7 ปัจจัยอันตรายที่ทำให้กองทุนที่ใช้ Machine Learning ต้องพบจุดจบ ในมุมมองของคุณ Marcos Lopez de Prado

❌ 7 ปัจจัยอันตรายที่ทำให้กองทุนที่ใช้ Machine Learning ต้องพบจุดจบ ในมุมมองของคุณ Marcos Lopez de Prado ผู้จัดการกองทุนระดับมหายักษ์ใหญ่ ของโลกอย่าง AQR Capital และ หัวหน้ากลุ่ม วิจัย Machine Learning ของกองทุน ⚠️ เนื้อหาเชิงเทคนิคระดับสูง ในงานวิจัยของ Quants ในองกรใหญ่ อาจจะมีความซับซ้อนไปนิด แอดพยายามเขียนให้เข้าใจง่ายแล้ว ได้แค่นี้จริงๆ ค่ะ ⚠️ 1. The Sisyphean Quants (รูปที่ #1) ปัญหาข้อแรก ได้นำชื่อมาจาก “Sisyphean task” ที่เป็นเรื่องราวของชายชาวกรีกคนหนึ่งที่โดนลงโทษให้เข็ญก้อนหินก้อนมหึมาขึ้นไปบนยอดเขา ซึ่งเป็นงานที่แทบจะเป็นไปไม่ได้ การออกแรงดันทุกครั้ง ก็เพื่อที่จะพบกับการกลิ้งตกลงมาอีกครั่งของก้อนหินเท่านั้น คุณ Marcos พบว่า สาเหตุแรกเลยที่ทำให้กองทุนที่ใช้ Machine Learning ต้องประสบกับความล้มเหลว ก็คือ ปัญหาพื้นๆ ของการบริหารงาน ที่ขาดการทำงานในลักษณะของ “การร่วมมือกัน” เพื่อดึงคุณลักษณะเด่นของแต่ละบุคคลออกมาใช้…

The more, the merrier ยิ่งคนเยอะ ยิ่งมันส์! มาดูคำกล่าวนี้ใช้กับ Machine Learning ได้มั้ย

เคยได้ยินคำกล่าวที่ว่า “The more, the merrier“ ที่แปลว่า “ยิ่งคนเยอะ ยิ่งสนุก หรือ ยิ่งดี” ที่มักถูกใช้กันบ่อยๆ ในภาพยนต์ฝรั่ง เวลามีเพื่อนจัดปาร์ตี้ แล้วมีคนอนุญาติเจ้าภาพขอพาเพื่อนมาเพิ่ม เจ้าภาพส่วนใหญ่ก็จะบอกว่า Of course, the more, the merrier … ได้แน่นอน ยิ่งคนเยอะยิ่งสนุก!! วันนี้เราจะพาไปดูกันว่า เจ้าสถานการณ์ยิ่งเยอะยิ่งดี หรือ ยิ่งเยอะยิ่งเจ๋ง จะให้กับจำนวน Machine Learning ่ที่ใช้ในการทำนายในระบบเทรดได้หรือไม่? ผ่านการทดลองง่ายๆกันค่ะ ก่อนอื่นมาดูอัลกอริทึ่ม Machine Learning ที่จะใช้กันก่อน ในที่นี้เราจะเลือกอัลกอริทึ่มที่ไม่ซับซ้อน เพื่อที่เราจะได้เห็นประสิทธิภาพของการเพิ่มจำนวน “ตัวทำนาย” ให้ชัดๆ ไม่โดนประสิทธิภาพและความซับซ้อนของอัลกอริทึ่มเข้ามาทำให้ไขว้เขว ชนิดของ Machine Learning อัลกอริทึ่มมีจำนวนมาก ถึงขนาดที่ว่าถ้าจะให้ลิสส์ออกมาก็อาจจะไม่สามารถลิสส์ออกมาให้ครบถ้วนได้ ดังนั้น ในที่นี้ เราจะทำการเลือก Machine Learning ออกมา 6 ตัว…

