Quant แทบจะเป็นที่กล่าวถึงมากที่สุดในยุคปัจจุบัน แต่เพราะเหตุใดทำใม Quant Fund มักจะล้มเหลวจนนำไปสู่การล้มละลาย paper ของ Deutsche Bank ได้พูดถึง อคติ 7 ประการที่พบบ่อย ซึ่งอาจทำให้ผลการทดสอบย้อนหลัง (Backtesting) เบี่ยงเบนไปและนำไปสู่ความคาดหวังที่ไม่สมจริงต่อกลยุทธ์การลงทุนเชิงปริมาณ ผู้เขียนแย้งว่า แม้ว่าการมีข้อมูลและเทคโนโลยีจะทำให้การลงทุนเชิงปริมาณดูเหมือนเข้าถึงได้ง่าย แต่การตระหนักถึงอคติเหล่านี้มีความสำคัญต่อการหลีกเลี่ยงความผิดพลาดที่มีต้นทุนสูงและวันนี้เรามาสรุปให้ฟัง
Survivorship Bias (อคติจากการเลือกเฉพาะผู้รอด)การใช้ชุดข้อมูลที่รวมเฉพาะบริษัทที่ยังคงประสบความสำเร็จในปัจจุบันทำให้มุมมองต่อผลการดำเนินงานในอดีตดูดีกว่าความเป็นจริง
ตัวอย่าง: การทดสอบกลยุทธ์ความผันผวนต่ำกับบริษัทใน S&P 500 ปัจจุบันอาจแสดงว่าหุ้นที่มีความผันผวนสูงทำผลงานได้ดีกว่า ซึ่งขัดแย้งกับความผิดปกติของความผันผวนต่ำที่พบในชุดข้อมูลที่ถูกต้องตามช่วงเวลา
แนวทางแก้ไข: ใช้ข้อมูลที่เป็นจุดในเวลา (Point-in-Time Data) ซึ่งรวมถึงบริษัทที่ถูกถอนออกจากตลาดหรือที่ล้มละลาย เพื่อหลีกเลี่ยงการตัดบริษัทที่เคยล้มเหลวออกไป
Look-Ahead Bias (อคติจากการมองล่วงหน้า)การรวมข้อมูลที่ไม่สามารถเข้าถึงได้ในช่วงเวลาการตัดสินใจลงทุน ทำให้ผลลัพธ์ของการลงทุนดูดีกว่าความเป็นจริง
ตัวอย่าง: การใช้ราคาหุ้นที่ปรับตามการแตกพาร์ย้อนหลัง (Split-Adjusted Prices) ในการทดสอบอาจทำให้เกิดอคติ เพราะถือว่าเรารู้ข้อมูลการแตกพาร์ล่วงหน้า
แนวทางแก้ไข: ใช้ข้อมูลที่เป็นจุดในเวลาและเพิ่มช่วงเวลาในการรับรู้ข้อมูล (Lag Data) อย่างระมัดระวัง
The Sin of Storytelling (บาปของการเล่าเรื่อง)การสร้างเรื่องราวเพื่ออธิบายผลการดำเนินงานของปัจจัยในอดีตอาจทำให้เข้าใจผิดและเกิดความมั่นใจที่ผิดพลาด
ตัวอย่าง: ปัจจัย Earnings Yield ทำผลงานได้ดีโดยรวมระหว่างปี 1987-1997 แต่หากใช้ในภาคเทคโนโลยีในช่วงฟองสบู่เทคโนโลยี อาจนำไปสู่การขาดทุนอย่างหนัก
แนวทางแก้ไข: ระวังการให้เหตุผลย้อนหลัง และยอมรับว่าผลการดำเนินงานของปัจจัยนั้นไม่สามารถคาดการณ์ได้เสมอ
Data Mining and Data Snooping Bias (อคติจากการค้นหาข้อมูลมากเกินไป)การจัดการข้อมูลหรือพารามิเตอร์ของโมเดลมากเกินไปเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ อาจนำไปสู่การ "ฟิตเกิน" (Overfitting) และผลลัพธ์ที่แย่เมื่อทดสอบกับข้อมูลใหม่
