SHARE
โลกการลงทุนทุกวันนี้ มีข้อมูลข่าวสารที่สามารถเข้าถึงได้ง่ายและรวดเร็วมากขึ้นกว่าสมัยก่อนมาก การเข้ามาของ Big Data และ Machine learning ทำให้การบริหารจัดการกองทุนเชิงรุก หรือ Active Management มีความท้าทายมากขึ้น การลงทุนแบบ Quantamental จึงกำลังได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างสูงในอุตสาหกรรมการเงิน เนื่องจากวิธีการนี้ ช่วยให้เราพบโอกาส หรือช่องโหว่ในตลาดที่หลายครั้งไม่อาจสังเกตได้ง่ายด้วยวิธีการลงทุนชนิดอื่น
Quantamental เกิดจากคำสองคำมารวมกัน นั่นก็คือ คำว่า Quantitative รวมกับคำว่า Fundamental เกิดเป็นแนวทางการลงทุนที่ผสมผสานความแข็งแกร่งของสองศาสตร์ร่วมกัน ได้แก่ ศาสตร์การคำนวณเชิงปริมาณ (Quantitative) ที่วิเคราะห์ความสัมพันธ์ของข้อมูลจำนวนมากด้วยเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ ร่วมกับศาสตร์การวิเคราะห์เชิงพื้นฐานกิจการ (Fundamental) ซึ่งเกี่ยวข้องกับการมองมูลค่ากิจการ ความแข็งแกร่ง โอกาส คู่แข่ง และปัจจัยเชิงคุณภาพต่างๆ ของธุรกิจ โดยการรวมกันนี้ เป็นการผสมผสานระหว่างคนและเครื่องจักรที่ต้องอาศัยความแม่นยำและพลังการคำนวณที่รวดเร็วของคอมพิวเตอร์รวมกับประโยชน์ของข้อมูลเชิงลึก และความเข้าใจพฤติกรรมมนุษย์เพื่อค้นหากลยุทธ์การลงทุนที่สามารถสร้างผลตอบแทนส่วนเพิ่มระยะยาว (long-term alpha) จากการขาดประสิทธิภาพของตลาด (market inefficiencies)
สำหรับการลงทุนแบบ Fundamental โดยส่วนใหญ่แล้ว หมายถึง วิธีการคัดเลือกหุ้นแต่ละตัวจากล่างขึ้นบน (bottom-up selection) ตามคุณภาพของปัจจัยพื้นฐาน เช่น รายได้ และ ส่วนแบ่งตลาด ด้วยการระบุหลักทรัพย์ที่มีราคาซึ่งไม่สะท้อนถึงมูลค่าตลาดที่แท้จริงของบริษัทนั้น นักลงทุนปัจจัยพื้นฐานจึงมุ่งใช้ประโยชน์จากการกำหนดราคาที่ไม่ถูกต้องนี้ เพื่อสร้างผลตอบแทนส่วนเกินของการลงทุนที่เกี่ยวข้องกับผลตอบแทนของตลาด (หรือเกณฑ์มาตรฐานดัชนี) เช่นเดียวกับนักลงทุนระดับโลกอย่าง วอร์เรน บัฟเฟตต์ และ ชาร์ลี มังเกอร์ แห่งเบิร์กเชียร์ แฮธาเวย์ ซึ่งเป็นผู้เสนอแนวทางที่ดีที่สุด ด้วยการใช้วิธีการวิเคราะห์งบดุลของบริษัทโดยละเอียด ควบคู่ไปกับวิจารณญาณและประสบการณ์ที่ดี
ในขณะที่ การลงทุนเชิงปริมาณ Quantitative หมายถึง การใช้โมเดลคอมพิวเตอร์ และอัลกอริทึม (Algorithm) มาประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อกำหนดแนวโน้มและรูปแบบ ซึ่งช่วยคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาหลักทรัพย์ในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น กลยุทธ์เชิงปริมาณที่ได้รับความนิยม ได้แก่ การเก็งกำไรทางสถิติ โดยที่แบบจำลองจะแสวงหาโอกาสในการเก็งกำไรด้วยการระบุความแตกต่างของราคาระหว่างหลักทรัพย์ที่เหมือนกัน