เราเริ่มพูดถึงระบบเทรดกันมากขึ้นเพราะข้อได้เปรียบจากการตัดอารมณ์หรือความรู้สึกออกจากกระบวนการลงทุน หากเราอยากได้ระบบเทรดที่สามารถทำกำไรได้อย่างสมำเสมอ เราควรทำอย่างไรบ้าง ในบทความนี้เราจะพูดถึงขั้นตอนการสร้างระบบเทรดที่สามารถสร้างกำไรได้อย่างสมำเสมอ ต่อเนื่องและปรับเปรียบให้เข้ากับสภาวะตลาด
Idea Generation
หลายคนอาจจะคิดว่าการเริ่มต้นกลยุทธ์การลงทุนต้องเริ่มที่ข้อมูล แพตเทิร์นหรือเทคนิคที่ซับซ้อน แต่ถ้าเราอยากประสบความสำเร็จในการสร้างระบบเทรด เราต้องตอบคำถามแรกให้ได้ก่อนคือทำไมระบบเทรดของเราถึงสามารถสร้างกำไรอย่างยั่งยืนและทำซำ้ได้
ส่วนนี้เป็นส่วนสำคัญที่สุด และส่งผลต่อโอกาสประสบความสำเร็จของระบบเทรดอย่างยั่งยืนได้ ดังที่ marcos lopez de prado เคยพูดไว้ว่า
"เราอย่าพยายามหากลยุทธ์ที่ดีที่สุดแต่จงให้ความสำคัญกับวัฒนธรรมวิจัยมากกว่า"
ในบริบทของ Quant trading การสร้างระบบเทรดคือการหาระบบที่สามารถสร้างกำไรโดยไม่ขึ้นอยู่กับผลตอบแทนตลาดทำให้ quant trading ส่วนใหญ่แทบจะเป็นการทำ arbitrage แต่ในบริบทของการทำ algorithmic trading ผมคิดว่าอาจจะไม่ได้จำเป็นขนาดนั้น ผมขอยกตัวอย่างแนวคิดที่สามารถสร้างกลยุทธ์เทรดในระบบเทรดได้
Mean-reversion strategy : แนวคิดที่เป็นที่นิยมคือการพัฒนากลยุทธ์การกลับสู่ค่าเฉลี่ยโดยอิงจากการสังเกตที่ว่าราคาหุ้นมีแนวโน้มที่จะกลับสู่ค่าเฉลี่ยในอดีตเมื่อเวลาผ่านไป(mean-reversion strategy) แนวคิดคือการซื้อหุ้นเมื่อราคาซื้อขายต่ำกว่าราคาเฉลี่ยอย่างมาก และขายเมื่อราคาซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ย กลยุทธแบบ Grid trading ก็ตกอยู่ในแนวคิดประเภทนี้
Market anomalies trading stretegy : พยายามที่จะใช้ประโยชน์จากรูปแบบหรือความไม่มีประสิทธิภาพในตลาดที่เบี่ยงเบนไปจากพฤติกรรมที่คาดหวัง เช่น ผลกระทบของเดือนมกราคม โมเมนตัม หรือแนวโน้มการกลับตัว ตัวอย่างเช่น เทรดเดอร์อาจใช้ประโยชน์จากผลกระทบของเดือนมกราคมโดยการซื้อหุ้นขนาดเล็กในเดือนธันวาคม คาดการณ์ผลตอบแทนที่สูงขึ้นในเดือนมกราคม หรือใช้กลยุทธ์โมเมนตัมเพื่อขี่แนวโน้มราคาของหุ้นที่ทำผลงานได้ดีกว่า เพื่อนำกลยุทธ์ดังกล่าวไปใช้ เทรดเดอร์จะระบุความผิดปกติ ออกแบบกฎสำหรับการเข้าและออก ทดสอบย้อนหลังโดยใช้ข้อมูลในอดีต และใช้เทคนิคการจัดการความเสี่ยงที่เข้มงวด เช่น การกระจายความเสี่ยงและคำสั่งตัดขาดทุน การติดตามอย่างต่อเนื่องมีความจำเป็น เนื่องจากความผิดปกติอาจลดลงเมื่อตลาดรับรู้
Miss Pricing and Arbitrage trading stretegy : เป็นการใช้ประโยชน์จากความแตกต่างของราคาระหว่างสินทรัพย์หรือระหว่างตลาดที่เกี่ยวข้อง เพื่อสร้างผลกำไรที่มีความเสี่ยงต่ำหรือไม่มีความเสี่ยงเลย ตัวอย่างเช่น cary model ที่ใช้ความผิดปกติของราคา Future Pairs Trading โดยซื้อสินทรัพย์ที่ราคาต่ำกว่าความสัมพันธ์ทางสถิติ และขายสินทรัพย์ที่ราคาสูงเกินไป หรือการเก็งกำไรในดัชนี (Index Arbitrage) โดยเก็งกำไรจากความแตกต่างระหว่างราคาดัชนีกับหุ้นที่เป็นองค์ประกอบของดัชนี รวมถึงการเก็งกำไรในค่าเงิน (Currency Arbitrage) ที่ใช้ประโยชน์จากอัตราแลกเปลี่ยนที่ต่างกันระหว่างตลาด
