SQN [Part 2/3]: Risk , R-Multiples and Expectancy

ถ้าเราจำได้ในส่วนของ part เเรก หรือ Golden Rules of Trading มักจะเห็นได้ว่า อาจารย์ Van Tharp เเนะนำให้กำหนดจุดออก (จุดตัดขาดทุน) เมื่อเปิด Position อยู่เสมอ ด้วยเหตุผลที่ว่าจุดออกจะช่วยให้เราได้รู้ถึงการเป็นไปของเงินทุนที่เหลือ อีกทั้งยังสามารถกำหนดความเสี่ยงตั้งต้น (Initial Risk) ในเเต่ละครั้งของการเทรดได้อีกด้วยครับ

เเล้วเราจะกำหนดความเสี่ยงยังไง ?

Wall Street ได้ให้คำจำกัดความ ของความเสี่ยงด้วยความผันผวน (Volatility) : หรือพูดง่ายๆก็คือการเเกว่งของเงินในบัญชีหรือใน position นั้น เเต่อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ใช่คำจำกัดความของความเสี่ยงที่เราจะใช้กันในบทความนี้ครับ

ซึ่ง ความเสี่ยงในที่นี้คือ คุณจะ เสียเงินเท่าไหร่ ในเเต่ละหน่วยของการลงทุน (จำนวนหุ้น หรือ สัญญา) เมื่อคุณเทรดผิดทาง ซึ่งที่กล่าวมาก็คือ ความเสี่ยงตั้งต้น (R หรือ 1R) เเต่ไม่ต้องกลัวไป เราสามารถควบคุมมันได้ครับ

ไปดูตัวอย่างกันเลย !

1. ถ้าซื้อหุ้นที่ราคา 50$ เเละตัดสินใจที่จะขายเมื่อราคาตกลงเหลือ 40$ ความเสี่ยงตั้งต้น (Initial Risk) จะเท่ากับเท่าไหร่ :

• Initial Risk จะเท่ากับ 10$ ต่อหุ้นครับ ในกรณีนี้ 1R จะเท่ากับ 10$, ดังนั้นถ้าซื้อ 100 หุ้น ความเสี่ยงรวม หรือ total risk จะเท่ากับ 10$ x 100 = 1000$

2. ถ้าซื้อหุ้นที่ราคา 24$ เเละตัดสินใจใช้ trailing stop ที่ 25% หมายความว่าจะขายเมื่อราคาต่ำกว่า 25% จากจุดเข้าซื้อหรืออาจจะสูงกว่าจุดเข้าซื้อก็ได้เมื่อราคาขึ้น ความเสี่ยงตั้งต้น (Initial Risk) จะเท่ากับเท่าไหร่:

• จะขายเมื่อราคาลดเหลือ 18$ ดังนั้น Initial Risk จะเท่ากับ 6$ ต่อหุ้น เเละ 1R เท่ากับ 6$ ครับ

ง่ายใช่มั้ยครับ สรุปก็คือ R เป็นตัวเเทนของความเสี่ยงตั้งต้นต่อหน่วย เเต่ไม่ใช่ความเสี่ยงทั้งหมดใน position นั้น เพราะว่าปกติเราไม่ซื้อหุ้นเเค่ 1 หุ้น หรือ 1 สัญญา เเน่ๆ

R-Multiples คืออะไร ?

R-Multiple เป็นการนำความเสี่ยงตั้งต้น หรือค่า R ใช้เป็นหลักคิดในการคำนวนผลตอบแทน (หรือการขาดทุน) โดยนำผลตอบแทนมาเทียบกับ R

กำไรเเละขาดทุนทั้งหมดในเเต่ละไม้จะสัมพันธ์กับ Initial risk , เมื่อขาดทุน เราต้องการคุมไว้ที่ 1R หรือน้อยกว่ายิ่งดี นั้นหมายความว่า เมื่อซื้อหุ้นที่ราคา 50$ เเละตั้งใจที่จะขายตัดขาดทุนที 40$ (1R), เเต่เกิดเหตุการไม่คาดฝันขึ้น ดันขายได้ที่ 30$ ในกรณีนี้ จะเท่ากับเราขาดทุนถึง -2R เลย ซึ่งเกินความเสี่ยงที่เราวางแผนไว้

สิ่งที่เราหวังไว้คือ เราต้องการกำไรที่มากกว่า 1R อย่างเช่น ซื้อหุ้นที่ราคา 8$ เเละจะตัดขาดทุนที่ราคา 6$ (1R = 2$) จากนั้นหุ้นได้เคลื่อนที่ขึ้นไปเป็น 28$ เราจะได้กำไรทั้งหมด 20$/หุ้น หรือเท่ากับ +10R, ซึ่งเป็น 10เท่าของ Initial risk เลย

