เผยแพร่เมื่อ: 2025-10-06 อัปเดตเมื่อ: 2025-10-09
เบื้องลึกของตลาดการเงินโลก มีคลื่นกระแสที่มองไม่เห็นไหลเวียนอยู่ตลอดเวลา นั่นคือ Institutional Trading เสมือนกระแสน้ำลึกในมหาสมุทร ที่คอยผลักและดึงระดับราคา เปลี่ยนกระแสสภาพคล่องให้ขึ้นลง ซึ่งนักเทรดรายย่อยอาจสัมผัสได้แต่แทบไม่เคยเห็นชัดเจน โดยที่รายย่อยเพียงขี่คลื่นผันผวนบนผิวน้ำ คอยตอบสนองต่อการเคลื่อนไหวภายนอก ขณะที่สถาบันการเงินเป็นผู้บังคับทิศทางเงินทุนมหาศาลจากเบื้องล่าง บ่อยครั้งจนแทบไม่ทันรู้ตัว จนกระทั่งคลื่นลูกใหม่ซัดเข้ามา
ไม่ว่าจะเป็นตลาดหุ้น ฟอเร็กซ์ ฟิวเจอร์ส หรือพันธบัตร Institutional Trading ครองสัดส่วนปริมาณและอิทธิพลส่วนใหญ่ของตลาด การทำความเข้าใจว่ามันทำงานอย่างไรจึงไม่ใช่เพียงทางเลือก แต่เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับนักเทรดที่จริงจัง ในส่วนถัดไป เราจะเริ่มต้นด้วยการนิยามความหมายของ Institutional Trading และอธิบายว่าทำไมมันถึงมีความสำคัญต่อทุกคนที่ต้องการอ่านตลาดจากมุมมองเชิงลึกจริง ๆ
Institutional Trading หมายถึงการซื้อขายสินทรัพย์ทางการเงินที่ดำเนินการโดยองค์กรขนาดใหญ่ เช่น ธนาคารเพื่อการลงทุน (Investment Banks), กองทุนเฮดจ์ฟันด์ (Hedge Funds), กองทุนรวม (Mutual Funds), กองทุนบำเหน็จบำนาญ (Pension Funds), กองทุนความมั่งคั่งแห่งชาติ (Sovereign Wealth Funds), บริษัทประกันภัย และผู้จัดการกองทุนสินทรัพย์ขนาดใหญ่ องค์กรเหล่านี้มักทำการซื้อขายในนามของลูกค้า หรือเพื่อการบริหารพอร์ตโฟลิโอขนาดใหญ่ โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อการจัดสรรสินทรัพย์ (Asset Allocation), การป้องกันความเสี่ยง (Hedging), การบริหารสภาพคล่อง (Liquidity Management) หรือการสร้างผลตอบแทนส่วนเพิ่ม (Alpha Generation)
ต่างจากนักเทรดรายย่อย สถาบันเหล่านี้มีเงินทุนมหาศาล เข้าถึงเทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อน รวมถึงอยู่ภายใต้การกำกับดูแลที่เข้มงวด การซื้อขายของพวกเขามักออกแบบมาเพื่อลดผลกระทบต่อราคา ใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวันในการดำเนินการ และมักใช้กลยุทธ์ที่อาศัยโครงสร้างตลาดมากกว่าการเก็งกำไรเพียงอย่างเดียว ด้วยเหตุนี้ Institutional Trading จึงครองสัดส่วนการซื้อขายส่วนใหญ่ของตลาดโลก และการตัดสินใจของพวกเขามีผลโดยตรงต่อการก่อรูปของราคา ความผันผวน และสภาพคล่องของตลาด
