คู่มือการซื้อขายเชิงปริมาณและกลยุทธ์เชิงปริมาณ

2025.07.09 2025.07.09 คู่มือการซื้อขายเชิงปริมาณและกลยุทธ์เชิงปริมาณ

Michael Hypovhttps://www.litefinance.org/th/blog/authors/mikhail-hypov/

บทความนี้จะอธิบายรายละเอียดทุกแง่มุมของการวิเคราะห์เชิงปริมาณและการซื้อขายเชิงปริมาณ คุณจะได้ทำความคุ้นเคยกับข้อกำหนด และพิจารณาข้อมูลในอดีตด้วย อ่านต่อไปและคุณจะได้เรียนรู้ว่าการซื้อขายเชิงปริมาณทำงานอย่างไร ซอฟต์แวร์ที่ใช้คืออะไร และกลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณใดที่ให้ผลกำไรมากที่สุด

การซื้อขายเชิงปริมาณคืออะไร?

การซื้อขายเชิงปริมาณ (หรือที่เรียกว่า quant trading) เกี่ยวข้องกับการใช้คอมพิวเตอร์อัลกอริธึมและซอฟต์แวร์ การซื้อขายเชิงปริมาณถูกใช้กันอย่างแพร่หลายทั้งในระดับบุคคลและสถาบันสำหรับการซื้อขายความถี่สูง อัลกอริธึม การเก็งกำไร และการซื้อขายอัตโนมัติ

งานของนักเทรดเชิงปริมาณคือการกำหนดทิศทางของแนวโน้มและจุดกลับตัวที่เป็นไปได้ ไม่สำคัญว่าเครื่องมือ กลยุทธ์ หรือประเภทของการวิเคราะห์ใดถูกใช้ในการทำเช่นนี้ ขอเพียงแค่ได้ผลดี คุณเพียงแค่ต้องหาจุดกลับตัว กำหนดความแข็งแกร่งของแนวโน้ม และเข้าสู่ตลาดในช่วงตั้งแต่เริ่มต้น

นักเทรดเชิงปริมาณ (Quant trader) ไม่เหมือนนักเทรดทั่วไปที่ส่วนใหญ่จะมีส่วนร่วมในกระบวนการซื้อขาย นักเทรดเชิงปริมาณเกี่ยวข้องกับกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเขียนโปรแกรม พูดง่ายๆ ก็คือนักเทรดเชิงปริมาณควรกำหนดรูปแบบทางสถิติ และรูปแบบการเคลื่อนไหวของราคาของเครื่องมือการซื้อขาย ข้อมูลนี้จะถูกนำไปใช้ในการเขียนซอฟต์แวร์สำหรับการซื้อขายอัตโนมัติ

ตัวอย่างของกลยุทธ์เชิงปริมาณคือการพยากรณ์อากาศ นักอุตุนิยมวิทยาในงานของพวกเขาจะได้รับแนวทางจากข้อมูลเชิงปริมาณเกี่ยวกับความดันอากาศ อุณหภูมิ และความเร็วลม เมื่อพิจารณาจากกฎแห่งการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ นักอุตุนิยมวิทยาสามารถทำการพยากรณ์ที่ค่อนข้างแม่นยำจากข้อมูลเหล่านี้ได้ นักเทรดเชิงปริมาณทำงานในลักษณะเดียวกัน

ประเด็นสำคัญ

• การซื้อขายเชิงปริมาณอาศัยอัลกอริธึมอัตโนมัติและการวิเคราะห์ข้อมูล
• การซื้อขายความถี่สูงประกอบด้วยกลยุทธ์มากมาย
• การวิเคราะห์เชิงปริมาณช่วยลดข้อผิดพลาดในการคำนวณให้เหลือน้อยที่สุด
• การซื้อขายเชิงปริมาณช่วยให้สามารถกระจายสินทรัพย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• กลยุทธ์เชิงปริมาณทำงานได้ดีที่สุดในตลาดที่มีสภาพคล่องสูง

ประวัติความเป็นมาของการซื้อขายเชิงปริมาณ

ในปี พ.ศ. 2516 Fischer Black และ Myron Scholes ได้เผยแพร่สูตรแบบจำลองการกำหนดราคาตัวเลือกเป็นครั้งแรก จุดสำคัญในการกำหนดค่าตัวเลือกคือความผันผวนที่คาดหวัง ซึ่งสามารถคำนวณได้ทางคณิตศาสตร์ สูตรนี้ประกอบด้วยฟังก์ชันการกระจายสะสมของการแจกแจงแบบปกติมาตรฐาน อัตราดอกเบี้ยปลอดความเสี่ยง (เราเห็นสิ่งที่คล้ายกันในอัตราส่วน Sharpe) ราคาสปอตและราคาใช้สิทธิ และความผันผวน

ในปี พ.ศ. 2540 แบบจำลอง Black-Scholes ได้รับรางวัลโนเบลสาขาเศรษฐศาสตร์ ซึ่งได้เปลี่ยนแปลงแนวทางในการพัฒนากลยุทธ์การซื้อขายไปอย่างสิ้นเชิง อัตราผลตอบแทน 75-80% ของธุรกรรมตามการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์พิสูจน์ให้เห็นถึงความสามารถในการทำกำไรของเทคนิคนี้ และการซื้อขายหุ้นเชิงปริมาณได้ถูกนำมาใช้โดยผู้ดูแลสภาพคล่องตลาดและธนาคารเพื่อการลงทุน

ทำไมเราควรใช้การซื้อขายเชิงปริมาณ?

