ลงทุนโดยใช้ Data Science 101: ตอนที่ 2.2 — รู้จักกลยุทธ์แรก .. Pair Trade คืออะไร?
การทำ Pair Trade นั้น มีมากมายหลายแบบ โดยเราเชื่อว่า มี 2 Asset ที่มันมีความสัมพันธ์กัน โดยทั่วไปมักเป็นกลยุทธ์ที่อิงบน Cointegration คือราคาตามๆกัน ไม่ใช่เพียง Correlation สูง (Correlation ภาษาคนคือ ตัวเลขที่บอกว่า 2 Asset มันวิ่งไปในทิศทางเดียวกันหรือไม่ )
Pair Trade เป็นวิธีที่ เม่าๆ ใช้กันมานานครับ โดยเฉพาะการเอาราคา PTTGC มาเทียบกันตรงๆกับ TOP ว่า ปกติแล้วห่างกัน X บาทนะ ถ้าห่างถึง Y บาท นี่น่าเข้า เพราะเดี๋ยวมันจะกลับมาห่างกันแค่ X บาทอีก (ซึ่งมันก็ไม่ถูกหลักหรอกนะ แต่เม่าใช้กันเยอะ ดูเป็นกรณีศึกษาก็พอ)
แล้ว เราจะเลือกใช้ข้อมูลไหน? ให้ใช้ราคาปิดครับ ตัวอย่าง การคำนวนด้วย Excel
สำหรับ Data Scientist จริงๆแล้ว ถ้ามันไม่ข้อมูลเยอะจริง ไม่ได้จำเป็นต้องใช้ library เทพๆ เค้าทำด้วย Excel กันเลยก็มีครับ
เปิดหน้า settrade แล้ว copy paste แบบ unicode text ตามข้อ 2.1 แล้วเพิ่ม TOP เข้าไปอีกตัว จะได้ผลลัพธ์แบบนี้ครับ (จะพยายามใช้ Excel เป็นตัวอย่างนำเสนอให้ครับ จะได้ตามง่ายๆ)
https://drive.google.com/open?id=0B3QP6ifvwr7tek00Z3JVT1g5Qk0
จะเห็นว่า ส่วนต่าง (เส้นสีเทา) นั้นไม่แน่นอนในแต่ละช่วงเวลา แต่มันมีช่วงของมันอยู่ โดยทั่วไปจะอยู่แถวๆ 2–4 บาท
ถ้าเรา ซื้อ 1 ตัว แล้วขาย 1 ตัวล่ะ? จะเป็นอย่างไร … เกิน 4 บาทไปเยอะๆ ซัก 6 บาทเราเริ่มขาย TOP ซื้อ PTTGC ดูไหม? จะได้กำไรมั้ย?
เราอาจจะได้กำไร เพราะเชื่อว่ามันจะกลับสู่ค่าเฉลี่ย (Mean)?? งั้นลอง หาค่าเฉลี่ยของส่วนต่างดู ว่าปกติมันห่างกันกี่บาท ใ
ส่สูตรเลยครับ ในช่องไหนก็ได้ ใน tabsheet “ส่วนต่าง”
= average(ข้อมูลส่วนต่าง) หรือ “= average(D2:D115)” นั่นเอง
นี่เป็นเพียงตัวอย่างให้เข้าใจ concept ครับ
การเข้าซื้อจริง จะต้องกำหนดจุดในการเข้าซื้อหรือขาย ตามสัญญาณที่ advance กว่านี้ครับ บ้างก็ใช้ standard deviation เข้ามาช่วย หรือแม้แต่นำ P/E, P/B มาใช้แทนราคา (P) ก็มี
เรามาเริ่มของจริงกันดีกว่า ด้วย Python ครับ….
*ห้ามนำผลลัพธ์ที่ได้ตอนนี้ไปใช้งานจริง มีขาดทุนแน่นอน *
ไปเริ่ม ตอนที่ 2.3 กันเลยดีกว่าครับ จะได้ใช้ matplotlib pandas numpy กันแล้ว !!!
คลิ๊กเลย — →http://bit.ly/2BtC9mB
