เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมานี้ การลงทุนอย่างเป็นระบบแบบ Algo Trading ในตลาดหุ้นไทยถือเป็นสิ่งที่ใหม่และได้รับความสนใจเป็นอย่างมาก ประกอบกับกระแสของ Big Data และ Artifical Intelligence (A.I.) ที่กำลังเป็นที่สนใจอยู่ในขณะนี้ ทำให้นักลงทุนไทยนั้นเริ่มตื่นตัวกับทางเลือกในการลงทุนด้วยเทคโนโลยีแบบใหม่กันอยู่พอสมควร
อย่างไรก็ตาม แท้ที่จริงแล้วเพื่อนๆพี่ๆน้องๆนักลงทุนรู้หรือไม่ว่าจริงๆแล้ว Algorithmic Trading นั้นเป็นสิ่งที่อยู่คู่กับโลกการเงินและการลงทุนมานานมากกว่า 50 ปีแล้ว ดังนั้นในบทความนี้ผมจึงอยากที่จะมาเล่าถึงเรื่องราวเกร็ดความรู้และประวัติที่มาของการลงทุนแบบ Algorithmic Trading ตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบันแบบรวบรัดให้อ่านกันครับ
แท้จริงแล้ว Algo คืออะไร?
นักลงทุนหลายคนมักคิดว่า Algo นั้นเป็นสิ่งที่ซับซ้อนไกลตัว แต่ความจริงแล้วไม่ได้เป็นอย่างนั้นเลย เนื่องจากความหมายที่แท้จริงของคำว่า Algo หรือ Algorithm นั้นก็คือ “กฎหรือวิธีการ ที่เป็นขั้นเป็นตอนอย่างชัดเจน ในการกระทำเพื่อบรรลุเป้าหมายหรือแก้ปัญหาบางอย่าง” เท่านั้นเองครับ โดยที่พวกเราทุกคนก็ล้วนแล้วแต่ได้สำผัสกับ Algorithm เป็นร้อยๆอย่างในแต่ละวันกันอยู่แล้ว ไม่ว่าจะเป็นการเปิดคอม, สั่งอาหาร, ขับรถ และอีกหลายๆอย่าง พูดง่ายๆว่าอะไรที่คุณต้องทำเป็นขั้นเป็นตอนซ้ำๆเพื่อให้เกิดผลลัพธ์บางอย่างที่ต้องการนั้น ก็คือสิ่งที่เรียกว่า Algorithm นั่นเองครับ
โดยที่คำว่า Algorithm นั้นมีรากฐานมาจากคำว่า Algebra หรือ “พีชคณิต” ที่เราได้เรียนกันตอนมัธยมนั่นเอง โดยมีหลักฐานการค้นพบเรื่องของ Algorithm กว่า 1000 ปีก่อนประวัติศาสตร์ (1000 BC) จากทั้งโบราณสถานของชาวบาบีลอน, ชาวอียิปต์ ชาวกรีก และชาวจีน ซึ่งทำให้เราได้พบหลักฐานว่ามนุษยชาตินั้น ได้มีการใช้ขั้นตอนกระบวนการ รวมถึงหลักคณิตศาสตร์และการคำนวนในการแก้ปัญหาต่างๆมาตั้งแต่สมัยนั้นแล้ว
โดยหนังสือคณิตศาสตร์ที่มีเนื้อหาเกี่ยวกับ Algorithm ที่เก่าแก่ที่สุดที่นักประวัติศาสตร์ค้นพบ มีชื่อว่า Euclide’s Element ซึ่งถูกเขียนขึ้นในช่วง 300 BC โดยสิ่งที่น่าตกใจที่สุดคือ ในหนังสือเล่มนี้มีการบันทึกถึง Euclidean Algorithm ซึ่งถือว่าเป็นหนึ่งใน Algorithm ที่เก่าแก่ที่สุดในโลก ที่แสดงถึงวิธีการและขั้นตอนในการคำนวนหาตัวหารร่วมของตัวเลข 2 ตัว (Greatest Common Divisor) ซึ่งยังคงถูกใช้มาจนถึงปัจจุบันนี้!!