กลยุทธ์ Day of Week ของคุณ Larry R. Williams ทำงานได้จริงไหม

สองสามวันก่อนผู้เขียนได้ อ่านหนังสือ “Long-term secrets to short-term trading” (มีเวอร์ชั่นแปลไทยโดยใช้ชื่อว่า กลยุทธ์เก็งกำไรเทรดระยะสั้น) ของคุณ Larry R. Williams ก็เลยอยากทดลองใช้กลยุทธ์ในการวิเคราะห์ข้อมูลหุ้นตามคุณ Larry ด้วยภาษา Python ดูซะหน่อย จึงถือโอกาสหยิบยกการทดลองนี้มาให้เพื่อนๆ ได้ดูกัน ถือเป็นการฝึกมือภาษา Python และทำความรู้จักกับข้อมูลหุ้นให้มากขึ้นกันไปในตัวด้วยค่ะ สมมุติฐานเริ่มต้น คุณ Larry ได้ตั้งสมมุติฐานของกลยุทธ์นี้ไว้ว่า “ราคาของหลักทรัพย์ในแต่ละวันของสัปดาห์มีลักษณะนิสัย (Characteristic) บางวันมีการปรับตัวขึ้นของราคามากกว่าวันอื่นๆ ในขณะที่บางวันที่การปรับตัวของราคาลดลงมากกว่าวันอื่นๆ อย่างมีนัยยะสำคัญ เช่น หุ้นอย่าง Google อาจจะมีลักษณะของการมีแรงซื้อเข้ามามากใน วันเริ่มต้น ของสัปดาห์ และ มีแรงขายมากใน วันสุดท้าย ของสัปดาห์ ถ้าหุ้นเหล่านั้นมีลักษณะนิสัยแบบที่ว่าจริง เราก็น่าจะสามารถนำข้อมูลนี้มาใช้ประโยชน์ในการสร้างกลยุทธ์การลงทุนได้” ผู้เขียนจึงขออาสา พามาทดลองกลยุทธ์ที่ว่านี้ไปด้วยกันค่ะ บทความนี้ผู้เขียนจะขอใช้หุ้นใน Dow Jones Industrial Average (DJIA) ในการทดลองนะคะ เราจะนำหุ้นเหล่านี้วิเคราะห์ลักษณะเฉพาะ (Characteristic)…

กลยุทธ์ง่ายๆ อย่างการเลือกหุ้นผู้ชนะ ทำกำไรได้จริงหรือ [แจก Code Portfolio Selection with Python]

สวัสดีครับ ไม่ได้เขียน blog ซะนาน วันนี้มีโอกาสได้กลับมาอัพเดต blog กันซะหน่อย วันนี้เรามาวอร์มอัพ Python กับการ backtest แบบง่ายๆกันดีกว่าครับ ลองมาขยายความกันหน่อยดีกว่า ว่าเงื่อนไขนี้เป็นอย่างไร ทำการเรียงหุ้นใน pool (กลุ่มของหุ้นที่เราเลือกมา) ทั้งหมด ที่มีผลงานดีที่สุดในช่วงเวลาที่ p โดยที่ p อาจจะเป็น 1 สัปดาห์ 1 เดือน 3 เดือน ฯลฯ ผ่านมา เลือกหุ้นที่ทำผลงานได้ดีที่สุดมา n ตัว แล้วถือไว้ใน portfolio ของเราเป็นช่วงเวลา อีก q หนึง (หรือจะมากกว่าน้อยกว่าก็แล้วแต่เราจะดีไซน์) คิดผลกำไร / ขาดทุนของช่วงเวลาที่ถือหุ้นเหล่านั้นไว้ใน portfolio (ช่วงเวลา q) ให้เราเริ่มกระบวนการเดิมซ้ำคือการไปเรียงลำดับผลงานของหุ้นใน portfolio ของเรา และ ในส่วนของ Pool ในส่วนของ portfolio…

