การวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐาน
จอกศักดิ์สิทธิ์ของนักลงทุน - วงจรธุรกิจ/เศรษฐกิจวัฏจักรธุรกิจอธิบายว่าเศรษฐกิจขยายตัวและหดตัวอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป เป็นการเคลื่อนไหวขึ้นและลงของผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศพร้อมกับอัตราการเติบโตในระยะยาว
วงจรธุรกิจประกอบด้วย 6 ระยะ/ระยะ:
1. การขยายตัว
2. จุดสูงสุด
3. ภาวะถดถอย
4. ภาวะซึมเศร้า
5. รางน้ำ
6. การกู้คืน
1) การขยายตัว:
ภาคส่วนที่ได้รับผลกระทบ: เทคโนโลยี ดุลยพินิจของผู้บริโภค
การขยายตัวเป็นขั้นตอนแรกของวงจรธุรกิจ เศรษฐกิจเคลื่อนตัวขึ้นอย่างช้าๆ และวัฏจักรเริ่มต้นขึ้น
รัฐบาลเสริมสร้างเศรษฐกิจ:
> ลดภาษี
> เพิ่มการใช้จ่าย
- เมื่อการเติบโตช้าลง ธนาคารกลางจะลดอัตราดอกเบี้ยเพื่อกระตุ้นให้ธุรกิจกู้ยืม
- ในขณะที่เศรษฐกิจขยายตัว ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจมีแนวโน้มที่จะแสดงสัญญาณเชิงบวก เช่น การจ้างงาน รายได้ ค่าจ้าง ผลกำไร อุปสงค์และอุปทาน
- การจ้างงานที่เพิ่มขึ้นเพิ่มความเชื่อมั่นของผู้บริโภค เพิ่มกิจกรรมในตลาดที่อยู่อาศัย และการเติบโตกลายเป็นบวก อุปสงค์ในระดับสูงและอุปทานไม่เพียงพอทำให้ราคาการผลิตเพิ่มขึ้น นักลงทุนใช้เงินกู้ในอัตราสูงเพื่อเติมเต็มแรงกดดันด้านอุปสงค์ กระบวนการนี้ดำเนินต่อไปจนกว่าเศรษฐกิจจะเอื้ออำนวยต่อการขยายตัว
2) จุดสูงสุด:
ภาคส่วนที่ได้รับผลกระทบ: การเงิน พลังงาน วัสดุ
- ขั้นตอนที่สองของวัฏจักรธุรกิจคือจุดสูงสุดซึ่งแสดงถึงการเติบโตสูงสุดของเศรษฐกิจ การระบุจุดสิ้นสุดของส่วนขยายเป็นงานที่ซับซ้อนที่สุด เพราะสามารถอยู่ได้นานหลายปี
- ระยะนี้แสดงการลดลงของอัตราการว่างงาน ตลาดยังคงมีมุมมองเชิงบวก ในระหว่างการขยายตัว ธนาคารกลางจะมองหาสัญญาณของการสร้างแรงกดดันด้านราคา และอัตราที่เพิ่มขึ้นสามารถนำไปสู่จุดสูงสุดนี้ได้ ธนาคารกลางยังพยายามปกป้องเศรษฐกิจจากอัตราเงินเฟ้อในระยะนี้
- เนื่องจากอัตราการจ้างงาน รายได้ ค่าจ้าง ผลกำไร อุปสงค์และอุปทานสูงอยู่แล้ว จึงไม่มีการเพิ่มขึ้นอีก
- นักลงทุนจะผลิตมากขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อเติมเต็มแรงกดดันด้านอุปสงค์ ดังนั้นการลงทุนและสินค้าจะมีราคาแพง ณ เวลานี้ นักลงทุนจะไม่ได้รับผลตอบแทนเนื่องจากอัตราเงินเฟ้อ ราคาจะสูงขึ้นสำหรับผู้ซื้อที่จะซื้อ จากสถานการณ์ดังกล่าวทำให้เกิดภาวะเศรษฐกิจถดถอย เศรษฐกิจจะกลับตัวจากระยะนี้
3) ภาวะถดถอย:
ภาคส่วนได้รับผลกระทบ: สาธารณูปโภค สุขภาพ อุปโภคบริโภค
- การลดลงติดต่อกันสองไตรมาสของผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศถือเป็นภาวะถดถอย
- ภาวะเศรษฐกิจถดถอยตามมาด้วยช่วงพีค ในระยะนี้เครื่องบ่งชี้เศรษฐกิจเริ่มถดถอย ความต้องการสินค้าลดลงเนื่องจากราคาแพง อุปทานจะเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ และในทางกลับกันอุปสงค์จะเริ่มลดลง นั่นทำให้เกิด "อุปทานส่วนเกิน" และจะนำไปสู่การลดลงของราคา
