Open High Low Close Volume ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคมีผลลัพธ์อย่างไร
﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿ ﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿﻿  FINNOMENA · Quantable Podcast EP16 : ถ้าเริ่มคิดว่าเทคนิคอลของเราถึงทางตัน รายการ Quantable จะโชว์อะไรให้ดู !!! Quantable Podcast EP16 : ถ้าเริ่มคิดว่าเทคนิคอลของเราถึงทางตัน รายการ Quantable จะโชว์อะไรให้ดู !!! การวิเคราะห์ทางเทคนิคไม่ใช่สิ่งใหม่ ใครๆก็รู้จัก นักลงทุนหลายคนใช้เทคนิคอลประกอบการตัดสินใจ บางคนใช้เป็นหลักยึดในการลงทุนเสียด้วยซ้ำ หรือมากกว่านั้นคือสามารถนำเทคนิคอลมาทำเป็นระบบการลงทุนเชิง Quantitative มีจุดเข้า จุดออก จุดตัดขาดทุนที่ชัดเจนเหมือนใน EP เก่าๆ ที่เราเคยนำเสนอให้ทุกคนติดตามอยู่ตลอด แต่ในบทความนี้อยากจะ Deep Diving หรือดำลึกลงไปถึงต้นกำเนิดของเทคนิคอลรวมถึง Tips & Tricks ในการเล่นแร่แปรธาตุในเทคนิคอลที่หลายคนนึกไม่ถึงกันครับ Quantitative EP Deep Diving Tips & Tricks เทคนิคที่ลึกล้ำล้วนมีที่มากจาก Open High Low Close Volume Open High Low Close Volume การวิเคราะห์ทางเทคนิคทุกชนิด ทุกเครื่องมือ ทุกรูปแบบที่มีการพัฒนาจากอดีตมาจนถึงปัจจุบันล้วนมีที่มาจากการนำ Data ที่เคยเกิดขึ้นแล้วในอดีตมาทำการคำนวณด้วยวิธีการต่างๆ จนเกิดเป็นรูปแบบราคา อินดิเคเตอร์ และอื่นๆ อีกมากมาย ข้อมูลเหล่านั้นมาจากการนำราคาเปิด ราคาสูงสุด ราคาต่ำสุด ราคาปิด และปริมาณการซื้อขาย นั่นแปลว่าต่อให้การคำนวณซับซ้อนแค่ไหน ที่มาที่ไปของผลลัพธ์ที่ได้ก็มาจากการบีบเค้นข้อมูลชุดนี้เท่านั้น ทำให้เวลาเอาเครื่องมือใดๆ ในเทคนิคอลมาปรับใช้ก็จะเริ่มตันและไม่สามารถพัฒนาไปต่อได้ เราจึงอยากจะลองทดสอบเล่นแร่แปรธาตุ Data พวก Open High Low Close ให้ดูว่ายังสามารถไปได้อีกเยอะ ถ้าเราเข้าใจมันมากขึ้น Data Data Open High Low Close เล่นแร่แปรธาตุกลยุทธ์ซื้อขายตามเส้นค่าเฉลี่ยโดยไม่ต้อง Optimization Optimization การซื้อขายสินทรัพย์โดยใช้เส้นค่าเฉลี่ยในอดีต สิ่งที่นักลงทุนมักจะพัฒนาและให้ความสำคัญคือการหาเส้น หาค่าที่ดีที่สุด ว่าเส้นไหนดีกว่ากัน นั่นทำให้เราจะต้องไป Optimization เพื่อหาค่าที่ดีที่สุด “ในอดีต” ทำให้อาจเกิดปัญหาเรื่องเหตุการณ์ในอนาคตมีการเปลี่ยนแปลง ผลลัพธ์ก็จะไม่ได้ดีอย่างที่คิดเอาไว้ แต่หากลงลึกอีกหน่อย เราจะรู้ว่าเส้นค่าเฉลี่ยที่ใช้นำมาคำนวณนั้น