ชุมชนนักเทรดถือว่าการซื้อขายหุ้นเชิงปริมาณเป็นวิวัฒนาการครั้งถัดไปในด้านการวิเคราะห์ตลาด เทคนิคนี้มีข้อดีหลายประการ:

• ความสามารถในการขยายขนาด

นักเทรดมักจะใช้เครื่องมือวิเคราะห์ไม่เกิน 5-7 เครื่องพร้อมกัน รวมถึงเครื่องมือที่ง่ายที่สุด เช่น การติดตามแนวโน้ม หรือครอสโอเวอร์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การซื้อขายด้วยความถี่สูงตามสมมุติฐานสามารถรวมกลยุทธ์ และอินพุตได้ไม่จำกัดจำนวน ตั้งแต่วิธีการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์แบบดั้งเดิมไปจนถึงการศึกษาอคติทางพฤติกรรม ข้อจำกัดเพียงอย่างเดียวคือพลังการประมวลผล แต่แม้แต่นักลงทุนรายย่อยก็สามารถเข้าถึงการวิเคราะห์เชิงปริมาณโดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์หลายสิบรายการ

• โอกาสไม่จำกัดสำหรับการกระจายความเสี่ยง

การวิเคราะห์เชิงปริมาณเหมาะสำหรับทุกตลาด ในการซื้อขายแลกเปลี่ยน การจัดสรรทุนอย่างเหมาะสมเป็นด้านที่สำคัญที่สุดในการลดความเสี่ยง

• ข้อผิดพลาดขั้นต่ำ

การเก็งกำไรเชิงสถิติเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลที่มีความแม่นยำสูง เพื่อจดจำรูปแบบอัลกอริธึมและสร้างการคาดการณ์อิงจากมัน คอมพิวเตอร์ทำงานด้วยพารามิเตอร์ที่แตกต่างกันหลายร้อยค่าด้วยความแม่นยำสูงถึงหนึ่งในหมื่น และบางครั้งก็อาจสูงกว่านั้นด้วยซ้ำ ด้วยเหตุนี้จึงสามารถลดข้อผิดพลาดในการคำนวณให้เหลือขั้นต่ำได้

• ความเร็วในการตัดสินใจ

การประมวลผลประสิทธิภาพสูงช่วยให้ตัดสินใจในการซื้อขายได้อย่างรวดเร็ว นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งเมื่อทำการซื้อขายในกรอบเวลาที่สั้นที่สุด

เมื่อไหร่ที่การซื้อขายเชิงปริมาณจำเป็นต้องใช้?

ด้วยความนิยมที่เพิ่มขึ้นของการซื้อขายแลกเปลี่ยน ประสิทธิภาพของการวิเคราะห์ตลาด "ด้วยตนเอง" แบบคลาสสิกจึงลดลงอย่างต่อเนื่อง ดังนั้น กองทุนเฮดจ์ฟันด์หลายแห่งจึงได้เปลี่ยนจากการซื้อขายแบบคลาสสิกไปสู่การซื้อขายเชิงปริมาณมานานแล้ว

การซื้อขายเชิงปริมาณจำเป็นเมื่อใด? ประการแรก เมื่อนักเทรดต้องการกระจายพอร์ตสินทรัพย์ของตนให้มากที่สุด ในการซื้อขายแบบดั้งเดิม คุณสามารถติดตาม วิเคราะห์ และซื้อขายตราสารต่างๆ ได้สูงสุดหลายสิบรายการ หากคุณใช้การซื้อขายเชิงปริมาณ การเงินสามารถลงทุนในสินทรัพย์หลายร้อยรายการ นอกจากนี้ กลไกการดำเนินการอัตโนมัติยังช่วยให้คุณใช้กลยุทธ์การซื้อขายหลายๆ รายการในเวลาเดียวกันได้อีกด้วย

อีกตัวอย่างหนึ่งคือการทดสอบกลยุทธ์และวิธีการซื้อขาย ด้วยวิธีเชิงปริมาณ จะใช้เวลาน้อยกว่ามากในการทดสอบกลยุทธ์ที่มีอยู่หรือพัฒนาระบบการซื้อขายใหม่; ข้อมูลสถิติโดยละเอียดเกี่ยวกับประสิทธิภาพของวิธีการที่ทดสอบยังถูกเก็บรวบรวมอีกด้วย

สภาพตลาดที่จำเป็นในการใช้กลยุทธ์เชิงปริมาณ

เครื่องมือวิเคราะห์เชิงปริมาณตั้งอยู่บนหลักการง่ายๆ ที่ว่า “ยิ่งมาก ยิ่งดี” ฉันหมายถึงความลึกของข้อมูลในอดีต จำนวนอัลกอริธึมการซื้อขายเชิงปริมาณ และวิธีการวิเคราะห์ที่มีอยู่ สถานการณ์สำหรับการเคลื่อนไหวของราคาในอนาคต และกลไกการดำเนินการธุรกรรม ยิ่งองค์ประกอบต่างๆ รวมอยู่ในระบบการซื้อขายเชิงปริมาณมากเท่าใด ความแม่นยำของการคาดการณ์ก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น

