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…

10 ไอเดียใช้ Machine Learning ในงาน Finance พร้อมแนะนำ paper ไปอ่านกันให้จุใจรับปีใหม่ (part 1)

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. Price Prediction (การทำนายราคา) ปัญหายอดฮิตของ Machine…

Value-at-Risk Part 2: Cornish-Fisher Expansion – Deal with Fat-tailed

วันนี้เรามาต่อกันที่เรื่อง Value at Risk แบบที่ 3 ที่เรียกว่า “Semi Parameter Approach” กันครับ ผู้อ่านท่านใดสนใจบทความเรื่อง Value-at_Risk: part 1 ซึ่งพูดถึง VaR ใน 2 แบบแรก สามารถตามอ่านได้ที่ลิงก์ด้านล่างครับ ประเมินความเสี่ยงด้วย Value at Risk (VaR) แต่ละแบบมีข้อดีข้อเสียอย่างไร ปัญหาของสองแบบแรก ปัญหาของการประเมินสองแบบแรกที่กล่าวถึงในบทความที่ผ่านมา ประเมินความเสี่ยงด้วย Value at Risk (VaR) ก็คือ แบบ Historical มีปัญหาเรื่องการใช้ดาต้าอย่างเดียวในการอธิบายมันจึงไม่มีการตั้งสมมุติฐานใดๆ การประเมินสามารถกระโดดได้มากช่วงปลายการแจกแจง แบบ Parametric เราจะต้องมีการสร้างโมเดล โดยตั้งสมมุติฐานว่าดาต้ามีการแจกแจงแบบใดซักแบบหนึง สมมุติว่าเราใช้ Gaussian distribution มันก็จะมีการใช้ Parameter ในการประเมิน โดยคิดว่าข้อมูลที่เราประเมินเป็น Gaussian ตลอด ถ้าเราตั้งไว้ว่าเป็น Student distribution…

Deep Learning กับการช่วยอนุรักษ์วาฬ ใน "Saving Whale Project"

บทความนี้ เราจะมาทำความรู้กับอีกหนึ่งโครงการที่มีการนำ Machine Learning มาใช้เพื่อแก้ปัญหาที่เกิดขึั้นจริง เพื่อแก้ปัญหาการสูญพันธ์ของปลาวาฬหายากกัน ก่อนอื่นเรามาดูจุดเริ่มต้นของปัญหากันก่อนค่ะ ปัญหา จะมีซักกี่คนที่รู้ว่า สัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมขนาดมหึมาอย่าง “วาฬ” หรือ ที่นิยมเรียกกันติดปากว่า “ปลาวาฬ” ซึ่งจริงๆ แล้ว ไม่ใช่ปลา เพียงแค่อาศัยอยู่ในน้ำเท่านั้น! เป็นสิ่งมีชีวิตที่ “ใกล้” จะสูญพันธ์ โดยเฉพาะวาฬสายพันธ์ที่หายากต่างๆ เช่น Narwhal, North Atlantic Right Whale, Sei Whale มาดูตัวอย่างหน้าตาวาฬที่ได้รับการจัดว่ากำลังเสี่ยงต่อการสูญพันธุ์ โดย WWF (World Wide Fund for Nature) กันก่อนค่ะ ดังนั้น จึงต้องมีกลุ่มนักอนุรักษ์ที่คอยสอดส่องดูแลเจ้าวาฬเหล่านี้อย่างใกล้ชิด แต่ปัญหามันอยู่ที่ว่า เจ้าสัตว์โลกตัวมหึมาเหล่านี้ อาศัยอยู่ในทะเล ถึงแม้จะต้องขึ้นมาหายใจที่ผิวน้ำ แต่ก็ไม่ได้โผล่ขึ้นมาให้เราเห็นทั้งตัว และ ไม่ได้โผล่ขึ้นมาบ่อยๆ แล้วนักอนุรักษ์จะรู้ได้ยังไงล่ะ ว่าตัวไหน เป็นตัวไหน และ จำนวนของพวกมันเพิ่มขึ้น หรือ ลดลงอย่างไร???…

ประเมินความเสี่ยงด้วย Value at Risk (VaR) Part 1: VaR แต่ละแบบมีข้อดีข้อเสียอย่างไร