ทดสอบสมมติฐาน
การทดสอบสมมติฐาน เป็นวิธีการทางสถิติพื้นฐานที่ช่วยให้เรายืนยันแนวคิดของเราและประเมินความสำเร็จที่เป็นไปได้ของกลยุทธ์ก่อนที่จะเสี่ยงทุน
กลยุทธ์การเทรดคือกฎและแนวทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้าที่เพื่อทำการตัดสินใจเกี่ยวกับการซื้อหรือขายเครื่องมือทางการเงิน กลยุทธ์การเทรดที่ออกแบบมาอย่างดีควรเป็น:
ทดสอบได้: ยึดตามข้อมูลที่สามารถวัดผลได้และวิเคราะห์ได้
ทำซ้ำได้: สามารถสร้างผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอในระยะยาว
ปรับตัวได้: มีความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะปรับให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง
การทดสอบสมมติฐาน มีบทบาทสำคัญในการรับรองว่ากลยุทธ์การเทรดตรงตามเกณฑ์เหล่านี้ โดยการสร้างและทดสอบสมมติฐาน เราสามารถกำหนดได้ว่ากลยุทธ์ของพวกเขามีโอกาสที่จะทำงานตามที่คาดหวังหรือไม่ หรือผลลัพธ์ที่สังเกตเห็นเป็นเพียงเรื่องบังเอิญ ขั้นตอนนี้ผมว่าจะเขียนแยกเพื่อ ลงรายละเอียดที่มากขึ้น
สร้างกลยุทธ์การลงทุน
เมื่อเราได้แนวคิดและพิสูจน์ได้แล้วว่าสามารถทำซำ้ได้ ขั้นตอนต่อไปคือการแปลงแนวคิดดังกล่าวเป็นกลยุทธ์การลงทุนหรือสัญญาณซื้อขาย และวัดผลที่คาดหวังของกลยุทธ์ อาจรวมถึงการสร้างหรือเลือกตัวบ่งชี้ทางเทคนิค การตัดสินใจเกี่ยวกับกลุ่มสินทรัพย์ และการพัฒนาตรรกะการซื้อขาย
Long/Short strategy: กำหนดว่ากลยุทธ์จะใช้ทั้งตำแหน่งระยะยาวและระยะสั้นหรือจำกัดอยู่เพียงทิศทางเดียว
Timeframes: เลือกกรอบเวลาที่กลยุทธ์จะดำเนินการ (เช่น รายวัน รายวัน รายสัปดาห์)
Position sizing: กำหนดจำนวนเงินทุนที่จะจัดสรรต่อการซื้อขาย
กลยุทธ์ที่คุณสร้างขึ้นไม่จำเป็นต้องสมบูรณ์แบบ จริงๆ แล้ว
ความสมบูรณ์แบบไม่ได้มีอยู่จริงในโลกการซื้อขาย กลยุทธ์เหล่านี้ต้องดีพอๆ กับหรือดีกว่ากลยุทธ์ที่คู่แข่งของคุณใช้เท่านั้น
Data Collection
การเก็บรวบรวมและการเตรียมข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการพัฒนาระบบเทรดแบบอัลกอริทึม ข้อมูลถือเป็นหัวใจหลักที่ทำให้ระบบเทรดสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ การมีข้อมูลที่ถูกต้อง เชื่อถือได้ เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างกลยุทธ์การเทรดที่มีความแม่นยำ
เริ่มต้นด้วยการเก็บรวบรวมข้อมูลที่ครอบคลุมและเหมาะสมกับกลยุทธ์ที่เี่สร้างขึ้นมา
