การเทรดเชิงปริมาณคืออะไร และทำงานอย่างไร

การเทรดเชิงปริมาณ (Quantitative Trading หรือ Quant Trading) คือกลยุทธ์การเทรดซับซ้อนที่ใช้ประโยชน์จากแบบจำลองเชิงสถิติหรือทางคณิตศาสตร์เพื่อระบุและดำเนินการตามโอกาสเทรดในตลาดการเงิน แนวทางการเทรดที่เหมือนมีซุปเปอร์คอมพิวเตอร์เป็นพันธมิตรการเทรดนั้นแตกต่างจากวิธีการเทรดแบบดั้งเดิมที่พึ่งพาการวิเคราะห์เชิงปริมาณและสัญชาติญาณของมนุษย์เป็นอย่างมาก บทความนี้เป็นคู่มือการเทรดเชิงปริมาณและวิธีใช้กลยุทธ์นี้ใน Forex อย่างมีประสิทธิภาพ

การเทรดเชิงปริมาณคืออะไร?

การเทรดเชิงปริมาณคือกลยุทธ์ที่อิงจากการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ นักเทรดใช้ประโยชน์จากแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลและค้นพบโอกาสเทรดที่มนุษย์อาจมองข้ามไป ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบหลักของการเทรดเชิงปริมาณ ทำให้วิเคราะห์ตลาดละเอียดยิ่งขึ้นและผลตอบแทนที่อาจสูงขึ้น

การเทรดเชิงปริมาณมีข้อดีสองข้อ ข้อแรก ค้นพบรูปแบบกราฟที่ซ่อนอยู่ในตลาด มอบข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์แก่นักเทรด ข้อที่สอง (และอาจเป็นข้อสำคัญ) กำจัดปัจจัยทางอารมณ์จากการตัดสินใจเทรด ทำให้เป็นแนวทางที่น่าเชื่อถือและใช้ข้อมูลมากกว่าอารมณ์ในระยะยาว

การเทรดเชิงปริมาณทำงานอย่างไร?

คำตอบสั้น ๆ คือ ผ่านแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ออกแบบมาอย่างดี

นักเทรดเชิงปริมาณใช้แบบจำลองทางคอมพิวเตอร์เพื่อทำให้การเทรดเป็นอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ในการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ได้จริง นักเทรดต้องมีข้อมูลในอดีตจำนวนมาก ซึ่งช่วยให้นักเทรดประเมิน ตีความ และพยากรณ์พฤติกรรมของสินทรัพย์ในตลาด

ลองนึกภาพว่าคุณมีแบบจำลองทางคอมพิวเตอร์ที่สร้างสัญญาณซื้อ/ขายตามการวิเคราะห์ทางเทคนิคของอัตราแลกเปลี่ยนแบบเรียลไทม์ คุณสามารถใช้แบบจำลองนี้ในการสร้างแพลตฟอร์มเทรดอัตโนมัติ หรือทำให้ดียิ่งขึ้นโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสอนให้แบบจำลองเรียนรู้และวิเคราะห์อิทธิพลของอัตราเงินเฟ้อ อัตราดอกเบี้ย อัตรา GDP และปัจจัยเศรษฐกิจมหภาคอื่น ๆ ต่ออัตราแลกเปลี่ยน

นี่เป็นเพียงแค่บางส่วนของโอกาสที่น่าตื่นเต้นที่การเทรดเชิงปริมาณจะมอบให้ โดยการปฏิบัติตามขั้นตอนการสร้างและใช้ระบบเทรด นักเทรดสามารถใช้ประโยชน์จากกลยุทธ์นี้เพื่อยกระดับผลลัพธ์การเทรด

วิธีสร้างระบบเทรดเชิงปริมาณ

การสร้างระบบเทรดเชิงปริมาณประกอบด้วย 4 ช่วงสำคัญ เราจะอธิบายแต่ละช่วงพอสังเขป

ค้นหาแนวคิดการเทรด

อย่างแรกสุด คุณต้องระบุโอกาสเทรด ซึ่งอาจเป็นค่าความสัมพันธ์เฉพาะเจาะจงระหว่างสกุลเงิน แนวโน้มเศรษฐกิจ หรือกระทั่งความผิดปกติที่สามารถใช้ประโยชน์ได้