ที่มักจะเกิดขึ้นเพียงไม่กี่วินาที และการลงทุนแบบปัจจัย ซึ่งแบบจำลองจะระบุตัวแปรปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อราคาของหลักทรัพย์ เช่น เศรษฐกิจมหภาค เศรษฐกิจจุลภาค และปัจจัยรูปแบบ (เช่น มูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาด) นอกจากนี้ การลงทุนเชิงปริมาณ ยังจะช่วยลดข้อผิดพลาดของอคติทางอารมณ์ของมนุษย์ ซึ่งมักเกิดขึ้นเมื่อใช้มนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจ นี่จึงเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญของการใช้กลยุทธ์เชิงปริมาณ แต่ความสามารถของกลยุทธ์เชิงปริมาณก็ยังคงจำกัดอยู่ที่ทักษะของนักพัฒนาที่อยู่เบื้องหลังกลยุทธ์เหล่านั้น
จากการระบุรูปแบบในอดีตและการเปรียบเทียบกับสภาพแวดล้อมของตลาดในปัจจุบัน ข้อมูลจึงมีบทบาทสำคัญสำหรับการลงทุนเชิงปริมาณ โดยปกตินักลงทุน Quant จะพยายามจัดหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เพื่อให้ได้รับข้อมูลที่ดีขึ้น สิ่งนี้อธิบายถึงความนิยมในปัจจุบันของข้อมูลทางเลือก (Alternative Data) นั่นก็คือ ข้อมูลที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิม เช่น ข้อมูลจากข่าว อีกทั้งในปัจจุบัน ข่าวสารที่นักลงทุนได้รับก็มีมากมาย จนบางครั้งเองก็ยากที่จะประมวลผลข้อมูลจากข่าวสารนั้นได้ทั้งหมด อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันเราสามารถนำอัลกอลิทึม Natural Language Processing (NLP) มาใช้เพื่อสรุปข้อมูลข่าวทั้งหลายว่าเป็นข่าวดีหรือข่าวร้าย สำหรับหุ้นแต่ละตัว
แนวทางในการวิเคราะห์หุ้นด้วย Quantamental จะแบ่งขั้นตอนการวิเคราะห์เป็นหลายขั้นตอน โดยเริ่มจากการใช้การวิเคราะห์เชิงพื้นฐาน (Traditional Fundamental Analysis) เพื่อกำหนดค่าปัจจัยตัวแปรต่างๆ ของหุ้น (factor) เช่น ตัวเลขสถิติต่างๆ จากงบการเงิน, แนวโน้มธุรกิจอุตสาหกรรมนั้นๆ และปัจจัยเชิงคุณภาพอื่นๆ เมื่อได้ตัวเลขพื้นฐานต่างๆ เหล่านี้ แล้วจึงค่อยใช้การวิเคราะห์เชิงปริมาณ ซึ่งต้องใช้เครื่องมือทางคณิตศาสตร์, AI, การเรียนรู้ด้วยเครื่อง ฯลฯ เพื่อวิเคราะห์รูปแบบความสัมพันธ์ของข้อมูล และนำไปสู่การคาดการณ์ทำนายราคาหุ้นในอนาคต
จากที่กล่าวมาในข้างต้นทั้งหมดนี้มาดูตัวอย่างแนวทางที่นักลงทุนสามารถนำ Quantamental มาใช้ในการลงทุนได้ เช่น นักลงทุนสามารถใช้กระบวนการทาง Quantitative เพื่อกรองหุ้นที่น่าสนใจ เช่น การใช้เงื่อนไขกรองหุ้นจากข้อมูลปัจจัย อย่างงบการเงิน ข้อมูลราคาหลักทรัพย์ ข้อมูลเทคนิค หรือ ข้อมูลจากข่าว เป็นต้น โดยการกรองหุ้นอาจใช้เงื่อนไขจากค่าปัจจัยต่างๆ โดยตรง หรือใช้โมเดลทางคณิตศาสตร์มาคำนวณร่วมด้วยก็ได้ ซึ่งเมื่อกรองหุ้นให้เหลือเฉพาะหุ้นที่น่าสนใจมาแล้ว นักลงทุนจะวิเคราะห์หุ้นโดยใช้หลักการทาง