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…

“Factor investing” เส้นทางสายใหม่ใน Bond market

บทความนี้เขียนเมื่อ วันที่ 9 กรกฏาคมที่ผ่านมานี่เอง พูดถึงแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงการลงทุนภายใน Bond markets ว่า ในยุคที่เรากำลังอยู่ในช่วงตลาดขาขึ้นแบบนี้ กลุ่มของ Hedge Funds/ Funds จำเป็นต้องมีการแข่งขันกันอย่างเข้มข้น เพื่อให้นักลงทุนไม่ถอดใจหันหนีไปลงทุนกับ Index Tracking Funds กันหมด  และ แนวทางของกลยุทธ์ที่ผู้เขียนคาดว่าจะเป็นแนวโน้มใหม่ที่เหล่า Hedge Funds จะหันหัวเรือเข้าไปหา เพื่อให้มีค่า Beta ที่สูงขึ้น และ นำไปสู่การรักษานักลงทุนเอาไว้กับตัวเอง ก็คือ “Factor Investing” แนวคิดนี้ได้ถูกนำเสนออย่างเป็นทางการใน paper ของคุณ Patrick Houweling, Porfolio Manager แห่ง Robeco – the Investment Engineers จากกรุงลอนดอน ประเทศอังกฤษ ในหัวข้อ “Factor Investing in Corporate Bond Mark” (ลงลิงก์ให้ท้ายบทความ)…

[Reinforcement Learning 101] ตะลุยคาสิโนด้วย RL: Muti-Armed Bandit (2)- UCB1

จากบทความที่แล้ว เราได้พาไปดูการกำหนดปัญหา การไปเล่น Slot machine ที่คาสิโนของเราและได้หาวิธีการประเมินโอกาสชนะของเครื่อง Slot machine ด้วยวิธีการ Epsilon greedy มาแล้วและได้เปรียบเทียบผลลัพธ์ดู นับว่าทำงานได้ดีประมาณหนึง เอาเข้าจริงๆวิธีการนั้นก็ไม่ได้เป็นอะไรมากไปกว่าการคำนวณ mean ของแต่ละเครื่องผ่านการเล่น Slot machine แต่ละรอบๆเสริมด้วยวิธีการสุ่มเล่นเครื่อง Slot machine บ้างเป็นครั้งคราวเท่านั้นเอง วันนี้เราจะมาดูสมการคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนขึ้นมาอีกนิดหนึง(นิดเดียว) UCB1 ตัวนี้ก็ใช้ในการประเมิน mean ตัวหนึงทำหน้าที่เหมือน Epsilon greedy แต่วิธีการทำนั้นต่างกัน เนื่องจากเราจะแก้ปัญหาเดิม ก่อนอื่นผมขอนำ โอกาสในการชนะของ Slot machine มาแปะกันอีกครั้งนะครับ ​เครื่องที่ 1 มี win rate 10% ต่อการเล่นแต่ละครั้ง เครื่องที่ 2 มี win rate 20% ต่อการเล่นแต่ละครั้ง เครื่องที่ 3 มี win rate 50%…

ทำไมการวิเคราะห์ Technical Analysis ถึงใช้ไม่ได้ผลเหมือนเดิมอีกแล้ว

วันนี้ต้องออกตัวก่อนเลยนะครับ ว่าผมไม่ได้เขียนบทความนี้เอง แต่เป็นการแปลมาจากบทความของคุณ David H Bailey อีกทีหนึงครับ David H Bailey เป็นใคร? David H Bailey เป็นใครกัน ท่านได้ Ph.D คณิตศาสตร์ จาก Standford และทำงานเป็นนักวิจัยมีงานวิจัยเจ๋งๆออกมามากมาย ก่อนอื่นต้องบอกเลยว่าอาจารย์ท่านไม่ใช่คนโนเนม หรือนักวิจัยที่อยู่แต่กับคณิตศาสตร์อย่างเดียวนะครับ เป็นนักวิจัยที่ออกงานวิจัยร่วมกับ Marcos Lopez de Prado ที่เป็น Head of Machine Learning ของกองทุน AQR CAPITAL MANAGEMENT (กองทุน ขนาดใหญ่ 2 ของโลกเป็นรองเพียงแค่ Bridgewater Associates ของ Ray Dalio เท่านั้น และ ARQ เป็นHedge Funds ที่เป็น Quant Funds อีกด้วย)…