นอกจากนี้ ในการซื้อขายเชิงปริมาณ จำเป็นต้องใช้อัลกอริธึมกับเครื่องมือการซื้อขายที่แตกต่างกัน มิฉะนั้น จะไม่สามารถบรรลุผลกำไรตามเป้าหมายได้ เมื่อเลือกสินทรัพย์ ควรตรวจสอบค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างกัน สำหรับกลยุทธ์บางอย่าง ความสัมพันธ์ควรใกล้เคียงกับศูนย์ที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ในขณะที่กลยุทธ์อื่นๆ ในทางตรงกันข้ามถูกออกแบบมาเพื่อทำงานในสภาวะที่มีการสัมพันธ์ชัดเจน

วิธีการวิเคราะห์เชิงปริมาณยังไม่สมบูรณ์แบบเพียงพอที่จะนำไปใช้กับตลาด และสินทรัพย์ทุกประเภท กลยุทธ์เชิงปริมาณทำงานได้ดีที่สุดกับเครื่องมือที่มีสภาพคล่องสูง การวิเคราะห์เชิงปริมาณสามารถให้ผลกำไรได้ค่อนข้างมากในตลาดที่สมดุลและมีการแข่งขันสูง ตัวอย่างเช่น ในการซื้อขายหุ้นเชิงปริมาณ ความสามารถในการทำกำไรมักจะสูงกว่าการซื้อขายโดยใช้กลยุทธ์แบบดั้งเดิมเสมอ อย่างไรก็ตาม การซื้อขายเชิงปริมาณตลาด Forex นั้นมีการใช้งานไม่บ่อยนัก

อีกพื้นที่ที่น่าหวังอีกประการหนึ่งคือตลาดที่มีความเสี่ยงสูง เช่น สกุลเงินดิจิทัล เครื่องมือ Quant Trader เมื่อถูกตั้งค่าแล้ว จะช่วยจัดสรรเงินทุนได้อย่างเหมาะสมที่สุด พวกเขาสามารถควบคุมการขาดทุนสูงสุดได้ดีกว่า และคำนวณความเสี่ยงได้ดีกว่าเมื่อเทียบกับนักเทรด

ความมีประสิทธิภาพของการซื้อขายแบบอัลกอริธึมเชิงปริมาณไม่ได้ขึ้นอยู่กับจำนวนการซื้อขายที่ทำกำไรเสมอไป กองทุนควอนต์ (Quant funds) แสดงผลตอบแทนการลงทุนที่สูงด้วยมีจำนวนการซื้อขายที่ทำกำไรรวมเพียงมากกว่า 50%

มันทำงานอย่างไร?

การซื้อขายเชิงปริมาณอิงจากการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์; โมเดลการคาดการณ์ถูกสร้างขึ้น และใช้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณ จำเป็นต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมเพื่อพัฒนา ทดสอบ และตั้งค่าซอฟต์แวร์ ภาษา C++, C#, MATLAB, R และ Python ถูกใช้ในการเขียนอัลกอริธึมเชิงปริมาณ อัลกอริธึมที่ทันสมัยที่สุดสร้างขึ้นบนพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมแบบเรียนรู้ด้วยตนเอง ซึ่งความสามารถของเครือข่ายเหล่านี้อยู่นอกเหนือขอบเขตของอัลกอริธึมมาตรฐาน

วิธีการซื้อขายเชิงปริมาณเกือบทั้งหมดทำงานบนหลักการเดียวกัน:

• มีการเลือกช่วงเวลาเฉพาะ;
• มีการเลือกชุดข้อมูล (เช่น ราคาเปิด/ปิด การเบิกเงิน สูง/ต่ำ และอื่นๆ);
• ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ได้รับ วิธีการทางอัลกอริธึมของการวิจัยตลาดจะถูกเลือก;
• ช่วงเวลาที่เลือกจะถูกวิเคราะห์ตามเกณฑ์ที่เลือก;
• ตามการวิเคราะห์ การตัดสินใจในการซื้อขายจะถูกทำขึ้น

เรามาดูตัวอย่างง่ายๆ กัน สมมุติว่าราคาหุ้นในช่วงเปิดการซื้อขายอยู่ที่ 5 ดอลลาร์ ในเวลา 12.00 ราคาขึ้นไปเป็น 5.82 ดอลลาร์ ในเวลา 18.00 ขึ้นไปถึง 6.52 ดอลลาร์ และหลังจากปิดตำแหน่งระหว่างวัน ราคาลดลงเหลือ 4.62 ดอลลาร์ ที่จุด pivot ตัวบ่งชี้ MACD แสดงสภาพตลาดซื้อมากเกินไปและการขายมากเกินไป ดังนั้น แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ง่ายที่สุดสามารถรวมข้อมูลดังต่อไปนี้ได้:

• เวลาปัจจุบัน;
• ราคาเสนอซื้อ-เสนอขายปัจจุบัน;
• ราคาเปิด;
• ราคาสูง/ต่ำ;
• ทิศทางราคาปัจจุบัน
• การอ่านค่า MACD

ด้วยข้อมูลชุดเล็กๆ ดังกล่าว นักเทรดสามารถบรรลุผลการซื้อขายที่ค่อนข้างดีโดยใช้กลยุทธ์แบบดั้งเดิม แต่ลองจินตนาการว่าแทนที่จะใช้พารามิเตอร์เจ็ดตัว พารามิเตอร์ 30 หรือ 50 ตัวจะถูกนำมาพิจารณา การวิเคราะห์ดังกล่าวอยู่นอกเหนือความสามารถของมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณต้องการตัดสินใจซื้อขายอย่างรวดเร็ว

