5 เหตุผลที่ใคร ๆ ก็หันมาสนใจ Algorithmic Trading ในยุคนี้!

Algorithmic trading คือรูปแบบการเทรดที่ได้รับความนิยมที่สุดในยุคนี้ และได้เปรียบกว่าการเทรดมือ เพราะช่วยให้เทรดได้เร็วกว่าและแม่นยำกว่า

ในช่วงคาดการณ์ ตลาด algorithmic trading ทั่วโลกถูกประเมินว่าจะเติบโตด้วยอัตรา CAGR ราว 10% (ปี 2021-2026)

ผลก็คือ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล เทรดเดอร์รายย่อย หรือวิศวกร แทบทุกคนต่างอยากเข้าใจ algorithmic trading กันทั้งนั้น มาดู 5 เหตุผลเบื้องหลังกระแสความสนใจนี้กัน:

• คว้างานในฝันในภาค FinTech ที่กำลังเติบโต
• สร้างกลยุทธ์เทรดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น
• ก่อตั้งโต๊ะเทรดหรือบริษัทที่ปรึกษาด้าน algo trading ของตัวเอง
• ลดอุปสรรคจากการทำงานด้วยมือในการเทรด
• บริหารความเสี่ยงได้มีประสิทธิภาพและสะดวกขึ้น

คว้างานในฝันในสาย FinTech ที่กำลังเติบโต

ด้วยกระบวนการที่รวดเร็ว แม่นยำ และปลอดภัย ภาค Fintech จึงเป็นสายงานที่ขยายตัวเร็วที่สุดในโลก algorithmic trading เป็นสาขาย่อยของอุตสาหกรรม Fintech ที่ดึงดูดคนมองหางานรายได้สูงพร้อมโบนัสงาม

หลายคนอยากเรียนรู้ algorithmic trading ด้วยเหตุผลที่รู้กันดีข้อนี้ แต่ต้องไม่ลืมว่ามีบทบาทหน้าที่ในสายอาชีพหลากหลาย เช่น Quantitative analyst, Quantitative developer และอื่น ๆ

ไม่ว่าจะเลือกบทบาทไหน มีบางเรื่องที่คุณควรเข้าใจเกี่ยวกับ algorithmic trading ได้แก่:

• ภาษาโปรแกรมมิง
• ประสบการณ์ในตลาดการเงิน
• การจัดการข้อมูล
• การวิเคราะห์เชิงปริมาณ

สร้างกลยุทธ์เทรดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น

การเทรดด้วยข้อมูลแม่นยำกว่าและมีความเสี่ยงขาดทุนต่ำกว่า ด้วยพลังของข้อมูล คุณทำสิ่งเหล่านี้ได้:

• ตรวจสอบข้อมูลตลาดย้อนหลัง
• นำกลยุทธ์เทรดไป backtest
• ติดตามตลาดการเงินหลายแห่งพร้อมกันเพื่อหาเทรดที่ดีที่สุด

หัวใจสำคัญที่สุดของกระบวนการ algorithmic trading คือข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยระบุแนวโน้มในตลาดการเงิน ซึ่งเป็นรากฐานของไอเดียเทรดและการพัฒนากลยุทธ์ทั้งหมด ข้อมูลจึงเปรียบเสมือนเชื้อเพลิงของการเทรดในตลาดการเงิน

ยิ่งไปกว่านั้น วงการนี้พูดกันเสมอว่า "ใครเข้าถึงข้อมูลได้เร็ว คนนั้นได้เปรียบในการเทรด" แต่ลำพังการเข้าถึงเร็วยังไม่พอ คุณต้องมีความรู้เรื่องการจัดการข้อมูลด้วย เพราะทั้งสองอย่างล้วนจำเป็น

ผลลัพธ์คือ เมื่อมีทั้งการเข้าถึงข้อมูลที่รวดเร็ว การจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ และการนำข้อมูลไปใช้อย่างเหมาะสม เราจะเทรดในตลาดการเงินได้ล้ำหน้าคนอื่นและได้เปรียบอย่างชัดเจน

ข้อมูลสามารถถูกดึงมาอย่างรวดเร็วและแปลงเป็นสารสนเทศที่ใช้งานได้ ด้วยความช่วยเหลือของปัญญาประดิษฐ์หรือ machine learning

ผลิตภัณฑ์ข้อมูลแบ่งได้เป็น 5 หมวด ดังนี้:

• ข้อมูลเรียลไทม์ (Level 1, Level 2, Level 3 และข้อมูลรายทิก)
• ข้อมูลแบบ Snapshot
• ข้อมูลสิ้นวัน (End of Day: EOD)
• ข้อมูลองค์กร
• ข้อมูลย้อนหลัง

ก่อตั้งโต๊ะเทรดหรือบริษัทที่ปรึกษาของตัวเอง

การจะก่อตั้งโต๊ะเทรดหรือบริษัทที่ปรึกษาของตัวเอง คุณต้องเข้าใจ algorithmic trading อย่างถ่องแท้ก่อน ไม่เช่นนั้นจะเดินหน้าต่อไม่ได้เลย

