fbpx

สร้างผลตอบแทนระยะยาว ด้วยกลยุทธ์ Hybrid System โดยทีม มาเที่ยว

SiamQuant Knowledge Hub – คลังความรู้เพื่อการลงทุนอย่างเป็นระบบ Webboard ห้องทดสอบระบบการลงทุน : Strategy Lab สร้างผลตอบแทนระยะยาว ด้วยกลยุทธ์ Hybrid System โดยทีม มาเที่ยว

  • ผู้สร้าง
    กระทู้
  • #13483
    SiamQuant AuthorSiamQuant Author
    Keymaster

    โจทย์ตั้งต้นของทีมผู้เข้าสมัคร SiamQuant Recruitment Camp ในแต่ละทีม

    แก้ไขปัญหาของกลยุทธ์เชิง Buy & Hold ที่มักมี Maximum Drawdown ที่สูงและ Longest Drawdown ที่ยาวนาน ให้มี Performance ที่ดีขึ้นในแง่ต่างๆ อาทิเช่น CAGR, Max.Drawdown, Sharpe Ratio ด้วยฐานข้อมูล SQ Hybrid Database ภายในเวลา 24 ช.ม.

    โดยทีมผู้ชนะจะถูกตัดสินใจจาก ความคิดสร้างสรรค์ในการดัดแปลงกลยุทธ์ Low P/E Rotational System รวมถึงการนำเสนอแนวคิดและการเขียนบทความให้เข้าใจได้ง่ายและข้อมูลครบถ้วนที่สุด

    การวิเคราะห์เชิงเทคนิค และการวิเคราะห์เชิงพื้นฐานเป็นแนวคิดที่ถือเป็นไม้เบื่อไม้เมากันมาตลอด โดยต่างคนต่างเชื่อมั่นในแนวคิดของตน และพยายามหักล้างแนวคิดของฝั่งตรงข้าม วันนี้เราลองมาดูกันว่า แนวคิดทั้ง 2 นี้สามารถนำมาปรับใช้ร่วมกันได้หรือไม่ โดยผ่านการทดสอบด้วยระบบการลงทุนที่นำแนวคิดของทั้งสองฝั่งมาประยุกต์ใช้ในการค้นหาหุ้นที่มีคุณภาพ ทั้งในทางเทคนิคและพื้นฐานเพื่อพิสูจน์ว่า เมื่อนำแนวคิดทั้งสองฝั่งมาใช้แล้วประสิทธิภาพของการลงทุนจะดีขึ้นหรือไม่!!!!

    สมมติฐาน

    1. เชื่อว่า P/E ของหุ้นที่ต่ำกว่า P/E ของตลาด (Benchmark) จะมีประสิทธิภาพในการทำกำไรที่สูง
    2. เชื่อว่า ROE ที่สูงจะทำให้ได้รับผลตอบแทนที่ดีกว่า เนื่องจาก ROE จะเป็นตัวแสดงประสิทธิภาพการทำกำไรของบริษัท
    3. เชื่อว่า สัญญาณการทำจุดสูงใหม่ในรอบ 200 วัน ของ Donchain Channel เป็นสัญญาณที่ค่อนข้างดี
    4. เชื่อว่า RSI > 60 เป็นสัญญาณบ่งบอกแนวโน้มขาขึ้นของ Benchmark (SET)
    5. เลือกหุ้นที่มีราคาต่ำกว่า 25 บาท เนื่องจาก เชื่อว่าจะได้สภาพคล่องที่ค่อนข้างดี