การซื้อขายของสถาบันไม่ใช่แค่การกดคำสั่งซื้อหรือขายขนาดใหญ่แล้วรอผล แต่เป็นกระบวนการที่วางแผนไว้อย่างพิถีพิถัน โดยอาศัยเทคโนโลยี การเข้าถึง ข้อมูลข่าวสาร และกลยุทธ์การส่งคำสั่งที่หลากหลาย
สถาบันมักใช้ Direct Market Access (DMA) หรือเข้าผ่าน Prime Brokers เพื่อส่งคำสั่งตรงเข้าสู่ตลาดหลักทรัพย์หรือผู้ให้บริการสภาพคล่อง พวกเขามักจะแบ่งคำสั่งซื้อขายขนาดใหญ่ (เรียกว่า Metaorders) ออกเป็นคำสั่งย่อย (Child Orders) แล้วทยอยส่งในช่วงเวลาต่าง ๆ หรือกระจายไปยังหลายตลาด เพื่อลด Slippage (ส่วนต่างระหว่างราคาที่ตั้งใจกับราคาที่ได้จริง)
สำหรับการซื้อขายขนาดใหญ่มาก สถาบันอาจเลือกใช้ Dark Pools หรือแพลตฟอร์มซื้อขายส่วนตัว ที่ซ่อนรายละเอียดคำสั่งจากตลาดสาธารณะ เพื่อลดการเปิดเผยเจตนา โดยมีการประเมินกันว่าประมาณ 40% ของการซื้อขายหุ้นสหรัฐฯ เกิดขึ้นใน Dark Pools หรือผ่านการ Internalised ของโบรกเกอร์
หนึ่งในตัวอย่างที่มีการบันทึกไว้คือการที่ผู้เล่นสถาบันใช้ Smart Order Routers เพื่อตามหาการส่งคำสั่งที่ดีที่สุดจากทั้งตลาดเปิดและ Dark Pools โดยไม่เปิดเผยแผนการซื้อขายของตน
สถาบันมักพึ่งพากลยุทธ์การส่งคำสั่งแบบอัลกอริทึม ตัวอย่างเช่น:
VWAP (Volume Weighted Average Price): ส่งคำสั่งตามสัดส่วนปริมาณซื้อขายของตลาดในช่วงเวลาที่กำหนด
TWAP (Time Weighted Average Price): กระจายคำสั่งอย่างสม่ำเสมอตามช่วงเวลา
Implementation Shortfall: ปรับเวลาให้เหมาะสมเพื่อลดต้นทุนการซื้อขายเมื่อเทียบกับราคาที่ตัดสินใจ
Statistical Arbitrage / Factor Models: ใช้สัญญาณเชิงปริมาณเพื่อหาความผิดพลาดของราคา หรือมูลค่าที่แตกต่างกัน
อัลกอริทึมเหล่านี้คำนึงถึงโครงสร้างตลาด (Market Microstructure) ความลึกของสภาพคล่อง ความผันผวน คิวคำสั่งใน Order Book และผลกระทบทางสถิติของราคาที่ผ่านมา อีกทั้งยังสามารถปรับระดับความ “รุก” ของคำสั่งให้เหมาะกับสภาวะตลาดได้
สถาบันมีการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกและกว้างขวาง เช่น รายงานเศรษฐกิจมหภาค งานวิจัยเฉพาะทาง ข้อมูลทางเลือก (Alternative Data) เช่น ภาพถ่ายดาวเทียม ข้อมูลการขนส่ง พฤติกรรมผู้บริโภค ฟีดข้อมูลที่มี Latency ต่ำ สิ่งเหล่านี้ทำให้สามารถคาดการณ์ปฏิกิริยาของตลาด และซื้อขายได้ก่อนหรือระหว่างที่ข้อมูลถูกเผยแพร่
สิ่งเหล่านี้ทำให้สามารถคาดการณ์ปฏิกิริยาของตลาด และซื้อขายได้ก่อนหรือระหว่างที่ข้อมูลถูกเผยแพร่ งานวิจัยทางวิชาการจำนวนมากแสดงให้เห็นว่า การซื้อขายของสถาบันมีรูปแบบที่สัมพันธ์กับเหตุการณ์ข่าว เช่น การขายสุทธิในวันที่มีข่าวเชิงลบเกี่ยวกับบริษัท
