Quant Trading: 7 ข้อมูลเชิงลึกที่เทรดเดอร์ทุกคนควรรู้

การซื้อขายเชิงปริมาณ หรือที่เรียกว่าการซื้อขายเชิงปริมาณ เกี่ยวข้องกับการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ อัลกอริทึม และพลังการคำนวณเพื่อระบุและดำเนินกลยุทธ์การซื้อขาย การซื้อขายเชิงปริมาณได้กลายมาเป็นส่วนสำคัญของตลาดการเงินสมัยใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการซื้อขายความถี่สูงและการซื้อขายเชิงอัลกอริทึมเพิ่มมากขึ้น

ผู้ค้าเชิงปริมาณใช้ประโยชน์จากข้อมูลในอดีต แนวโน้มตลาด และการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อตัดสินใจตามข้อมูล โดยขจัดอารมณ์และการคาดเดาของมนุษย์ออกไปจากกระบวนการ ในบทความนี้ เราจะสำรวจข้อมูลเชิงลึกสำคัญ 7 ประการที่ผู้ค้าทุกคนควรทราบเกี่ยวกับการซื้อขายเชิงปริมาณ

ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการซื้อขายเชิงปริมาณ

1. Quant Trading คืออะไร?

การซื้อขายเชิงปริมาณนั้นใช้โมเดลทางคณิตศาสตร์และสถิติเพื่อคาดการณ์การเคลื่อนไหวของตลาดและดำเนินการซื้อขาย ซึ่งแตกต่างจากการซื้อขายแบบดั้งเดิมซึ่งมักอาศัยสัญชาตญาณและปัจจัยพื้นฐาน ผู้ค้าเชิงปริมาณจะใช้ข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ เป้าหมายคือการออกแบบอัลกอริทึมที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลตลาดจำนวนมาก ค้นหารูปแบบ และทำให้การซื้อขายเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากกว่าที่ผู้ค้าที่เป็นมนุษย์จะทำได้

แม้ว่าการซื้อขายเชิงปริมาณมักจะเกี่ยวข้องกับผู้ซื้อขายสถาบันขนาดใหญ่ แต่ผู้ลงทุนรายย่อยและกองทุนป้องกันความเสี่ยงขนาดเล็กก็ใช้เทคนิคเหล่านี้มากขึ้นเช่นกัน ข้อได้เปรียบสำคัญของการซื้อขายเชิงปริมาณคือช่วยให้ผู้ซื้อขายสามารถประมวลผลข้อมูลได้มากขึ้นในเวลาที่น้อยลง ซึ่งอาจระบุโอกาสทำกำไรที่อาจมองไม่เห็นด้วยตาเปล่าได้

2. บทบาทของอัลกอริทึมในการซื้อขายเชิงปริมาณ

อัลกอริทึมถือเป็นกระดูกสันหลังของการซื้อขายเชิงปริมาณ คำสั่งที่ขับเคลื่อนด้วยคอมพิวเตอร์เหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูล ระบุแนวโน้ม และดำเนินการซื้อขายแบบเรียลไทม์ มีอัลกอริทึมหลายประเภทที่ใช้ในการซื้อขายเชิงปริมาณ รวมถึงอัลกอริทึมที่อาศัยตัวบ่งชี้ทางเทคนิค การเคลื่อนไหวของราคา และข้อมูลตลาดอื่นๆ อัลกอริทึมบางประเภทนั้นเรียบง่าย ในขณะที่บางประเภทมีความซับซ้อนสูง ซึ่งต้องใช้พลังในการคำนวณอย่างมาก

อัลกอริทึมสามารถดำเนินการซื้อขายด้วยความเร็วสูงอย่างน่าเหลือเชื่อ โดยมักจะใช้เวลาเพียงเสี้ยววินาที ทำให้การซื้อขายเชิงปริมาณเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในตลาดที่เคลื่อนไหวรวดเร็ว อัลกอริทึมที่ได้รับความนิยมอย่างหนึ่งคืออัลกอริทึมการกลับตัวของค่าเฉลี่ย ซึ่งถือว่าราคาสินทรัพย์มีแนวโน้มที่จะกลับตัวเป็นค่าเฉลี่ยในอดีตเมื่อเวลาผ่านไป อัลกอริทึมอื่นๆ อาจได้รับการออกแบบมาเพื่อติดตามโมเมนตัมหรือแนวโน้มของหุ้นหรือประเภทสินทรัพย์เฉพาะ