ภาพที่ 1 : หน้าปกของ Euclid’s Elements ในฉบับแปลภาษาอังกฤษ พิมพ์ครั้งที่ 1 ปี คศ. 1570
จุดเริ่มต้นของ Algorithm กับการลงทุนอย่างเป็นระบบ
สำหรับในยุคสมัยใหม่นี้ แม้ว่าเราจะมีวิธีการแก้ปัญหาบางอย่างในตลาดหุ้นด้วย Algorithm แบบ “ทำมือ” ได้ก็จริง แต่ด้วยความซับซ้อนของงานที่เราต้องการทำ รวมไปถึงขนาดของข้อมูล และความรวดเร็วที่เราต้องการให้เกิดผลลัพธ์ต่างๆนั้น การแก้ปัญหาแบบ “ทำมือ” จึงกลายเป็นเรื่องที่มีประสิทธิภาพไม่เพียงพอสักเท่าไหร่นัก จึงได้เริ่มมีการนำเอาคอมพิวเตอร์เข้ามาช่วยเหลือในการคำนวณและแก้ปัญหาหลายๆอย่างโดยอัตโนมัติเพื่อความรวดเร็วมากยิ่งขึ้น
โดยสำหรับการลงทุนในตลาดหุ้นนั้น แน่นอนครับว่าข้อมูลที่ได้ถูกบันทึกในตลาดหุ้นนั้นมีจำนวนมหาศาลและข้อมูลราคาหุ้นเองก็มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ทำให้ในปี คศ. 1947 มีนักลงทุนชาวออสเตรเลียชื่อ Alfred Winslow Jones ได้นำคอมพิวเตอร์และ Algorithm มาช่วยในการคำนวนและบริหารจัดการกองทุนA.W. Jones & Co. ของเขา ให้สัดส่วนของสัญญาการซื้อขายล่างหน้า (Futures) แบบ Long และ Short นั้นมีน้ำหนักและความเสี่ยงที่สมดุลย์กัน เพื่อให้เกิดผลตอบแทนที่สม่ำเสมอขึ้น
โดยที่ต่อมานั้น เขาก็ได้บัญญัติคำว่า “Hedge Fund” ขึ้นมาเพื่อเป็นการอธิบายถึง Algorithm หรือวิธีการเกี่ยวกับกลยุทธ์การลงทุนของเขานั่นเอง ซึ่งในเวลาต่อมานั้น Alfred Winslow Jones จึงได้รับการยกย่องว่าเป็นบิดาแห่งอุตสาหกรรมกองทุนปกป้องความเสี่ยงหรือ Hedge Fund ที่พวกเรารู้จักกันนั่นเองครับ
ภาพที่ 2 : Alfred Winslow Jones (1900-1989) ผู้ก่อตั้งกองทุน A.W. Jones & Co. บิดาแห่งอุตสาหกรรม Hedge Fund
การเข้ามาของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล (PC-Personal Computer) และผลกระทบต่อโลกการลงทุน
ต่อมาในช่วงทศวรรษที่ 70 นั้น ก็ได้ถือเป็นยุคเริ่มต้นของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลขึ้นเป็นครั้งแรก และแน่นอนว่ามันก็ได้กลายเป็นจุดเริ่มต้นของ Algo Trading หรือการลงทุนอย่างเป็นระบบด้วยคอมพิวเตอร์อย่างเต็มรูปแบบเช่นเดียวกันครับ
โดยแนวคิดของ Algorithmic Trading ได้ค่อยๆเริ่มต้นจากการที่ตลาดหลักทรัพย์แห่งนิวยอร์ค (NYSE – New York Stock Exchange) ได้มีการพัฒนาระบบ “Designated order turnaround” system (DOT) ขึ้นเพื่อส่งคำสั่งการซื้อขายบนหน้าจอคอมพิวเตอร์ให้กับ Specialist ที่มีหน้าที่ในการจัดการคำสั่งซื้อขายใน Trading Floor โดยตรงโดยที่ไม่ต้องผ่านโบรคเกอร์
หลังจากนั้นเป็นต้นมา แนวคิดของการสร้างระบบการลงทุนหรือ Algorithm ในการซื้อขายและการลงทุน ก็ได้ค่อยแพร่กระจายไปในตลาดการซื้อขายหลักทรัพย์อื่นๆ รวมไปถึงบรรดานักลงทุนกลุ่มต่างๆอย่างรวดเร็ว โดยตัวอย่างหนึ่งที่น่าสนใจก็คือ การที่ทีมงาน Quantitative Group ของ Morgan Staley หนึ่งในธนาคารที่ใหญ่ที่สุดในสหรัฐ ได้ทำการวิจัยและสร้างกลยุทธ์ Pair Trading ขึ้นมาเป็นกลุ่มแรกๆ (ซึ่งพลังการประมวลผลข้อมูลที่ต้องการสำหรับกลยุทธ์แบบนี้นั้นจะไม่สามารถทำได้เลยถ้าขาดช่วยเหลือจากคอมพิวเตอร์)
