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) ให้ความนับถือเป็นอย่างมาก อันที่จริงผู้แปลตามมาอ่าน Blog ของผู้เขียนก็เพราะคุณ Marcos แนะนำมานี่แหละครับ

ผลงานที่นับว่ายิ่งใหญ่ที่สุดงานหนึง คือ ผลงานชื่อ Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism: The Effects of Backtest Overfitting on Out-of-Sample Performance ที่คุณ Marcos พูดถึงในโพส 7 ปัจจัยอันตรายที่ทำให้กองทุนที่ใช้ Machine Learning ต้องพบจุดจบ  ในข้อ 7 โดยเนื้องานสามารถอ่านได้เต็มๆได้ที่นี่

ถ้าใช้ Technical Analysis กับเรื่องอื่นที่ไม่ใช่เรื่องลงทุนจะเป็นยังไงล่ะ?

Image result for weather forecast
ตัวอย่างการทำนายสภาพอากาศ

สมมุติว่ารายงานสภาพอากาศวันนี้นะครับ เราเปิดกราฟของอุณหภูมิหรือความกดอากาศมาดู จากนั้นเราวิเคราะห์ตามหลักการ Technicla analysis เช่นดู Trend นับ คลื่นตามหลักการคลื่น Elliott Wave จากนั้นเราจะทำนายว่าฝนจะตกก็ต่อเมื่อกราฟมันทะลุ Trend line ขึ้นมาแบบนี้เราคงไม่เชื่อ หรือ มั่นใจว่าฝนจะตกกันใช่ไหมครับ

อีกตัวอย่างหนึง ถ้าเราไปคลีนิกหาหมอแสกนคลื่นหัวใจ แล้วหมอดูกราฟแล้ววัด Ratio ให้ได้สัดส่วนเป็น Fibonanci ratio เช่น คลื่นขึ้นมาเตะที่ Gloden ratio = (sqrt (5) + 1)/2 = 1.6180339 จากนั้นดู Pattern เช่น Cup and handle แล้วมาวิเคราะห์อาการเรา เราก็คงจะไม่เชื่อ

เพราะเรื่องพวกนี้ในทางวิทยาศาสตร์ เค้าไม่ทำกัน ครับ ในทางวิทยาศาสตร์นั้น มักจะมีการตั้งสมมุติฐาน (Hypothesis) และ จากนั้น จึงทำการ “ทดสอบสมมุติฐาน” ด้วยตัวเลขที่แน่นอน เช่น ทดสอบข้อมูลว่ามีค่า P-value น้อยหรือมากกว่า 0.05 เพื่อจะปฎิเสธหรือยอมรับสมมุติฐานนั้นๆ หรือไม่

Technical Analysis ในโลกของ Broker ระดับโลก และโลกของการลงทุน

บทความ Technical Analysis จาก Charles Schwab Corporation

มี Broker ดังๆมากมายบนโลกนี้ที่ใช้ Technical analysis ในการวิเคราะห์การลงทุนกันครับ โดยอาจารย์ท่านยกตัวอย่างคร่าวๆ ไว้ ดังนี้

  1. Charles Schwab Corporation Broker เจ้าใหญ่ของซานฟรานซิสโก ได้ให้บริการ Technicla analysis เป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ของลูกค้าที่ Active ในการลงทุน
  2. Merrill Lynch ให้ Market Analysis Technical Handbook ซึ่งในนั้นมีทั้ง “ Momentum Indicators,” “แนวรับ ,แนวต้าน” และก็มีบทใหญ่เต็มๆให้กับ “The Fibonacci concept.”
  3.  ปี 2018 Bank of America / Merrill Lynch ได้โชว์ Chart ราคาทำนายอนาคตด้วย Pattern ทาง Technical Analysis ที่นี่
  4. นิตยสาร Barrons ได้ออกบทความ ที่บอกว่า Technicla analysis สำคัญแค่ไหน
  5. The Wall Street Journal เองก็ออกบทความเกี่ยวกับเรื่องนี้มากมาย
  6. Bloomberg เรียกว่า Technicla analysis คือ Technology สำคัญสำหรับการลงทุน
  7. Market Realist เองก็มีบทความวิเคราะห์การลงทุนด้วย Elliott Wave อยู่เช่นกัน

ทำไม Technical Analysis มันถึงจะไม่ Work!!!