นอกจากนี้ ฐานข้อมูล Abel Noser ซึ่งเป็นหนึ่งในฐานข้อมูลธุรกรรมสถาบันที่ถูกอ้างถึงมากที่สุด ได้บันทึกการซื้อขายกว่า 232 ล้านคำสั่ง คิดเป็น 1.26 ล้านล้านหุ้น มูลค่า 37.5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ระหว่างปี 1999 ถึง 2011
ดังนั้น Institutional Trading จึงไม่ใช่การซื้อขายตามอารมณ์หรือการเก็งกำไรง่าย ๆ แต่เป็นกระบวนการที่อิงข้อมูลเชิงลึก แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์อย่างรอบคอบ
เนื่องจาก Institutional Trading ครองสัดส่วนสำคัญของสภาพคล่องและปริมาณการซื้อขาย กระแสเงินทุนจากสถาบันจึงมีบทบาทสำคัญในการกำหนดคุณลักษณะหลักของตลาด
กระแสคำสั่งซื้อขายของสถาบันมีบทบาทโดยตรงต่อ การค้นหามูลค่าที่แท้จริงของราคา (Price Discovery) เมื่อมีการซื้อขายขนาดใหญ่ที่ดูดซับหรือผลักดันสภาพคล่อง ราคาจะปรับตัวตามไปด้วย ในภาวะตลาดสงบ สถาบันมักทำหน้าที่เป็นผู้จัดหาสภาพคล่อง (Liquidity Provider) ผ่านการวาง Limit Orders ซึ่งช่วยทำให้ส่วนต่าง Bid-Ask แคบลง แต่ในช่วงที่ตลาดเผชิญความตึงเครียด พวกเขาอาจถอนสภาพคล่อง ส่งผลให้ส่วนต่าง Bid-Ask กว้างขึ้น ดังที่เห็นได้ชัดในหลายช่วงวิกฤติการเงิน
โดยรวมแล้ว กระแสการซื้อขายของสถาบันมักสัมพันธ์กับการเคลื่อนไหวของดัชนีตลาด ตัวอย่างหนึ่งจากการศึกษากองทุนหุ้นสหรัฐฯ พบว่า ในวันที่มีกระแสเงินไหลเข้ามากกว่าคาด ดัชนีจะปรับขึ้นราว 0.25% ในทางกลับกัน กระแสเงินไหลออกมากกว่าคาดมักสอดคล้องกับการปรับตัวลงของดัชนี
อีกประเด็นหนึ่งคือผลกระทบจากการกระจุกตัว (Crowding Effect) เมื่อตลาดมี Metaorders จำนวนมากที่เคลื่อนไปในทิศทางเดียวกัน ผลกระทบที่เกิดขึ้นอาจมากกว่าผลรวมของแต่ละคำสั่งซื้อขายแยกกัน งานวิจัยชี้ว่า ตลาดตอบสนองต่อ Net Order Flow รวมมากกว่าการประเมินคำสั่งซื้อขายแต่ละรายการ
เมื่อเกิดภาวะตลาดวิกฤติ พฤติกรรมของสถาบันจะทวีความรุนแรงขึ้น ตัวอย่างเช่น ในช่วง วิกฤติการเงินโลกปี 2007–2009 สถาบันต้องเผชิญกับต้นทุนธุรกรรมที่สูงขึ้นและการขาดสภาพคล่อง การวิจัยระบุว่า การไถ่ถอนบังคับและการขายสินทรัพย์พร้อมกันในหลายพอร์ตโฟลิโอ ทำให้สถาบันต้องเร่งขายสินทรัพย์หลากหลายประเภท แม้สินทรัพย์นั้นจะไม่เกี่ยวข้องโดยตรงก็ตาม เพื่อให้ได้สภาพคล่องมารองรับความจำเป็นเร่งด่วน
อีกงานวิจัยหนึ่งเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวรุนแรงของตลาดพบว่า สถาบันที่อยู่ในฝั่งซื้อก่อนเกิดช็อก ยังคงซื้อในวันช็อกถึง 83% ของกรณี ส่วนสถาบันที่อยู่ฝั่งขายก่อนช็อก ยังคงขายต่อถึง 79% รูปแบบนี้สะท้อนให้เห็นว่า Institutional Flows สามารถเสริมแรงให้กับโมเมนตัมของตลาดในภาวะปั่นป่วน