เมื่อเข้าใจ algorithmic trading ดีแล้ว คุณจะเดินตามกระบวนการได้อย่างมีประสิทธิภาพที่สุด และเพราะมันคือธุรกิจที่อนาคตสดใส โต๊ะเทรดจึงช่วยสร้างความได้เปรียบให้คุณได้

ด้วยการเติบโตอย่างรวดเร็วของ algorithmic trading ทั่วโลก การเป็นเจ้าของโต๊ะเทรดหรือธุรกิจที่ปรึกษาอาจมีประโยชน์และทำกำไรได้อย่างมาก แน่นอนว่าการตั้งโต๊ะเทรดหรือบริษัทที่ปรึกษาของตัวเองก็เหมือนธุรกิจอื่น ๆ คือต้องใช้เงินทุน ความพยายาม และความเชี่ยวชาญอย่างกว้างขวาง

นอกจากนี้ เทรดเดอร์ยังพึ่งพาโต๊ะเทรดต่าง ๆ เพราะความรู้เฉพาะทางและผลงานของพวกเขาด้วย

ขจัดอุปสรรคจากการทำงานด้วยมือในการเทรด

เมื่อพูดถึงการที่ algorithmic trading เหนือกว่าการเทรดแบบดั้งเดิม มีข้อสังเกตว่าการเทรดผ่านอัลกอริทึมเร็วกว่าและแม่นยำกว่า เพราะไม่มีอารมณ์มนุษย์มาก่อความผิดพลาด ยิ่งกว่านั้น ต้นทุนธุรกรรมยังลดลงเพราะอัลกอริทึมทำงานตามที่ถูกสั่งเท่านั้น

มาดูกันว่า algorithmic trading ช่วยขจัดอุปสรรคอะไรได้บ้าง:

อารมณ์อย่างความกลัว ความโลภ หรือความลิงโลด ไม่มีอำนาจครอบงำ

ใน algorithmic trading เรามั่นใจได้ว่าอารมณ์จะไม่ถูกนำมาใช้ตัดสินใจแย่ ๆ ระหว่างพัฒนากลยุทธ์เทรดหรือส่งคำสั่ง algorithmic trading ตั้งอยู่บนตรรกะล้วน ๆ และมุ่งทำกำไรสูงสุด

ลดค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมเทรด

ลดค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมเทรด

ต้นทุนธุรกรรมถูกกดลงต่ำสุดด้วยความช่วยเหลือของ algorithmic trading เพราะอัลกอริทึมไม่กระโดดข้ามไปมาระหว่างธุรกรรมในเวลาสั้น ๆ ตามแรงกระตุ้นทางอารมณ์ อัลกอริทึมทำงานตามที่ถูกกำหนดไว้เท่านั้น

บริหารเวลาเมื่อต้องเทรด

ในแง่การประหยัดเวลา algorithmic trading คือตัวเลือกในอุดมคติ เพราะมันเฝ้าดูและเทรดในตลาดการเงินหลายแห่งพร้อมกัน อัลกอริทึมส่งคำสั่งตามสภาวะตลาดที่เปลี่ยนไป แนวโน้ม และคำสั่งที่ตั้งไว้ เช่น stop loss, stop limit และอื่น ๆ

ช่วยให้พร้อมรับอนาคต

Algorithmic trading คือเครื่องมือชั้นเยี่ยมในการเตรียมพร้อมสู่อนาคต อย่างที่เราชี้ให้เห็นแล้วว่าเทรดเดอร์สายอัลกอริทึมกำลังทรงพลังขึ้นเรื่อย ๆ ตามเวลา

บริหารความเสี่ยงได้มีประสิทธิภาพและสะดวกขึ้น

การบริหารความเสี่ยงในการเทรดเป็นเรื่องสำคัญยิ่ง เพื่อเลี่ยงอันตรายจากการขาดทุนในตลาด การบริหารความเสี่ยงครอบคลุมการระบุ ประเมิน และบรรเทาความเสี่ยงที่มักเกิดขึ้นเมื่อตลาดแกว่งสวนทางกับที่คาดไว้

ดังนั้นจึงสำคัญมากที่ต้องตั้งความคาดหวังบนการวิจัยตลาดอย่างรอบด้าน หลังจากประเมินอันตรายทั้งหมดแล้ว

วิธีบริหารความเสี่ยงต่อไปนี้สามารถนำมาใช้ได้ด้วยความช่วยเหลือของ algorithmic trading:

การปรับพอร์ตให้เหมาะสม (Portfolio optimization)

การปรับพอร์ตให้เหมาะสมคือการวิเคราะห์พอร์ตที่มีสัดส่วนการลงทุนแตกต่างกัน โดยการลงทุนจะถูกปรับให้เหมาะสมผ่านการประเมินความเสี่ยงและผลตอบแทนของแต่ละพอร์ต

ตัวอย่างเช่น อาจวิเคราะห์พอร์ตด้วย Sharpe ratio ซึ่งคำนวณผลตอบแทนส่วนเกินต่อความเสี่ยงเพิ่มเติมที่แบกรับในแต่ละการลงทุนของพอร์ต

