นักลงทุนที่เริ่มหันมาสนใจ การวิเคราะห์เชิงปริมาณ หรือ ผู้สนใจใน การเรียนรู้ของเครื่อง มือใหม่หลายๆ (ขอย้ำว่าเฉพาะมือใหม่นะครับ ) คนอาจจะเคยคิดว่า ทางที่ดีเราควรจะเรียนสร้างโมเดลในการทำนาย ให้ทำนายหลักทรัพย์การลงทุนต่างๆ ไม่ว่าจะ หุ้น ค่าเงิน พันธบัตร โดยอาจจะเริ่มจาก Moving Average Crossover ก็คงได้ผลลัพธ์ประมาณนึง (อาจจะ searching กันจนผลทดสอบย้อนหลังอลังการก็ได้?) ไปจนถึงโมเดล Machine Learning ตั้งแต่ขั้นต้นอย่าง Linear, Logistic Regression ผลก็คงจะออกมาระดับหนึง และ ยิ่งเราเพิ่มความซับซ้อนให้โมเดลไปเรื่อยๆ จนไปถึงโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network) การเรียนรู้เสริมกำลัง (Reforcement Learning) ผลลัพธ์ก็จะดีขึ้นเรื่อยๆ(ใช้โมเดลซับซ้อนมา searching พารามิเตอร์ เพื่อผลลัพธ์ย้อนหลัง) หรือจะโคตร Overfit กับ โมเดลต้นไม้การตัดสินใจ(Decision Tree) จนเราสามารถกำหนดได้ว่าจะซื้อหุ้นตัวไหนเวลาไหน แล้วก็จะรวยแหลกกันไปเลย ซึ่งมันก็มีโอกาสที่จะเป็นไปได้อยู่บ้าง(ละมั้ง?) แต่โอกาสที่มันจะเป็นไปไม่ได้นั้นมีมากกว่ามากๆ มาคิดๆ ดู ถ้าแค่สร้างโมเดลทำนายให้แม่นยำขึ้นเรื่อยๆแล้วก็จบเลย ทฤษฎี การลงทุนสำคัญๆ อย่าง Modern Portfolio Theory (MPT) จะกระจายความเสี่ยงด้วย Mean Variance ไปทำไม, Constant Proportion Portfolio Insurance (CCPI)จะประกันความเสี่ยงไปทำไม, Black-Litterman(จะสนใจ View อื่นไปทำไม) และ อื่นๆ ก็คงไม่ถูกคิดค้นขึ้นมาเพื่อช่วยในการแบ่งเบาภาระในการแบกรับความเสี่ยงของเราหรอกครับ และ ก็คงไม่ได้สำคัญอะไรด้วย เพราะเราก็แค่เอาโมเดลตัวที่มีพลังการทำนายได้แม่นยำสุดมาเลือกหุ้นเท่านั้น
Efficient Market Hypothesis
ความฝันเหล่านั้นอาจจะโดนตั้งคำถามโดย “ศาสตราจารย์ ยูจีน ฟาม่า (Eugene Fama)” ได้นำเสนอ สมมติฐาน (Hypothesis) ที่สำคัญมากตัวหนึงในโลกของการลงทุน ที่ชื่อว่า “สมมติฐานตลาดมีประสิทธิภาพ” หรือ “Efficient Market Hypothesis (EMH)” ไว้ในปี 1970 ตัวเปเปอร์สามารถอ่านได้ที่ EMH’s paper สมมติฐานนี้บอกเอาไว้ว่า เราไม่สามารถทำนายสิ่งที่ว่ามาข้างต้นที่ผมเกริ่นไว้ได้เลย หรือได้เพียงเล็กน้อยเท่านั้นขึ้นอญู่กับเชดความเข้มหรืออ่อนของสมมุติฐาน เราจะไม่สามารถทำนาย หุ้น/ค่าเงิน ได้แม่นยำขึ้นเรื่อยๆ แล้วเอาชนะตลาดได้ หรือ คาดเดาว่าตลาดจะขึ้นลงช่วงไหนได้ (ถ้าย้อนกลับไปเคยมีแนวคิดที่คล้ายกันชื่อ The Theory of Speculation ของคุณ Louis Bachelier นำเสนอไว้ในงานวิจัยของเขาตั้งแต่ปี 1900)
“EMH” กล่าวว่า นักลงทุนทุกคนมีเหตุผลและสามารถวิเคราะห์ข้อมูล (Information) ได้เหมือนกันหมด และ Information ทุกอย่างได้ถูกรวมไว้ในราคาแล้ว เพราะตลาดเป็นผลรวมของกลุ่มคนผู้เกี่ยวข้องจำนวนมากที่เกี่ยวข้อง ด้วยโครงข่ายของคนมากมายที่มีผลต่อราคาของสินทรัพย์นั้นๆ ราคาของสินทรัพย์นั้นๆ จะตอบสนองต่อข้อมูลทั้งหมดที่เข้าถึงได้ในเวลานั้นแล้วทั้งหมด (All Information Available) แน่นอนว่าไม่นับราคาที่ยังไม่ react กับ information วงใน เช่น การที่บริษัทมีแผนจะเข้าเทคโอเวอร์บริษัทอื่น เป็นต้น (แต่เมื่อ Information นั้นหลุดรอดออกมาราคาก็จะ react ไปแล้วทุกครั้ง)