    แนวคิด และกฎการลงทุน ของทีม มาเที่ยว

    เกณฑ์ในการเลือกซื้อหุ้น

    ขั้นตอนแรกในการเลือกซื้อหุ้น ทีมของเราเริ่มจากการมองหาหุ้นที่มีราคาถูกเมื่อเทียบกับภาพรวมของตลาด (Benchmark) โดยหุ้นที่จะเข้าซื้อจะต้องมี P/E ratio ต่ำกว่าเมื่อเทียบกับ P/E ratio ของตลาด (Benchmark) ในปีนั้น เนื่องจาก P/E ratio ของตลาด (Benchmark) จะเป็นตัวสะท้อนราคาโดยรวมของตลาดหุ้น ว่าราคากลางที่นักลงทุนทุกคนยอมรับคือเท่าไหร่ โดยการลงทุนแต่ละครั้งของระบบ จะลงทุนในหุ้นครั้งละไม่เกิน 20 ตัว และมีการส่งคำสั่งซื้อขายแต่ละครั้งจะใช้เงินเพียง 5% ของมูลค่าพอร์ตการลงทุนทั้งหมด

    ในกรณีที่ มีหุ้นที่เข้าเกณฑ์การซื้อขายมากกว่า 20 ตัว จะใช้ ROE เป็นตัวจัดอันดับในการเลือกซื้อหุ้นเข้าพอร์ต ซึ่งหุ้นที่มี ROE สูงก็จะถูกซื้อเข้ามาก่อนหุ้นที่มี ROE ต่ำกว่า เนื่องจาก ROE เป็นตัวสะท้อนให้เห็นถึงศักยภาพในการทำกำไรของบริษัทนั้นๆได้ดี และเพื่อเพิ่มอัตราผลกำไรจากการลงทุน ทางทีมของเราจึงเลือกใช้สัญญาณทางเทคนิคเข้ามา โดยใช้การทำจุดสูงใหม่ (New High) ในรอบ 200 วัน จาก Donchian Channels เพ่ือเป็นตัวแทนของราคาสูงที่สุดครั้งใหม่ในรอบ 1 ปี ควบคู่กับเครื่องมือประเภทโมเมมตั้มอย่าง RSI เพื่อเป็นการกรองโมเมมตั้มของตลาด ซึ่งเราได้ใช้ค่า RSI ที่ระดับ 60 เพื่อชี้วัดว่า ขณะที่เข้าไปซื้อหุ้นนั้น เป็นช่วงที่โมเมมตั้มของตลาดค่อนข้างดี และเพื่อลดโอกาสที่ราคาจะลดลงไปต่ำกว่าราคาที่เข้าซื้อ

    นอกจากนี้สภาพคล่องก็เป็นเรื่องสำคัญในการวัดความแข็งแกร่งของแนวโน้ม ทีมของเราจึงจะเลือกเฉพาะหุ้นที่มีราคาต่ำกว่า 25 บาท เพราะเป็นหุ้นที่นักลงทุนรายย่อยสามารถซื้อขายได้ง่าย อีกทั้งยังสามารถซื้อขายในปริมาณมากกว่าหุ้นที่มีราคาสูง ซึ่งเมื่อราคาเกิดการ Breakout โดยทั่วไปแนวโน้มมักจะใช้ระยะเวลาไม่นานเมื่อเทียบกับหุ้นทีมีราคาถูกกว่า เนื่องจากการเข้าถึงหุ้นเหล่านั้น โดยนักลงทุนรายย่อยจะมีข้อจำกัดด้านจำนวนเงินที่ต้องใช้ต่อการส่งคำสั่งซื้อขายหนึ่งครั้ง

    เกณฑ์ในการส่งคำสั่งขายหุ้น

    เพื่อจำกัด Drawdown ทางทีมของเราจึงให้ความสำคัญไปที่เครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิค เช่นเดียวกับตอนเลือกหุ้นมาลงทุน โดยกำหนดเงื่อนไขไว้ 2 เงื่อนไข คือ Donchain Channels และ RSI โดยหากหุ้นที่ลงทุนอยู่เข้าเงื่อนไขใดเงื่อนไขหนึ่งจะส่งสัญญาณขายทันที ซึ่งเราได้ตั้งค่าพารามิเตอร์ของ Donchain Channel อยู่ที่ 45 วัน โดยหากราคาลงไปต่ำกว่าค่าดังกล่าว ระบบจะส่งสัญญาณขายทันที เนื่องจากทีมของเราไม่อยากเผชิญกับสภาวะขาดทุนที่ใช้ระยะเวลานานและเกิดความเสียหายหนัก จึงเลือกใช้กรอบที่สั้นกว่าสัญญาณซื้อที่กำหนดไว้ที่ 200 วัน

