5 เรื่องที่ควรรู้เกี่ยวกับ Statistical Arbitrage

ในโลกของการเทรดเชิงปริมาณ กลยุทธ์ที่ถูกพูดถึงมากแต่ก็ถูกเข้าใจผิดไม่น้อยคือ “การเก็งกำไรเชิงสถิติ” หรือ Statistical Arbitrage กลยุทธ์นี้มีจุดเด่นตรงที่อาศัยข้อมูลจำนวนมหาศาลและความรวดเร็วในการตัดสินใจ ทำให้ได้รับความนิยมในหมู่กองทุนเฮดจ์ฟันด์และนักเทรดอัลกอริทึมทั่วโลก

แม้ชื่อจะฟังดูซับซ้อน แต่แนวคิดจริง ๆ กลับเข้าใจง่ายกว่าที่คิด เพราะมันคือการใช้โอกาสจาก “ความผิดปกติชั่วคราวของราคา” ระหว่างสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์กันในเชิงสถิติ บทความนี้จะพาคุณไปรู้จักกับ 5 ประเด็นสำคัญที่ควรรู้เกี่ยวกับการเก็งกำไรเชิงสถิติ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักเทรด นักลงทุน หรือแค่สนใจเรื่องตลาดการเงินก็ตาม

5 สิ่งที่นักเทรควรรู้เกี่ยวกับ Statistical Arbitrage

1. Statistical Arbitrage คืออะไร?

โดยพื้นฐานแล้ว การเก็งกำไรเชิงสถิติ (Statistical Arbitrage) คือกลุ่มของกลยุทธ์การซื้อขายที่อาศัยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และข้อมูลในอดีตในการระบุ “ความผิดปกติของราคา” ระหว่างสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์กันในเชิงสถิติ ซึ่งแตกต่างจากการเก็งกำไรแบบดั้งเดิมที่มักเน้นการทำกำไรจากความต่างของราคาในตลาดที่รับประกันผลลัพธ์ การเก็งกำไรเชิงสถิตินั้นอิงกับ “ความน่าจะเป็น” มากกว่า “ความแน่นอน”

กลยุทธ์นี้มักเกี่ยวข้องกับการเทรดจำนวนมากในเวลาอันรวดเร็ว และมุ่งเน้นทำกำไรจากความเบี่ยงเบนเล็ก ๆ ของราคาที่คาดว่าจะ “กลับเข้าสู่ค่าเฉลี่ย” (Mean Reversion) หรือก็คือราคาที่เบี่ยงออกจากค่าปกติในอดีตมักมีแนวโน้มจะเคลื่อนไหวกลับเข้าสู่ระดับเดิมในระยะเวลาหนึ่ง

ตัวอย่างคลาสสิกของการเก็งกำไรเชิงสถิติคือ การเทรดแบบคู่ (Pairs Trading) ซึ่งใช้หุ้นสองตัวที่มีความสัมพันธ์กันทางประวัติศาสตร์ แต่เมื่อราคาของทั้งสองเริ่มเบี่ยงเบนกัน กลยุทธ์จะทำการซื้อหุ้นที่อ่อนตัวกว่า (Long) และขายหุ้นที่แข็งแกร่งเกินไป (Short) เพื่อทำกำไรเมื่อราคากลับเข้าสู่สมดุลตามเดิม

2. ทั้งหมดนี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลและโมเดล

ความสำเร็จของการเก็งกำไรเชิงสถิติเกิดจากการใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาล นักเทรดจะสร้างแบบจำลองเชิงปริมาณโดยใช้ข้อมูลราคาในอดีต ความผันผวน โครงสร้างค่าสหสัมพันธ์ และตัวชี้วัดทางสถิติอื่น ๆ เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ แม้ไม่ใช่ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุโดยตรง แต่ก็เป็นความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นซ้ำแล้วซ้ำเล่าในอดีต

แบบจำลองทั่วไปอาจคัดกรองหุ้นเป็นพัน ๆ คู่ ทดสอบด้วยวิธี Cointegration หรือดูจากค่าสหสัมพันธ์ แล้วจะส่งสัญญาณเมื่อราคาของสินทรัพย์เบี่ยงเบนเกินกว่าระดับที่กำหนด

อย่างไรก็ตาม ความท้าทายหลักคือการ Overfitting ซึ่งหมายถึงแบบจำลองที่แม่นยำมากในข้อมูลเก่า แต่ล้มเหลวเมื่อเจอกับข้อมูลจริงในตลาด จึงจำเป็นต้องมีการ Backtest และ Stress Test อย่างเข้มงวดก่อนนำไปใช้งานจริง

3. ต้องใช้ความเร็วและต้องมีวินัยด้วย

หลายคนคิดว่าการเก็งกำไรเชิงสถิติขึ้นอยู่กับ “ความเร็ว” เป็นหลัก โดยเฉพาะในยุคของ High-Frequency Trading แม้ความเร็วมีความสำคัญในบางกลยุทธ์รายวัน แต่ “วินัย” และการยึดตามระบบก็สำคัญไม่แพ้กัน

เนื่องจากกำไรต่อคำสั่งมักน้อย หากราคาผิดไปจากที่คาดหรือความสัมพันธ์ล้มเหลวอาจนำไปสู่การขาดทุนสะสมได้ นักเทรดต้องปฏิบัติตามกฎเข้า-ออกที่กำหนดไว้ล่วงหน้า และต้องไม่หลุดวินัยจากแรงกดดันระยะสั้น

