การเทรด Quant ย่อมาจากคำว่า Quantitative Analysis Trading หรือการเทรดโดยใช้การวิเคราะห์เชิงปริมาณ เป็นรูปแบบการเทรดที่อาศัย คณิตศาสตร์, สถิติ, และการประมวลผลข้อมูล เพื่อวิเคราะห์ตลาดและสร้างกลยุทธ์การซื้อขายที่มีประสิทธิภาพ เพื่อช่วยทดแทนการตัดสินใจด้วยอารมณ์หรือความรู้สึกของมนุษย์
องค์ประกอบหลักของ การเทรด Quantitative Analysis Trading
1. ข้อมูลและตัวเลข (Data) การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก เช่น ราคาหุ้น, ปริมาณการซื้อขาย, ตัวชี้วัดทางเทคนิค และข่าวสารตลา ข้อมูลเหล่านี้ถูกนำมาแปลงเป็นรูปแบบตัวเลข เพื่อนำไปคำนวณและวิเคราะห์
2. การสร้างโมเดลทางคณิตศาสตร์ (Mathematical Models)การสร้างโมเดลทางคณิตศาสตร์หรือสมการเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมของตลาด เช่น โมเดลที่ใช้ใน การคาดการณ์แนวโน้ม, การหาความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์, หรือโมเดลความเสี่ยง ตัวอย่างโมเดลเช่น Black-Scholes Model สำหรับการคำนวณราคาของออปชัน หรือ Mean Reversion Models สำหรับการเทรดระหว่างราคาเฉลี่ย
3. การใช้สถิติ (Statistical Analysis) การทดสอบสมมติฐาน, การคำนวณความน่าจะเป็น และการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ในตลาด เช่น การหาค่า Correlation หรือ Standard Deviation เพื่อตรวจจับความผันผวน
4. การเขียนโปรแกรมและอัลกอริทึม (Algorithmic Trading) ใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการประมวลผลข้อมูลและสร้างกลยุทธ์การซื้อขายโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเครื่องมือที่นิยมใช้ เช่น Python, R, MATLAB, และ SQL
วิธีการทำงานของ Quantitative Trading
1. การรวบรวมข้อมูล (Data Collection) ดึงข้อมูลตลาดจากแหล่งต่าง ๆใน การเทรด เช่น ราคาย้อนหลัง, ปริมาณการซื้อขาย, ข้อมูลเศรษฐกิจ และข้อมูลทางเทคนิค
2. การวิเคราะห์และการสร้างโมเดล (Model Development) วิเคราะห์ข้อมูลที่ได้มาเพื่อหาความสัมพันธ์, แนวโน้ม, และรูปแบบที่สามารถทำกำไรได้ ใช้โมเดลทางคณิตศาสตร์ เช่น Linear Regression, Machine Learning หรือ Neural Networks
3. การทดสอบย้อนหลัง (Backtesting) นำกลยุทธ์ที่สร้างขึ้นไปทดสอบกับข้อมูลในอดีต เพื่อดูว่ามีประสิทธิภาพหรือไม่
4. การปรับปรุงกลยุทธ์ (Optimization) ปรับแต่งโมเดลหรือกลยุทธ์เพื่อให้เหมาะสมกับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง
5. การใช้งานจริง (Execution) นำโมเดลที่ผ่านการทดสอบไปใช้จริง โดยอาจเทรดผ่านระบบอัตโนมัติ (Algorithmic Trading)
ตัวอย่างแนวคิดและกลยุทธ์ใน Quantitative Trading
1. Mean Reversion Strategy
ใช้หลักการที่ว่าราคาสินทรัพย์มักจะกลับมาสู่ค่าเฉลี่ย เช่น หากราคาหลุดออกจาก Bollinger Bands ก็อาจซื้อหรือขายเมื่อกลับสู่กรอบ
2. Momentum Trading
อาศัยความเชื่อว่าหากสินทรัพย์มีแนวโน้มปรับตัวขึ้นหรือลงอย่างแข็งแกร่ง ก็มีโอกาสที่แนวโน้มจะดำเนินต่อไป
3. Arbitrage Strategy
ใช้ประโยชน์จากความไม่สมดุลของราคาสินทรัพย์ในตลาดต่าง ๆ เช่น ซื้อถูกจากตลาดหนึ่งและขายแพงในอีกตลาดหนึ่ง
4. Statistical Arbitrage
ใช้การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่างสินทรัพย์ 2 ตัว เช่น หุ้น A และ B ที่มีความสัมพันธ์สูง หากราคาหุ้นหนึ่งเบี่ยงเบนไปมาก ก็สามารถเข้าเทรดทำกำไร
5. Machine Learning and AI Trading
ใช้ AI และ Machine Learning ในการเรียนรู้ข้อมูลจำนวนมากและหากลยุทธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้น
ข้อดีของ Quantitative Analysis Trading
• ลดการใช้ อารมณ์ และความผิดพลาดจากมนุษย์
• สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว
• เทรดได้อย่างแม่นยำและมีความเป็นระบบ
• ทดสอบกลยุทธ์ได้ก่อนนำไปใช้จริง
ข้อจำกัด
• ต้องใช้ ข้อมูลที่มีคุณภาพสูง และมีการประมวลผลที่ซับซ้อน
• ความเสี่ยงจากการ Overfitting เมื่อโมเดลทำงานได้ดีเฉพาะข้อมูลในอดีต
Quantitative Analysis Trading คือการผสานระหว่าง คณิตศาสตร์, สถิติ, การเขียนโปรแกรม และข้อมูลตลาด เพื่อนำมาสร้างกลยุทธ์การซื้อขายที่มีประสิทธิภาพ โดยเน้นการใช้เหตุผลและหลักการทางวิทยาศาสตร์แทนการคาดเดาหรือใช้อารมณ์ในการเทรด ทำให้เป็นแนวทางที่เหมาะกับเทรดเดอร์ที่ชื่นชอบการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกและต้องการกลยุทธ์ที่มีความแม่นยำสูงครับ
โค้ชอ๊อฟ กิตติวัฒน์ คล้ายมณี