อย่าพึ่งพาดัชนีทำนายอนาคต! ข้อมูลสดใหม่คือกุญแจแห่งชัยชนะ

สวัสดีครับ ผมคือแมวเลี้ยงจากห้องไอเดียการเทรด จุดประสงค์คืออินดิเคเตอร์พยากรณ์อนาคต? ฮาฮา ผมก็เคยตกหลุมรักเรื่องนี้มาก่อนเช่นกัน คิดว่า “อาจจะชนะได้ด้วยสิ่งนี้” บางครั้ง โดยเฉพาะอินดิเคเตอร์สำหรับ MT4 ที่ติดตั้งพยากรณ์อนาคต ตอนแรกก็ตื่นเต้นนะ คิดว่า “ด้วยสิ่งนี้จะเห็นอนาคต!” แต่มันก็แค่ชั่วคราวจริงๆ

แต่สุดท้ายความจริงก็ไม่หอมหวานอย่างที่คิด เพราะการพยากรณ์อนาคตถึงที่สุดก็เป็นการคำนวณบนข้อมูลในอดีต เภสัชวิทยาการเงินอาจดูเป็นทฤษฎีสูงและดูฉลาด แต่ส่วนสำคัญคือ “อดีต” นั่นเอง กล่าวคือพยายามหากฎจากการเคลื่อนไหวนั้นๆ ในอดีตเท่านั้น ไม่ใช่การทำนายการเคลื่อนไหนในอนาคตโดยตรง ดังนั้นท้ายที่สุดการเทรดจะชนะหรือไม่นั้นเป็น “เรื่องคนละเรื่อง” โมเดล Monte Carlo ก็ยังคงเป็นความทรงจำเก่า เช่นกัน เมื่อยี่สิบปีก่อนผมเคยซื้อโปรแกรม Excel ที่ราคาเป็นทั้งแสนเยอะมาใช้งาน ยังมีสิ่งอื่นๆ ให้แนะนำครับ

อินดิเคเตอร์หรือทฤษฎีพยากรณ์อนาคตมีเป้าหมายในการคาดการณ์การเคลื่อนไนของราคาจากข้อมูลในอดีต และใช้วิธีวิเคราะห์หลักๆ ดังต่อไปนี้ ซึ่งแต่ละอย่างมาจากวิศวกรรมการเงินและวิธีทางคณิตศาสตร์ และถูกใช้อย่างแพร่หลายในเทรด

1. แบบจำลอง ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)

- แบบจำลอง autoregressive แบบ moving average ที่ใช้งานบนข้อมูลลำดับเวลาเพื่อทายทักข้อมูลตามอดีต ARIMA ถูกพัฒนาเพื่อข้อมูลที่มีการเคลื่อนไหวแบบสุ่มเหมือนข้อมูลการเงิน โดยมักใช้ในการทำนายการเคลื่อนไหร์ในอนาคต แต่ในการเทรดมักมีความแม่นยำต่ำ

2. ARSM (AutoRegressive Stochastic Model)

- แบบจำลองความน่าจะเป็นแบบ autoregressive ที่รวมองค์ประกอบสุ่มไว้ในการทาย คำณวนจากความผันผวนของข้อมูลในอดีตเพื่อทำนายราคาสินทรัพย์ในอนาคตในเชิงความน่าจะเป็น โดยทั่วไปใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเศรศาสตร์และแนวโน้มตลาด

3. การแปลงฟูเรียร์ (Fourier Transform)

- การแปลงฟูเรียร์ช่วยแยกข้อมูลที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนประกอบตามความถี่ ในตลาดการเงินมักใช้เพื่อค้นหการเปลี่ยนแปลงตามจังหวะ (รอบ) เพื่อพยากรณ์แนวโน้ม แต่ตลาดการเงินมีองค์ประกอบสุ่มสูง จึงการแปลงฟูเรียร์อย่างเดียวมีข้อจำกัด

4. Kalman Filter

- วิธีกรองเพื่อประมาณสถานะ ใช้เพื่อลดนnoise แบบเรียลไทม์และทำนายตลาดที่เปลี่ยนแปลงไปแบบไดนามิก ใช้ในระบบทำนายมากมาย ช่วยให้ได้การพยากรณ์อนาคตที่ “มีเหตุผลมากที่สุด”

5. เครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks)

- หนึ่งในแมชชีนเลิร์นนิง แบบจำลองที่ใช้ข้อมูลในอดีตทำนายราคาหลังจากนั้น ใช้ inputs หลายอย่าง เช่น ข้อมูลตลาด ข่าวสาร เศรษฐกิจ และปัจจัยอื่นๆ เพื่อสอนให้อนาคตของการเคลื่อนไหวราค เรียนรู้และประยุกต์ในราคาสำคัญในปัจจุบัน

6. ทฤษฎีคลื่นเอลเลียต (Elliott Wave Theory)