การค้นพบนี้ทำให้ทาง Morgan Stanley ประสบความสำเร็จเป็นอย่างมาก ทำให้ต่อมานั้นกลยุทธ์การลงทุนแบบ “Pair Trading” จึงได้กลายมาเป็นที่นิยมอย่างมากใน Wall Street จนถึงกับทำให้ Trader รุ่นเก๋าๆที่เคยมักลงทุนโดยอาศัยประสบการณ์และวิจารณญาณเป็นหลัก (Discretionary Trader) ต่างก็หันมาสนใจที่จะสร้างระบบการลงทุนหรือ Algorithmic Trading Strategy ขึ้นในเวลาต่อมาตามๆกัน
นอกจากนั้นแล้ว การเข้ามาของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล (PC) ในช่วงทศวรรษที่ 80 ในยุคต่อมานั้น ก็ได้ช่วยให้นักลงทุนรายย่อยมีความรู้ และมีคอมพิวเตอร์ที่มีศักยภาพที่จะประมวลข้อมูลที่มีอยู่มหาศาลในตลาดหุ้นทุกๆวัน ได้ใช้ Algorithm Trading ในการตัดสินใจในการลงทุนที่รวดเร็วและเด็ดขาด ซึ่งถือว่าเป็นข้อได้เปรียบอย่างมาก เมื่อเปรียบเทียบกับนักลงทุนรายย่อยทั่วๆไปที่ยังดูอยู่แค่ Ticker การซื้อขายเพียงเท่านั้น
ภาพที่ 3 : ตัวอย่างของสัญญาณ Pair Trading ระหว่างหุ้น Ford Motor และ General Motors (Credit : www.contracts-for-difference.com)
หมายเหตุ : Pair Trading หรือ Statistical Arbitrage นั้นคือกลยุทธ์การลงทุนที่สามารถทำกำไรได้โดยไม่ต้องพึ่งทิศทางของตลาดแต่อย่างใด (Market Neutral Strategy) โดยนักลงทุนนั้นต้องหาสินทรัพย์ 2 ชนิดที่มีค่าความสัมพันธ์ (Correlation) ที่มีความใกล้เคียงกัน โดยอาศัยจังหวะที่ค่าความสัมพันธ์นั้นมีการผิดเผี้ยนไปจากค่าสถิติในการทำ Short สินทรัพย์ที่แพงและ Long สินทรัพย์ที่ถูก โดยกลยุทธ์จะได้กำไรเมื่อความสัมพันธ์นั้นกลับมาเคลื่อนไหวสอดคล้องกับรูปแบบเดิมในอดีตอีกครั้ง
แต่อย่างไรก็ตามโอกาสหรือจังหวะในการทำ Argitrage แบบนี้ได้นั้นมักเกิดขึ้นแค่ช่วงเวลาสั้นๆเท่านั้น เนื่องจากการที่นักลงทุนคนอื่นๆที่ใช้กลยุทธ์ Pair Trading มองหาช่องทางทำกำไรแบบเดียวกันนี้เช่นกัน ทำให้ราคาและความสัมพันธ์ของสินทรัพย์ทั้ง 2 ชนิดกลับมาเป็นปกติอย่างรวดเร็ว
สหัสวรรษใหม่ของการลงทุน และยุคทองของ Quants
Quants หรือ Quantitative Trader นั้น คือคำเรียกกลุ่มนักลงทุนที่มีความเชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์, การเขียนโปรแกรม และการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อการลงทุน โดยพวกเขามักมุ่งเน้นไปที่การวิจัยและค้นหารูปแบบการเคลื่อนไหวต่างๆของตลาดที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลจำนวนมหาศาล มาพัฒนาต่อยอดจนเป็นกลยุทธ์หรือระบบการลงทุนแบบ Algorithmic Trading นั่นเองครับ
โดยที่ในช่วงปีคศ. 2000 ถึงปัจจุบันนั้น ถือได้ว่าเป็นช่วงเวลายุคทองของ Quants อย่างแท้จริง ซึ่งจากข้อมูลสถิติจากหลายๆแหล่งนั้นพบว่าสัดส่วนปริมาณการซื้อขายซึ่งเกิดขึ้นจาก Algorithmic Trading นั้น ได้เพิ่มขึ้นเป็นอย่างมากจากอดีตจนถึงปัจจุบัน โดยอยู่ในช่วงราวๆ 70-80% ของ มูลค่าการซื้อขายทั้งหมดของตลาดหลักทรัพย์ในอเมริกาเลยทีเดียว และในตลาดหลักทรัพย์ของประเทศต่างๆนั้น ก็ค่อยมีอัตราส่วนที่เพิ่มมากขึ้นเป็นแนวโน้มที่คล้ายกันตามลำดับ