4) ภาวะซึมเศร้า:
- ในช่วงขาลงที่ยืดเยื้อมากขึ้น เศรษฐกิจจะเข้าสู่ระยะตกต่ำ ระยะเวลาของอาการป่วยไข้เรียกว่าภาวะซึมเศร้า ภาวะซึมเศร้าไม่ได้เกิดขึ้นบ่อยครั้ง แต่เมื่อเกิดขึ้น ดูเหมือนว่าจะไม่มีมาตรการกระตุ้นเศรษฐกิจจำนวนมากที่สามารถยกระดับผู้บริโภคและธุรกิจให้พ้นจากภาวะตกต่ำได้ เมื่อเศรษฐกิจถดถอยและลดลงต่ำกว่าการเติบโตอย่างต่อเนื่อง ระยะนี้เรียกว่าภาวะซึมเศร้า
- ผู้บริโภคไม่กู้ยืมหรือใช้จ่ายเพราะมองเศรษฐกิจในแง่ร้าย เมื่อธนาคารกลางลดอัตราดอกเบี้ย เงินกู้มีราคาถูก แต่ธุรกิจไม่สามารถใช้ประโยชน์จากเงินกู้ได้ เนื่องจากพวกเขามองไม่เห็นภาพที่ชัดเจนว่าความต้องการจะเริ่มฟื้นตัวเมื่อใด ความต้องการสินเชื่อจะน้อยลง ธุรกิจจบลงด้วยการนั่งอยู่บนสินค้าคงเหลือและการผลิตกลับคืนซึ่งพวกเขาผลิตไปแล้ว
- บริษัทต่างๆ เลิกจ้างพนักงานมากขึ้นเรื่อยๆ และอัตราการว่างงานก็พุ่งสูงขึ้นและความเชื่อมั่นก็ลดลง
5) ราง:
- เมื่อการเติบโตทางเศรษฐกิจติดลบ แนวโน้มก็จะดูสิ้นหวัง อุปสงค์และอุปทานของสินค้าและบริการที่ลดลงต่อไปจะทำให้ราคาตกลงมากขึ้น
- มันแสดงให้เห็นสถานการณ์เชิงลบสูงสุดเมื่อเศรษฐกิจมาถึงจุดต่ำสุด ตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจทั้งหมดจะแย่ลง อดีต. อัตราการว่างงานสูงสุด และความต้องการสินค้าและบริการต่ำที่สุด (ต่ำสุด) เป็นต้น หลังจากเสร็จสิ้น ช่วงเวลาที่ดีจะเริ่มต้นด้วยระยะฟื้นตัว
6) การกู้คืน:
ภาคที่ได้รับผลกระทบ: อุตสาหกรรม วัสดุ อสังหาริมทรัพย์
- เนื่องจากราคาที่ต่ำ เศรษฐกิจเริ่มฟื้นตัวจากอัตราการเติบโตที่ติดลบ และอุปสงค์และการผลิตก็เริ่มเพิ่มขึ้น
- บริษัทหยุดปลดพนักงานและเริ่มค้นหาเพื่อตอบสนองความต้องการในระดับปัจจุบัน เป็นผลให้พวกเขาถูกบังคับให้จ้าง เมื่อหลายเดือนผ่านไปเศรษฐกิจก็ขยายตัวอีกครั้ง
- วัฏจักรธุรกิจมีความสำคัญเนื่องจากนักลงทุนพยายามมุ่งความสนใจไปที่การลงทุนที่คาดว่าจะไปได้ดีในช่วงเวลาหนึ่งของวัฏจักร
- รัฐบาลและธนาคารกลางดำเนินการเพื่อสร้างเศรษฐกิจที่ดี รัฐบาลจะเพิ่มรายจ่ายและดำเนินการเพื่อเพิ่มการผลิต
หลังจากระยะฟื้นตัว เศรษฐกิจก็เข้าสู่ช่วงขยายตัวอีกครั้ง
สวรรค์ที่ปลอดภัย/หุ้นตั้งรับ - รักษาหรือคาดการณ์มูลค่าในช่วงวิกฤต จากนั้นจึงทำได้ดี เรายังสามารถคาดหวังผลตอบแทนที่ดีในประเภทสินทรัพย์เหล่านี้ อดีต. สาธารณูปโภค การดูแลสุขภาพ วัตถุดิบหลักของผู้บริโภค ฯลฯ ("เราจะหารือเพิ่มเติมในบทความที่กำลังจะมาถึงของเราเนื่องจากความยาวของบทความ")
อัลกอริทึมเทียบกับการซื้อขายด้วยตนเอง - กลยุทธ์ใดที่ครองอำนาจสูงบทนำ:
ในโลกที่ไม่หยุดนิ่งของตลาดการเงิน กลยุทธ์การซื้อขายได้พัฒนาไปอย่างมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและการเพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเทรดด้วยอัลกอริธึมหรือที่เรียกว่าการเทรดแบบ algo จึงได้รับความนิยมอย่างมาก Algo Trading ใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนและระบบอัตโนมัติเพื่อดำเนินการซื้อขายอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ มอบข้อได้เปรียบมากมายเหนือแนวทางการซื้อขายด้วยตนเองแบบดั้งเดิม
ในบทความนี้ เราจะสำรวจข้อดีและข้อเสียของการเทรดแบบ algo เมื่อเทียบกับการเทรดด้วยตนเอง โดยให้ภาพรวมที่ครอบคลุมของทั้งสองแนวทาง เราจะเจาะลึกความเร็ว ประสิทธิภาพ การตัดสินใจที่ปราศจากอารมณ์ ความสม่ำเสมอ ความสามารถในการปรับขนาด ความแม่นยำ ความสามารถในการทดสอบย้อนกลับ การจัดการความเสี่ยง และการกระจายความเสี่ยงที่เสนอโดย algo trading นอกจากนี้ เราจะหารือเกี่ยวกับความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับตัว สัญชาตญาณ ประสบการณ์ ความฉลาดทางอารมณ์ และความคิดสร้างสรรค์ที่การซื้อขายด้วยตนเองนำมาสู่ตาราง
ข้อดีของการซื้อขาย Algo:
ความเร็วและประสิทธิภาพ:
ข้อได้เปรียบหลักประการหนึ่งของการซื้อขายแบบอัลโกคือความเร็วและประสิทธิภาพที่น่าทึ่ง ด้วยอัลกอริทึมที่ดำเนินการซื้อขายในหน่วยมิลลิวินาที การซื้อขายแบบอัลโกจะขจัดความล่าช้าที่เกี่ยวข้องกับการซื้อขายด้วยตนเอง ข้อได้เปรียบด้านความเร็วนี้ช่วยให้เทรดเดอร์สามารถใช้ประโยชน์จากโอกาสทางการตลาดที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วและจับความแตกต่างของราคาที่อาจพลาดไป ด้วยการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดอย่างรวดเร็ว การเทรดแบบ algo ช่วยให้มั่นใจได้ว่านักเทรดสามารถเข้าและออกจากตำแหน่งในราคาที่เหมาะสมที่สุด
การตัดสินใจโดยปราศจากอารมณ์: มนุษย์มีแนวโน้มที่จะมีอคติทางอารมณ์ ซึ่งอาจทำให้วิจารณญาณขุ่นมัวและนำไปสู่การตัดสินใจลงทุนอย่างไม่มีเหตุผล Algo Trading ขจัดอคติทางอารมณ์เหล่านี้โดยอาศัยกฎและอัลกอริทึมที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า อัลกอริทึมทำการตัดสินใจตามพารามิเตอร์เชิงตรรกะ การวิเคราะห์วัตถุประสงค์ และข้อมูลในอดีต โดยขจัดอิทธิพลของความกลัว ความโลภ หรืออารมณ์อื่นๆ ของมนุษย์ ด้วยเหตุนี้ การเทรดแบบ algo ช่วยให้มีระเบียบวินัยและตัดสินใจได้อย่างมีจุดมุ่งหมายมากขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่ผลลัพธ์การเทรดที่ดีขึ้นในที่สุด
ความสม่ำเสมอ: ความสม่ำเสมอเป็นปัจจัยสำคัญในความสำเร็จในการซื้อขาย การเทรดแบบ Algo ให้ข้อได้เปรียบในการรักษาแนวทางการเทรดที่สม่ำเสมอเมื่อเวลาผ่านไป อัลกอริทึมเป็นไปตามชุดของกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าอย่างสม่ำเสมอ เพื่อให้มั่นใจว่าการซื้อขายจะดำเนินการในลักษณะที่เป็นมาตรฐาน ความสม่ำเสมอนี้ช่วยให้เทรดเดอร์หลีกเลี่ยงการตัดสินใจที่หุนหันพลันแล่นหรือการเบี่ยงเบนจากกลยุทธ์การเทรดเดิม ซึ่งนำไปสู่แนวทางการลงทุนที่มีระเบียบวินัยมากขึ้น