ความเห็นที่แตกต่างกันของผู้วิเคราะห์แต่ละคนเกี่ยวกับการตีความ Technical analysis

Image result for technical analysis meme
Meme ที่ถูกทำมาล้อเลียนการตีความ Technical analysis
  • Technical analysis ไม่สามารถบอกเคลียร์ๆ ได้ครับ การตีความไม่มีหลักเกณฑ์ที่แน่นอน และ มีความคลุมเครือสูง-ขึ้นอยู่กับมุมมองของนักวิเคราะห์แต่ล่ะท่านว่าจะมองข้อมูลเดียวกันแบบไหน
  • ตัวอย่างนะครับ เช่น กรณีการนับคลื่น Elliott สมมุติว่าเราจะนับ คลื่น 1 – 2 – 3 – 4 ไปแล้วใช่ไหมครับ แต่ถ้าคลื่นที่ 5 ไม่สามารถทำความสูงกว่า คลื่นที่ 3 ได้มัน Pattern ในการนับคลื่นมันก็ผิดไปส่งผลให้เราต้องนับคลื่นใหม่ ถ้าเราคิดแบบนั้นมันคลื่น Elliott ก็จะถูกเสมอครับกลายเป็นว่าเรานับผิดไป ซึ่งไม่สามารถทำให้เราสามารถเพิ่มเติมความรู้ของเราอย่างเป็นระบบได้ นอกจากการพยายามนับให้แม่นขึ้นเท่านั้นเอง มันจึงก่อให้เกิดการเรียนรู้ได้น้อยครับ.

งานวิจัยของผู้เขียนเอง

  • ในปี 2017 ผู้เขียนได้ตีพิมพ์งานวิจัยชื่อว่า Evaluation and ranking of market forecasters, งานวิจะยนั้นได้วิเคราะห์นักวิเคราะห์ข้อมูลการลงทุนกว่า 68 คนโดยใช้ข้อมูลที่เก็บโดย CXO Advisory โดย 68 คนนี้ที่ถือว่าเป็นระดับมืออาชีพ และ บุคคลเหล่านี้มีการคาดการณ์ตลาดรวมกว่า 6,627 ครั้ง
  • จาก 68 คนนั้นมีถึง 27 คนที่ใช้ Technicla analysis เป็นหลัก
  • แล้ว 27 คนนี้ผลงานดีไหม? ค่าเฉลี่ยของพวกเขามีความแม่นยำแค่ 44.1% เท่านั้นเอง พูดง่ายๆคือน้อยกว่าเดาอีกครับ เคยมีงานวิจัยเอาลิงมาจัด Portfolio ยังทำผลงานได้เท่าๆกับผู้รู้เลยครับ
  • และ 44.1% นั้นต่ำกว่าค่าเฉลี่ยของทั้ง 68 คนอย่างมีนัยยะสำคัญด้วย ย่อมแปลว่าคนอื่นที่ไม่ได้ใช้ Technicla analysis ทำผลงานได้ดีกว่าอย่างเห็นได้ชัด
  • สรุปว่าเราไม่มีหลักฐานอะไรมาบอกว่าสมัยนี้ Technicla analysis ยังจะใช้วิเคราะห์ได้รึเปล่า.
  • งานวิจัยนี้มี Survivorship bias ด้วยนะครับ — นักวิเคราะห์ที่ทำผลงานได้แย่ก็ไม่ได้ถูกเอามารวมกับข้อมูลนี้ด้วยซ้ำ แสดงว่านักวิเคราะห์ Technicla analysis ที่มีความแม่นยำ 44.1% ถือว่าคือพวกที่รอดจากการโดนถอดออกแล้ว!!!.

งานวิจัยจากคนอื่นๆ.

  • ผู้เขียนไม่ได้วิจัยเรื่องนี้คนเดียวยังมี Laszlo Birinyi เป็นตัวอย่างในบทสัมภาษณ์ของ The Heretics of Finance, “ความจริงก็คือ Technical Analysis มันทำงานไม่ได้จริงๆหรอก”
  • ยังมีงานวิจัยที่หน้าสนใจในหนังสือเรื่อง Eidence based technical analysis ที่ผู้เขียน David Aronson นำหลักการทาง Technicla analysis มาพิสูจน์ให้เราดูอีกครับ.