มาจากการนำราคาปิดสิ้นวันหรือ Close มาคำนวณ นั่นทำให้เราสามารถทดสอบดูได้ว่า ถ้าหากนำค่าอื่นมาคำนวณล่ะ ผลลัพธ์จะเป็นอย่างไร แตกต่างกันมากน้อยแค่ไหน ไปดูกันเลยครับ Optimization “ ” Close   จากภาพประกอบของการซื้อขาย Bitcoin ย้อนหลัง 5 ปีที่ใช้เส้นค่าเฉลี่ยย้อนหลัง 50 วัน (EMA50) มาทดสอบและเปลี่ยนจากการใช้ราคาปิด เป็นราคาสูงสุด ราคาต่ำสุด มาคำนวณแทน ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้นะแอบตกใจพอสมควรเลยครับ การใช้ค่า Default จากแพลตฟอร์มดูกราฟทั่วไปที่ใช้ราคาปิด จากเงิน 1 ล้านสามารถสร้างผลตอบแทนย้อนหลังได้ต่อปีถึง 116.37 % มี Max DD ที่ 55.61% ความแม่นยำในการเทรด 37.84% กำไรโดยเฉลี่ยต่อครั้ง 58% ขาดทุนโดยเฉลี่ย 3.8% คิดเป็น Payoff 15.4 เท่า ต่อรอบที่กำไรถูกประมาณ 58 วัน รอบที่ขาดทุนถือประมาณ 5.7 วัน แต่ลองสังเกตุผลลัพธ์จากการใช้ค่าอื่นๆ มาคำนวณ จะได้ Stat ที่แตกต่างกันพอสมควร Bitcoin 5 50 (EMA50) Default 1 116.37 % Max DD 55.61% 37.84% 58% 3.8% Payoff 15.4 58 5.7 Stat การเล่นแร่แปรธาตุกับ Donchian Channel  Donchian Channel    กรอบราคาที่เราใช้ทดสอบให้ทุกคนดูอย่างต่อเนื่องนั้นก็สามารถปรับเปลี่ยนการคำนวณเล็กๆ น้อยๆ แบบเส้นค่าเฉลี่ยได้เช่นเดียวกัน โดยเราแบ่งสมมติฐานออกเป็น 3 ข้อ 3 คำนวณจากราคาสูงสุดในรอบ X วัน กรอบบนใช้ราคา High กรอบล่างใช้ราคา Low
คำนวณจากราคาสูงสุดในรอบ X วัน กรอบบนใช้ราคา Close กรอบล่างใช้ราคา Close
คำนวณจากราคาสูงสุดในรอบ X วัน กรอบบนใช้ราคา High กรอบล่างใช้ราคา Low สัญญาณซื้อขายจากการแทงทะลุกรอบบนและกรอบล่าง X High Low X Close Close X High Low ซึ่งผลลัพธ์ทั้ง 3 แบบมีความแตกต่างกันบ้างเล็กน้อย ไม่มีมีนัยยะมากเท่าการใช้เส้นค่าเฉลี่ยมากคำนวณ พวกเราลองค่อยๆไล่ดูตัวเลขจากตารางข้างบนดูก็ได้ครับ 3 เมื่อลองทดสอบการเล่นแร่แปรธาตุนี้กับตลาดหุ้นไทยด้วยปัจจัยพื้นฐานและเทคนิค หากเราสงสัยว่าแค่ช่วงเวลา 5 ปีในการทดสอบเท่านั้นแถมทดสอบแค่ Bitcoin ตัวเดียวด้วย อาจจะฟันธงไม่ได้ว่ามีนัยยะทางสถิติจริงรึเปล่า เราจึงทำการทดสอบในตลาดหุ้นไทยย้อนหลังไป 21 ปี โดยใช้วิธีการลงทุนแบบ Hybrid คือผสมทั้งปัจจัยพื้นฐานและเทคนิคเข้ามาตัดสินใจ แต่แบ่งสมมติฐานเป็น 2 ข้อดังนี้ครับ 5 Bitcoin 21 Hybrid 2 ตัดสินใจซื้อขายและคำนวณค่าจากราคาสูงสุดในรอบ X วัน กรอบบนใช้ราคา Close กรอบล่างใช้ราคา Close