ซึ่งเป็นพื้นฐานของการวิเคราะห์ที่ถูกต้อง ข้อมูลที่ควรเก็บรวมถึงราคาหุ้นและดัชนี เช่น ข้อมูลราคาที่เปิด ปิด สูง ต่ำ และราคาปัจจุบัน รวมถึงข้อมูลดัชนีตลาดหลักทรัพย์ต่าง ๆ ปริมาณการซื้อขายซึ่งแสดงถึงแรงซื้อขายในตลาด ข้อมูลเศรษฐกิจมหภาค เช่น อัตราดอกเบี้ย อัตราเงินเฟ้อ GDP และดัชนีเศรษฐกิจอื่น ๆ ที่มีผลต่อตลาดการเงิน ข่าวสารและเหตุการณ์สำคัญ เช่น ข่าวบริษัท การประกาศผลประกอบการ การเปลี่ยนแปลงนโยบายของรัฐบาล หรือเหตุการณ์ระดับโลก นอกจากนี้ยังรวมถึงข้อมูลทางเทคนิค เช่น ตัวบ่งชี้ทางเทคนิค (Technical Indicators) อย่าง RSI, MACD, Moving Averages และข้อมูลอื่น ๆ เช่น ความเชื่อมั่นของนักลงทุน อัตราแลกเปลี่ยนเงินตรา ราคาสินค้าโภคภัณฑ์ เป็นต้น
เมื่อได้ข้อมูลมาแล้ว การทำความสะอาดข้อมูลเป็นขั้นตอนที่จำเป็น เนื่องจากข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาอาจมีข้อผิดพลาดหรือขาดหาย การทำความสะอาดข้อมูลช่วยกำจัดข้อมูลที่ผิดพลาด เช่น ข้อมูลที่มีค่าผิดปกติหรือไม่สมเหตุสมผล และจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายโดยการเติมเต็มด้วยวิธีการทางสถิติ นอกจากนี้ยังต้องตรวจสอบความสอดคล้องของข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีความขัดแย้งหรือซ้ำซ้อน
ขั้นตอนต่อมาคือการแปลงข้อมูล เพื่อให้ข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์และการนำไปใช้ในโมเดล ซึ่งอาจรวมถึงการปรับรูปแบบเวลา การสร้างตัวแปรใหม่ เช่น การคำนวณผลตอบแทนรายวัน หรือการสร้างตัวบ่งชี้ทางเทคนิคเพิ่มเติม และการปรับขนาดหรือปรับสมดุลข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์การตรวจสอบความถูกต้อง: ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลเพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดในการวิเคราะห์
สร้าง Risk Management Framework
ในส่วนของการสร้างกรอบการจัดการความเสี่ยง การจัดการความเสี่ยงเป็นองค์ประกอบที่สำคัญในการสร้างระบบเทรดที่ประสบความสำเร็จ เนื่องจากตลาดการเงินมีความผันผวนและไม่แน่นอน การมีกลยุทธ์ในการจัดการความเสี่ยงจะช่วยปกป้องทุนและเพิ่มโอกาสในการทำกำไร การกำหนดระดับความเสี่ยงที่ยอมรับได้เป็นขั้นตอนแรก ซึ่งรวมถึงการระบุจำนวนเงินหรือเปอร์เซ็นต์ของทุนที่พร้อมจะเสี่ยงต่อการซื้อขายแต่ละครั้ง และการประเมินความเสี่ยงรวมจากตำแหน่งต่าง ๆ ที่เปิดอยู่ในเวลาเดียวกัน การตั้งค่าคำสั่งตัดขาดทุน (Stop Loss) เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่สำคัญ เพื่อจำกัดการขาดทุนหากตลาดเคลื่อนไหวตรงข้ามกับการคาดการณ์
โดยการติดตามผลการดำเนินงานอย่างสม่ำเสมอและปรับเปลี่ยนตามสถานการณ์ของตลาด การใช้เครื่องมือการจัดการความเสี่ยงขั้นสูง เช่น Value at Risk (VaR) หรือ Stress Testing จะช่วยในการประเมินและจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Backtesting
การทดสอบย้อนหลัง (Backtesting) ไม่ใช่เครื่องมือสำหรับการวิจัย การทดสอบย้อนหลังไม่สามารถพิสูจน์ได้ว่ากลยุทธ์เป็น true positive และอาจเพียงให้หลักฐานว่ากลยุทธ์เป็น false positive เท่านั้น อย่าพัฒนากลยุทธ์โดยอาศัยการทดสอบย้อนหลังเพียงอย่างเดียว กลยุทธ์ต้องได้รับการสนับสนุนโดยทฤษฎี ไม่ใช่การจำลองข้อมูลในอดีต