- แนวคิดว่าการเคลื่อนไหวของราคามีรูปแบบคลื่นที่สอดคล้องกับธรรมชาติ โดยดูรูปแบบคลื่นในอดีตเพื่อวิเคราะห์ว่าเวลานี้อยู่ในขั้นไหนและทำนายการเปลี่ยนแปลงราคาหลังจากนี้ อย่างไรก็ตามนี่ไม่ใช่การพยากรณ์อนาคตจริงจัง แต่เป็นการวางตำแหน่งในตลาดในเชิงทฤษฎี

7. SVM (Support Vector Machine)

- อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงชนิดหนึ่ง ใช้ในการจำแนกหรือถดถอย สอนให้คิดเกี่ยวกับสภาวะตลาดในอดีตและนำไปใช้อ predicting ตอนถัดไปในอนาคต เพื่อทำนายราคาย่อย ตลาดหุ้นหรือตลาดแลกเปลี่ยร แต่ต้องการการคำนวณที่ซับซ้อน

8. แบบจำลอง GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)

- แบบจำลองความผันผวนที่คาดการณ์ความแปรปรวนของข้อมูลการเงิน ใช้เพื่อทำนายความเสี่ยงในอนาคต แต่ไม่ใช่การทำนราคาของสินทรัพย์โดยตรง

9. Monte Carlo Simulation

- ใช้การจำลองความผันผวนแบบสุ่มซ้ำๆ เพื่อคำนวณสถานการณ์อนาคตในเชิงความน่าจะเป็น สามารถช่วยประเมินช่วงการเคลื่อนไหวและความเป็นไปได้ ไม่ใช่การทำนายที่แน่นอน แต่ให้มุมมองความเสี่ยง

10. ทฤษฎีฟรากทัล (Fractal Theory)

- ใช้เพื่อค้นหารรูปแบบที่มีลักษณะ self-similarity ในพฤติกรรมราคาหรือระบบตลาด และพยายามหาความเปลี่ยนแปลงในอนาคตจากรูปแบบที่ปรากฏอยู่ซ้ำๆ

วิธีเหล่านี้ทั้งหมดพยายามทำนายอนาคตจากข้อมูลในอดีต แต่ทุกวิธีก็มีข้อดีข้อเสีย และการทำนายอนาคตอย่างสมบูรณ์เป็นไปไม่ได้ ตลาดถูกขับเคลื่อนด้วยปัจจัยสุ่มมากมายและอารมณ์ของนักลงทุน จึงควรมองหาความเสี่ยงและปรับตัวให้ยืดหยุ่น

ขอเล่าถึงความล้มเหลวครั้งใหญ่ที่สุดของผมก่อนนะ นั้นคือช่วงที่ได้อินดิเคเตอร์มาใช้งานครั้งแรก คิดว่า “นี่แห่,/ใช้งานได้แน่” จนเปิดสถานะขนาดใหญ่ ผลลัพธ์สุดท้ายตรงกันข้าม แฮะๆ ขณะนั้นถึงกับเข้าใจว่าอนาคตไม่ใช่สิ่งที่สามารถพยากรณ์ด้วยอินดิเคเตอร์ได้

แล้วเราจะทำกำไรอย่างไรล่ะ? เราเก็บข้อมูลใหม่ๆ ทุกวัน ทุกสัปดาห์ และวางแนวคิดจากข้อมูลเหล่านั้น ตลาดนั้นมีชีวิตชีวา ไม่เหมือนเมื่อวาน หากสถานการณ์คล้ายคลึงกันเกิดขึ้นอีก ข่าวสาร ปัจจัยพื้นฐาน อารมณ์ของผู้ค้า ล้วนแล้วแต่แตกต่าง ผลลัพธ์จึงอาจต่างกันมาก

หากจะเปรียบเทียบคือ เพราะเหตุที่กาแฟที่ร้านเดียวกันในวันนี้อร่อยเหมือนเมื่อวาน อาจไม่อร่อยในวันพรุ่งนี้ บาริสต้าอารมณ์ต่างๆ เมล็ดกาแฟอาจเปลี่ยนไป ไม่ว่าอะไรก็ตาม สิ่งที่ออกมาจะต่างกันเสมอ นี่คือความจริงของตลาด

ฉะนั้นการวิเคราะห์การเคลื่อนไหวในอดีตสำคัญ แต่ไม่ควรเชื่อในความฝันที่ว่าคุณจะพยากรณ์อนาคตได้อย่างแท้จริง เราเป็นเทรดเดอร์ที่ควรติดตามข้อมูลใหม่ๆ เสมอ และสร้างไอเดียให้เข้ากับสภาวะตลาดในแต่ละช่วง

ถ้าเกิดมีอินดิเคเตอร์ที่พยากรณ์อนาคตจริงๆ อยู่ จะไม่ขายมันเลยใช่ไหมล่ะ เพราะมันช่วยให้เราใช้งานเองด้วย ฮ่าๆ ดังนั้นการพึ่งพาเครื่องมือเหล่านั้นไม่ใช่สิ่งที่สำคัญที่สุด แต่การคิดด้วยตนเองต่างหากที่สำคัญจริง ๆ

สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม คค้นหา “SamLite Radar 3-Step Method”