ตัวอย่าง: การเลือกปัจจัยที่ทำผลงานดีที่สุดจากชุดปัจจัยจำนวนมากในช่วงเวลาเฉพาะ สร้าง "โมเดลในตัวอย่าง" ที่ดูเหมือนประสบความสำเร็จ
แนวทางแก้ไข: ยึดมั่นในกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับการเลือกปัจจัย การให้น้ำหนัก และการสร้างพอร์ต
Signal Decay and Turnover (สัญญาณที่เสื่อมและการเปลี่ยนแปลงพอร์ตสูง)การเปลี่ยนแปลงพอร์ตบ่อยเกินไปเนื่องจากสัญญาณที่หมดอายุอย่างรวดเร็ว อาจทำให้ผลตอบแทนลดลงเพราะต้นทุนธุรกรรม
ตัวอย่าง: กลยุทธ์การกลับตัวภายในหนึ่งวัน (One-Day Reversal) ที่มีการเปลี่ยนแปลงพอร์ตสูงจะมีอัตราส่วน Sharpe ลดลงอย่างมากเมื่อซื้อขายในวันถัดไป
แนวทางแก้ไข: พิจารณาข้อจำกัดด้านการเปลี่ยนแปลงพอร์ตและต้นทุนธุรกรรมเมื่อประเมินกลยุทธ์
Outliers (ค่าผิดปกติ)ค่าผิดปกติในชุดข้อมูลอาจส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์อย่างไม่เหมาะสมและบดบังรูปแบบที่แท้จริง
ตัวอย่าง: บริษัทที่มี EPS สูงเกินไปอาจบิดเบือนอัตราผลตอบแทนรายได้โดยรวมของดัชนี Russell 3000
แนวทางแก้ไข: ใช้เทคนิค เช่น การกำหนดขอบเขต (Winsorization) หรือการจัดอันดับ (Ranking Transformation) เพื่อควบคุมค่าผิดปกติ
The Asymmetric Pattern and Shorting Cost (รูปแบบที่ไม่สมมาตรและต้นทุนการขายชอร์ต)การสมมติว่าผลตอบแทนของปัจจัยมีความสมมาตร และการไม่รวมต้นทุนการขายชอร์ต อาจนำไปสู่การประมาณการผลตอบแทนที่ไม่ถูกต้อง
ตัวอย่าง: ปัจจัย Earnings Yield มักทำผลงานได้ดีในฝั่ง Long แต่ไม่ดีในฝั่ง Short การมองข้ามลักษณะนี้อาจทำให้ประมาณการผลตอบแทนสูงเกินไป
แนวทางแก้ไข: ประเมินผลตอบแทนของฝั่ง Long และ Short แยกกัน และรวมต้นทุนการกู้ยืมในแบบจำลอง
ผลกระทบเชิงปฏิบัติ
งานวิจัยนี้สรุปด้วยบทเรียนเชิงปฏิบัติที่สาธิตวิธีการสร้างโมเดลหลายปัจจัย (Multi-Factor Model) ที่สมจริง พร้อมลดผลกระทบจาก "บาปทั้งเจ็ด" ผู้เขียนเน้นความสำคัญของ:
การใช้ข้อมูลที่เป็นจุดในเวลา
การเลือกอัลกอริทึมการให้น้ำหนักปัจจัยที่มีความแข็งแกร่ง
การดำเนินมาตรการควบคุมความเสี่ยง เช่น การทำให้เป็นกลางตามภาคส่วน (Sector Neutralization)
การพิจารณาข้อจำกัดและต้นทุนในการขายชอร์ต
การตระหนักรู้และแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้นเหล่านี้ ช่วยให้นักลงทุนสามารถพัฒนากลยุทธ์การลงทุนเชิงปริมาณที่มีความน่าเชื่อถือและแข็งแกร่งมากขึ้น
Ref :
Comments