ผลการทดสอบ

Monte Carlo Report
(Mod Tradesim EdSeykota Channel System)

Simulation Summary
Simulation Date:                                             18/4/2011
Simulation Time:                                               23:26:52
Simulation Duration:                                     63.51 seconds

Trade Parameters
Initial Capital:                                         ฿1,000,000.00
Portfolio Limit:                                               100.00%
Maximum number of open positions:                                  100
Position Size Model:                               Equal Percent Units
Trade Size (% of total cap):                                    10.00%
Pyramid profits:                                                    No
Transaction cost rate (Trade Entry):                             0.25%
Transaction cost rate (Trade Exit):                              0.25%
Margin Requirement:                                            100.00%

Trade Preferences
Trading Instrument:                                             Stocks
Break Even Trades:                                  Process separately
Trade Position Type:                                Process all trades
Entry Order Type:                                        Default Order
Exit Order Type:                                         Default Order
Minimum Trade Size:                                              ฿0.00
Accept Partial Trades:                                              No
Volume Filter:                               Ignore Volume Information
Pyramid Trades:                                                     No
Use Level Zero trades only:                                        Yes

Simulation Stats
Number of trade simulations:                                     10000
Trades processed per simulation:                                  2982
Maximum Number of Trades Executed:                                 370
Average Number of Trades Executed:                                 335
Minimum Number of Trades Executed:                                 293
Standard Deviation:                                              12.24

Profit Stats
Maximum Profit:                                ฿5,193,553.24 (519.36%)
Average Profit:                                ฿2,491,418.30 (249.14%)
Minimum Profit:                                ฿1,090,886.34 (109.09%)
Standard Deviation:                               ฿609,040.71 (60.90%)
Probability of Profit:                                         100.00%
Probability of Loss:                                             0.00%

Percent Winning Trade Stats
Maximum percentage of winning trades:                           44.67%
Average percentage of winning trades:                           39.38%
Minimum percentage of winning trades:                           34.46%
Standard Deviation:                                              1.25%

Percent Losing Trade Stats
Maximum percentage of losing trades:                            65.54%
Average percentage of losing Trades:                            60.62%
Minimum percentage of losing trades:                            55.33%
Standard Deviation:                                              1.25%

Average Relative Dollar Drawdown Stats
Maximum of the Average Relative Dollar Drawdown:            ฿44,780.11
Average of the Average Relative Dollar Drawdown:            ฿28,767.47
Minimum of the Average Relative Dollar Drawdown:            ฿21,373.80
Standard Deviation:                                          ฿2,902.96

Average Relative Percent Drawdown Stats
Maximum of the Average Relative Percent Drawdown:              2.2954%
Average of the Average Relative Percent Drawdown:              1.6965%
Minimum of the Average Relative Percent Drawdown:              1.2840%
Standard Deviation:                                            0.1509%

Maximum Peak-to-Valley Dollar Drawdown Stats
Maximum Absolute Dollar Drawdown:                          ฿627,314.49
Average Absolute Dollar Drawdown:                          ฿397,567.56
Minimum Absolute Dollar Drawdown:                          ฿365,709.82
Standard Deviation:                                         ฿24,660.34

Maximum Peak-to-Valley Percent Drawdown Stats
Maximum Absolute Percent Drawdown:                            31.9486%
Average Absolute Percent Drawdown:                            29.6444%
Minimum Absolute Percent Drawdown:                            27.3715%
Standard Deviation:                                            1.7178%

ตารางแสดงผลกำไรของผลการทดสอบ (Simulations) ทั้งหมดเทียบเป็นอัตราส่วนร้อยละ

ตารางเปรียบเทียบสัดส่วนกำไรต่อการลดลงที่มากที่สุดของเงินทุน (%Net Profits VS Max DD.)

ข้อสังเกตุที่น่าสนใจ

ถึงแม้ว่าระบบของ Seykota จะยังไม่ได้ถูกการปรับแต่งอะไรเลย แต่ผลการทดสอบบ่งชี้ว่ามันมีความน่าจะเป็นในการที่จะทำกำไรได้ ภายใต้การทดสอบย้อนหลังไป 10 ปีถึง 100% (พูดง่ายๆคือหมดหนทางจะเจ๊ง หากทำตามระบบได้อย่างเคร่งครัด) นอกจากนี้มันยังมีค่า Maximum Drawndown จาก Peak to Valley ที่ 30% เมื่อซื้อขายหุ้นครั้งละ 10% ของพอร์ท โดยที่ค่า Reward to Risk ที่ย่ำแย่ที่สุดจากผลการทดสอบ 10,000 ครั้งที่ 3:1 อีกด้วย ส่วนอัตราความแม่นยำโดยเฉลี่ยที่ต่ำที่สุดคือ 34.46% ซึ่งถือเป็นเรื่องธรรมดาของระบบการซื้อขายแบบ Trend Following

ปล. ผลการทดสอบสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตามระบบ Money Management ของเราเอง นอกจากนี้สิ่งที่เราเห็นได้อย่างหนึ่งคือ แม้แต่ระบบที่ดูง่ายดายแบบนี้ก็ยังสามารถที่จะทำกำไรในระยะยาวได้ นี่จึงน่าจะเป็นหลักฐานอีกชิ้นหนึ่งที่แสดงให้เห็นว่า อุปสรรคที่แท้จริงในการเล่นหุ้นอยู่ที่ความสามารถในการที่จะทำตามระบบได้เป็นอย่างดีต่างหากครับ

สำหรับบทความนี้ก็น่าจะเป็นไอเดียให้กับหลายๆคนได้พอสมควร ส่วนใครมีความเห็นหรือข้อแนะนำอย่างไรก็แนะนำได้นะครับ ผมเองก็ยังคงต้องเรียนรู้อะไรอีกมากมายเช่นกัน ขอบคุณล่วงหน้าครับ

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