ต้องวิจัยอย่างจริงจังเพื่อสร้างแนวคิดและรวบรวมข้อมูลเพื่อสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ แนวคิดเริ่มต้นจะเป็นข้อสมมติฐานทั่วไปที่ใช้สร้างระบบเทรด ซึ่งจะกำหนดกลยุทธ์และความถี่ในการเทรด

การทดสอบโดยใช้ข้อมูลในอดีต

เช่นเดียวกับแนวคิดการเทรดอื่น ๆ คุณต้องทดสอบแนวคิดนี้เช่นกัน การทดสอบโดยใช้ข้อมูลในอดีตมักใช้การเปรียบเทียบข้อมูลในอดีต: คุณรวบรวมตัวเลขที่สะท้อนสถานการณ์ที่เกิดขึ้นในตลาดภายในกรอบเวลาเฉพาะเจาะจง และใช้เหตุการณ์ทางเศรษฐกิจและ/หรือทางการเมืองเพื่อจำลองผลการดำเนินงานของกลยุทธ์การเทรด

หากตัวเลขในอดีตสนับสนุนข้อสมมติฐานทั่วไป แนวคิดการเทรดนั้นใช้ได้ การทดสอบโดยใช้ข้อมูลในอดีตยังทำให้คุณปรับแต่งค่าต่าง ๆ ของแบบจำลองเพื่อประสิทธิภาพสูงสุดและปรับความเสี่ยง

การดำเนินการ

เมื่อผ่านช่วงทดสอบโดยใช้ข้อมูลในอดีตแล้ว คุณสามารถพัฒนาระบบการดำเนินการซื้อขาย ซึ่งจะดีมากหากคุณสร้างกระบวนการอัตโนมัติต่อหนึ่งการเทรด บูรณาการโบรกเกอร์เข้ากับอินเทอร์เฟซและลดต้นทุนการทำธุรกรรม

การเทรดอัตโนมัติทำให้คุณวิจัยมากขึ้นและจัดการธุรกรรมบ่อยครั้งขึ้น

การบริหารความเสี่ยง

การบริหารความเสี่ยงมีความสำคัญต่อการเทรดเชิงปริมาณ นักเทรดใช้เครื่องมือต่าง ๆ เพื่อบริหารความเสี่ยง รวมถึงออเดอร์ Stop Loss การกระจายพอร์ตการลงทุน และกลยุทธ์ป้องกันความเสี่ยง โดยการทดสอบภาวะวิกฤติและทดสอบโดยใช้ข้อมูลในอดีต นักเทรดประเมินระดับความรุนแรงที่มีต่อกลยุทธ์ภายใต้ภาวะตลาดต่าง ๆ

• การกระจายพอร์ตการลงทุน

การกระจายพอร์ตการลงทุนเกี่ยวข้องกับการกระจายการลงทุนในกลุ่มสินทรัพย์ต่าง ๆ โดยการกระจายการลงทุน นักเทรดกระจายความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับความผันผวนของตลาด ข้อดีประการหนึ่งของการกระจายการลงทุนคือช่วยลดผลกระทบจากการเคลื่อนไหวของสินทรัพย์ที่ไม่เป็นไปตามที่คาดการณ์ไว้

• การจัดสรรเงินทุน

หนึ่งในกลยุทธ์การบริหารความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพกำหนดให้นักเทรดต้องจัดสรรเงินทุนสำหรับการเทรดแต่ละครั้งเพื่อรักษาสมดุลระหว่างรางวัลและความเสี่ยง นักเทรดใช้แบบจำลองความเสมอภาคของความเสี่ยงและมูลค่าความเสี่ยง (VaR) เพื่อจัดสรรเงินทุนให้เหมาะสมที่สุด

กลยุทธ์การเทรดเชิงปริมาณ

ตอนนี้คุณคงพอเข้าใจแล้วว่าทำงานอย่างไร เรามาดูกลยุทธ์ที่สามารถใช้กับการเทรดเชิงปริมาณ