จากนั้นจึงปรับพอร์ตให้สินทรัพย์ที่มี Sharpe ratio สูงมีน้ำหนักมากกว่าตัวที่ Sharpe ratio ต่ำ

การป้องกันความเสี่ยง (Hedging)

Hedging คือเทคนิคการลงทุนที่ใช้ชดเชยการขาดทุนที่อาจเกิดขึ้น หรือพูดอีกอย่างคือรับมือการเปลี่ยนแปลงราคาในอนาคต โดยใช้ผลิตภัณฑ์ทางการเงินอย่างประกัน สัญญาฟิวเจอร์ส สวอป ออปชัน และอื่น ๆ ในการ hedge ได้

ตัวอย่างเช่น สัญญาฟิวเจอร์สข้าวเกรด A ซื้อขายกันในตลาดสินค้าโภคภัณฑ์ โดยแต่ละสัญญามีน้ำหนัก 100 กิโลกรัม Mani ต้องการซื้อข้าวเกรด A จำนวน 5,000 กิโลกรัมในสัปดาห์สุดท้ายของเดือน ขณะที่ Russell ต้องการขายข้าวเกรด A จำนวน 5,000 กิโลกรัมในสัปดาห์สุดท้ายของเดือนเช่นกัน

สัญญาฟิวเจอร์สจึงตอบโจทย์ทั้งสองฝ่าย เพราะสามารถจับคู่เทรด 50 สัญญาในตลาดระหว่างทั้งคู่ได้พอดี

กฎ 1% และกฎการลงทุน 2%

กฎการเทรด 1% และ 2% ระบุว่าความเสี่ยงสูงสุดที่รับได้ในการเทรดครั้งเดียวควรอยู่ที่ 1% หรือ 2% เท่านั้น วิธีนี้ช่วยให้คุณเลี่ยงการขาดทุนมหาศาลที่อาจเกิดขึ้นได้

ตัวอย่างเช่น การใช้ค่า Beta ซึ่งเป็นมาตรวัดความผันผวน อาจช่วยให้เลี่ยงการเทรดเมื่อความเสี่ยงของการลงทุนในสินทรัพย์นั้นเกิน 2%

จับตาตลาดการเงินไปพร้อมกับใช้เทคโนโลยีล้ำสมัย

เพื่อค้นหาโอกาสเทรดที่ดีที่สุด ควรติดตามการเทรดด้วยปัญญาประดิษฐ์อย่าง machine learning ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมที่ใช้เทคนิค machine learning จะเฝ้าดูตลาดการเงินและสินทรัพย์การเงินหลากหลาย เพื่อระบุโอกาสเทรดที่ทำกำไรได้มากที่สุด

หลีกเลี่ยงจังหวะเทรดที่คลุมเครือ

เมื่อคุณใช้อินดิเคเตอร์กลุ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่าง EMA, MA และอื่น ๆ แล้วตัวหนึ่งชี้จังหวะเทรดชัดเจนแต่ขัดแย้งกับจังหวะที่อินดิเคเตอร์ตัวอื่นบอก ผลลัพธ์คือความสับสน

ในกรณีแบบนี้ ทางที่ควรทำคือรอจังหวะที่เหมาะสมและงดตัดสินใจใด ๆ หากยังไม่แน่ใจ เช่น ถ้า EMA ขัดกับ MA ก็ต้องรอให้เงื่อนไขการเทรดชัดเจนก่อนแล้วค่อยเข้าเทรด

Stop loss

คำสั่ง stop loss คือคำสั่งซื้อหรือขายที่จะทำงานเมื่อราคาสินทรัพย์แตะระดับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งเรียกว่าราคา stop วิธีนี้ช่วยให้เทรดเดอร์ไม่ต้องนั่งเฝ้าตลาดตลอดเวลา

ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณซื้อหุ้น XYZ ที่ราคา 50 ดอลลาร์ต่อหุ้นแล้วกังวลว่าราคาอาจร่วง คุณสามารถใช้คำสั่ง stop loss ได้ หากราคาหลุดระดับที่กำหนด คำสั่ง stop loss อาจส่งสัญญาณว่าถึงเวลาขาย สมมติคุณตั้งราคาไว้ที่ 45 ดอลลาร์ต่อหุ้น เมื่อราคาต่ำกว่านั้น อัลกอริทึมจะขายสินทรัพย์เพื่อป้องกันการขาดทุนที่หนักกว่าเดิม

สรุป

บทความนี้ตั้งใจชี้ให้เห็น 5 เหตุผลสำคัญที่สุดว่าทำไม algorithmic trading ถึงกำลังได้รับความนิยมในทุกวันนี้ นอกจากนี้ยังต้องการอธิบายว่าอะไรทำให้แนวทางเทรดอันซับซ้อนนี้แตกต่างจากการเทรดมือแบบดั้งเดิม

ถ้าคุณอยากเรียนรู้ algorithmic trading สามารถดูคู่มือของ Hafizebot ได้เลย