Multiple testing errors และ Cherry picking biases

  • Technical Analysis มักจะอ้างอิงไปยังงานวิเคราะห์ที่ประสบความสำเร็จ แต่ถ้าเราพูดในเชิงสถิติ, มัน “จริง” แค่ไหนกันล่ะ?
  • ผู้เขียนเคยโชว์ Bias ตัวนี้ไปแล้วในงานเรื่อง The most important plot in finance ว่าด้วยทดลองจำนวนมากครั้งเกินไปและตั้งสมมุติฐานมันจากนั้น คือการที่เราไป Search หาจากความน่าจะเป็นเป็นหมื่นหรือเป็นแสนครั้งเจอความเป็นไปได้เยอะแยะไปหมด จากนั้นเราก็เลือกที่จะนำเสนอแต่สิ่งที่มันผลงานดี. นับเป็น Backtest Overfitting อย่างหนึง
  • แม้จะต่างกับการ Backtest ของ Quants อยู่บ้างแต่โดยหลักเหมือนกันครับทาง Quants ก็อาจจะเจอโอกาสที่กลยุทธทำผลงานได้ดีที่สุดจากการทดลองที่มากเกินไปเช่นกัน เราเลยต้องพัฒนา Discount Factor มาเพื่อแก้ปญหาการวัดผลมันครับ.
  • รายละเอียดที่ข้อที่ 7 ของบทความ 7 ปัจจัยอันตรายที่ทำให้กองทุนที่ใช้ Machine Learning ต้องพบจุดจบ  ที่เราเคยเอามาลงครับ

ตลาดเปลี่ยนไปแล้ว 

Image result for high frequency trading
รูปหน้าจอการเทรดความถี่สูง(High frequency trading)
  • Quant funds และองกรค์แนวหน้าแห่งวงการ Quantitative finance สมัยใหม่จำนวนมากเค้าจะใช้โมเดล Algorithms ทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนมากและเขียนมันออกมาเป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์จากนั้นก็ทดลองครับ และ ด้วยพลังของสิ่งที่ว่าทำให้มันซับซ้อนมากกว่าการวิเคราะห์ในโลก Technical Analysis ที่ไหนจะทำได้
  • Dataset ที่มีหลากหลายมิติ แต่ปรับเปลี่ยนได้ตลอดเวลา, ทำให้สามารถสร้างโมเดลระดับเทพถึงขั้น state-of-the-art ด้วย Super Computer, และลงไปเทรดได้ยัน Millisecond หรือ Microsecond ไปแล้วด้วยซ้ำ.
  • ด้วยการเพิ่มทั้งความซับซ้อนและพลังในการคำนวณเหล่านี้จึงสามารถสร้างรายได้อย่างเป็นระบบและมั่นคงจากตลาดได้ แต่มันก็เพิ่ม Noise กับตลาดได้เช่นกัน
  • ลองดูที่รูปล่าง ส่วนใหญ่ของกองทุนที่ทำผลงานได้ดีที่สุดในโลกคือ Quant Funds. Q คือ Hedge Funds ที่ใช้ Quant เป็นหลัก ส่วน D คือกองทุนที่ยังใช้มนุษย์ในการตัดสินใจเป็นหลักครับ
ผลงาน Hedge funds ประจำปี 2019
  • และนี่ก็เป็นแนวหน้าของ “สงคราม” ที่แท้จริง โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อนอย่างมาก และมีจำนวนหลายโปรแกรม จากหลายสถาบันกำลังสู้กันเองครับ ผลลัพธ์ของมันทำให้ตลาดการเงินเกิด Noise มากขึ้นทำให้มีความเป็น Random walk มากกว่าครั้งใดที่เคยเป็นมาในอดีต. นั้นเป็นสิ่งหนึงที่ทำให้ Technical Analysis ที่อาจจะเคยใช้งานได้ในอดีตใช้งานไม่ได้ดีเหมือนเดิมอีกต่อไปแล้ว

แล้วมันสำคัญต่อเราอย่างไร?

Image result for retired investment
ผู้สูงอายุกำลังมองหาการลงมทุนหลังเกษียณอายุ รูปจาก https://blog.bankbazaar.com/5-best-investment-options-retirement/

Technical analysis ยังคงครอบครองพื้นที่ข่าวในโลกการเงินอยู่ มันเป็นเรื่องยากที่จะหลีกหนี เรายังเจอข่าวเรื่องนี้ได้ทุกวัน. สิ่งที่สำคัญกว่านั้นคือไม่ว่าจันักลงทุนรายย่อยจำนวนมาก หรือ กองทุนเองก็ยังคงใช้ Technical analysis ช่วยตัดสินใจซื้อขายอยู่ . Broker และ สื่อมักจะกล่าวถึง Technical analysis ว่า “เป็นการใช้เทคโนโลยีมาปรับปรุงผลลัพธ์การลงทุน” หรือ “มันสามารถช่วยเราหาจุดเข้าจุดออกได้.” และมีผู้คนมากมายที่เชื่อ