การกลับสู่ค่าเฉลี่ย

นักเทรดเชื่อว่าราคาจะคืนกลับสู่ค่าเฉลี่ยในอดีตเสมอ ดังนั้น ราคาสุดขั้วจึงเป็นเรื่องชั่วคราว นักเทรดจะระบุหลักทรัพย์ที่มีราคาเบนออกจากค่าเฉลี่ยและพยากรณ์การเคลื่อนไหวกลับสู่ค่าเฉลี่ย

คะแนนจะวัดการเบี่ยงเบนของราคาจากค่าเฉลี่ยทางสถิติ เมื่อคะแนนสูง นั่นเป็นสัญญาณการกลับทิศทางของราคา นี่คือวิธีที่แบบจำลองบอกว่าคุณควรซื้อหรือขายและแนะนำจุดเข้าและจุดออกที่ดีที่สุด

นักเทรดใช้เครื่องมือชี้วัดทางสถิติ เช่น Bollinger Bands และเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อระบุโอกาสการกลับสู่ค่าเฉลี่ย ซึ่งจำเป็นต่อการระบุตลาดที่มีภาวะเข้าซื้อมากเกินไปและขายออกมากเกินไป

1. ค่าเฉลี่ยทางสถิติ
2. ระดับราคา

ตามภาพด้านบน ราคามักแกว่งไปมารอบค่าเฉลี่ยในอดีต

การเทรดตามแนวโน้ม

แนวทางนี้ใช้แบบจำลองที่สร้างเงินกำไรจากการเทรดตามแนวโน้มหลักของตลาด นักเทรดคำนวณโดยใช้อินดิเคเตอร์ต่าง ๆ เช่น เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และการเคลื่อนไหวของระดับราคา แนวคิดสำคัญเบื้องหลังกลยุทธ์นี้คือแนวโน้มสามารถเป็นขาขึ้น (กระทิง) ขาลง (หมี) หรือไม่มีแนวโน้มชัดเจน นักเทรดสายนี้จะระบุและปรับการเทรดตามการเคลื่อนไหวของแนวโน้ม

ตลาดขาขึ้น ราคาเพิ่มสูงกว่าเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

การทำอาร์บิทราจโดยใช้ข้อมูลทางสถิติ

การทำอาร์บิทราจโดยใช้ข้อมูลทางสถิติเกี่ยวข้องกับการระบุความไม่มีประสิทธิภาพของตลาด นักเทรดระบุความไม่มีประสิทธิภาพระหว่างสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์กัน ใช้ประโยชน์จากความไม่มีประสิทธิภาพ และสร้างผลตอบแทน วิธีนี้อาศัยแบบจำลองทางสถิติซับซ้อนที่ตรวจจับการกำหนดราคาไม่เหมาะสมในตลาด การทำอาร์บิทราจโดยใช้ข้อมูลทางสถิติประกอบด้วย

• การเทรดแบบคู่ หนึ่งในวิธีมาตรฐานของการทำอาร์บิทราจโดยใช้ข้อมูลทางสถิติ โดยนักเทรดเปิดคำสั่งซื้อและขายในสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์กัน เพื่อสร้างผลตอบแทนจากการเคลื่อนไหวของราคาเชิงสัมพัทธ์ การเทรดแบบคู่ต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลเรียลไทม์และแบบจำลองทางสถิติระดับสูง
• ข้อกำหนดการคำนวณ กลยุทธ์นี้ต้องการการเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่และพลังคำนวณสูงมาก วิธีนี้ได้รับความนิยมในหมู่เฮดจ์ฟันด์และนักเทรดสถาบันขนาดใหญ่ โดยนักเทรดใช้ระบบการส่งคำสั่งซื้อขายที่มีความถี่สูง (HFT) เพื่อตรวจจับโอกาสการทำอาร์บิทราจ

การใช้อัลกอริทึมเพื่อระบุรูปแบบ

นักเทรดใช้วิธีนี้เพื่อค้นพบการเทรดขนาดใหญ่ที่ดำเนินการโดยบริษัทขนาดใหญ่ ซึ่งพยายามปกปิดธุรกรรมเพื่อหลีกเลี่ยงการสร้างอิทธิพลต่อราคา โดยกระจายการเทรดไปยังตลาดซื้อขายหรือโบรกเกอร์ต่าง ๆ แบบจำลองช่วยให้คุณสังเกตเห็นรูปแบบดังกล่าวและเทรดก่อนที่ธุรกรรมขนาดใหญ่ครั้งถัดไปจะส่งผลต่อราคา