    ในส่วนของ RSI นั้น ระบบจะส่งสัญญาณขาย เมื่อภาพรวมของตลาดมีค่า RSI ต่ำกว่า 40 เพราะค่าดังกล่าวเป็นสัญญาณที่บ่งบอกว่า โมเมมตั้มของตลาดโดยรวมขณะนั้นมีแรงขายมากกว่าแรงซื้อ จึงมีความเสี่ยงสูงที่หุ้นจะเปลี่ยนแนวโน้มเป็นช่วงขาลงและส่งผลให้พอร์ตการลงทุนต้องเผชิญกับสภาวะขาดทุนที่ยาวนาน

    SiamQuant Strategy Canvas


    ผลการทดสอบย้อนหลังเบื้องต้น (Priliminary Back Testing Result)

    ผลการทดสอบที่ออกมาจากการนำข้อมูลของ SiamQuant ทั้งในส่วนของการวิเคราะห์ทางเทคนิค และการวิเคราะห์ทางพื้นฐานเป็นดังนี้

    ข้อมูลจาก ปี 2010-2015

    พอร์ตโฟลิโอของเราให้ผลตอบแทนที่มากกว่าตลาดอย่างเห็นได้ชัด อีกทั้งค่า Max.Drawdown ยังต่ำกว่า Benchmark (SET) อีกด้วย โดยตลอดช่วงระยะเวลา 5 ปี (ตั้งแต่ ค.ศ. 2010-2015) หากลงทุนด้วยเงินเริ่มต้น 1 ล้านบาท มูลค่าพอร์ตโฟลิโอจะโตขึ้นเป็น 4.06 ล้านบาท ในขณะที่มูลค่าพอร์ตโฟลิโอ SET Buy and Hold จะโตขึ้นเพียง 1.75 ล้านบาท เท่านั้นดังรูปที่ 1

    รูปที่ 1 แสดงอัตราผลตอบแทนของระบบเปรียบเทียบกับ Benchmark (SET) จากกลุ่มตัวอย่าง

    ในช่วงปี ค.ศ. 2010-2015

    ขณะที่ Max.Drawdown ของระบบอยู่ที่ 14.42% ส่วน Max.Drawdown ของ SET อยู่ที่ 25.48% ดังรูปที่ 2

    รูปที่ 2 แสดงถึง Drawdown ของระบบเปรียบเทียบกับ Benchmark (SET) จากกลุ่มตัวอย่าง

    ในช่วงปี 2010-2015

    และจากตารางที่ 1 เราจะสังเกตุได้ว่า มีเพียงปีเดียวที่ระบบขาดทุน 1.38% แต่ก็ยังถือว่าชนะตลาดได้ เพราะในปีนั้น SET ขาดทุนถึง 14%

    ตารางที่ 1 แสดงผลตอบแทนรายปีของระบบเปลี่ยนเทียบกับ Benchmark (SET) ของกลุ่มตัวอย่าง