ความสามารถในการปรับขนาดที่เพิ่มขึ้น: การซื้อขายด้วยตนเองแบบดั้งเดิมมีข้อจำกัดเมื่อพูดถึงความสามารถในการปรับขนาด เมื่อปริมาณการซื้อขายเพิ่มขึ้น มันจึงกลายเป็นเรื่องท้าทายสำหรับผู้ค้าในการดำเนินการตามคำสั่งอย่างมีประสิทธิภาพ การซื้อขาย Algo เอาชนะอุปสรรคนี้ด้วยการทำให้กระบวนการทั้งหมดเป็นไปโดยอัตโนมัติ อัลกอริทึมสามารถจัดการการซื้อขายปริมาณมากในหลายตลาดได้พร้อมกัน ทำให้มั่นใจได้ถึงความสามารถในการปรับขนาดโดยไม่สูญเสียความเร็วหรือความแม่นยำในการดำเนินการ ความสามารถในการปรับขนาดนี้ช่วยให้ผู้ค้าสามารถใช้ประโยชน์จากโอกาสทางการตลาดที่หลากหลายโดยไม่มีข้อจำกัดในการดำเนินงาน
ความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น: การซื้อขายของ Algo ใช้ประโยชน์จากพลังของเทคโนโลยีเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการซื้อขาย อัลกอริทึมสามารถวิเคราะห์ข้อมูลตลาดจำนวนมหาศาล ระบุรูปแบบ และดำเนินการซื้อขายตามพารามิเตอร์ที่แม่นยำ ด้วยการขจัดข้อผิดพลาดของมนุษย์และความเป็นส่วนตัว การซื้อขายแบบ algo จะเพิ่มความแม่นยำของการดำเนินการซื้อขาย ความแม่นยำที่ได้รับการปรับปรุงนี้สามารถนำไปสู่ผลลัพธ์การซื้อขายที่ดีขึ้น เพิ่มผลกำไรสูงสุดและลดการขาดทุนให้น้อยที่สุด
ความสามารถในการทดสอบย้อนหลังและการเพิ่มประสิทธิภาพ: ข้อได้เปรียบที่สำคัญอีกประการหนึ่งของการซื้อขายแบบอัลโกคือความสามารถในการทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายย้อนหลัง อัลกอริทึมสามารถวิเคราะห์ข้อมูลตลาดในอดีตเพื่อจำลองสถานการณ์การซื้อขายและประเมินประสิทธิภาพของกลยุทธ์ต่างๆ กระบวนการ backtesting นี้ช่วยให้เทรดเดอร์ปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสมโดยการระบุรูปแบบหรือตัวแปรที่สร้างผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ด้วยการปรับกลยุทธ์อย่างละเอียดก่อนที่จะนำไปใช้ในตลาดสด นักเทรด algo สามารถเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จได้
การจัดการความเสี่ยงอัตโนมัติ: การจัดการความเสี่ยงอัตโนมัติ: การจัดการความเสี่ยงเป็นสิ่งสำคัญของการเทรด Algo Trading นำเสนอความสามารถในการจัดการความเสี่ยงแบบอัตโนมัติที่สามารถสร้างขึ้นในอัลกอริทึม ผู้ค้าสามารถตั้งโปรแกรมพารามิเตอร์ความเสี่ยงเฉพาะ เช่น คำสั่งหยุดการขาดทุนหรือกฎการกำหนดขนาดตำแหน่ง เพื่อให้แน่ใจว่าการขาดทุนถูกจำกัดและตำแหน่งได้รับการจัดการอย่างเหมาะสม ด้วยการจัดการความเสี่ยงโดยอัตโนมัติ การซื้อขายแบบ algo ช่วยลดการพึ่งพาการตรวจสอบด้วยตนเองและช่วยป้องกันการชะลอตัวของตลาดที่อาจเกิดขึ้น
การกระจายการลงทุน: การกระจายการลงทุน: การซื้อขาย Algo ช่วยให้ผู้ค้าสามารถกระจายพอร์ตการลงทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยอัลกอริธึมที่สามารถดำเนินการซื้อขายได้พร้อมกันในหลายตลาด ประเภทสินทรัพย์ หรือกลยุทธ์ ผู้ค้าสามารถกระจายการลงทุนและลดความเสี่ยงโดยรวม การกระจายความเสี่ยงช่วยลดผลกระทบจากความผันผวนของตลาดแต่ละแห่งและสามารถเพิ่มผลตอบแทนในระยะยาวได้
