กระบวนการวิจัยออกแบบระบบการลงทุนที่ดี คือสิ่งที่จะช่วยให้เราสามารถค้นพบกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพตามเป้าหมายที่ถูกตั้งไว้ อีกทั้งยังช่วยคัดกรองกลยุทธ์การลงทุนที่ไร้ประสิทธิภาพและขาดความเสถียรยั่งยืนในการลงทุนออกไป ซึ่งมักเกิดขึ้นจากหลุมพรางในการวิจัยต่างๆ อาทิเช่น

– Bad Data & Infrastructure : หรือความบกพร่องของฐานข้อมูลและชุดโค้ด รวมถึงเครื่องมือในการวิจัยออกแบบระบบการลงทุนต่าง

– False Backtesting Assumption : หรือการตั้งสมมติฐานและความเข้มงวดในการวิจัยออกแบบระบบการลงทุนที่ไม่สมจริง จนทำให้ผลลัพธ์ดูดีจนเกินไป

– Data Mining & Overfitting : หรือการขุดคุ้ยข้อมูลจนเกินพอดี จนบังเอิญไปเจอกับตัวแปรที่ให้ผลลัพท์ที่ดูดี แต่กลับเกิดจากความบังเอิญทางสถิติในอดีต (ซึ่งไม่เป็นจริงในอนาคต) หรือการปรับแต่งระบบการลงทุนให้สอดคล้องกับข้อมูลในอดีตจนมากเกินไป จนส่งผลให้ระบบมีตัวเลขที่สวยงามเกินจริง แต่ขาดความยืดหยุ่นในการเผชิญกับข้อมูลที่ไม่เคยเจอ จนพังทลายลงเมื่อเจอกับข้อมูลชุดใหม่ๆในอนาคต

จากปัญหาที่เกิดขึ้นเหล่านี้เอง ทีมงาน SiamQuant จึงได้ทำการเรียนรู้, พัฒนา และปรับปรุงกระบวนการวิจัยของเราให้มีประสิทธิภาพและความเข้มงวดขึ้นอยู่เสมอ โดยในปัจจุบันนี้ เราได้เรียกกระบวนการวิจัยของเราว่า SiamQuant’s  AlphaSTEPs (Simple, Timeless and Efficient Processes for Discovering Alphas) โดยมีจุดมุ่งหมายในการช่วยให้ทีมงานทุกคนสามารถทำการวิจัยร่วมกันและค้นพบถึงกลยุทธ์การลงทุนที่มีประสิทธิภาพต่างๆได้อย่างต่อเนื่อง อีกทั้งยังช่วยให้ความมั่นใจได้ว่า ผลลัพธ์ที่ออกมาจากการวิจัยนั้น จะมีความเสถียรยั่งยืนและนำไปใช้ได้จริงๆ ซึ่งเราเชื่อว่าการเปิดเผยถึงกระบวนการวิจัยออกแบบระบบการลงทุนของเราในภาพรวมนั้น จะช่วยให้นักลงทุนทีความรู้และความเข้าใจต่อกระบวนการออกแบบระบบการลงทุนได้อย่างชัดเจนมากขึ้นว่า

ระบบการลงทุนที่ยั่งยืนนั้น ไม่ได้เกิดขึ้นจากเพียงแค่การโยนข้อมูลเข้าไปให้คอมพิวเตอร์สร้างกฎการลงทุน หรือหาตัวแปรและค่าพารามีเตอร์ที่ให้ผล Backtest ดีที่สุดออกมาอย่างที่หลายๆคนคิด หากแต่มันเกิดขึ้นจากการเรียนรู้ ศึกษา, วิจัย, กลั่นกรอง และตรวจสอบผลลัพธ์อย่างเป็นวิทยาศาสตร์อย่างเข้มงวดต่างหาก!