Backtesting ทำพื่อให้เราเข้าใจถึงผลตอบแทนและความเสี่ยงสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและสามารถปรับปรุงความแม่นยำของกลยุทธ์หรือแบบจำลองได้โดยการระบุจุดอ่อนหรืออคติที่อาจส่งผลให้ประสิทธิภาพไม่ดีในอดีต
การสร้างระบบเทรดอาจเป็นเรื่องที่ซับซ้อนและต้องอาศัยความคิดสร้างสรรค์ที่ขั้นตอนที่สำคัญไม่แพ้กันคือการทดสอบว่าไอเดียต่าง ๆ ที่เราคิดค้นมานั้นมันเวิร์ค สิ่งสำคัญคือต้องวิเคราะห์ผลลัพธ์ของ backtest อย่างรอบคอบเพื่อระบุจุดอ่อนหรืออคติในกลยุทธ์หรือแบบจำลองของคุณ คุณอาจต้องปรับเปลี่ยนกลยุทธ์หรือโมเดลของคุณตามผลการทดสอบย้อนหลังเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในอนาคต
ปัญหาในการทำสอบย้อนหลัง
look ahead bias หรือที่เรียกว่าอคติแบบแอบดูหรือแอบดู เป็นความเอนเอียงประเภทหนึ่งที่เกิดขึ้นเมื่อกลยุทธ์หรือแบบจำลองการซื้อขายใช้ข้อมูลที่ไม่มีอยู่ในขณะที่ทำการซื้อขาย สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่มองโลกในแง่ดีเกินไปเมื่อทดสอบกลยุทธ์หรือแบบจำลองย้อนหลัง เนื่องจากไม่ได้สะท้อนถึงเงื่อนไขที่การซื้อขายเกิดขึ้นจริงอย่างถูกต้อง มีหลายวิธีที่look ahead bias สามารถเกิดขึ้นได้ในการซื้อขายแบบอัลกอริทึม:
การใช้ข้อมูลในอนาคต: หากกลยุทธ์หรือโมเดลการซื้อขายใช้ข้อมูลที่ไม่มีอยู่ในเวลาที่ซื้อขาย มันมีแนวโน้มที่จะให้ผลลัพธ์ที่มองโลกในแง่ดีเกินไปเมื่อทดสอบย้อนหลัง กรณีนี้อาจเกิดขึ้นได้หากกลยุทธ์หรือแบบจำลองใช้ข้อมูลจากอนาคตในการตัดสินใจซื้อขาย เช่น โดยดูที่ราคาในอนาคตหรือตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจ
การปรับปรุงกลยุทธ์หรือแบบจำลองตามข้อมูลในอนาคต: หากกลยุทธ์หรือแบบจำลองได้รับการปรับปรุงหรือปรับปรุงตามข้อมูลที่ไม่มีอยู่ในเวลาที่ซื้อขาย ก็อาจสร้างผลลัพธ์ในแง่ดีมากเกินไปเมื่อทดสอบย้อนกลับ สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้หากกลยุทธ์หรือโมเดลได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยใช้ข้อมูลจากอนาคต หรือหากมีการอัปเดตตามการเปลี่ยนแปลงของสภาวะตลาดที่ไม่ทราบในขณะที่ทำการซื้อขาย
Data snooping: การสอดแนมข้อมูลเกิดขึ้นเมื่อกลยุทธ์หรือรูปแบบการซื้อขายได้รับการพัฒนาโดยใช้ข้อมูลที่เลือกตามผลลัพธ์ที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น หากกลยุทธ์หรือแบบจำลองได้รับการพัฒนาโดยใช้เฉพาะข้อมูลจากช่วงเวลาที่ทำงานได้ดี ก็มีแนวโน้มที่จะให้ผลลัพธ์ที่มองโลกในแง่ดีเกินไปเมื่อทดสอบย้อนกลับ
เพื่อหลีกเลี่ยงlook ahead bias สิ่งสำคัญคือต้องใช้เฉพาะข้อมูลที่มีอยู่ในขณะที่ทำการซื้อขายเมื่อทำการทดสอบกลยุทธ์หรือแบบจำลองการซื้อขายย้อนหลัง ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลนอกกลุ่มตัวอย่างหรือเทคนิคการตรวจสอบข้ามเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงการเปลี่ยนแปลงหรืออัปเดตกลยุทธ์หรือโมเดลที่อาจอิงตามข้อมูลที่ไม่มีอยู่ในขณะที่ทำการซื้อขาย