เพื่อให้สามารถดำเนินการในระดับมหภาค สถาบันใช้กรอบบริหารความเสี่ยงที่ซับซ้อนกว่าของนักลงทุนรายย่อยอย่างมาก
พอร์ตการลงทุนของสถาบันครอบคลุมหลายสินทรัพย์ หลายภูมิภาค และหลายปัจจัยเสี่ยง พวกเขามักใช้อนุพันธ์ เช่น ฟิวเจอร์ส (Futures), ออปชัน (Options), สวอป (Swaps) เพื่อป้องกันความเสี่ยง ตัวอย่างเช่น กองทุนหุ้นทั่วโลกอาจใช้ สัญญาซื้อขายล่วงหน้าเงินตราต่างประเทศ (FX Forwards) เพื่อป้องกันความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยน และใช้ออปชันเพื่อคุ้มครองความเสี่ยงในกรณีตลาดร่วงแรง (Tail Risk Protection)
นอกจากนี้ สถาบันยังใช้เครื่องมือวัดและทดสอบความเสี่ยงขั้นสูง เช่น Value at Risk (VaR) การทดสอบความเครียด (Stress Tests) การวิเคราะห์สถานการณ์ (Scenario Analysis) การสร้างเมทริกซ์ความสัมพันธ์ (Correlation Matrices) เพื่อจัดการทั้งความเสี่ยงเชิงระบบ (Systemic Risk) และความเสี่ยงเฉพาะตัว (Idiosyncratic Risk) อย่างเป็นระบบ
สถาบันการเงินต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบของหน่วยงานกำกับดูแลต่าง ๆ เช่น FCA และ MiFID II ในยุโรป หรือ SEC และกฎหมาย Dodd-Frank ในสหรัฐอเมริกา พวกเขาจำเป็นต้องเก็บบันทึกการตรวจสอบ (Audit Trails) มีระบบควบคุมความเสี่ยงภายใน และกำหนดขีดจำกัดในการถือครองสถานะ (Position Size), การใช้เลเวอเรจ, ความเสี่ยงจากคู่สัญญา (Counterparty Exposure) และความเพียงพอของเงินกองทุน (Capital Adequacy)
นอกจากนี้ ยังต้องหลีกเลี่ยงการละเมิดตลาด (Market Abuse) เช่น Insider Trading (การใช้ข้อมูลภายใน), Spoofing (การสร้างคำสั่งซื้อขายหลอกลวง), หรือ Front Running (การซื้อขายล่วงหน้าก่อนคำสั่งลูกค้า) ตามกรอบกฎหมายที่บังคับใช้ ตัวอย่างที่เป็นที่รู้จักคือ คดีอื้อฉาวกองทุนรวมปี 2003 ที่เกี่ยวข้องกับการซื้อขายล่าช้า (Late Trading) และการเก็งกำไรผิดเวลา (Market Timing Abuses) ของกองทุนรวมและกองทุนเฮดจ์ฟันด์
สถาบันยังต้องยื่นรายงานเปิดเผยข้อมูลเป็นระยะ เช่น แบบฟอร์ม 13F ในสหรัฐอเมริกา ซึ่งใช้รายงานการถือครองหุ้นของสถาบัน
พวกเขายังใช้ ระบบเฝ้าระวัง (Surveillance Systems) เพื่อตรวจจับการซื้อขายที่ผิดปกติ รูปแบบการเก็งกำไรที่มีการชักใย หรือพฤติกรรมที่อาจเข้าข่ายการใช้ข้อมูลภายใน ความมั่นคงทางไซเบอร์ (Cybersecurity) และความถูกต้องของข้อมูล (Data Integrity) ถือเป็นหัวใจสำคัญ