ดึงข้อมูล Intraday stock data ฟรี ง่ายๆ ด้วย Python (Alpha Vantage API)

โดยปกติ AlgoAddict จะทำงานกับข้อมูลรายวัน (Daily) เป็นหลัก แต่บทความนี้ขอเอาใจผู้อ่านที่สนใจข้อมูลระหว่างวัน (Intraday) กันหน่อยค่ะ ด้วยกันแนะนำ Website ที่มีการให้บริการข้อมูล Intraday แบบไม่เสียเงิน! Website ที่ว่านี้ก็คือ “www.alphavantage.co” นั่นเองค่ะ ก่อนอื่น ลองเข้าไปดูหน้าตาเว็บกันก่อนเลยค่ะ Alpha Vantage ทำอะไร? Alpha Vantage เป็นกลุ่มของนักวิจัย วิศวกร และ นักลงทุน ที่รวมตัวกันเพื่อทำวิจัยด้านเทคโนโลยี และ ให้บริการ Free API (application program interface) สำหรับข้อมูล Stock, Forex และ Digital/Crypto currencies Alpha Vantage ไม่ได้พัฒนาด้วย Python! ถึงแม้ Alpha Vantage จะให้บริการข้อมูลฟรี ที่เราต้องการ แต่ …. ถ้าเราตามไปอ่าน “Alpha…

ทำไม กองทุนอันดับหนึ่งของโลก อย่าง “Bridgewater” (by Ray Dalio) ที่ไม่เคยประกาศกลยุทธ์ใหม่เลยมาตั้งแต่ปี 1996 จึงตัดสินใจเปิดตัวกลยุทธ์ “Optimal Porfolio” อย่างเป็นทางการ?

เป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้วให้กลุ่มผู้สนใจการลงทุนว่า ถ้าจะให้พูดถึงกองทุนระดับบิ๊กๆ ของโลก ชื่อของ กองทุน “Bridgewater Associates” ของนักลงทุนคนดังอย่าง คุณ “Ray Dalio” ต้องลองเข้ามาในหัวแน่นอน ควบคู่กันกันกับกองทุน “AQR Capital management” ที่นักลงทุนสายวิชาการอย่างคุณ “Marcos Lopez de Prado” ที่เราเคยพูดถึงกันไปแล้วทำงานอย่ด้วย ก่อนอื่นเรามาดู Performance ล่าสุดของ 2 กองทุนนี้กันก่อนดีกว่าค่ะ ขอยกการจัดอันดับอย่างเป็นทางการของ Quarter ที่ 2 ประจำปี 2018 มาให้ดูดังตารางด้านบนค่ะ (ใครอยากดูอันดับแบบเต็มๆ ทั้ง 113 อันดับ ขอเชิญตามลิงก์ท้ายบทความได้เลยค่ะ) อย่างที่พูดไปข้างต้น กองทุนอันดับหนึ่งคือ Bridgewater Associates กับ Asset under Management(AUM) $132.8 billions ตามมาติดๆ ด้วยกองทุนของคุณ Marcos สุดหล่อสายวิชาการ ไม่หวงไอเดียที่ผู้เขียนชื่นชอบมากๆ และติดตามมาตลอดไปอย่าง…

[Reinforcement Learning 101] ตะลุยคาสิโนด้วย RL: Muti-Armed Bandit (1)- Epsilon Greedy