ความจริงเรื่องนี้ผมเคยเขียนไปเมื่อ 2-3 ปีก่อนแล้ววันนี้มีโอกาสผมขอนำกลับมาเขียนให้เป็นระบบและครอบคลุมขึ้นนะครับ Value at Risk (VaR) คืออะไร VaR คือ “โมเดลที่ใช้ในการประเมินความเสี่ยง” ของพอร์ตฟอลิโอวิธีหนึ่ง ที่ถูกนำมาใช้เพื่อตอบคำถามประเภทที่ ในช่วงเวลาหนึ่งๆ พอร์ตฟอลิโอของเราจะมีโอกาสเสียเงินได้มากเท่าไหร่ ที่ระดับความเชื่อมั่น (Confident Level) แค่ไหน ตัวอย่าง เช่น “จากข้อมูลรายเดือนที่เราของหุ้น ABC เป็นเวลา 30 ปี เรามีความมั่นใจ 95% ว่าถ้าเราถือหุ้นตัวนี้ไว้ในพอร์ตฟอลิโอของเรา หุ้นตัวนี้จะไม่ลดลงเกินกว่า 4% ในช่วงเวลา 1 เดือน” พูดง่ายๆคือ “มีโอกาสแค่ 5% ที่หุ้น ABC จะลดลงเกินกว่า 4% ในช่วง 1 เดือน” นั่นเองเป็น “VaR” เป็นโมเดลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิเคราะห์ความเสี่ยง และวิธีการคำนวณ VaR ก็มีหลายวิธี ซึ่งผมจะแยกประเภท ดังนี้ Non-Parametric วิธีการที่ไม่ต้องใช้ตัวแปรใดๆ ใช้แค่…

การรู้จำรูปแบบสำหรับข้อมูลแบบตามลำดับเวลาด้วย Hidden Markov Model (Pattern Recognition with Sequential Data using HMM)

การค้นพบ “รูปแบบ” หรือ “Patterns” ที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูล เป็นอีกสาขาวิชาที่น่าสนใจ และ มีความท้าทายเป็นอย่างมาก เนื่องจากในปัจจุบันนี้ที่เรากำลังใช้ชีวิตอยู่ในโลกของข้อมูล ซึ่งเรากำลังพูดถึงข้อมูลจำนวนมหาศาล (ต้องขอคุณเทคโนโลยีในการเก็บข้อมูลที่ก้าวล้ำอย่างรวดเร็วไว้ ณ ที่นี้ด้วย!) ข้อมูลถูกเก็บบันทึก แทบจะทุกที่ทุกเวลา ไม่มีใครสามารถวิ่งหนีกระบวนการนี้ได้เลย “Data” หรือ “ข้อมูล” ถือเป็นสิ่งที่มีคุณค่ามหาศาล การมีข้อมูล ถูกเรื่อง ถูกเวลา นั้น ถึงขนาดเปลี่ยนยาจกเป็นเศรษฐี เปลี่ยนขาวเป็นดำ ได้เลยทีเดียว! แต่ถึงอย่างนั้นก็ตาม “ข้อมูล” นี้ จะกลายเป็นแค่ “ขยะไซเบอร์” ทันที ถ้ามันไม่ได้ถูกนำมาใช้งานอย่างถูกต้อง จุดนี้นี่เองที่ทำให้การศึกษาในสาขา “Pattern Recognition” หรือ การระบุรูปแบบที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูล ได้รับความสนใจเป็นอย่างมาก เพราะสามารถขุดค้นเอา “ความรู้” ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล เพื่อนำไปสู่การใช้งานอย่างเหมาะสมได้ “Pattern Recognition” มีด้วยกันมากมายหลากหลายรูปแบบมาก ขึ้นอยู่กับลักษณะการใช้งาน ระบบ Pattern Recognition ยกตัวอย่างระบบที่เราคุ้นเคยกัน เช่น ระบบรู้จำใบหน้า (Face…

Ray Dalio’s woring style

พาไปดูวัฒนธรรมการทำงานใน Bridgewater Associates inverstment firm ที่ใหญ่ที่สุดของโลก ที่บริหารโดยนักลงทุนชื่อดังอย่างคุณ Ray Dalio กัน สวัสดีค่ะ โพสนี้ออกตัวก่อนว่าไม่เกี่ยวกับการลงทุนนะคะ แต่แอดผ่านไปเจอมา แล้วคิดว่า น่าสนใจดี เลยหยิบมาฝากกันค่ะ เป็นการสัมภาษณ์คุณ Ray Dalio แค่ 5 นาทีเท่านั้น จากที่ไม่เคยคิดจะอ่านหนังสือ Principles เพราะ หนังสือเล่มโตมากกก คิดว่าคงอ่านไม่จบ 555 รู้สึกอยากลองอ่านดูเลยค่ะ อยากรู้ว่าเค้าคิดอะไร ทำอะไร รู้สึกว่าเป็นบุคคลที่มีความคิด และ หลักการทำงานที่น่าสนใจมากๆ อีกท่านนึง Idea mertocacy เป็นการสัมภาษณ์เกี่ยวกับการทำงานในองค์กร แบบ Idea mertocacy หรือ แนวคิดเชิงความสามารถนิยม ซึ่งคุณ Dalio ให้ความเห็นว่าในการทำให้องค์กรมีทิศทางไปในทางนี้ได้ เกิดจาก 2 สิ่งคือ Radical Truthfulness กับ Radical Transparency ซึ่งก็คือ…