นอกจากนี้แล้วในช่วง 1-2 ปีที่ผ่านมานี้ เรายังได้พบว่าทั้งธนาคารและกองทุนชื่อดังระดับโลกต่างๆ ก็ได้เริ่มเปลี่ยนแปลงการจ้างงานจากผู้ที่มีความรู้ทางด้านเศรษฐศาสตร์, การเงิน การบัญชี กลายมาเป็นบรรดาโปรแกรมเมอร์ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกันมากยิ่งขึ้น เนื่องจากต้องการค้นพบองค์ความรู้ใหม่ๆที่หาไม่ได้ตามตำราเดิมๆ และเพื่อการสร้างความได้เปรียบในการลงทุนกันมากยิ่งขึ้นนั่นเอง
ทั้งนี้นั้น การลงทุนอย่างเป็นระบบแบบ Algorithmic Trading ยังได้ขยายขอบเขตของมันไปยังแนวคิดในการลงทุนต่างๆอย่างหลากหลาย อาทิเช่น Value Investing, High Frequency Trading (HFT), Global Asset Allocation และแนวทางอื่นๆอีกมากมาย ซึ่งจะค่อยๆกลายสิ่งที่ธรรมดาในตลาดหุ้นไทยในไม่ช้า คล้ายกับการเปลี่ยนแปลงจากยุคของการซื้อขายหุ้นผ่านมาร์เก็ตติ้งมาเป็น Online Trading Platform ต่างๆในปัจจุบันนี้
ภาพที่ 4 : สัดส่วนการซื้อขายที่เกิดขึ้นจากธุรกรรมแบบ Algorithmic Trading ของตลาดหลักทรัพย์ในประเทศอเมริกา (ที่มา Morton Glantz, Robert Kissell. Multi-Asset Risk Modeling: Techniques for a Global Economy in an Electronic and Algorithmic Trading Era. Academic Press, Dec 3, 2013, p. 258.)
บทสรุปโดยย่อของการลงทุนอย่างเป็นระบบและ Algorithmic Trading
- Algorithm คือกฎหรือวิธีการที่เป็นขั้นตอนที่มีความชัดเจน ในการกระทำสิ่งต่างๆเพื่อบรรลุเป้าหมายหรือแก้ปัญหาบางอย่างให้ได้ผลลัพธ์ที่เราต้องการ
- การลงทุนแบบ Algorithmic Trading นั้นไม่ใช่สิ่งที่ใหม่ในโลกของการลงทุนเลยแม้แต่นิดเดียว โดยการลงทุนแบบนี้มีมานานกว่า 70 ปีแล้วในตลาดการเงินของประเทศที่พัฒนาแล้ว
- Algorithmic Trading นั้นเป็นแนวคิดการลงทุนที่ใช้หลักคณิตศาสตร์สถิติและข้อมูลต่างๆในการทดสอบและยืนยันสมมุติฐานของกลยุทธ์การลงทุน และทำการลงทุนด้วยความช่วยเหลือของคอมพิวเตอร์ในการประมวลผลและส่งคำสั่ง ซึ่งแตกต่างจากการลงทุนที่ใช้ความเชี่ยวชาญและประสบการณ์ของตัวบุคคลแบบดั้งเดิม
- ความได้เปรียบของการใช้ Algorithm และคอมพิวเตอร์ในการตัดสินใจอย่างอัตโนมัติ คือความเป็นวิทยาศาสตร์ในหลักการลงทุน, ความเป็นระบบในการลงทุน, ความเด็ดขาดไร้ซึ่งอารมณ์และ Bias ในการตัดสินใจ, ความรวดเร็วในการตัดสินใจและส่งคำสั่งซื้อขายที่เหนือกว่ามนุษย์
- แม้ว่า Computer จะช่วยสร้างความได้เปรียบให้กับนักลงทุนได้ อย่างไรก็ตาม การลงทุนแบบ Algorithmic Trading นั้นควรต้องมีความเชี่ยวชาญทางคณิตศาสตร์ โปรแกรมมิ่ง และสถิติ รวมไปถึงองค์ความรู้เชิงลึกในการลงทุน ในการวิจัยและควบคุมระบบการลงทุนนั้นๆ ให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัยในระยะยาว
References :
https://www.amazon.com/Algorithmic-Trading-Beginners-Fundamentals-Strategies-ebook/dp/B07VB74JH1
https://en.wikipedia.org/wiki/Alfred_Winslow_Jones
https://en.wikipedia.org/wiki/Pairs_trade
https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithmic_trading