วันนี้เรามาพูดถึงโมเดลเบื้องต้นของ Reinforcement Learning กันบ้างครับ โดยเราจะเริ่มตั้งแต่แบบเบื้องต้นกันครับ จุดประสงค์ของการไป Casino สมมุติว่าเราไป Casino​ เป้าหมายของเราคืออะไร ก็คงไม่หาเงินจากการเล่นพันให้มากที่สุด แล้วเราเดินไปเล่นเครื่องเล่น Slot Machine ที่ในห้องนั้นมีอยู่ 3 เครื่อง โอกาสชนะ(win rate)ในแต่ละเครื่องไม่เท่ากัน​แต่เราน่ะไม่รู้หรอกว่าเครื่องไหนมี win rate เท่าไหร่บ้าง สมมุติอีกว่าเครื่อง Slot Machine ของ Casino นี้เมื่อเราเข้าไปเล่นแต่ละครั้ง ถ้าชนะเราจะได้เงิน 1 เหรียญ ถ้าแพ้ก็จะได้ 0 เหรียญ  แต่ละเครื่องมี win rate ไม่เท่ากันดังนี้ ​เครื่องที่ 1 มี win rate 10% ต่อการเล่นแต่ละครั้ง เครื่องที่ 2 มี win rate 20% ต่อการเล่นแต่ละครั้ง เครื่องที่ 3 มี win rate 50%…

Modern Portfolio Theory หนึ่งในนวตกรรมเปลี่ยนโลกการลงทุน

อาจารย์ Harry Markowitz ผู้คิดค้นทฤษฏี Modern Portfolio Theory 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 ทำไมต้องมี MPT? จากรูปเรามี Asset 2…

Basic Pair Trading (2) : การประยุกต์ใช้ Cointegration

บทความนี้เขียนมาจากการเข้าร่วมสัมมนากับกลุ่ม Quantopain ที่กรุงลอนดอน ประเทศอังกฤษ ในช่วงต้นปีที่ผ่านมา ส่วนหนึ่งของสัมมนาได้กล่าวถึง Basic pair trading strategy ที่มีการประยุกต์ใช้ค่า Cointegration เราจะตัดส่วนนี้มาพูดถึงกันในบทความชุดนี้ค่ะ บทความแรก Basic Pair Trading (1) สามารถหาอ่านได้จากลิงก์นี้ https://algoaddict.com/blog/89211/pairtrading-1 Cointegration idea แนวคิดหลักๆ ของ Cointegration ที่เราจะนำมาใช้กันใน basic pair trading ก็คือ การใช้ค่า Cointegration เพื่อหาหุ้นที่มี “Economic link” ต่อกัน โดยที่ หุ้น 2 ตัวจะ Cointegrated กันก็ต่อเมื่อความแตกต่างของข้อมูล 2 ชุด มีลักษณะเป็น “Mean Reverting” หรือ พูดง่ายๆ ก็คือ ค่าวิ่งไปมาอยู่รอบๆ ค่า Mean ของตัวเองนั้นเอง ตัวอย่างเช่น…

Basic Pairs Trading (1) : Idea of Cointegration

Pair trading เป็นอีกหนึ่ง strategy ที่ได้รับความสนใจอย่างกว้างขวางในกลุ่มของ Hedge funds ในบทความนี้ก็จะขอถือโอการมาแบ่งบันความรู้ในเรื่องการใช้เทคนิค Cointegration ในการทำ pair trading กันค่ะ Pair trading? เป็นเทคนิคการเทรดอย่างนึงที่มีการประกันความเสี่ยงโดยทำการเทรดเป็น “คู่” เวลาเปิด order ก็จะมีการเปิดสถานะ long และ short พร้อมๆ กัน บนคู่หุ้นที่ต้องการ” Pair trading ถือ เป็นเทคนิคการ hedging อย่างหนึ่งที่ได้รับความนิยมกันอย่างแพร่หลายในกลุ่ม hedge funds จนบางครั้งมีการเข้าใจผิดกันไปว่า pair trading กับ hedging นั้นเป็นเทคนิคเดียวกัน ในความเป็นจริงแล้วทั้งสองเทคนิคนี้มีความต่าง คือ การ hedging เป็นเทคนิคการเทรดที่มีการพยายามประกันความเสี่ยงด้วยวิธีการที่หลากหลาย (ซึ่งอาจจะเป็นวิธีอื่นที่ไม่ใช่ pair trading ก็ได้) ส่วน pair trading เป็นหนึ่งในวิธีการทำ hedging ที่ใช้เฉพาะเทคนิคการเทรดเป็นคู่ เท่านั้น…