อีกสักตัวอย่างนึง ซื้อหุ้นที่ราคา 40$ เเละตัดสินใจตัดขาดทุนเมื่อราคาตกลงเหลือ 36$ เมื่อถึงเวลาขาย ขายได้ราคา 48$ เพราะฉนั้น 1R = 4$ เราได้กำไร 8$, R-Multiples จะเท่ากับ +2R ครับ

เมื่อนำเเต่ละเทรดของเรามาทำเป็นตาราง จะเป็นเเบบรูปนี้

จากการเทรดหุ้นทั้ง 10 ตัวข้างต้น จะเห็นว่าเทรดเดอร์คนนี้ได้กำไรเป็นจำนวนทั้งสิ้น 9,751$ คิดเป็น 9.66R

ต่อมา เรามาเรื่อง Expectancy กันบ้าง

Expectancy

จากตารางข้างต้น เทรดเดอร์คนนี้ ได้กำไรเฉลี่ยต่อไม้ที่ 975.10 $ซึ่งตรงนี้แหละครับ ที่เขาเรียกกันว่าผลตอบเเทนที่คาดหวังต่อไม้ หรือ Expectancy

ซึ่งเป็นค่านี้จะบอกให้รู้ว่าในแต่ละครั้งที่มีการเทรด เราจะคาดหวังกำไร (หรือขาดทุน) ได้เท่าไหร่ ซึ่งตัวเลข 975.10 $ บอกเราว่า , หากเราเทรดในจำนวนครั้งที่มากพอ เราจะได้กำไรจากการเทรดแต่ละครั้งที่ 975.10 $

เเต่! การมองในรูปของตัวเงินอาจไม่ใช่วิธีที่ดีเท่าไหร่ จึงควรมองในรูปของ R หรือการยึดที่ความเสี่ยงเป็นตัวตั้ง ซึ่งจากตารางด้านบนเท่ากับ 0.966 R ครับ หรือตีความได้ว่า ทุกๆ การเทรด คุณจะได้ผลตอบแทนเท่ากับ 0.97R

วิธีนำไปใช้ก็คือ เราจะเทรดกี่ครั้งให้นำจำนวนครั้งที่เทรด (number of trades) ไปคูณกับค่า expectancy ก็จะได้ผลตอบแทนรวมที่เราพอจะคาดหวังได้ครับ

หากใช้ระบบนี้เทรด 10 ครั้ง คุณคาดหวังได้ว่าจะได้ผลตอบแทนจำนวน 9.7R และหากคุณเทรด 100 ครั้ง ผลตอบแทนที่จะได้ก็คือ 97R (0.97 x 100)

เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Expectancy

จากที่กล่าวมาด้านบน ค่อนข้างง่ายเเละตรงไปตรงมา เเต่นั่นไม่ใช่ทั้งหมดครับ เพราะความเป็นจริงเราไม่ได้จะได้ 0.97R ทุกครั้งที่เทรด (ความผันผวนเท่ากับ 0)

เพื่อที่จะเข้าใจความผันผวนของระบบเทรด เราควรที่จะต้องรู้ความผันผวน (variability) ของ R อีกด้วย

ความผันผวนของ R จะบอกเกี่ยวกับว่า ในเเต่ละครั้งที่เทรด เราได้กำไรหรือขาดทุน ห่างจากค่าเฉลี่ยหรือ Expectancy เท่าไหร่

ซึ่งสามารถคำนวณได้จาก Standard Deviation ของค่า R-Multiple นั่นเองครับ

จากตัวอย่างด้านบน เราคำนวณ ได้ 2.66R

เเล้วมันมีประโยชน์ยังไง ?

หลังจากที่เรารู้ Standard Deviation ของค่า R-Multiple เเล้ว

หากมองในมุม Distribution เเล้ว ค่อนข้างจะเป็น information ที่มีประโยชน์ในการนำไปวิเคราะห์เเละประเมินจุดอ่อนของระบบเทรดครับ

อย่างเช่น สามารถประมาณความน่าจะเป็นของ Downside หรือ Drawdown ของระบบเทรดได้

หรือจะนำมาวิเคราะห์ร่วมกับตัวชี้วัดอื่นๆ อย่างเช่น consecutive loss เพื่อประมาณ worse case scenario ได้

ไปจนถึงการนำ Expectancy กับ Std เข้าเเบบจำลอง MonteCarlo ก็เเล้วเเต่เลยครับ

ตัวอย่าง R Distribution

“Never stop learning”

Algo Alchemist