อย่างที่ผู้เขียนและเพื่อนร่วมงานได้ให้สัมภาษณ์กับ Forbes ว่า, “Technical analysis นั้นทำให้ผู้คนอยากลงเงินลงทุนของตัวเองไปในตลาด(Broker ได้เงิน) แต่ในทางกลับกัน Technical analysis กลับไม่ได้ให้ข้อมูลที่นัยยะสำคัญในการช่วยพวกเขาตัดสินใจจริงๆเลย” คิดภาพถ้าแพทย์หรือเภสัชกรแนะนำพวกเราโดยให้ข้อมูลแบบไม่มีนัยยะใดๆกับคนป่วยแบบนี้คงโดนฟ้องไปแล้ว

อีกเรื่องคือ “จุดเข้าและจุดออก” โดยการใช้ Technical analysis นั้น มันมักจะให้ผลลัพธ์ที่แย่มากๆ, โดยเฉพาะกับนักลงทุนที่เก็บเงินมาทั้งชีวิตที่หวังจะใช้ชีวิตปั้นปลายอย่างสงบ. มีตัวอย่างมากมายที่นักลงทุนได้ขายหลักทรัพย์การลงทุนออกจาก Portfolio ของพวกเขาอย่างมีนัยยะสำคัญด้วยภสวะอาการตกใจ (Panic) และอีกไม่นานนักมันก็ไปถึงจุดต่ำสุด จากนั้นพวกเขาก็จะไม่กล้าซื้อหลักทรัพย์เหล่านั้นกลับมาแม้ว่ามันจะรีบาวราคากลับขึ้นมาก็ตาม (ส่วนนี้ผม ผู้แปล มองว่าเป็นเรื่องของจิตวิทยาด้วยไม่ใช่ความผิดของ Technical analysis ทั้งหมด แต่มันจะดีกว่าสำหรับผู้ที่มีอาการตื่นตกใจได้ง่ายถ้าเราถอดอารมณ์ออกไปแล้วปล่อยให้โมเดลคณิตศาสตร์ทำงานให้เราแทน)

ผู้ช่วยให้คำแนะนำทางด้านการลงทุนที่ผู้เขียนรู้จัก บอกผู้เขียนว่ามีอย่างมีลูกค้าของเขาออกจากตลาดผิดเวลาด้วยการวิเคราะห์แบบ Technical analysis ในช่วงวิกฤตการเงินที่เริ่มจะกลับมา 2008-2009 ทำให้เขาไม่สามารถรักษาการลงทุนของเขาไว้ได้อีกเลย. ที่แย่ไปกว่านั้น ลูกค้าของเขาบางคนได้ถูกแนะนำให้ลงทุนแบบหมดหน้าตัก “all in” ช่วงที่ตลาดทำจุดสูงสุดในปีนั้นด้วย (นึกภาพตามก็เสียวไส้แทนแล้วครับ). เรื่องพวกนี้เกิดอยู่บ่อยๆเราเอาไปคูณด้วยพันหรือหมื่นเคสได้เลยด้วยซ้ำ

ยังมีความหวังรออยู่

Image result for future is here
อนาคตมาถึงแล้ว

จากความสำเร็จอย่างยิ่งของ โปรแกรมระดับ State-of-the-Art ของ Quantitative finance และ วิธีการ Machine Learning ทำให้วิธีการของพวกเราได้รับการยอมรับมากขึ้นในวงการ, และมีตัวชี้วัดบางอย่างที่ผู้เขียนสังเกตเห็น แม้กระทั้งบริษัท Technical Analysis เองยังตื่นตัวเรื่องนี้เป็นอย่างมากและพยายามเรียนรู่มันนั้นทำให้คนที่มี Skill ด้าน Quant และ Machine Learning โดนต้องการตัวอย่างมาก  ผู้ที่ร่วมงานกับผู้เขียน(ก็เป็นหนึ่งในผู้จัดการกองทุนดัง ณ ปัจจุบัน) ได้เคยบอกไว้ว่า:

สมัยก่อน ตอนผมเริ่มหาคนมาทำงานที่ Hedge fund, มันเป็นเรื่องที่ธรรมดามากและยอมรับได้ครับถ้าผู้สมัครที่มานั้นมีความรู้ทางด้าน Technical analysis

แต่สำหรับปัจจุบันนั้นมันต่างไปครับ, หน่วยงานหรือองกรค์ที่ผมทำงานด้วย, มักจะมองจุดนั้นเป็นข้อเสียไปเสียแล้ว และไม่ค่อยยอมรับมากนัก. และเมื่อผมได้มีโอกาสไปพูดคุยกับเพื่อนผู้จัดการกองทุนระดับชาติ, ผมเห็นว่าโลกการลงทุนเรานั้นกำลังไปในทิศทางเดียวกัน….”ทิศทางที่สร้างสรรค์ขึ้น”

CR. https://mathinvestor.org/2019/05/technical-analysis-in-major-brokerages-and-financial-media/

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s