    ภายในช่วงเวลา 2010-2015

    สรุปผลการทดสอบแนวคิด และกฎการลงทุนของกลุ่ม มาเที่ยว

    จากผลการทดสอบครั้งนี้ มี 3 สิ่งที่เราพบ และถือเป็นข้อสรุป ก็คือ

    1. การวิเคราะ์เชิงปัจจัยพื้นฐาน (Fundamental analysis) และการวิเคราะห์เชิงปัจจัยทางเทคนิค (Technical analysis) สามารถใช้ร่วมกันได้เป็นอย่างดี
    2. สิ่งที่คนทั่วไปในตลาดหุ้นเชื่อว่า ควรซื้อเมื่อ RSI เข้าสู่สภาวะขายมาก (OverSold) และควรขายเมื่อ RSI เข้าสู่สภาวะซื้อมาก (Overbought) ไม่ได้เกิดขึ้นเสมอไป
    3. การหลีกเลี่ยงการเทรดในช่วงที่ภาพรวมตลาดหุ้นเป็นแนวโน้มขาลง ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของระบบการลงทุนได้

    ดังนั้นจากการทดสอบนี้ สิ่งหนึ่งที่ได้เห็นได้อย่างชัดเจนคือ เมื่อเรานำตัวแปรด้านปัจจัยทางพื้นฐาน และตัวแปรด้านปัจจัยทางเทคนิคมาใช้ร่วมกันอย่างเหมาะสม จะทำให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุนของเราได้เป็นอย่างดี ทั้งในแง่ของการสร้างผลกำไร และในแง่ของการลด Drawdown และนี้คือ บทสรุปผลการทดสอบ และข้อสังเกตุของทางทีมของพวกเราครับ

     

    ข้อมูลผลการทดสอบย้อนหลัง 10 ปี ตั้งแต่ปี ค.ศ. 2006-2016

    Video Clip การบรรยายโดยทีม Alpha

    Disclaimer

    ผลงานวิจัยนี้ใช้เพื่อการศึกษาเท่านั้น กลยุทธ์ต่างๆได้ถูกวิจัยและค้นคว้าโดยบรรดาผู้สมัครเข้าร่วมงาน SiamQuant Recruitment Camp ซึ่งมีระยะเวลาจำกัดเพียง 24 ช.ม. เท่านั้น ส่งผลให้ระบบที่คิดค้นขึ้น อาจยังไม่สมบูรณ์ และมีจุดบกพร่องอยู่ในบางส่วน ดังนั้น ผู้อ่านควรทำการศึกษาค้นคว้าเพิ่มเติมด้วยตนเอง ก่อนตัดสินใจนำไปใช้ประกอบการลงทุน

    ทีมงาน SiamQuant : Kickstarting Quant Era!

กำลังดู 2 ข้อความตอบกลับ - 1 ผ่านทาง 2 (ของทั้งหมด 2)
  • ผู้เขียน
    ข้อความตอบกลับ
  • #13494
    AvatarSompojNoom
    ผู้เยี่ยมชม

    บอกก่อนว่า เป็นมือใหม่มากกๆๆ สำหรับสาย Quant Coding

    ได้อ่านกลยุทธ์ที่กลุ่มนี้ใช้ น่าสนใจ ก็เลยไปลองค้นคว้าดู  มีเอกสารชั้นหนึ่ง เขาใช้ Donchian ที่ 100 วัน  ผมก็เลย ปรับค่า Donchain ไปที่ 100

    จาก RSI เปลี่ยนเป็น MFI แทน

    ส่วนกลยุทธอย่างอื่นเหมือนเดิม

    ได้ผลว่า   2006-2015

    Annual Return %              35.85%
    Risk Adjusted Return % 61.43%

    Max. system % drawdown -19.00%

    CAR/MaxDD 1.89
    RAR/MaxDD 3.23

     

    ขอบคุณที่ share กลยุทธ์นะครับ

     

     

     

    #13500
    SiamQuant TeamSiamQuant Team
    Participant

    ขอบคุณสำหรับกำลังใจและคำติชมนะครับผม 😀

กำลังดู 2 ข้อความตอบกลับ - 1 ผ่านทาง 2 (ของทั้งหมด 2)
  • คุณต้องเข้าสู่ระบบเพื่อตอบกลับกระทู้นี้