เนื่องจากการซื้อขายของสถาบันมีการเชื่อมโยงกับคู่สัญญาจำนวนมาก ความล้มเหลวหรือการถูกโจมตีเพียงจุดเดียวอาจส่งผลกระทบเป็นลูกโซ่ไปทั่วทั้งตลาด
สถาบันใช้กลยุทธ์ที่หลากหลาย ทั้งที่เป็นการลงทุนระยะยาวและการเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์ในระยะสั้น
ตัวอย่างเช่น กองทุนความมั่งคั่งแห่งชาติ (Sovereign Wealth Funds) ที่ลงทุนหุ้นระยะยาวหลายปี หรือการซื้อขายเชิงกลยุทธ์ (Tactical Trades) ที่ออกแบบมาเพื่อเก็บโอกาสระยะสั้น
Arbitrage / Relative Value: หาประโยชน์จากความแตกต่างของราคา เช่น ระหว่างตลาดหรือระหว่างสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์กัน
Market Making / Liquidity Provision: ทำหน้าที่เป็นผู้จัดหาสภาพคล่อง โดยการวาง Limit Orders และทำกำไรจากส่วนต่าง Bid-Ask Spread
Index Rebalancing / Passive Flows: เมื่อดัชนีมาตรฐานเปลี่ยน สถาบันต้องปรับพอร์ตขนาดใหญ่ ส่งผลให้เกิดกระแสคำสั่งซื้อขายในทิศทางเดียวกันอย่างมาก
Hedging / Overlay Strategies: ใช้อนุพันธ์เพื่อป้องกันความเสี่ยงหรือปรับระดับ Beta ของพอร์ต
Execution Algorithms / Cost Minimisation: แบ่งคำสั่งซื้อขาย ปรับเวลา และเลือกตลาดสภาพคล่องที่เหมาะสม เพื่อลดต้นทุนธุรกรรม
ตัวอย่างในเหตุการณ์จริง เช่น London Whale ของ JPMorgan ในปี 2012 ซึ่งการซื้อขายอนุพันธ์ที่ขยายใหญ่จนบิดเบือนราคาตลาด และสร้างความเสียหายกว่า 6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
กรณีทางประวัติศาสตร์อีกกรณีหนึ่งคือธนาคาร Daiwa ซึ่งมีนักเทรดเถื่อนปกปิดการขาดทุนต่อเนื่องกว่า 12 ปี จนสร้างความเสียหายราว 1.1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ จากการซื้อขายพันธบัตรที่ไม่ได้รับอนุญาต
เหตุการณ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่า แม้แต่สถาบันการเงินที่มีความเชี่ยวชาญสูง ก็ยังอาจเผชิญความล้มเหลวได้ หากระบบควบคุมความเสี่ยง การดำเนินการ หรือการกำกับดูแลไม่เพียงพอ
การซื้อขายของสถาบันพึ่งพาโครงสร้างเทคโนโลยีที่แข็งแกร่งและซับซ้อน
Order Management Systems (OMS) และ Execution Management Systems (EMS): ทำหน้าที่จัดการขั้นตอนการส่งคำสั่ง ตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎ (Compliance Checks) และกำหนดตรรกะการส่งคำสั่งซื้อขายไปยังตลาด
FIX Protocol: ภาษามาตรฐานในการสื่อสารคำสั่งซื้อขายที่ใช้กันอย่างกว้างขวางในตลาดการเงิน
Co-location: การวางเซิร์ฟเวอร์ไว้ใกล้กับโครงสร้างพื้นฐานของตลาดหลักทรัพย์ เพื่อลด Latency