3. การทดสอบย้อนหลังและการวิเคราะห์ข้อมูล

การทดสอบย้อนหลังถือเป็นองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของการซื้อขายเชิงปริมาณ การทดสอบย้อนหลังเกี่ยวข้องกับการใช้กลยุทธ์การซื้อขายกับข้อมูลตลาดในอดีตเพื่อประเมินประสิทธิผลของกลยุทธ์นั้น โดยการดำเนินกลยุทธ์ผ่านข้อมูลในอดีต ผู้ซื้อขายสามารถกำหนดได้ว่ากลยุทธ์นั้นจะทำกำไรได้หรือไม่ กระบวนการนี้มีความจำเป็นเนื่องจากช่วยให้ผู้ซื้อขายประเมินความเสี่ยงและผลตอบแทนของกลยุทธ์ได้ก่อนที่จะลงเงินจริง

ในการซื้อขายเชิงปริมาณ ข้อมูลถือเป็นราชา ยิ่งข้อมูลดีเท่าไหร่ การคาดการณ์ก็จะแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น และกลยุทธ์ก็จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น เทรดเดอร์จะอาศัยชุดข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งรวมถึงการเคลื่อนไหวของราคา ปริมาณการซื้อขาย และแม้แต่ความรู้สึกของข่าว เพื่อปรับแต่งโมเดลและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน ในหลายกรณี เทรดเดอร์จะพัฒนาชุดข้อมูลที่กำหนดเองและใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับแต่งโมเดลของตนเพิ่มเติม

4. การซื้อขายความถี่สูงและความเร็ว

การซื้อขายความถี่สูง (HFT) เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันการซื้อขายเชิงปริมาณที่เป็นที่รู้จักมากที่สุด HFT เกี่ยวข้องกับการดำเนินการคำสั่งซื้อจำนวนมากด้วยความเร็วสูงมาก มักจะใช้เวลาเพียงไม่กี่มิลลิวินาที เป้าหมายคือการทำกำไรจากการเคลื่อนไหวของราคาเล็กน้อยที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาสั้นๆ

HFT พึ่งพาอัลกอริธึมขั้นสูงและเทคโนโลยีล้ำสมัยอย่างมากเพื่อให้ได้เปรียบในตลาด ความเร็วเป็นสิ่งสำคัญในการซื้อขายเชิงปริมาณ และผู้ซื้อขายความถี่สูงจำนวนมากใช้บริการแบบโคโลเคชั่น โดยเซิร์ฟเวอร์ของพวกเขาจะอยู่ในศูนย์ข้อมูลเดียวกันกับการแลกเปลี่ยน ทำให้พวกเขาสามารถลดเวลาแฝงและดำเนินการซื้อขายได้รวดเร็วที่สุด

แม้ว่า HFT จะสามารถสร้างผลกำไรได้มาก แต่ก็มีความเสี่ยงสูงเช่นกัน ในตลาดที่มีความผันผวนสูง อัลกอริทึมอาจทำการซื้อขายโดยอิงจากข้อมูลที่ล้าสมัยหรือไม่แม่นยำ ซึ่งอาจนำไปสู่การสูญเสียจำนวนมาก ด้วยเหตุนี้ การจัดการความเสี่ยงจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการซื้อขายเชิงปริมาณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลยุทธ์ความถี่สูง

5. ความสำคัญของการจัดการความเสี่ยง

การจัดการความเสี่ยงถือเป็นประเด็นสำคัญที่สุดประการหนึ่งของการซื้อขายเชิงปริมาณ แม้ว่ากลยุทธ์เชิงปริมาณจะออกแบบมาเพื่อระบุโอกาสในการทำกำไร แต่ก็ไม่ใช่กลยุทธ์ที่ไร้ที่ติ เช่นเดียวกับกลยุทธ์การซื้อขายอื่นๆ ความเสี่ยงของการสูญเสียก็มักจะเกิดขึ้นเสมอ ข้อดีประการหนึ่งของการซื้อขายเชิงปริมาณคือช่วยให้สามารถจัดการความเสี่ยงได้อย่างเป็นระบบ โดยมีการควบคุมความเสี่ยงที่สร้างไว้ในอัลกอริทึมแล้ว