Monte Carlo for Stock Simulation

“หุ้นตัวนี้ในช่วงที่ผ่านมามันมีเทรนขาขึ้นที่ชัดเจนมาก ช่วยฟันธงให้หน่อยได้ไหม ว่าหุ้นตัวนี้เดือนหน้าจะขึ้นหรือจะลง?” “หุ้นตัวนี้กราฟสวยมาก คิดว่าเดือนหน้าหุ้นตัวนี้จะเบรกไลน์เป็นขึ้นอย่างใหญ่โตเลยรึเปล่า?” ใครเคยวิเคราะห์การลงทุนแบบ Technical Analysis คงเคยได้ยินคำถามประเภทนี้กันมาบ้าง บ้างก็ไปหา “ผู้รู้” เพื่อให้ช่วยวิเคราะห์ให้ แต่ถ้าเราเชื่อในการวิเคราะห์เชิงปริมาณ คำถามนี้ตอบได้ง่ายๆเลยว่า “ไม่รู้!!!” เพราะถ้าเราเชื่อใน Random Walk Hypothesis มันจะไม่มีใคนคนไหนที่จะสามารถพูดได้อย่าง 100% ว่าวันพรุ่งนี้ อาทิตย์หน้า หรือปีข้างหน้า มันจะขึ้นหรือลงแค่ไหน เพราะการขึ้นลงของหลักทรัพย์มันมีตัวแปรมากมายเหลือเกินมาเกี่ยวข้องจนเป็นที่มาของชื่อ Random Walk เองนั่นแหละครับ แต่ถึงเราจะเชื่อแบบนั้น ก็ไม่ได้จะหมดหนทางในการประเมินความเสี่ยง/คาดการณ์มันซะทีเดียว จากบทความที่แล้วผมได้พูดให้ฟังคร่าวๆ ถึงความจำเป็นในการสุ่มตัวแปรเพื่อสร้างแบบจำลอง(Simulation)การลงทุนที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งก็ไม่ได้ลงรายละเอียดทางคณิตศาสตร์มากนัก วันนี้ผมจะพามาดูสมการเบื้องหลังการ Simulation มันกันครับ Monte Carlo for stock simulation ถ้าตลาดหุ้นมันเต็มไปด้วยการ Random แล้วเราทำอะไรได้บ้าง? มาตั้งต้นกันก่อน เราต้องการอะไร? เราต้องการประเมินอนาคตของหุ้นซักตัวหนึงในอนาคตอันใกล้ อาจจะ 1 สัปดาห์ 1 เดือน 1 ปี…