การซื้อขายที่มีความถี่สูงช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์พารามิเตอร์หลายสิบ หรือหลายร้อยรายการได้ภายในเสี้ยววินาที โดยจะค้นหารูปแบบโดยอัตโนมัติ เลือกวิธีการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ และสร้างการคาดการณ์ความน่าจะเป็นตามรูปแบบเหล่านั้น นั่นคือ นักเทรดเชิงปริมาณไม่ได้เจาะลึกเข้าไปในตัวบ่งชี้ตลาดที่แยกจากกัน แต่จะเกี่ยวข้องกับแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำเร็จรูปทันที ซึ่งคำนึงถึงจุดเริ่มต้น การหยุด พื้นที่การเคลื่อนไหวของราคา แนวโน้มข้างเคียง สเปรด ความเป็นไปได้ในการลดการทำธุรกรรม ฯลฯ

อย่างไรก็ตาม การกำหนดค่าของอัลกอริธึมไม่สามารถเลื่อนไปที่เครื่องได้ นักเทรดเชิงปริมาณพยายามทำความเข้าใจการคาดการณ์ที่สร้างขึ้นโดยใช้อัลกอริธึม พวกเขาดำเนินการทดสอบกลยุทธ์อย่างละเอียดสำหรับแต่ละตลาด ปรับแต่งซอฟต์แวร์ รวบรวมสถิติ และยังระบุข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบ พยายามลดต้นทุนการซื้อขายและการดำเนินงาน เฉพาะเมื่อมีการกำหนดค่าและเพิ่มประสิทธิภาพระบบการซื้อขายเท่านั้น ที่สามารถทำธุรกรรมได้โดยไม่ต้องมีส่วนร่วมของนักเทรด

ความแตกต่างระหว่างการซื้อขายเชิงปริมาณและการซื้อขายแบบดั้งเดิม

คุณอาจมีคำถามเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างการซื้อขายเชิงปริมาณและการซื้อขายแบบอัลกอริทึม แท้จริงแล้ว ทั้งนักเทรดเชิงปริมาณและอัลโกต่างมีส่วนร่วมในกิจกรรมเดียวกัน การซื้อขายเชิงปริมาณเกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับการวิเคราะห์ตลาด การค้นหาเครื่องมือการซื้อขาย และการระบุกลยุทธ์ นักเทรดอัลกอริทึมจะตั้งค่าอัลกอริทึมที่จะทำการจัดสรรเงินทุนอย่างเหมาะสมที่สุดและเพิ่มผลกำไรสูงสุดโดยไม่ต้องมีส่วนร่วมของมนุษย์

นี่คือความแตกต่างระหว่างการซื้อขายแบบอัลกอริทึมและการซื้อขายเชิงปริมาณ:

• การซื้อขายเชิงปริมาณเป็นการออกจากการวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐาน และการวิเคราะห์ทางเทคนิคในความหมายดั้งเดิม นักเทรดอัลกอริธึมใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคเมื่อสร้างกลยุทธ์การซื้อขาย
• การซื้อขายอัลกอริธึมเกี่ยวข้องกับการเปิดตำแหน่งภายใต้เงื่อนไขบางประการ; การซื้อขายจะถูกจัดการโดยบอทการค้า นักเทรดเชิงปริมาณสร้างแบบจำลองที่ประเมินโอกาสในการซื้อขายได้อย่างยืดหยุ่นมากขึ้น และมีการเชื่อมโยงกับเงื่อนไขในการเปิดตำแหน่งที่มีอยู่ในอัลกอริธึมแบบคลาสสิกเพียงทางอ้อมเท่านั้น
• การซื้อขายเชิงปริมาณใช้สินทรัพย์และข้อมูลตลาดมากขึ้น ด้วยแนวทางนี้ คุณสามารถจะได้รับข้อมูลที่มีอยู่สูงสุดซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการค้นหารูปแบบราคา

ในเวลาเดียวกัน วิธีการซื้อขายแบบอัลกอริทึมและเชิงปริมาณสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างง่ายดาย ตัวอย่างที่ดีของการรวมกันดังกล่าวคือการซื้อขายแบบ Arbitrage

การซื้อขายแบบ Arbitrage ใช้ความเปราะบางของระบบตลาดแบบกระจายอำนาจ ดังนั้นคุณจึงสามารถทำกำไรจากส่วนต่างของราคาของสินทรัพย์เดียวกันบนแพลตฟอร์มการซื้อขายที่แตกต่างกัน นี่เป็นประเภทของการซื้อขายความถี่สูงที่คุณต้องติดตามหลายสิบการแลกเปลี่ยนและตัดสินใจอย่างรวดเร็ว การซื้อขายประเภทนี้เกินกว่าขีดจำกัดความสามารถของมนุษย์ และดำเนินการได้โดยใช้แนวทางเชิงอัลกอริธึมเท่านั้น วิธีการคาดการณ์เชิงปริมาณมีประโยชน์ในการระบุรูปแบบในการเคลื่อนไหวบนแพลตฟอร์มการซื้อขายแต่ละตัว สิ่งนี้ช่วยให้คุณก้าวนำหน้านักเทรดแบบ Arbitrage ส่วนใหญ่ได้หนึ่งก้าว