Alternative bars อีกทางเลือกของการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการลงทุน

เคยคิดกันมั้ย ว่าข้อมูลหุ้นที่เรานำมาวิเคราะห์กันในทุกๆ วันนี้ ข้อมูลที่มีหน้าตาที่คุ้นเคย อย่างราคาของวันนั้นๆ OHLC (Open-High-Low-Close) และ Volume ที่เกิดขึ้นในวันๆ หนึ่ง มันเหมาะสมเพียงใด ที่เราจะนำมาใช้ในการ วัดความเป็นความตาย (นี่ก็เวอร์ไป) ….. ในการตัดสินใจว่า จะลงทุนในหุ้นตัวใด เมื่อไหร่ เป็นจำนวนเท่าใด เคยนั่งคิดกันมั้ยว่า เจ้าข้อมูลตัวนี้มันสมเหตุสมผลหรือไม่ หรือ มีข้อมูลอื่นๆ ที่อาจจะนำมาลองใช้ได้หรือไม่ วันนี้ เราเลยนำบทความเกี่ยวกับ “ข้อมูลหุ้นทางเลือก” หรือ “Aternative bars” มาเล่าสู่กันฟังค่ะ โดยบทความนี้เราได้เอามาจาก คุณ Harkishan Singh Baniya ที่เค้าเอาไอเดียมาจาก Advances in Financial Machine Learning. ของคุณ marcos lopez de prado อีกทีหนึงนะคะ link บทความต้นฉบับ ที่นี่ บทความเก่าของเราเองที่เคยเขียนในเรื่องนี้ สามารถอ่านได้ที่นี่ อะไรคือ…

Modern Portfolio Theory — หนึ่งในนวตกรรมเปลี่ยนโลกการลงทุน

(อันนี้เป็นบทความเก่าที่ผมลืมย้ายมาลงบล็อคใหม่นะครับ) ในปี 1956 อาจารย์ Harry Markowitz(รูปบน) ได้นำเสนอเปเปอร์สำคัญทางด้านการลงทุน ว่าด้วยการจัดสรรพอร์ตการลงทุนด้วยสมการ Modern Portfolio Theory หรือเรียกอีกชื่อว่าMarkowitz Portfolio Theory(MPT) ซึ่งมี Impact อย่างสูงและได้เปลี่ยนโลกการเงินไปตลอดกาล จากการวิเคราะห์การลงทุนแบบรายตัวมาเป็นวิเคราะห์การลงทุนแบบ Portfolio สมัยใหม่ เดี๋ยวเรามาดูกันอย่างกันครับว่า MPT มีไว้ทำอะไร และ สำคัญอย่างไร เพื่อความเข้าใจง่ายผมจะทำให้มีสมการน้อยเท่าที่จำเป็นนะครับ การเข้ามาของ MPT ถือว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงมุมมองต่อ Portfolio ให้เป็นวิชาการขึ้น จำคำที่ว่า “Don’t put all your eggs in one basket” มันได้มีการกล่าวถึงกันมานานแล้วก็จริงแต่งานนี้จะก้าวไปอีกสเตป เป็นการพิสูจน์มันทางคณิตศาสตร์ และ พรูพให้เราเห็นไปเลยว่าทำไม เพราะอะไรถึงต้องมี MPT? จากรูปเรามี Asset 2 ตัว ที่กำไรและความเสี่ยต่างกัน ตัวที่กำไรมากกว่าก็จะมีความเสี่ยงมากกว่าตัวที่กำไรน้อยกว่า ดังคำกล่าว High Risk…