Monte Carlo Simulation

วันนี้เราจะมาพูดถึงอีกหนึ่งเรื่องที่ได้ยินบ่อยๆ คือ “Monte Carlo” แบบ 101 กันครับโดยเราจะไม่ลงสมการอะไรมาก แต่จะเน้นให้เห็นว่าการ Random เกี่ยวข้องกับการลงทุนอย่างไร และเราจะเอาความรู้ตรงนั้นมาทำอะไรได้บ้าง ที่มาที่ไปของ Monte Carlo ชื่อ “Monte Carlo” นั้นมาจาก เมือง “Monte Carlo” ของประเทศ โมนาโก ซึ่งเป็นเมืองที่โด่งดังเรื่องคาสิโนมากที่สุดในโลกเมืองหนึง ว่าด้วยการพนันนั้นก็ คือ เกมส์ ที่มีความน่าจะเป็นทางคณิตศาสตร์มากมายเข้ามาเกี่ยวข้อง หรือ มีการ Random มากมายเกิดขึ้น เช่น ความน่าจะเป็นในการได้เงินที่เกิดจากการเล่นเครื่องเล่นจำพวก Slot Machine, การทอยลูกเต๋า เป็นต้น คาสิโนจึงเป็นแรงบันดาลใจให้นำมาเป็นชื่อของโมเดลทางสถิติเพื่อสร้างแบบจำลองเสมือน (Simulation) ตัวแปรสุ่มเหล่านั้น Casino Monte Carlo ที่ Monaco ถ้าจะถามว่า “จะเอา Monte Carlo มาใช้งานในด้านการลงทุนได้ยังไงดี?” คำตอบคงไม่พ้น 1) การสร้างแบบจำลองเสมือน (Simulation)…

รู้จักกับการแจกแจงปกติกับพื้นฐาน Mean Reversal

Normal Distribution สามารถเอามาพิจรณาควบคู่การเทรด Mean Reversal ได้อย่างไร Normal Distribution คืออะไร แล้วข้อจำกัดของมันคืออะไร แบบเบื้องต้น การแจกแจงปกติ (Normal Distribution) เป็นรูปแบบการแจกแจงดาต้าตามความน่าจะเป็นของตัวแปรที่เราสนใจ ซึ่งนับเป็นสิ่งที่เป็นพื้นฐานที่สำคัญมากในวิชาสถิติ กล่าวคือเป็นการนำเอาตัวแปรนั้นๆมาพล๊อตในรูปแบบกราฟระฆังคว่ำเพื่อดูความถี่ของตัวแปรที่เราสนใจ ยกตัวอย่างว่าเป็นหุ้นนะครับ ก็จะเป็นการนำหุ้นตัวนั้นๆมาพล๊อตดูการแจกแจงความถี่ดูว่า หุ้นตัวนั้นๆในช่วงเวลาที่เรากำหนด มีความถี่ในการเคลื่อนไหวขึ้นลงอยู่ที่เท่าไหร่ ซึ่งจะทำให้เราสามารถตอบคำถามประเภท จากข้อมูลที่ผ่านมานี้ มีโอกาสแค่ไหนที่ หุ้นตัวนั้นจะลงมากกว่า 5% ในหนึ่งวัน เป็นต้น จากรูป นี่คือกราฟการแจกแจงปกติ มีคุณสมบัติคือมีจุคพีคเพียงจุดเดียวในกราฟรูปร่างของมันจะคล้ายระฆังคว่ำ โดยสัญลักษณ์ Mu ที่ปรากฎให้เห็นั้นคือค่ากลาง(Mean) โดยการแจกแจงแบบปกติเนี่ยมันมีคุณสมบัติอย่างหนึงคือ ถ้าเราเอาค่ากลางของมันมาบวกไปด้วยค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตราฐาน และ อีกด้านก็นำมันไปลบกับค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตราฐาน มันจะครอบคลุมไป 68% ของการแจกแจงข้อมูลทั้งหมด ถ้าเอาค่ากลางไปบวก/ลบกับ 2คูณด้วยส่วนเบี่ยงเบนมาตราฐานนั้นก็จะได้ความน่าจะเป็นถึง 95%ของข้อมูลทั้งหมด ถ้าเราเพิ่มเป็นตัวเลขที่นำไปคูณเป็น 3 มันะจะคลอบคลุมไปถึง 99.7% ของข้อมูลทั้งหมดทีเดียว จากข้อมูลตรงนี้เราจะสกัดเอาอะไรจากความรู้พื้นฐานนี้ไปใช้ได้บ้างละ จริงๆมันก็เป็นพื้นฐานหนึงของสิ่งที่เรียกกันว่า Mean Reversal หรือ Counter…