Liquidity Aggregation: รวมราคาเสนอซื้อเสนอขายจากหลายแหล่ง เพื่อหาการจับคู่คำสั่งที่ดีที่สุด
High-Frequency & Ultra-Low Latency Links: การเชื่อมต่อเครือข่ายความเร็วสูงพิเศษเพื่อให้การซื้อขายมีความได้เปรียบในการแข่งขัน โดยเฉพาะในช่วงตลาดผันผวน
นอกจากนี้ สถาบันยังอาจใช้ระบบจับคู่คำสั่งส่วนตัว (Private Matching Engines), Internalisation Pools, และ Smart Order Routers แม้ระบบเหล่านี้มีต้นทุนสูงในการพัฒนาและบำรุงรักษา แต่ถือเป็นสิ่งจำเป็นในการทำให้การซื้อขายของสถาบันมีประสิทธิภาพ
วันที่ 6 พฤษภาคม 2010 ตลาดหุ้นสหรัฐร่วงลงอย่างรุนแรงภายในไม่กี่นาที ก่อนจะฟื้นตัวกลับมา สาเหตุเริ่มจากคำสั่งซื้อขายขนาดมหาศาลในสัญญา E-mini S&P Futures ซึ่งทำให้สภาพคล่องในตลาดหมดลงอย่างรวดเร็ว จากนั้นอัลกอริทึมความถี่สูง (High-Frequency Trading Algorithms) ได้เร่งการเคลื่อนไหว จนความผันผวนทวีคูณ เหตุการณ์นี้สะท้อนให้เห็นถึงความเปราะบางของสภาพคล่อง เมื่อคำสั่งขนาดใหญ่ปะทะกับตลาดหลายแห่งพร้อมกัน
ในช่วงวิกฤติ สถาบันเผชิญกับการขาดสภาพคล่องอย่างหนัก, ส่วนต่าง Bid-Ask กว้างขึ้น และถูกบังคับให้ขายสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์กันในหลายพอร์ต (Forced Correlated Selling) หลายกองทุนและธนาคารต้องเทขายสินทรัพย์จำนวนมากเพื่อรองรับการไถ่ถอน ซึ่งเรียกว่า Fire Sales ส่งผลให้ราคาสินทรัพย์ตกต่ำในวงกว้าง
สำนักงาน Chief Investment Office (CIO) ของ JPMorgan สะสมสถานะอนุพันธ์ขนาดมหาศาลจนบิดเบือนตลาดตราสารหนี้ และนำไปสู่ความสูญเสียกว่า 6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เหตุการณ์นี้เปิดเผยให้เห็นว่า แม้แต่กลยุทธ์สถาบัน เมื่อมีขนาดใหญ่เกินไปหรือถูกจัดการผิดพลาด ก็สามารถย้อนกลับมาสร้างความเสียหายและกระทบความโปร่งใสของตลาด
การวิเคราะห์ข้อมูล Abel Noser ระหว่างปี 1999 ถึง 2011 พบว่า มีธุรกรรมของสถาบันกว่า 232.6 ล้านรายการ ครอบคลุม 1.26 ล้านล้านหุ้น คิดเป็นมูลค่าประมาณ 37.5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ งานวิจัยยังพบว่า ขนาดเฉลี่ยของธุรกรรมสถาบันลดลงตามกาลเวลา สะท้อนถึงการใช้กลยุทธ์การแบ่งคำสั่ง (Order Slicing), การซื้อขายเชิงอัลกอริทึม และการกระจายตลาดที่มากขึ้น
งานวิจัยเกี่ยวกับพฤติกรรมการซื้อขายรอบการประกาศข่าวของบริษัทพบว่า สถาบันมักขายสุทธิ (Net Selling) ในวันที่มีข่าวเชิงลบ ซึ่งชี้ให้เห็นว่าสถาบันสามารถผนวกข้อมูลสาธารณะเข้ากับการซื้อขายได้อย่างเป็นระบบ และมักดำเนินการในช่วงเวลาที่ใกล้เคียงกับการประกาศข่าว