ตัดสินใจซื้อขายและคำนวณค่าจากราคาสูงสุดในรอบ X วัน กรอบบนใช้ราคา High กรอบล่างใช้ราคา Low X Close Close X High Low โดยเราจะเห็นว่าผลลัพธ์แตกต่างกันพอสมควร CAGR คือ 34.7% กับ 27.74% ยิ่งพอทบต้นถึง 21 ปีแล้วทำให้เม็ดเงินลงทุนรวมต่างกันถึง 400 ล้านบาทโดยประมาณ!! CAGR 34.7% 27.74% 21 400 !! เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนขึ้นลองไปดูกราฟเงินทุนของระบบนี้กันครับ   (Data & Template จาก www.siamquant.com) จาก www.siamquant.com ความเข้าใจที่ลึกซึ้งจะตามมาด้วยผลลัพธ์ที่แตกต่าง เพียงแค่เราศึกษาให้ลึกลงไปอีกสักนิด เข้าใจที่มาที่ไปของสิ่งที่เราหยิบยกมาใช้ประกอบการตัดสินใจลงทุน เราน่าจะสามารถสร้างผลลัพธ์ที่แตกต่างได้ เพราะในยุคนี้ที่ข้อมูลเยอะแยะไปหมด เวลานักลงทุนคนหนึ่งอยากจะศึกษาเรื่องการลงทุน ก็มักจะพยายามหาทางลัด Short Cut หรือวิธีใช้งานเลยซึ่งง่ายในการทำความใจแต่ยากในการพยายามสร้าง Alpha ในอนาคต เราจึงพยายามหยิบยกมุมแปลกๆ ใหม่ๆ ที่นึกไม่ถึงหรืออาจจะง่ายไปจนเรามองข้ามมาทดสอบให้ดูว่าความเข้าใจที่ลึกซึ้งจะตามมาด้วยผลลัพธ์ที่แตกต่างจริงๆ ครับ
เทคนิคที่ลึกล้ำล้วนมีที่มากจาก Open High Low Close Volume
การวิเคราะห์ทางเทคนิคทุกชนิด ทุกเครื่องมือ ทุกรูปแบบที่มีการพัฒนาจากอดีตมาจนถึงปัจจุบันล้วนมีที่มาจากการนำ Data ที่เคยเกิดขึ้นแล้วในอดีตมาทำการคำนวณด้วยวิธีการต่างๆ จนเกิดเป็นรูปแบบราคา อินดิเคเตอร์ และอื่นๆ อีกมากมาย ข้อมูลเหล่านั้นมาจากการนำราคาเปิด ราคาสูงสุด ราคาต่ำสุด ราคาปิด และปริมาณการซื้อขาย นั่นแปลว่าต่อให้การคำนวณซับซ้อนแค่ไหน ที่มาที่ไปของผลลัพธ์ที่ได้ก็มาจากการบีบเค้นข้อมูลชุดนี้เท่านั้น ทำให้เวลาเอาเครื่องมือใดๆ ในเทคนิคอลมาปรับใช้ก็จะเริ่มตันและไม่สามารถพัฒนาไปต่อได้

การซื้อขายสินทรัพย์โดยใช้เส้นค่าเฉลี่ยในอดีต สิ่งที่นักลงทุนมักจะพัฒนาและให้ความสำคัญคือการหาเส้น หาค่าที่ดีที่สุด ว่าเส้นไหนดีกว่ากัน นั่นทำให้เราจะต้องไป Optimization เพื่อหาค่าที่ดีที่สุด “ในอดีต” ทำให้อาจเกิดปัญหาเรื่องเหตุการณ์ในอนาคตมีการเปลี่ยนแปลง ผลลัพธ์ก็จะไม่ได้ดีอย่างที่คิดเอาไว้ แต่หากลงลึกอีกหน่อย เราจะรู้ว่าเส้นค่าเฉลี่ยที่ใช้นำมาคำนวณนั้น มาจากการนำราคาปิดสิ้นวันหรือ Close มาคำนวณ นั่นทำให้เราสามารถทดสอบดูได้ว่า ถ้าหากนำค่าอื่นมาคำนวณ จะมีผลลัพธ์ที่แตกต่าง
เครื่องมือทางการเงิน,กลยุทธ์การลงทุน,การวิเคราะห์ทางการเงิน