กรองสัญญาณเทรดง่ายๆ ด้วย K-mean clustering

สวัสดีครับ ห่างหายจากการอัพบล๊อคกันไปนานมาก เนื่องจากติดภารกิจหลายเดือน วันนี้จะกลับมาเขียนอัพบล็อคตามปรกติแล้วครับ ขอถือโอกาสมาปัดฝุ่นกันด้วยไอเดียง่ายๆ ที่ใช้ในการกรองสัญญาณเทรดด้วย Machine Learning กันก่อนก็แล้วกันครับ ข้อมูล ในที่นี้เราจะใช้ ขอมูลหุ้น MSFT(microsoft corporation) เป็นตัวอย่างในการทดลองนี้นะครับ โดยใช้ข้อมูลในการทดลองตั้งแค่ปี 2016 จนถึงปี 2018 เริ่มทำงาน โดยแรกเริ่ม เราจะใช้กลยุทธ์อย่าง Trend Following แบบธรรมดาๆ คือ ใช้ Feature หรือ indicator แค่ Simple Moving Average (SMA) 2 เส้น เท่านั้น SMA1 เส้นเร็ว xx วัน โดยผมจะปรับให้สั้นเพื่อให้เกิด noise SMA2 เส้นช้า yy วัน โดยผมจะปรับให้สั้นเพื่อให้เกิด noiseเช่นกัน จากนั้น ก็ประยุกต์ใช้ไอเดียง่ายๆ ที่ทราบกันอยู่แล้วคือ ให้ SMA1…

Startup แบบไหนที่ได้ไปต่อ! ทดสอบด้วย Machine Learning

ปัจจุบันมี Startup ใหม่ๆ เกิดขึ้นทุกวันพร้อมกับไฟแห่งความหวัง แต่ใครจะรู้ว่ามี Startup ไม่น้อยที่ไฟนั้นต้องมอดไปก่อนเวลาอันควร ไม่สามารถไปให้ถึงฝั่งฝันได้ วันนี้เราจะมาดูกันค่ะ ว่าจะมีทางไหนบ้างมั้ยที่เราจะสามารถใช้ Machine Learning เข้ามาทำนายความสำเร็จหรือความอยู่รอดของ Startup หน้าใหม่ได้ ก่อนอื่นเรามาดูแหล่งข้อมูลที่เราจะนำมาใช้กันก่อนค่ะ ข้อมูลที่เราจะนำมาใช้นี้เป็นข้อมูลฟรีจากเว็บไซต์ https://angel.co/companies ซึ่งเป็นเว็บไซต์ที่ใช้ข้อมูลต่างๆ เกี่ยวกับบริษัท Startup ในหลายๆ Sectors ณ วันที่เขียนบทความนี้ (13/5/2020) ในเว็บไซต์นี้มีข้อมูลบริษัทอยู่ถึง 556,000+ บริษัทเลยทีเดียว โดยเว็บไซต์จะให้ข้อมูลรายละเอียดต่างๆ ที่จำเป็นเกี่ยวกับบริษัทในฐานะของ Startup เช่น ชื่อบริษัท วันที่เข้าร่วมในเว็บไซต์ ตำแหน่งที่ตั้ง ประเภทธุรกิน ขนาดบริษัท สถานะ และ จำนวนเงินที่บริษัทระดมทุนถึง ณ ปัจจุบัน เนื่องจากมีจำนวน Startup อยู่เป็นจำนวนมาก เราจึงจะทำการสุ่ม Startup ออกมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพียงบางส่วนเท่านั้น ก่อนที่จะเริ่มต้นการวิเคราะห์ข้อมูลกัน จะขอกล่าวถึงสถานะของบริษัทกันซักเล็กน้อยก่อน เพื่อให้เข้าใจข้อมูลมากขึ้นค่ะ สถานะ (Stage) ของ…

นักลงทุนคนดัง Marcos Lopez de Prado แจก 10 ไอเดียการใช้ ML ในการลงทุน (ฉบับเต็ม)