ตัวอย่างการใช้การซื้อขายเชิงปริมาณ

Medallion Fund เป็นหนึ่งในกองทุนที่เก่าแก่ที่สุดที่ใช้กลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณ ก่อตั้งโดยนักคณิตศาสตร์และนักลงทุนชาวอเมริกันชื่อดัง James “Jim“ Harris Simons หรือที่รู้จักในชื่อ "Quant King" ในระหว่างที่กองทุนยังมีผลตอบแทนติดลบเพียงครั้งเดียว ในขณะเดียวกัน ความสามารถในการทำกำไรโดยเฉลี่ยต่อปีของ Medallion นั้นแซงหน้าแม้แต่กองทุนเฮดจ์ฟันด์ของ George Soros, Peter Lynch, Warren Buffett และนักลงทุนที่มีชื่อเสียงอื่นๆ

ไม่มีใครรู้ว่าระบบการซื้อขายเชิงปริมาณที่ใช้ใน Medallion คืออะไร แต่ข้อมูลบางอย่างยังคงมีอยู่ ทุกวัน อัลกอริธึมของกองทุนจะเปิดการซื้อขายหลายแสนรายการ กลยุทธ์ส่วนใหญ่เป็นแบบมีความเป็นกลางทางตลาด นั่นคือ มันทำงานได้ทั้งเมื่อตลาดขึ้นและลง อัตราส่วนเฉลี่ยของกลยุทธ์ที่ทำกำไรได้ซึ่งขัดกับความคาดหวังแทบจะไม่เกิน 50% ผู้เชี่ยวชาญเรียก Medallion ว่า "กล่องสีดำที่สุด" ในด้านการบริหารจัดการเงิน เนื่องจากไม่มีใครสามารถคลี่คลายความลับของ James Simons ได้

การเปรียบเทียบความสามารถในการทำกำไรของ Medallion และ S&P 500

​

ตัวอย่างของการซื้อขายเชิงปริมาณที่ประสบความสำเร็จ ได้แก่:

• Two Sigma Investments กองทุนนี้ก่อตั้งขึ้นในปี พ.ศ. 2544 กลยุทธ์การซื้อขายจะใช้วิธีทางเทคโนโลยี เช่น ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง (คล้ายกับเครือข่ายประสาท) การคอมพิวเตอร์แบบกระจาย
• D.E. Shaw & Co. กองทุนนี้ก่อตั้งขึ้นในปี พ.ศ. 2531 บริษัทมีชื่อเสียงในด้านการพัฒนาระบบการสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนและโปรแกรมเพื่อติดตามความผิดปกติของตลาด

ระบบการซื้อขายเชิงปริมาณ

กลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณเป็นระบบที่สมบูรณ์สำหรับการระบุ และดำเนินการโอกาสในการซื้อขาย โดยปกติแล้ว มันสามารถแบ่งออกเป็นสี่ระบบย่อย:

• การระบุกลยุทธ์ – ค้นหาระบบการซื้อขาย การวิเคราะห์คุณสมบัติของการดำเนินการซื้อขาย
• การทดสอบย้อนกลับเชิงกลยุทธ์ – การทดสอบอัลกอริธึมเกี่ยวกับข้อมูลในอดีต การวิเคราะห์ความสามารถในการทำกำไร และการกำจัดข้อผิดพลาดของระบบเพื่อลดความเสี่ยงในการสูญเสียเงิน
• ระบบการดำเนินการ – การซิงโครไนซ์อัลกอริธึมกับซอฟต์แวร์การซื้อขายและบัญชีนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์
• การจัดการความเสี่ยง – การจัดสรรเงินทุน การบัญชีเพื่อลดต้นทุนการทำธุรกรรม การเดิมพัน ความเสี่ยง ฯลฯ

การระบุกลยุทธ์

ทุกอย่างเริ่มต้นด้วยการวิจัยตลาด และการค้นหาวิธีการซื้อขาย กลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณสามารถแบ่งออกเป็นสองประเภท:

• กลยุทธ์แนวโน้มคำนึงถึงจิตวิทยาของผู้เข้าร่วมตลาด และปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการเคลื่อนไหวของราคา มันเกี่ยวข้องกับการเปิดตำแหน่งในทิศทางของแนวโน้ม
• กลยุทธ์ย้อนกลับทำงานบนหลักการที่ว่าราคามักจะเคลื่อนที่เข้าหาค่าเฉลี่ยของมัน

พารามิเตอร์ที่สำคัญของกลยุทธ์เชิงปริมาณคือเวลาถือครองการซื้อขายและความถี่ของมัน ในกลยุทธ์ที่มีความถี่สูง การทำธุรกรรมจะดำเนินการระหว่างวัน ด้วยความถี่ที่ต่ำ นักเทรดสามารถถือครองตำแหน่งที่เปิดไว้เป็นเวลาสองวันหรือนานกว่านั้น นอกจากนี้ เมื่อระบุกลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณ ยังมีพารามิเตอร์อื่นๆ อีกหลายสิบรายการที่ถูกนำมาพิจารณาด้วย ซึ่งนักเทรดพยายามที่จะไม่เปิดเผย

การทดสอบย้อนกลับเชิงกลยุทธ์

การทดสอบย้อนกลับ (Backtesting) คือการทดสอบประสิทธิภาพของกลยุทธ์ โดยเกี่ยวข้องกับการใช้ซอฟต์แวร์การทดสอบย้อนกลับ (backtest) เฉพาะสำหรับการทดสอบกลยุทธ์โดยอิงจากข้อมูลตัวอย่างในช่วงระยะเวลาหนึ่ง