ในปัจจุบัน กลยุทธ์นี้มักดำเนินการผ่านระบบอัตโนมัติที่ลดอคติจากมนุษย์ และสามารถส่งคำสั่งนับพันรายการต่อวันได้ แต่ยังคงต้องมีมนุษย์ควบคุม เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลและปรับพารามิเตอร์ให้เหมาะกับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง

4. กลยุทธ์นี้ไม่ปราศจากความเสี่ยง

แม้การเก็งกำไรเชิงสถิติจะดูทันสมัยและมีความซับซ้อน แต่ก็มีความเสี่ยงหลายประการที่นักลงทุนควรตระหนัก:

• ความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์อาจไม่คงอยู่ในอนาคต ความสัมพันธ์ที่เคยมีอาจสลายไปในช่วงที่ตลาดเกิดความตึงเครียด หรือจากการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในอุตสาหกรรม

• การใช้เลเวอเรจ (Leverage) ในกลยุทธ์นี้อาจทำให้กำไรและขาดทุนขยายตัว การเบี่ยงเบนของราคาที่ไม่กลับเข้าสู่ค่าเฉลี่ยตามที่คาด อาจส่งผลให้เกิดการขาดทุนอย่างรุนแรงหากมีการถือสถานะที่ใหญ่เกินไป

• การแข่งขันที่รุนแรง มีผู้เล่นระดับสถาบันจำนวนมากใช้โมเดลที่คล้ายกัน ซึ่งส่งผลให้โอกาสทำกำไรลดลง และอาจเกิด “ภาวะเทรดแออัด” (Crowded Trades) ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือการล่มสลายของกองทุน Long-Term Capital Management ในช่วงปลายทศวรรษ 1990 ที่เกิดจากกลยุทธ์เก็งกำไรเชิงสถิติที่ผิดพลาดท่ามกลางความผันผวนของตลาด

การเข้าใจและจัดการความเสี่ยงเหล่านี้จึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับผู้ที่สนใจใช้กลยุทธ์นี้ ไม่ว่าจะเป็นการเทรดด้วยตนเอง หรือการลงทุนผ่านกองทุนเชิงปริมาณ

5. กลยุทธ์นี้ยังคงมีความสำคัญ—หากรู้จักปรับตัว

อาจมีคำถามว่า “การเก็งกำไรเชิงสถิติยังใช้ได้ในตลาดปัจจุบันหรือไม่?” เมื่อพิจารณาถึงการเติบโตของ Machine Learning, AI และข้อมูลทางเลือก คำตอบคือยังใช้ได้ แต่ต้องมีการปรับตัวให้เหมาะสม

กลยุทธ์ในยุคใหม่ได้พัฒนาให้ซับซ้อนยิ่งขึ้น ด้วยการใช้สัญญาณที่หลากหลายมากขึ้น โมเดลไม่เชิงเส้น และข้อมูลที่มีมิติมากขึ้น เช่น การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (Principal Component Analysis: PCA) ตัวกรองคาลแมน (Kalman Filters) และเครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks)

นอกจากนี้ สินทรัพย์ใหม่อย่างสกุลเงินดิจิทัล ก็เปิดโอกาสใหม่ ๆ สำหรับการเก็งกำไรเชิงสถิติ โดยเฉพาะในตลาดที่ยังไม่มีประสิทธิภาพเต็มที่

นักเทรดรายย่อยก็สามารถเข้าร่วมได้ แม้จะมีทรัพยากรจำกัด เพราะแพลตฟอร์มปัจจุบันมีเครื่องมือสำหรับการ Backtest การสร้างพอร์ตและการวิเคราะห์ข้อมูลมากขึ้น หากเข้าใจหลักการการเก็งกำไรเชิงสถิติจึงไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป

สรุป

Statistical Arbitrage เป็นการผสมผสานระหว่างการวิเคราะห์เชิงปริมาณ การลงมือปฏิบัติอย่างมีวินัย และความเข้าใจลึกซึ้งในพฤติกรรมของตลาด กลยุทธ์นี้ไม่ใช่สิ่งที่สามารถ “ตั้งค่าแล้วปล่อยทิ้งไว้ได้” และก็ไม่ใช่กลยุทธ์ที่ปราศจากความเสี่ยง แต่สำหรับนักเทรดที่พร้อมจะลงทุนเวลาเพื่อศึกษาหลักการ และทุ่มเทแรงในการจัดการกับความซับซ้อนของกลยุทธ์นี้ก็ยังถือเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง

ตั้งแต่การค้นหาความผิดปกติของราคา ไปจนถึงการรับมือกับความผันผวนของตลาดด้วยระบบที่มีกฎเกณฑ์ชัดเจน การเก็งกำไรเชิงสถิติจึงเป็นแนวทางที่แตกต่างในการเทรดยุคใหม่ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิเคราะห์เชิงปริมาณมืออาชีพ หรือผู้เริ่มต้นที่ใฝ่รู้ การเข้าใจแนวคิดหลักทั้ง 5 นี้จะช่วยให้คุณใช้กลยุทธ์นี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

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