เมื่อพูดถึงการใช้ Machine Learning ในงานด้านการลงทุนแล้ว คนส่วนใหญ่มักจะนึกถึง “การทำนาย” ราคาข้องหุ้นเป็นหลัก แต่จริงๆ แล้ว Machine Learning ไม่ได้ทำได้เพียงแค่การทำนายค่าราคาเท่านั้นในการลงทุน บทความนี้จะพาไปดู ไอเดียต่างๆ ในการนำ Machine Learning มาใช้ในการด้านการลงทุน โดยการสรุปของคุณ Marcos Lopez de Prado อดีตหัวหน้าทีมนักวิจัย Machine Learning แห่ง AQR Capital และ CIO แห่ง True Positive Technologies (TPT) CIO of True Positive Technologies (TPT) มาดูกันเลยค่ะว่า 10 ทางเลือกในการใช้ Machine Learning ในการลงทุน จะมีอะไรกันบ้าง 1. การทำนายราคา (Price Prediction) ปัญหายอดฮิตของ Machine…

Machine Learning Life Cycle: 7 ขั้นตอนง่ายๆ ในการสร้างโมเดล ML

บทความนี้ เราจะมาพูดถึงวงจรการทำงานของ Machine Learning หรือ “Machine Learning Life Cycle” กันค่ะ ว่ามีขั้นตอนอะไรเข้ามาเกี่ยวข้องบ้าง และ แต่ละขั้นตอนคืออะไร ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูล ไปจนถึงการสร้างแอพลิเคชันกันเลย “Your Idea” หรือ สิ่งที่คุณต้องการสร้าง ก่อนอื่นมาเริ่มกันที่ “idea” หรือ แนวคิด ของสิ่งที่คุณต้องการทำกันก่อนเลยค่ะ คุณมีไอเดียจะสร้าง Application ที่ทำนายอารมณ์ของคน เช่น ถ้าทำนายว่าเศร้า ระบบอาจจะเสนอทางเลือกว่า “Call a friend?” (อยากจะโทรหาเพื่อนมั้ย?) หรือ จะ “See a cute pictures” (อยากดูรูปน่ารักๆ มั้ย?) เพื่อทำให้คนๆ นั้นมีอารมณ์ที่ดีขึ้นได้ ถ้าคุณตัดสินใจใช้ ML เข้ามาช่วยในการทำงาน เราจะพาไปดูว่า คุณจะต้องทำขั้นตอนอะไรบ้าง! มาดูกันเลยค่ะ 1. กำหนดขอบเขตของปัญหา (Problem Definition) ในที่นี้เราวิเคราะห์…

ปรากฏการณ์ 26 กุมภาพันธ์ 2020 หุ้นไทยตก 72 จุดในวันเดียว!!! ใช้ Value-at-Risk ประเมินกันดีกว่า (แจก code Python)

วันที่ 26 ก.พ. 2020 ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยเกิดอาการ “เทกระจาด” หล่นลงวันเดียว ถึง 72.69 จุดนับเป็น นับเป็นหล่นลงวันเดียวถึง 5.05% นับเป็นความเสี่ยงอย่างหนึ่งที่นักลงทุนต้องแบกรับ แต่โชคดีที่เราที่มีวิธีการประเมินความเสี่ยงในการลงทุนเพื่อวิเคราะห์ความเสี่ยงล่วงหน้าทำให้เราสามารถวางแผนรับมือกับความเสี่ยงนี้ได้อยู่แล้ว คือ การใช้ทฎษี Value at Risk เข้ามาช่วย ดังที่เราได้เคยนำเสนอไปแล้วในบทความสองพาร์ทแรกซึ่งหาอ่านได้ที่ Value at Risk (VaR) Part 1: VaR แต่ละแบบมีข้อดีข้อเสียอย่างไร Value-at-Risk Part 2: Cornish-Fisher Expansion – Deal with Fat-tailed ในบทความนี้เราจะนำตัวอย่าง index ตลาดหลักทรัพย์ไทยมาวิเคราะห์ด้วย value at risk ทั้งสองแบบมาวิเคราะห์ให้ดูว่าเราสามารถคาดการณ์ความเสี่ยงในครั้งนี้ล่วงหน้าได้อย่างไร พร้อมทั้งแจกโค้ด python ไปให้เพื่อนๆลองทดลองดูได้อีกด้วย ก่อนอื่นเราจะอธิบายขั้นตอนคร่าวๆก่อนว่าแต่ละโค้ดแต่ล่ะส่วนที่สำคัญทำงานอย่างไรเพื่ออธิบายหลักการทำงานก่อน จากนั้นเราจะนำโค้ดทั้งหมดมาแจกในตอนท้ายของบทความ อธิบายส่วนสำคัญของโค้ด Python เริ่มต้นเราต้อง Import library…