แล้ว Information ที่ว่ามานั้นคืออะไร จริงๆแล้วมันก็คือทุกอย่างที่จะมีผลกับราคาของหลักทรัพย์นั้นๆ
- ข้อมูลทางการเงินของบริษัทนั้นๆ
- ข่าวทั้งหมดเกี่ยวกับบริษัท
- ข้อมูลทางเทคนิคคอลทั้งหลาย
- ข้อมูลวงใน
เราอาจจะบอกว่า ไม่จริงหรอก เราไม่เชื่อสิ่งที่ EMH กล่าวไว้ เนื่องจาก เราทำกำไรมาได้แล้ว เพิ่งได้กำไรมา 60% จากการทำนายตลาดด้วยวิธีการใดๆ ซึ่งจริงอยู่ครับ ว่าเหตการณ์แบบนั้นมันอาจจะเกิดขึ้นได้เป็นครั้งคราว แต่คำถามคือ … เราสามารถทำได้อย่างเป็นถาวรรึเปล่า เช่น เรานับคลื่นอีเลียตแล้วสามารถทำกำไรและนับได้ถูกต้องการมั่นคงไปตลอดหรือไม่.
จริงๆ แล้ว อาจารย์ Fama ไม่ได้บอกว่าตลาดนั้นจะไม่สามารถทำนายทายทักอะไรได้เลยนะครับ แต่อาจารย์ได้แบ่งแยก EMH ออกเป็น 3 รูปแบบดังนี้
- “Weak From” หรือ แบบอ่อน ราคาในอนาคตไม่สามารถทำนายได้ด้วยข้อมูลในอดีต และ เทคนิคคอล จะเห็นว่าแบบอ่อนนี้เสนอว่าตลาดมีประสิทธิภาพแบบอ่อน ไม่ได้ปฎิเสธเรื่องอื่น เช่น ข้อมูลพื้นฐานของบริษัทไปด้วย ฟอร์มนี้ของ EMH อณุญาติให้เราไปหาหุ้นต่ำมูลค่าของบริษัทต่างๆได้ครับ
- “Semi-Strong From” หรือ แบบกลาง ราคาหลักทรัพย์จะปรับตัวกับ Information ทั้งหมดทันทีที่ Information นั้นๆหลุดออกมาสู่สาธารณะ อันนี้รวมไปถึงข้อมูลพื้นฐานของบริษัทครับ
- “Strong From” หรือ แบบเข้ม ไม่ว่าจะข้อมูลจะสามารถเข้าถึงได้ทั่วไป หรือจะเป็นข้อมูลวงในก็ไม่มีผลทั้งนั้น ทุกอย่างได้ถ้าอันนี้เป็นจริงเราก็คงทำอะไรไม่ได้มากนัก
แล้ว EMH เป็นจริงไหม
EMH ตั้งบนสมมุติฐานว่า นักลงทุนทุกคนมีเหตุผล แค่ข้อนี้เราก็สงสัยได้แล้วว่านักลงทุนทุกคนมีเหตุผลในการเลือกซื้อหลักทรัพย์ที่กำลังผันผวนจริงหรือเปล่า? ไล่ จากแบบ Weak ไปจนถึง Strong มันก็จะมีโอกาสเป็นจริงได้น้อยลงไปเรื่อยๆ เพราะความเคร่งครัดของ Hypothesis เอง ถ้าสมมุติฐานแบบเข้มเป็นจริง โลกการลงทุนเกิดจากการ Random ทั้งหมด โมเดลที่เราเอามาทำนายแล้วเกิด Edge ขึ้นมาทำให้โมเดลเราถูกต้อง เทียบกับตัวแปรที่เป็น Factor ในการทำนายนั้นเกิดมาโดยบังเอิญแบบสุ่ม แบบนี้มันก็เข้มไปซักหน่อย อย่างน้อยๆเราก็พอจะเห็น ตัวแปร Macro หลักๆที่ผลในระยะยาวกับการลงทุนอยู่บ้างแล้ว
ตัวอย่างชัดๆก็นักลงทุนคนดังๆอย่างเช่น Warren Buffett, Peter Lynch, Ray Dalio, Jim Simons ก็เป็นผู้ที่เอาชนะตลาดด้วยวิธีการต่างๆ ทั้งคณิตศาสตร์ของ Renaissance Technologies หรือ วิเคราะห์พื้นฐานกิจการและประเมินมูลค่า ที่เอาชนะมาอย่างยาวนานของ Berkshire Hathaway
ชื่อมันคือ Hypothesis!!!