การกำจัดอคติทางอารมณ์: ในที่สุด การซื้อขายแบบอัลโกจะกำจัดอิทธิพลของอคติทางอารมณ์ที่มักเป็นอุปสรรคต่อการตัดสินใจซื้อขาย ความกลัว ความโลภ และอารมณ์อื่นๆ อาจบดบังการตัดสินและนำไปสู่ทางเลือกในการลงทุนที่ไม่ดี โดยอาศัยอัลกอริธึม นอกจากนี้ การเทรดยังช่วยขจัดอคติทางอารมณ์เหล่านี้ออกจากกระบวนการตัดสินใจ แนวทางที่เป็นกลางนี้ช่วยให้เทรดเดอร์ตัดสินใจอย่างมีเหตุผลและอิงตามข้อมูลมากขึ้น ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพการซื้อขายโดยรวมที่ดีขึ้น
ข้อเสียของอัลโกเทรดดิ้ง
ช่องโหว่และความเสี่ยงของระบบ: หนึ่งในข้อกังวลหลักเกี่ยวกับการซื้อขาย algo คือช่องโหว่และความเสี่ยงของระบบ เนื่องจากการเทรดแบบ algo อาศัยเทคโนโลยีและระบบคอมพิวเตอร์เป็นหลัก การทำงานผิดพลาดทางเทคนิคหรือความล้มเหลวของระบบอาจส่งผลร้ายแรงตามมา ไฟฟ้าดับ เครือข่ายขัดข้อง หรือซอฟต์แวร์บกพร่องสามารถรบกวนการดำเนินการซื้อขายและอาจนำไปสู่การสูญเสียทางการเงิน เป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ค้าที่จะมีมาตรการจัดการความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพเพื่อลดความเสี่ยงเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ
ความท้าทายทางเทคนิคและความซับซ้อน: ความท้าทายทางเทคนิคและความซับซ้อน: การซื้อขาย Algo เกี่ยวข้องกับโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีที่ซับซ้อนและอัลกอริธึมที่ซับซ้อน การใช้และการบำรุงรักษาระบบดังกล่าวจำเป็นต้องอาศัยความเชี่ยวชาญและทรัพยากรทางเทคนิคระดับสูง ผู้ค้าต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับภาษาโปรแกรมและอัลกอริทึมเพื่อพัฒนาและปรับเปลี่ยนกลยุทธ์การซื้อขาย นอกจากนี้ การตรวจสอบและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายและใช้เวลานาน ทำให้ต้องมีการอัปเดตและปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ทันกับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป
การเพิ่มประสิทธิภาพมากเกินไป: ข้อเสียอีกอย่างของการเทรดแบบ algo คือความเสี่ยงของการเพิ่มประสิทธิภาพมากเกินไป ผู้ค้าอาจถูกล่อลวงให้ปรับแต่งอัลกอริทึมของตนมากเกินไปตามข้อมูลในอดีตเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในอดีต อย่างไรก็ตาม การเพิ่มประสิทธิภาพมากเกินไปอาจนำไปสู่ปรากฏการณ์ที่เรียกว่า "curve fitting" ซึ่งอัลกอริทึมมีความเฉพาะเจาะจงกับข้อมูลในอดีตมากเกินไป และไม่สามารถทำงานได้ดีในสภาวะตลาดแบบเรียลไทม์ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องสร้างความสมดุลระหว่างการปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสมและสร้างความมั่นใจในความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของตลาด
การพึ่งพาข้อมูลในอดีตมากเกินไป: การซื้อขายของ Algo ต้องอาศัยข้อมูลในอดีตอย่างมากเพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขายและทำการตัดสินใจ แม้ว่าข้อมูลในอดีตจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า แต่ข้อมูลดังกล่าวอาจไม่ได้สะท้อนถึงสภาวะตลาดในอนาคตอย่างถูกต้องเสมอไป พลวัตของตลาด แนวโน้ม และความสัมพันธ์สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา ทำให้ข้อมูลในอดีตมีความเกี่ยวข้องน้อยลง ผู้ค้าต้องระมัดระวังที่จะไม่พึ่งพาผลงานในอดีตเพียงอย่างเดียว และติดตามและปรับกลยุทธ์อย่างต่อเนื่องให้เข้ากับสภาวะตลาดในปัจจุบัน
ขาดความสามารถในการปรับตัว: ข้อเสียอีกอย่างของการเทรดแบบ algo คือการขาดความสามารถในการปรับตัวต่อเหตุการณ์ในตลาดที่ไม่คาดคิดหรือการเปลี่ยนแปลงอย่างกะทันหันของสภาวะตลาด โดยทั่วไปแล้วกลยุทธ์การซื้อขายของ Algo จะขึ้นอยู่กับกฎและอัลกอริธึมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งอาจไม่รวมถึงเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิดหรือความผันผวนของตลาดที่รุนแรง ผู้ค้าจะต้องระแวดระวังและพร้อมที่จะเข้าแทรกแซงหรือปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ด้วยตนเองเมื่อสภาวะตลาดเบี่ยงเบนไปจากกฎที่ตั้งโปรแกรมไว้อย่างมาก
ข้อดีของการซื้อขายด้วยตนเอง
ความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัว: การซื้อขายด้วยตนเองมอบข้อได้เปรียบของความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัว ผู้ค้าสามารถปรับกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็วและตอบสนองต่อสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์ ซึ่งแตกต่างจากอัลกอริทึม ผู้ค้ามนุษย์สามารถปรับกระบวนการตัดสินใจตามข้อมูลใหม่ เหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด หรือแนวโน้มของตลาดเกิดใหม่ได้ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้สามารถตัดสินใจได้อย่างคล่องตัวและสามารถใช้ประโยชน์จากโอกาสทางการตลาดที่กำลังพัฒนาได้
สัญชาตญาณและประสบการณ์: เทรดเดอร์ที่เป็นมนุษย์มีสัญชาตญาณและประสบการณ์ ซึ่งสามารถเป็นทรัพย์สินที่มีค่าในกระบวนการซื้อขาย จากประสบการณ์หลายปี เทรดเดอร์ได้พัฒนาความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับพลวัตของตลาด รูปแบบ และความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ สัญชาตญาณช่วยให้พวกเขาสามารถตัดสินใจโดยอาศัยความรู้และสัญชาตญาณที่สั่งสมมา องค์ประกอบของมนุษย์นี้เพิ่มแง่มุมเชิงคุณภาพให้กับการตัดสินใจซื้อขายซึ่งอัลกอริทึมอาจขาดไป