การทดสอบกลยุทธ์เชิงปริมาณเกี่ยวข้องกับ:

• ปัจจัยการเพิ่มประสิทธิภาพ – ความสามารถในการทำกำไรของระบบการซื้อขายจะถูกตรวจสอบสำหรับช่วงเวลาที่เลือก;
• ปัจจัยการอยู่รอด – การทดสอบจะถูกดำเนินการในช่วงเวลาทางประวัติศาสตร์ 10 ปีหรือมากกว่านั้นเพื่อตรวจสอบกการเบิกถอนเงินทุนสูงสุดและการเบิกถอนเงินเมื่อเวลาผ่านไป

อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพที่ได้รับการทดสอบย้อนกลับในระดับสูงไม่ได้รับประกันความสามารถในการทำกำไรที่สูงในอนาคต ผลตอบแทนที่ต่ำและความเสี่ยงสูงในการสูญเสียเงินอาจเกิดจากอคติในการเพิ่มประสิทธิภาพ ความถูกต้องของข้อมูลในอดีตที่ต่ำ ข้อผิดพลาดของระบบต่างๆ และต้นทุนในการทำธุรกรรม

ระบบการดำเนินการ

ในการสร้างระบบการซื้อขายอัลกอริธึมที่มีการเข้าร่วมของนักเทรดน้อยที่สุดหรือไม่มีเลย จำเป็นต้องมีระบบการดำเนินการคำสั่ง นี่คืออัลกอริธึมการซื้อขายที่เปลี่ยนรูปแบบและสัญญาณอัลกอริธึมที่สร้างขึ้นโดยกลยุทธ์ให้เป็นคำสั่งซื้อในตลาด

ระบบการดำเนินการสามารถทำด้วยมือ กึ่งอัตโนมัติ หรืออัตโนมัติเต็มรูปแบบ ประเภทแรกสองประเภทนี้เป็นเรื่องปกติสำหรับระบบการซื้อขายที่มีความถี่ต่ำ ในการซื้อขายที่มีความถี่สูง นักเทรดเชิงปริมาณไม่สามารถควบคุมการดำเนินการของคำสั่งซื้อทั้งหมดได้ ดังนั้น กลยุทธ์ดังกล่าวจึงรวมกลไกอัตโนมัติไว้ด้วย

การจัดการความเสี่ยง

ความเสี่ยงในการซื้อขายอาจทำให้กลยุทธ์การซื้อขายไม่สามารถทำงานได้อย่างถูกต้อง สิ่งเหล่านี้เป็นข้อผิดพลาดของกลยุทธ์ที่ไม่ได้นำมาพิจารณาในระหว่างการทดสอบย้อนหลัง เช่น คำจำกัดความที่ผิดของการกลับตัวหลักหรือสัญญาณอื่นๆ มีความเสี่ยงทางเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานอย่างต่อเนื่องของอุปกรณ์และเซิร์ฟเวอร์ของโบรกเกอร์เอง และความเสี่ยงด้านการรับรู้ที่ส่งผลต่อการรับรู้ของนักเทรด เป็นต้น

อย่าลืมเกี่ยวกับการจัดการเงิน มีความจำเป็นต้องจัดเตรียมทุกอย่าง ตั้งแต่การกระจายเงินทุนและการเบิกจ่ายสูงสุดที่อนุญาต ไปจนถึงการลดต้นทุนในการทำธุรกรรมให้เหลือน้อยที่สุด

ข้อดีและข้อเสียของการซื้อขายเชิงปริมาณ

เช่นเดียวกับวิธีการวิเคราะห์อื่นฃๆ การซื้อขายเชิงปริมาณมีข้อดีและข้อเสีย:

กลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณ

ให้ฉันอธิบายกลยุทธ์พื้นฐานบางประการของการซื้อขายเชิงปริมาณ นักเทรดเชิงปริมาณกำหนดกลยุทธ์การซื้อขายที่พบบ่อยหกกลยุทธ์:

• การพลิกกลับเฉลี่ย;
• การติดตามแนวโน้ม;
• การเก็งกำไรเชิงสถิติ;
• การจดจำรูปแบบอัลกอริทึม
• การรับรู้อคติทางพฤติกรรม
• การซื้อขายกฎ ETF;

การพลิกกลับเฉลี่ย

การกลับตัวของค่าเฉลี่ยเป็นหนึ่งในกลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณแรกๆ แนวคิดหลักคือราคามักจะกลับไปเป็นค่าเฉลี่ย (ในเวอร์ชันที่ง่ายที่สุด จะคำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) ซึ่งเป็นพื้นฐานของกลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณ

เงื่อนไขการเข้า:

• ราคาหลงออกจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่;
• ตลาดกลับตัวไปทางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ยืนยันโดยตัวบ่งชี้ MACD);
• ตำแหน่งจะถูกเปิดในทิศทาง MA และจะปิดเมื่อราคาถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

​

เส้นสีน้ำเงินในกราฟด้านบนทำเครื่องหมายการเข้าซื้อเมื่อแท่งเทียนสีแดงขนาดใหญ่ปิดลง จุดเริ่มต้นได้รับการยืนยันด้วยสถานะการซื้อมากเกินไปที่ระบุโดยตัวบ่งชี้ RSI เส้นสีแดงทำเครื่องหมายจุดตัดขาดทุน (SL) ที่ตั้งไว้ที่จุดสูงสุดในพื้นที่ เส้นสีเขียวทำเครื่องหมายจุดทำกำไร(TP) ที่จุด pivot ใกล้กับ EMA