Simplification problem เป็นปัญหาทั่วไปในการทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริทึมย้อนหลัง มันหมายถึงข้อเท็จจริงที่ว่าการทดสอบย้อนกลับนั้นจำเป็นต้องเกี่ยวข้องกับการทำให้ง่ายขึ้นและการตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับแง่มุมบางประการของกระบวนการซื้อขาย เช่น ต้นทุนการทำธุรกรรมหรือการคลาดเคลื่อน การทำให้เข้าใจง่ายเหล่านี้อาจส่งผลต่อความแม่นยำของผลลัพธ์ และอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่มองโลกในแง่ดีหรือมองโลกในแง่ดีเกินไป การลดความซับซ้อนทั่วไปบางอย่างที่อาจนำไปสู่ปัญหาการลดความซับซ้อนในการทดสอบย้อนหลัง ได้แก่:
ต้นทุนการทำธุรกรรม: การซื้อขายเกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่าย เช่น ค่าคอมมิชชั่น ค่าธรรมเนียม และสเปรด ซึ่งอาจส่งผลต่อความสามารถในการทำกำไรของการซื้อขาย เมื่อทดสอบกลยุทธ์หรือโมเดลการซื้อขายย้อนหลัง มักจำเป็นต้องลดความซับซ้อนของต้นทุนเหล่านี้และตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับผลกระทบที่มีต่อการค้า สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การประเมินความสามารถในการทำกำไรของการเทรดสูงหรือต่ำเกินไป
Slippage: Slippage เกิดขึ้นเมื่อราคาที่ดำเนินการซื้อขายแตกต่างจากราคาที่ตั้งใจจะดำเนินการ ซึ่งอาจเกิดจากปัจจัยต่างๆ เช่น ความผันผวนของตลาดหรือขนาดของการซื้อขาย เมื่อทดสอบกลยุทธ์หรือแบบจำลองการซื้อขายย้อนหลัง มักจำเป็นต้องตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับการเลื่อนหลุดและผลกระทบต่อการซื้อขาย สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การประเมินความสามารถในการทำกำไรของการเทรดสูงหรือต่ำเกินไป
ผลกระทบต่อตลาด: ขนาดและลักษณะของการซื้อขายอาจส่งผลต่อราคาตลาดของสินทรัพย์ เมื่อทดสอบกลยุทธ์หรือโมเดลการซื้อขายย้อนหลัง มักจำเป็นต้องตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับผลกระทบต่อตลาดของการค้าและผลกระทบต่อความสามารถในการทำกำไรของการค้า สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การประเมินความสามารถในการทำกำไรของการเทรดสูงหรือต่ำเกินไป
เพื่อลดผลกระทบของ simplification problem ในการทดสอบย้อนกลับ สิ่งสำคัญคือต้องทำให้การทำให้เข้าใจง่ายและตั้งสมมติฐานให้น้อยที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ และใช้ข้อมูลและแบบจำลองที่สมจริงที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์โดยใช้ข้อมูลนอกกลุ่มตัวอย่างหรือเทคนิคการตรวจสอบข้ามเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์นั้นแข็งแกร่งและไม่ได้รับอิทธิพลมากเกินไปจากการทำให้เข้าใจง่ายที่ทำขึ้น