รวมขุมทรัพย์การเรียนรู้ (ฟรี) จากนักลงทุนผู้ยิ่งใหญ่ “Ray Dalio”

คุณ Ray Dalio เป็นอีกหนึ่งนักลงทุนที่มีอุปนิสัยชื่นชอบ “การจดบันทึก” มากเป็นพิเศษ ถึงกับเคยกล่าวไว้ว่า เป็นเวลานานกว่า 30 ปี มาแล้วที่ตนเองทำการจดบันทึกการเรียนรู้ และ ประสบการณ์ในเรื่องต่างๆ เอาไว้อย่างละเอียด และ ใช้เป็นแนวทางในการดำเนินชีวิตมาตลอด ซึ่งสามารถเห็นได้จากความละเอียดของหนังสือ “Principles” ที่เจ้าตัวเขียนขึ้นเองเพื่อบอกเล่าหลักการในชีวิตของตน ที่มีส่วนนำพาให้ทั้งชีวิตส่วนตัว หน้าที่การงาน รวมไปถึงบริษัท “Bridgewater” ประสบความสำเร็จอย่างสูง โดยหวังว่าหลักการต่างๆ ที่เจ้าตัวค้นพบ และ ยึดถือเป็นแนวทางมาตลอดนี้จะช่วยให้ผู้อ่านประสบความสำเร็จได้เช่นกัน บทความนี้จึงขอรวบรวม ความรู้และหลักการต่างๆ ที่คุณ Ray Dalio นำเสนอเอาไว้ทั้งผ่านสื่อต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น หนังสือ วิดีโอ หรือ บทสัมภาษณ์ต่างๆ สามารถหาฟัง หาอ่านได้ฟรี! เอาไว้ให้ผู้ที่สนใจได้ติดตามกันค่ะ 3-VDOs มาเริ่มกันจากวีดีโอกันก่อนค่ะ คุณ Dalio ไม่ใช่คนที่จัดทำวิดีโอออกมามากมายนัก แต่เมื่อทำออกมาแล้ว แต่ละวีดีโอก็ได้รับความสนใจอย่างล้นหลาม มีจำนวนการเข้าชมมากกว่า 17 ล้านครั้ง (นับถึงปีเดือน มิถุนายน 2562)…

10 ไอเดียใช้ Machine Learning ในงาน Finance พร้อมแนะนำ paper ไปอ่านกันให้จุใจรับปีใหม่ (part 2)

เมื่อพูดถึงการใช้ Machine Learning ในงานด้านการลงทุนแล้ว คนส่วนใหญ่มักจะนึกถึง “การทำนาย” ราคาข้องหุ้นเป็นหลัก แต่จริงๆ แล้ว Machine Learning ไม่ได้ทำได้เพียงแค่การทำนายค่าราคาเท่านั้นในการลงทุน บทความนี้จะพาไปดู ไอเดียต่างๆ ในการนำ Machine Learning มาใช้ในการด้านการลงทุน โดยการสรุปของคุณ Marcos Lopez de Prado อดีตหัวหน้าทีมนักวิจัย Machine Learning แห่ง AQR Capital และ CIO แห่ง True Positive Technologies (TPT) CIO of True Positive Technologies (TPT) มาดูกันเลยค่ะว่า 10 ทางเลือกในการใช้ Machine Learning ในการลงทุน จะมีอะไรกันบ้าง บทความที่แล้ว เราได้เขียนเกี่ยวกับไอเดียการใช้ Machine Learning ใน 3…