การติดตามแนวโน้ม

เป็นอีกหนึ่งกลยุทธ์ทั่วไปที่นักเทรดเชิงปริมาณทุกคนได้ใช้ กลยุทธ์นี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างรายได้ในตลาดขาขึ้นหรือขาลง วิธีการนี้ใช้หลักการของทฤษฎี Dow หากมีแนวโน้มในตลาด มันก็จะดำเนินต่อไปในอนาคต

ตำแหน่งจะเปิดขึ้นหลังจากทะลุแนวรับหรือแนวต้านที่ใกล้ที่สุด ระดับเหล่านี้มักจะเป็นเสียงสูงหรือต่ำในท้องถิ่น เงื่อนไขการออกคือการปรากฏตัวของแท่งเทียนสองแท่งที่มีร่างขนาดกลางที่เคลื่อนไหวในทิศทางตรงข้าม หรือแท่งเทียนแท่งเดียวที่มีร่างขนาดใหญ่

​

เส้นสีม่วงในกราฟด้านบนแสดงถึงระดับแนวรับในพื้นที่ การซื้อขายจะเกิดขึ้นเมื่อมีการทะลุแนวรับและสัญญาณแท่งเทียนปิดลง; ระดับการเข้าใช้ได้รับการทำเครื่องหมายด้วยเส้นสีน้ำเงิน การซื้อขายเชิงปริมาณจะออกเมื่อแท่งเทียนที่มีขนาดใหญ่และเป็นขาขึ้นปิด

การเก็งกำไรเชิงสถิติ

การซื้อขายเชิงปริมาณผ่านการเก็งกำไรทางสถิติเกี่ยวข้องกับการทำกำไรโดยการซื้อตราสารตัวหนึ่งและขายอีกตัวหนึ่งที่สัมพันธ์กับตราสารตัวแรก

กลยุทธ์เชิงปริมาณนี้เกี่ยวข้องกับการวัดส่วนต่างการซื้อขายระหว่างสินทรัพย์ ทันทีที่มันกว้างกว่าค่าเฉลี่ย ตำแหน่งตรงข้ามจะถูกเปิด ตำแหน่งซื้อจะเปิดขึ้นสำหรับสินทรัพย์ที่มีราคาต่ำกว่า ขณะเดียวกันก็เข้าสู่การเทรดการขายด้วยตราสารเดียวกัน ตำแหน่งจะถูกปิดเมื่อสเปรดแคบลงถึงค่าเฉลี่ย

​

เรามาพิจารณาตัวอย่างของคู่เงินที่มีการสัมพันธ์กัน EURUSD และ USDCHF เมื่อสเปรดแตกต่างจากค่าเฉลี่ย ให้เปิดตำแหน่งตรงข้ามกันสองตำแหน่ง (ทำเครื่องหมายด้วยเส้นสีน้ำเงิน) เส้นสีเขียวคือจุดที่ทำการเก็บกำไรตามเงื่อนไขของกลยุทธ์การซื้อขาย นั่นคือ เมื่อค่าของสเปรดกลับมาอยู่ที่ค่าเฉลี่ย (พื้นที่สีม่วงในกราฟ)

การจดจำรูปแบบอัลกอริทึม

นักเทรดเชิงปริมาณใช้รูปแบบแท่งเทียน และการค้นหาของพวกเขานั้นง่ายต่อการดำเนินการโดยอัตโนมัติ ฉันหมายถึงรูปแบบคลาสสิก เช่น รูปแบบ shooting star, bear/bullish engulfing, hammer เป็นต้น กลยุทธ์เชิงปริมาณเกี่ยวข้องกับการมองหารูปแบบดังกล่าว และเปิดตำแหน่งทันทีหลังจากที่ราคากลับตัว กำไรจะถูกทำขึ้นโดยใช้ trailing stop ที่ระดับสำคัญหรือขึ้นอยู่กับสัญญาณอื่นๆ ที่กำหนด

​

วงกลมสีน้ำเงินในกราฟเน้นรูปแบบ bullish engulfing แท่งเทียนสีเขียวขนาดใหญ่คลุมแท่งเทียนสีแดงก่อนหน้า เมื่อรูปแบบปรากฏขึ้น อัลกอริธึมจะเปิดตำแหน่งเมื่อรูปแบบเสร็จสมบูรณ์ (เส้นสีน้ำเงิน) จุดตัดขาดทุน (SL) ถูกกำหนดไว้ที่รูปแบบต่ำ และจุดทํากําไร (TP) ถูกกำหนดไว้ที่ระดับแนวต้าน (เส้นสีเขียว)

การรับรู้อคติทางพฤติกรรม

การซื้อขายเชิงปริมาณโดยใช้กลยุทธ์นี้เกี่ยวข้องกับการค้นหารูปแบบพฤติกรรมที่เป็นเรื่องปกติสำหรับนักเทรด:

• อคติสถานะ Quo เป็นรูปแบบพฤติกรรมที่คล้ายกับอคติในการอยู่รอดที่ทำให้บุคคลรักษาสถานการณ์หรือสถานะปัจจุบันหรือก่อนหน้านี้ (ตัวอย่างเช่น เราอาจไม่ออกจากการซื้อขายแม้ว่าราคาจะไม่เคลื่อนไหวไปในทิศทางที่ต้องการ)
• พฤติกรรมฝูงคือการตัดสินใจที่จะติดตามพฤติกรรมของผู้อื่น (เพื่อซื้อตอนที่นักเทรดคนอื่นกำลังซื้อ)
• ความมั่นใจมากเกินไปหมายถึงความสามารถในการบรรลุเป้าหมายที่เกินจริง (หวังผลกำไรแม้จะมีความเสี่ยงสูงก็ตาม)
• ผลกระทบฮาโลเป็นอคติที่พบบ่อย หมายถึงแนวโน้มที่จะมีความประทับใจในเชิงบวกเกี่ยวกับโอกาสของเครื่องมือการค้าที่มีอยู่ท่ามกลางข้อมูลที่ไม่เพียงพอ (ตัวอย่างเช่น การตัดสินใจซื้อจากข่าวที่เป็นบวก)
• อคติย้อนหลัง คล้ายกับอคติมองไปข้างหน้า เป็นการตัดสินที่ผิดพลาดว่าเหตุการณ์หนึ่งในอดีตที่ผ่านมาเป็นสิ่งที่คาดเดาได้ ตัวอย่างเช่น หลังจากที่ซื้อหุ้นที่ไม่ประสบความสำเร็จ นักลงทุนเชื่อว่าเขา/เธอรู้โดยสัญชาตญาณเกี่ยวกับราคาที่ลดลงในภายหลัง

​

วงกลมสีน้ำเงินในกราฟแสดงถึงสภาวะการขายมากเกินไปของตลาด เนื่องจากการลดลงอย่างรวดเร็วของ bitcoin พฤติกรรมฝูงสัตว์และความมั่นใจมากเกินไปกระตุ้นให้นักเทรดจำนวนมากขายต่อ ปัจจัยนี้ถูกนำมาพิจารณาโดยอัลกอริธึมเชิงปริมาณ ตำแหน่งขายจะถูกเปิดบนแท่งเทียนถัดไป และเมื่อตลาดออกจากโซนขายมากเกินไป ตำแหน่งจะถูกปิดพร้อมกำไร

การซื้อขายกฎ ETF

การซื้อขายกฎ ETF เชิงปริมาณขึ้นอยู่กับหลักการที่ว่าหุ้นแต่ละตัวมักมีความสัมพันธ์กับดัชนีหุ้นที่ตนเข้าร่วม ดังนั้น จึงเป็นไปได้ที่จะติดตามแนวโน้มราคาดัชนีและคาดการณ์ราคาของหุ้นของบริษัทที่ใหญ่ที่สุด

​

รูปด้านบนแสดงกราฟราคารายวันของ S&P 500 และหุ้น Apple อย่างที่คุณเห็น พวกเขามีความสัมพันธ์กับความเบี่ยงเบนเล็กน้อย สำหรับ S&P 500 อัลกอริธึมจะระบุสัญญาณการกลับตัวในพื้นที่ที่ทำเครื่องหมายด้วยลูกศรสีน้ำเงิน ดังนั้น ตำแหน่งซื้อจึงถูกเปิดในตลาด Apple ซึ่งเป็นเส้นสีน้ำเงิน การซื้อขายจะสิ้นสุดลงเมื่อแนวโน้ม S&P 500 กลับตัว ซึ่งทำเครื่องหมายด้วยเส้นสีเขียว

บทสรุป

การซื้อขายเชิงปริมาณเป็นความพยายามอีกครั้งในการสร้างระบบการซื้อขายที่สมบูรณ์แบบซึ่งสามารถให้รายได้ที่มั่นคง แม้ว่าจะมีการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นในหมู่นักเทรด และฉันต้องบอกว่า กลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณที่ทันสมัยที่สุดได้เข้าใกล้ความฝันนี้อย่างมาก ตัวอย่างเช่น กรณีของกองทุน Medallion แสดงให้เห็นว่า ด้วยความช่วยเหลือจากการซื้อขายเชิงปริมาณ เราสามารถสร้างกำไรที่ยั่งยืนได้ตลอดหลายทศวรรษ

อย่างไรก็ตาม เราไม่ควรมองว่ากลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณเป็นการรับประกันผลกำไร 100% มีนักเทรดเชิงปริมาณมืออาชีพเพียงไม่กี่รายในตลาด ประเด็นนี้ไม่ได้อยู่ที่ความซับซ้อนของกลยุทธ์มากนัก แต่เป็นความสามารถในการใช้เครื่องมือทางสถิติและคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนด้วยความช่วยเหลือของสถานีซื้อขายที่ทรงพลัง

ในเวลาเดียวกัน กลยุทธ์ในปีหลังๆ สามารถรับมือกับตลาดที่มีความเสี่ยงสูงได้ดี และการพัฒนาการซื้อขายทางสังคมทำให้ผู้เริ่มต้นสามารถคัดลอกวิธีการซื้อขายเชิงปริมาณ และซื้อขายเหมือนนักเทรดมืออาชีพ LiteFinance ยังมีแพลตฟอร์มการคัดลอกการซื้อขายที่คุณสามารถเข้าร่วมการซื้อขายทางสังคมได้ สิ่งเดียวที่ฉันต้องเตือนคุณคือคุณไม่ควรเสี่ยงมากกว่าที่คุณสามารถเสียได้ ไม่มีความสามารถในการทำกำไรแม้แต่นักเทรดเชิงปริมาณระดับมืออาชีพในอดีตก็ไม่สามารถรับประกันผลลัพธ์เชิงบวกในอนาคตได้