Implementation and Execution
เมื่อกลยุทธ์ได้รับการยืนยันผ่านการทดสอบย้อนหลังแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการนำไปปฏิบัติ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการทำให้อัตโนมัติเพื่อดำเนินการซื้อขายแบบเรียลไทม์โดยใช้ API ของโบรกเกอร์
อัลกอริทึมการดำเนินการ (Execution Algorithm): ออกแบบอัลกอริทึมเพื่อดำเนินการซื้อขายโดยอัตโนมัติตามข้อมูลตลาดสดและสัญญาณที่เกิดจากกลยุทธ์
ข้อมูลเรียลไทม์ (Real-time Data): เชื่อมต่ออัลกอริทึมกับฟีดข้อมูลเรียลไทม์เพื่อเฝ้าติดตามตลาดอย่างต่อเนื่อง
การจัดการข้อผิดพลาด (Error Handling): นำการจัดการข้อผิดพลาดมาใช้เพื่อจัดการปัญหาต่าง ๆ เช่น การหยุดทำงานของ API หรือการดำเนินการซื้อขายที่ล้มเหลว
การติดตามและเพิ่มประสิทธิภาพ (Monitoring and Optimization): เฝ้าติดตามประสิทธิภาพของกลยุทธ์อย่างต่อเนื่องและปรับแก้ตามความจำเป็นโดยอิงจากข้อมูลเรียลไทม์และสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง
Monitoring, Evaluation, and Optimization
เมื่อกลยุทธ์ถูกนำมาใช้จริงแล้ว การติดตามประสิทธิภาพและทำการปรับปรุงเมื่อจำเป็นเป็นสิ่งสำคัญ ควรเฝ้าดูตัวชี้วัดที่สำคัญ ดังนี้:
ตัวชี้วัดด้านประสิทธิภาพ: ติดตามผลตอบแทน ความผันผวน การลดลงของพอร์ต (drawdowns) และอัตราความสำเร็จในการซื้อขาย (hit ratios)
การจัดการความเสี่ยง: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคำสั่งตัดขาดทุน (stop-losses) การกำหนดขนาดตำแหน่ง (position sizing) และการควบคุมความเสี่ยงอื่น ๆ ทำงานตามที่คาดหวัง
สภาวะตลาด: เนื่องจากตลาดมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ กลยุทธ์จึงจำเป็นต้องปรับตัว หากกลยุทธ์แสดงสัญญาณของการเสื่อมลง (เช่น การลดลงของพอร์ตที่มีนัยสำคัญ) อาจจำเป็นต้องปรับเทียบใหม่
สรุป
สรุปแล้ว การสร้างระบบเทรดที่ประสบความสำเร็จต้องอาศัยการวางแผนที่รอบคอบ การทดสอบและยืนยันกลยุทธ์อย่างละเอียด การจัดการความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพ การนำไปปฏิบัติอย่างมืออาชีพ และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้สามารถทำกำไรได้อย่างยั่งยืนและปรับตัวตามสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง
ผมขอทิ้งท้ายไว้ กลยุทธ์การลงทุนที่มีประสิทธิภาพไม่ได้เกี่ยวกับการสร้างแผนสำหรับการจัดสรรสินทรัพย์เท่านั้น แต่ยังต้องสามารถอธิบายและให้เหตุผลเบื้องหลังได้ด้วย การทดสอบย้อนหลัง ซึ่งเป็นการจำลองว่ากลยุทธ์การลงทุนจะมีผลการดำเนินงานอย่างไรในอดีต อาจเป็นประโยชน์สำหรับการเข้าใจถึงความเสี่ยงและผลตอบแทนที่เป็นไปได้ของกลยุทธ์ แต่สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่ามันเป็นเพียงการจำลองและอาจไม่สะท้อนผลการดำเนินงานในโลกความเป็นจริงอย่างถูกต้อง
ref:
Comentarios