Quant Investing (ตอนจบ)

ในบทความนี้บริษัทจะกล่าวถึงการลงทุนด้วยการใช้การวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quant Investing) ในส่วนสุดท้าย ต่อจากขั้นตอนการ Design ได้แก่ Test/Backtesting, Optimization และ Evaluate

Test/Backtesting คือ กระบวนการทดสอบผลลัพธ์ของกลยุทธ์ที่ได้ออกแบบขึ้นมา ซึ่งเป็นกระบวนการที่สำคัญ เพื่อสามารถวัดได้ว่ากลยุทธ์ที่สร้างขึ้นมาสามารถทำกำไรได้หรือไม่ และมีความเสี่ยงมากเพียงใด หรือเปรียบเทียบการใช้กลยุทธ์การลงทุน 2 แบบ ว่าแบบใดสามารถสร้างผลตอบแทนมากกว่ากันเพื่อเป็นข้อมูลในการพิจารณาเลือกใช้กลยุทธ์ในการลงทุน

เช่น ในรูปที่ 1 เป็นผลการทดสอบการใช้กลยุทธ์ Trend Following ซึ่งคือ เข้าลงทุนซื้อและถือกองทุนดัชนีเมื่อราคาล่าสุดอยู่สูงกว่าค่าเฉลี่ย 30 วัน (30 SMA) และขายออกเมื่อราคาล่าสุดอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 30 วัน เปรียบเทียบกับกลยุทธ์ Buy & Hold คือ การซื้อแล้วถือ โดยใช้วิธี Backtesting ด้วยราคาตลาดในอดีตย้อนหลัง 13 ปี ตั้งแต่ปี 2000-2013 ผลลัพธ์บอกได้ว่ากลยุทธ์ตามแนว Trend Following ตามเส้นสีน้ำเงิน จะให้ผลตอบแทนล่าสุดที่สูงกว่าการ Buy & Hold

รูปที่ 1

Optimization คือ การหาค่าที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งเกิดจากการกำหนดค่าเป้าหมาย โดยการคำนวณหรือหาค่าพารามิเตอร์ (Parameter) ที่ทำให้บรรลุค่าเป้าหมาย

เช่น หากท่านตั้งเป้าหมายผลตอบแทนจากการลงทุนในกองทุนดัชนีไว้ที่ 14% ต่อปี และต้องการหาจำนวนวันการใช้ค่าเฉลี่ยราคาหุ้นที่ตอบโจทย์การลงทุนมากที่สุด โดยการหาค่า Optimization ด้วยการพล็อตกราฟแกนนอนเป็นจำนวนวันที่จะคำนวณค่าเฉลี่ยย้อนหลัง (Look Back Period) แกนตั้งเป็นผลตอบแทนจากการลงทุน ซึ่งจากรูปที่ 2 จะเห็นว่า ค่า Optimization ตามเป้าหมายผลตอบแทนที่ตั้งไว้ 14% อยู่ที่การใช้ค่าเฉลี่ย 30 วัน (30 SMA) ของกองทุนดัชนี

รูปที่ 2

Evaluate คือ การวัดและประเมินผลตอบแทนและความเสี่ยงจากการลงทุน สามารถวัดได้ 2 ระดับ คือ

1.Portfolio Level คือ การประเมินผลในระดับพอร์ตโดยรวม เช่น อัตราผลตอบแทนเฉลี่ยต่อปี (Compound Annual Growth Rate CAGR) ค่าความเสี่ยงของพอร์ต (Volatility) และค่าที่เป็นการลดลงของเงินทุนมากที่สุด (Maximum Drawdown)

2.Individual Stock คือ การประเมินผลในระดับหุ้นรายตัว เช่น จำนวนวันที่ทำการลงทุนในหุ้น (Number of Trades)

ดังนั้น Quant Investing จึงเป็นเครื่องมือหนึ่งที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการลงทุน โดยใช้ข้อมูลทางสถิติมาวิเคราะห์เพื่อสร้าง Model ผ่านคอมพิวเตอร์ หากบริษัทจัดการนำมาปรับใช้ในการลงทุนของกองทุนรวม เพื่อเป็นหนึ่งในกระบวนการช่วยตัดสินใจซื้อและขายหลักทรัพย์ตาม Model และกฎเกณฑ์ที่ได้สร้างไว้ รวมทั้งใช้กำหนดจังหวะเข้าลงทุนในการซื้อและขายให้กับผู้จัดการกองทุน ก็จะช่วยสนับสนุนให้การลงทุนเป็นไปตามเป้าหมายที่วางไว้ได้