ตัวอย่างเช่น อาจมีการตั้งโปรแกรมอัลกอริทึมให้ตัดขาดทุนโดยอัตโนมัติเมื่อการซื้อขายเคลื่อนตัวไปในทิศทางตรงข้ามกับอัลกอริทึมด้วยจำนวนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งเรียกว่าการหยุดขาดทุน เครื่องมือการจัดการความเสี่ยงอื่นๆ เช่น การกำหนดขนาดตำแหน่งและการกระจายความเสี่ยงยังมีความจำเป็นในการซื้อขายเชิงปริมาณเพื่อช่วยลดความเสี่ยงและหลีกเลี่ยงการถอนเงินจำนวนมาก

6. การเรียนรู้ของเครื่องจักรในการซื้อขายเชิงปริมาณ

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การเรียนรู้ของเครื่องจักรได้เข้ามาผนวกเข้ากับการซื้อขายเชิงปริมาณมากขึ้นเรื่อยๆ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถปรับตัวให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้โดยอัตโนมัติ และปรับปรุงการคาดการณ์ตามเวลา อัลกอริทึมเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลในอดีตเพื่อระบุรูปแบบที่มนุษย์อาจไม่สามารถสังเกตเห็นได้ง่าย

ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องอาจวิเคราะห์จุดข้อมูลนับล้านจุด เช่น แนวโน้มราคา ความรู้สึกของโซเชียลมีเดีย หรือเหตุการณ์ข่าว เพื่อระบุความสัมพันธ์ที่สามารถคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาในอนาคตได้ เมื่อเวลาผ่านไป โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะปรับตัวเพื่อปรับปรุงความแม่นยำ ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการซื้อขายเชิงปริมาณ

แม้ว่าการเรียนรู้ของเครื่องจักรจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการซื้อขายเชิงปริมาณได้ แต่การนำไปใช้งานจริงยังต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์และความเชี่ยวชาญจำนวนมาก นอกจากนี้ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรไม่ได้ป้องกันความผิดพลาดได้เสมอไป และอาจเกิดการโอเวอร์ฟิตติ้งได้ โดยโมเดลดังกล่าวทำงานได้ดีกับข้อมูลในอดีต แต่ทำงานได้ไม่ดีในสภาวะตลาดปัจจุบัน

7. อนาคตของการซื้อขายเชิงปริมาณ

อนาคตของการซื้อขายเชิงปริมาณดูสดใส โดยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังคงเป็นแรงผลักดันให้เกิดนวัตกรรมใหม่ๆ ต่อไป เมื่อตลาดมีความซับซ้อนและเชื่อมโยงกันมากขึ้น ความต้องการโมเดลเชิงปริมาณที่ซับซ้อนก็จะเพิ่มมากขึ้นเท่านั้น เทรดเดอร์ที่ยอมรับการซื้อขายเชิงปริมาณและใช้พลังของปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่องจักร และข้อมูลขนาดใหญ่ น่าจะมีความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาด

ยิ่งไปกว่านั้น การเติบโตของสกุลเงินดิจิทัลและเทคโนโลยีบล็อคเชนคาดว่าจะเปิดโอกาสใหม่ๆ ให้กับการซื้อขายแบบควอนต์ เมื่อมีข้อมูลมากขึ้นกว่าที่เคย และตลาดและประเภทสินทรัพย์ใหม่ๆ ที่เกิดขึ้น ศักยภาพในการพัฒนาและเติบโตของกลยุทธ์การซื้อขายแบบควอนต์จึงมีมหาศาล

คำเตือน: เอกสารนี้จัดทำขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลทั่วไปเท่านั้น และไม่มีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นคำแนะนำทางการเงิน การลงทุน หรือคำแนะนำอื่นใดที่ควรอ้างอิง (และไม่ควรพิจารณาว่าเป็นคำแนะนำ) ความคิดเห็นใดๆ ในเอกสารนี้ไม่ถือเป็นคำแนะนำของ EBC หรือผู้เขียนว่ากลยุทธ์การลงทุน หลักทรัพย์ ธุรกรรม หรือการลงทุนใดๆ เหมาะสมกับบุคคลใดบุคคลหนึ่งโดยเฉพาะ