ก่อนจะไปดูข้อโต้แย้งอื่นๆดูชื่อมันก่อนครับ Efficient Market Hypothesis ที่ผมเน้นตัวหลังเพราะอยากจะให้ดูว่ามันคือ Hypothesis (สมมุติฐาน) ซึ่งต่างกับสิ่งที่เรียกว่า Theory (ทฎษฎี) หรือ Law (กฎ) ในทางวิชาการเรา Hypothesis เป็นสิ่งที่ตั้งขึ้นมาง่ายกว่าสองอย่างหลังมากครับ เวลาเราตั้งข้อสงสัยอะไรซักอย่างหนึง เราก็ตั้งสมมุติฐานไว้ จากนั้นเราก็ไปหาข้อมูลมาสนับสนุน หรือ พิสูจน์ว่าสมมุติฐานของเรานั้นเป็นความจริงหรือไม่อย่างไร อย่างเช่น ทฤษฎีสัมพัทธภาพของไอสไตน์ ซึ่งเป็น Theory ก่อนจะเป็น Theory ไอสไตน์ก็อาจจะตั้ง Hypothesis มาก่อนว่าจักรวาลอาจจะทำงานแบบไหน จากนั้นเค้าก็หาข้อมูลมาพิสูจน์มัน ระหว่างนั้นก็อาจจะได้คำตอบเหมือนหรือต่างจาก Hypothesis ตั้งต้นของตัวเอง และเมื่อพิสูจน์ได้แล้วว่าสามารถอธิบายปรากฎการณ์นั้นๆได้อย่างถูกต้องและมีโอกาสเปลี่ยนแปลงได้ไม่มากนัก หรือ Law อย่างกฎแรงโน้มถ่วงของนิวตัน ก็จะเป็นการอธิบายการทำธรรมชาติ ที่มีโอกาสเปลี่ยนแปลงได้น้อยเช่นกัน(ผมไม่แน่ใจว่ามี Law ทางการตัวไหนพิสูจน์แล้วเปลี่ยนบ้างไหม)
สรุป
จะเห็นว่า จากแค่ชื่อเราก็เห็นแล้วครับว่าเรื่องนี้ “ยังไม่มีข้อสรุป” ที่เป็นที่ยอมรับโดยทั่วกัน แต่งานของอาจารย์ Fama ถือว่ามีอิทธิพลอย่างมากต่อแวดวงการเงินสมัยใหม่ อย่างที่ว่าไปตอนต้นครับ ถ้า EMH ไม่มีส่วนที่ถูกต้องเลย เราก็ไม่ต้องมานั่งกระจายการลงทุน ทฎษฎีอย่าง MPT ก็ไม่ต้องคิดขึ้นมาก็ได้ เราก็ไปพยายามทำนายให้แม่นยำที่สุดกันต่อไป EMH อาจจะจริงหรือไม่จริงก็ได้แต่ต้องมีส่วนจริงในระดับหนึงไม่งั้นก็ไม่ทำนายยากขนาดที่เราทำกันทุกวันนี้หรอกครับ ตลาดการลงทุนดูเหมือนจะมีประสิทธิภาพซะเป็นส่วนใหญ่ (ผู้เล่นเยอะ) ตลาดผู้เล่นน้อยลงผมตั้งข้อสังเกตว่าประสิทธิภาพของตลาดสมควรลดลง
ความคาดหวังที่เหมาะสม
ฉะนั้นผู้ที่มีพื้นฐานทางการเรียนรู้ของเครื่อง หรือ Machine Learning อาจจะเคยชินกับการสร้างโมเดลในการทำนายอะไรซักอย่าง เช่น จำแนกรูปภาพ การทำนายสภาพอากาศ ที่เรามันจะได้ค่าความแม่น 90% ถึง 99% (ถ้าทำผิด ความแม่นยำระดับนี้มีนะครับ แต่ไร้ประโยชน์) ซึ่งเหตุการณ์แบบนี้มันไม่สามารถเกิดขึ้นได้ในการทำนายทิศทางราคาหลักทรัพย์ครับ แค่เกิน 50% แบบมีนัยยสำคัญก็ยากแล้ว มันอยู่ที่การสร้างโมเดล (Modeling) จากสมมุติฐาน (Hypothesis) และทดสอบสมมุติฐาน (Hypothesis Testing) มากกว่าทำนาย (Prediction) ครับ
Cr.
AlgoAddict Blog 