ผู้ซื้อขายสถาบัน (Institutional Traders) ได้แก่ ธนาคารเพื่อการลงทุน (Investment Banks), กองทุนเฮดจ์ฟันด์ (Hedge Funds), กองทุนรวม (Mutual Funds), กองทุนบำเหน็จบำนาญ (Pension Funds), บริษัทประกันภัย (Insurance Firms), กองทุนความมั่งคั่งแห่งชาติ (Sovereign Wealth Funds) และ กองทุนบริจาคขนาดใหญ่ (Large Endowments) แต่ละประเภทมีวัตถุประสงค์ ระยะเวลา และกลยุทธ์การลงทุนที่แตกต่างกัน
พวกเขามักแบ่งคำสั่งซื้อขายขนาดใหญ่เป็นคำสั่งย่อย (Child Orders) ใช้กลยุทธ์การส่งคำสั่งแบบอัลกอริทึม เช่น VWAP หรือ TWAP กระจายการซื้อขายไปตามหลายตลาด และใช้ Dark Pools หรือผู้ให้บริการสภาพคล่อง เพื่อปกปิดหรือลดร่องรอยของคำสั่งซื้อขาย
สามารถทำได้ในบางระดับ เช่น การใช้กรอบการบริหารความเสี่ยงอย่างมีวินัย, กลยุทธ์ที่ผ่านการทดสอบย้อนหลัง (Backtesting) และ การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Decisions) อย่างไรก็ตาม นักเทรดรายย่อยยังขาดทั้ง ขนาดเงินทุน โครงสร้างพื้นฐานเฉพาะ และการเข้าถึงตลาดโดยตรง ดังนั้นการปรับใช้ต้องคำนึงถึงข้อจำกัดเหล่านี้
Institutional Trading คือหัวใจสำคัญของตลาดการเงินโลก เพราะเป็นแรงขับเคลื่อนของสภาพคล่อง การค้นหาราคา และกระแสทิศทางของตลาดในทุกกลุ่มสินทรัพย์ ตั้งแต่กลยุทธ์การส่งคำสั่งเชิงอัลกอริทึม การใช้ Metaorders ไปจนถึงกรอบการบริหารความเสี่ยง สถาบันการเงินดำเนินการด้วยระดับความซับซ้อน โครงสร้างพื้นฐาน และการกำกับดูแลที่นักเทรดรายย่อยอาจเรียนรู้ได้ แต่ยากที่จะเลียนแบบได้เต็มรูปแบบ
การทำความเข้าใจว่าผู้เล่นรายใหญ่จัดการเรื่องการเข้าถึงตลาด ความเป็นนิรนาม ข้อมูล และเทคโนโลยีอย่างไร จะช่วยให้นักเทรดที่จริงจังมีมุมมองลึกซึ้งยิ่งขึ้นต่อการเคลื่อนไหวของตลาด ไม่ใช่ในฐานะคนนอก แต่ในฐานะผู้สังเกตการณ์ที่มีข้อมูลครบถ้วน เปรียบเสมือนนักโต้คลื่นที่เรียนรู้การเคลื่อนไหวของคลื่นใต้น้ำ เมื่อนั้นก็สามารถโต้คลื่นด้วยความตั้งใจและมองการณ์ไกลได้อย่างแท้จริง
ข้อสงวนสิทธิ์: เอกสารนี้จัดทำขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลทั่วไปเท่านั้น และไม่ได้มีเจตนา (และไม่ควรพิจารณาว่าเป็น) คำแนะนำทางการเงิน การลงทุน หรือคำแนะนำอื่นใดที่ควรอ้างอิง ความคิดเห็นใดๆ ในเอกสารนี้ไม่ได้เป็นคำแนะนำจาก EBC หรือผู้เขียนว่ากลยุทธ์การลงทุน หลักทรัพย์ ธุรกรรม หรือการลงทุนใดๆ เหมาะสมกับบุคคลใดบุคคลหนึ่งโดยเฉพาะ