กฎ ETF

กองทุนรวมดัชนีที่จดทะเบียนซื้อขายในตลาดหลักทรัพย์ (ETF) มักติดตามดัชนี กฎการเทรด ETF แนะนำการสร้างเงินกำไรโดยสังเกตความสัมพันธ์ระหว่าง ETF สกุลเงินและดัชนีที่ติดตาม หากคุณสังเกตเห็นรูปแบบ ในกรณีนี้ ระบบการส่งคำสั่งซื้อขายรวดเร็วช่วยให้คุณพยากรณ์การเคลื่อนไหวของราคา

ตัวอย่าง

สมมติว่ามีความคลาดเคลื่อนของราคาในคู่สินทรัพย์ที่จะกลับมาเท่ากันในอนาคต คุณควรทำอะไรเมื่อสังเกตความคลาดเคลื่อนของราคา? กลยุทธ์การทำอาร์บิทราจโดยใช้ข้อมูลทางสถิติแนะนำว่า คุณสร้างคู่สกุลเงินสองชุด โดยชุดหนึ่งมีราคาต่ำกว่า ส่วนอีกชุดมีราคาสูงกว่า เมื่อสร้างเสร็จแล้ว คุณจะขายชอร์ตคู่สกุลเงินที่มีราคาสูงกว่า และซื้อคู่สกุลเงินที่มีราคาต่ำกว่า

ข้อดีและข้อเสียของการเทรดเชิงปริมาณ

การเทรดเชิงปริมาณมอบข้อดีหลายประการแก่นักลงทุน

• แนวทางตัดสินใจเทรดที่เป็นระบบโดยอิงจากข้อมูลและสถิติแทนที่จะเป็นลางสังหรณ์เพื่อลดความผิดพลาดของมนุษย์
• การรับรู้รูปแบบกราฟที่คนทั่วไปอาจไม่สังเกตเห็น
• กระบวนการซื้อขายอัตโนมัตินำไปสู่ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น
• การปรับค่าแบบเรียลไทม์เพื่อการบริหารความเสี่ยงดียิ่งขึ้น
• การใช้ตัวแปรต่าง ๆ เพื่อการพยากรณ์แม่นยำยิ่งขึ้น

อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีก็ไม่ได้มีแต่ข้อดี

• คุณภาพของข้อมูลในอดีตที่แบบจำลองใช้มีผลต่อผลลัพธ์เป็นอย่างมาก
• ความซับซ้อนเกินไปอาจทำให้แบบจำลองจับสัญญาณลวงแทนที่จะเป็นรูปแบบกราฟที่ซ่อนอยู่
• โอเวอร์ฟิต (Overfit) ซึ่งแบบจำลองทำงานได้ดีมากกับข้อมูลในอดีต แต่ไม่สามารถคาดการณ์ข้อมูลใหม่ได้อย่างถูกต้อง
• การขาดการวิเคราะห์เชิงคุณภาพอาจสร้างภาพที่ไม่ครบสมบูรณ์ ทำให้ตีความผิดพลาดได้

ข้อสรุป

• การเทรดเชิงปริมาณเป็นเครื่องมือทรงพลังของนักเทรด ช่วยให้นักเทรดตัดสินใจเทรดโดยมีข้อมูลครบถ้วนและก้าวผ่านความซับซ้อนของตลาดการเงินทั่วโลก
• นักลงทุนสามารถค้นพบโอกาสเทรดที่อาจไม่สังเกตเห็นโดยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์
• การทำให้การเทรดเป็นอัตโนมัติทำให้คุณมีเวลาวิจัยมากขึ้นและเพิ่มความถี่ในการเทรด ทำให้การเทรดประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
• ความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการประมวลผลตัวแปรต่าง ๆ ช่วยให้ปรับตามการเปลี่ยนแปลงและบริหารความเสี่ยงดีขึ้น
• แม้จะมีข้อเสียอยู่บ้าง แต่การนำกลยุทธ์การเทรดเชิงปริมาณมาใช้จะช่วยให้คุณเทรดเชิงรุกยิ่งขึ้นและเข้าใจตลาดดียิ่งขึ้น