Fundamental อย่างละเอียดอีกครั้ง เช่น วิเคราะห์ถึงลักษณะของบริษัท ความมั่นคงของธุรกิจ ความสามารถในการแข่งขันในตลาด หรือปัจจัยด้าน ESG (Environmental, Social, Governance) เพื่อเลือกหุ้นให้เฉพาะเจาะจงแม่นยำยิ่งขึ้น จากนั้น นักลงทุนสามารถจัดพอร์ตโดยใช้ทั้งค่าเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ เพื่อให้พอร์ตลงทุนมีความสมดุลระหว่างความเสี่ยงและผลตอบแทน
สำหรับประโยชน์จากการนำ Quantamental มาใช้ในการลงทุนนั้น จะเห็นได้ว่าเป็นแนวทางวิเคราะห์การลงทุนที่ช่วยเจาะลึกให้เห็นถึงโอกาสการลงทุน จากการที่ Quantamental เป็นการผสมทั้งศาสตร์การวิเคราะห์เชิงคุณภาพและปริมาณ ซึ่งในปัจจุบัน จะนิยมใช้เครื่องมือด้านการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (Machine Learning) มาช่วยทำให้การประมวลผลข้อมูลจำนวนมากสามารถทำได้อย่างรวดเร็ว เห็นถึงความสัมพันธ์เชิงลึกและเชิงกว้างของข้อมูล ทำให้สามารถค้นพบรูปแบบการลงทุนใหม่ๆ ซึ่งหากไม่ใช้เครื่องมือทางคณิตศาสตร์เหล่านี้ช่วยก็อาจจะสังเกตเห็นรูปแบบเหล่านี้ได้ไม่ง่ายนัก ดังนั้น การนำ Quantamental มาช่วยก็จะสามารถจัดการความเสี่ยงพอร์ตลงทุนได้ดียิ่งขึ้น เพราะ Quantamental ไม่เพียงแค่สนใจว่าจะเลือกลงทุนในสินทรัพย์/หุ้นใดบ้าง แต่ยังสนใจไปถึงการให้น้ำหนักการลงทุนต่อสินทรัพย์นั้นๆ ของพอร์ต ซึ่งสามารถคำนวณน้ำหนักให้เหมาะสมต่อระดับความเสี่ยงที่นักลงทุนสามารถยอมรับได้ ดังนั้น จึงทำให้เพิ่มโอกาสต่อการรับผลตอบแทนในระยะยาวได้ดีขึ้น เพราะการใช้ Quantamental นั้น จะต้องผ่านการให้เหตุผลความน่าเชื่อถือ และผ่านการทดสอบผลเชิงสถิติระยะยาว
อย่างไรก็ตาม การนำ Quantamental มาใช้ในการลงทุน ยังมีความท้าทาย เพราะโมเดลตัดสินใจลงทุนจะเก่งมากแค่ไหนนั้น ก็ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์ ดังนั้น การมี “ข้อมูลปริมาณมากแต่คุณภาพน้อย” เช่น ข้อมูลมีความคลาดเคลื่อนเยอะ หรือข้อมูลขาดหายไม่สมบูรณ์ ก็ย่อมนำไปสู่การสร้างโมเดลที่มีความแม่นยำที่ลดลง รวมถึงโมเดลตัดสินใจลงทุนที่ปรับตัวไม่ทันต่อสภาวะการเปลี่ยนแปลงตลาดที่รวดเร็ว ที่อาจเกิดจาก “ข้อจำกัดจากความยากในการหาข้อมูลและกำหนดตัวแปรปัจจัยที่มีผลต่อการลงทุน” ก็สามารถทำให้ตัวแปรที่มีอยู่ด้อยค่าลงไปเรื่อยๆ ตามเวลาได้ และสิ่งสุดท้ายคือ “อคติของมนุษย์” ซึ่งนับว่ามีผลอย่างมากต่อการตัดสินใจลงทุน เพราะอาจมีการให้น้ำหนักที่มากขึ้นหรือน้อยลงเป็นพิเศษกับค่าปัจจัยตัวแปรตามความชอบหรือความเชื่อส่วนบุคคลได้ ซึ่งนั่นก็อาจจะนำไปสู่การตัดสินใจที่เหมือนจะดีในระยะสั้น แต่อาจส่งผลกระทบต่อพอร์ตในระยะยาวได้เช่นกัน
โดย คุณนันท์มนัส เปี่ยมทิพย์มนัส
Chief Investment Officer สายการลงทุน
บริษัทหลักทรัพย์จัดการกองทุน ไทยพาณิชย์ จำกัด