การตัดสินใจที่ซับซ้อน: การซื้อขายด้วยตนเองเกี่ยวข้องกับการตัดสินใจที่ซับซ้อนซึ่งนอกเหนือไปจากกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เทรดเดอร์วิเคราะห์ปัจจัยต่างๆ เช่น ตัวบ่งชี้พื้นฐานและทางเทคนิค ข่าวเศรษฐกิจ และเหตุการณ์ทางภูมิรัฐศาสตร์ เพื่อทำการตัดสินใจอย่างรอบรู้ ความสามารถในการพิจารณาตัวแปรหลายตัวและชั่งน้ำหนักผลกระทบที่มีต่อตลาดช่วยให้นักเทรดสามารถตัดสินใจได้อย่างเหมาะสมซึ่งอัลกอริทึมอาจมองข้าม
ความฉลาดทางอารมณ์และความเชื่อมั่นของตลาด: มนุษย์มีความฉลาดทางอารมณ์ ซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการซื้อขาย อารมณ์สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับอารมณ์ตลาดและจิตวิทยาของนักลงทุน ผู้ค้ามนุษย์สามารถวัดอารมณ์ตลาดได้โดยการตีความการเคลื่อนไหวของราคา อารมณ์ข่าว และการพูดคุยในตลาด การทำความเข้าใจและรวมอารมณ์ตลาดเข้ากับการตัดสินใจสามารถช่วยให้ผู้ค้าระบุการเปลี่ยนแปลงของตลาดที่อาจเกิดขึ้นและใช้ประโยชน์จากโอกาสที่ขับเคลื่อนด้วยอารมณ์
ความเข้าใจในบริบท: การซื้อขายด้วยตนเองช่วยให้ผู้ค้ามีความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับตลาดที่พวกเขาดำเนินการ พวกเขาสามารถวิเคราะห์ปัจจัยทางเศรษฐกิจที่กว้างขึ้น การพัฒนาทางการเมือง และพลวัตเฉพาะอุตสาหกรรมเพื่อประเมินสภาพแวดล้อมของตลาดได้อย่างแม่นยำ ความเข้าใจตามบริบทนี้ช่วยให้นักเทรดมีมุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับปัจจัยต่างๆ ที่สามารถมีอิทธิพลต่อการเคลื่อนไหวของตลาด ทำให้สามารถตัดสินใจได้อย่างรอบรู้มากขึ้น
ความคิดสร้างสรรค์และการฉวยโอกาส: ผู้ค้ามนุษย์นำความคิดสร้างสรรค์และการฉวยโอกาสมาสู่กระบวนการซื้อขาย พวกเขาสามารถมองเห็นโอกาสพิเศษที่อัลกอริทึมอาจไม่พิจารณา ด้วยการใช้ทักษะการวิเคราะห์ การคิดอย่างมีวิจารณญาณ และแนวทางนอกกรอบ ผู้ค้าสามารถระบุกลยุทธ์การซื้อขายที่แปลกใหม่หรือสินทรัพย์ที่มีมูลค่าต่ำซึ่งอัลกอริทึมอาจมองข้าม ความคิดสร้างสรรค์นี้ช่วยให้ผู้ค้าสามารถใช้ประโยชน์จากความไร้ประสิทธิภาพของตลาดและสร้างผลตอบแทนได้
สภาวะตลาดที่ซับซ้อน: การซื้อขายด้วยตนเองจะเติบโตในสภาวะตลาดที่ซับซ้อนซึ่งอัลกอริทึมอาจมีปัญหาในการนำทาง ในสถานการณ์ที่ไดนามิกของตลาดเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ผันผวน หรือได้รับอิทธิพลจากเหตุการณ์ที่คาดเดาไม่ได้ ผู้ค้ามนุษย์สามารถปรับตัวได้อย่างรวดเร็วและตัดสินใจตามวิจารณญาณและความเชี่ยวชาญของพวกเขา ความสามารถในการคิดและปรับกลยุทธ์ตามนั้นช่วยให้ผู้ค้าสามารถสำรวจสภาวะตลาดที่ท้าทายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ข้อเสียของการซื้อขายด้วยตนเอง
อคติทางอารมณ์: การซื้อขาย Algo ขาดอารมณ์ของมนุษย์ ซึ่งบางครั้งอาจเป็นข้อเสีย ผู้ค้ามนุษย์สามารถวิเคราะห์สภาวะตลาดตามสัญชาตญาณและประสบการณ์ ในขณะที่อัลกอริทึมอาศัยข้อมูลในอดีตและกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเท่านั้น อคติทางอารมณ์ เช่น ความกลัวหรือความโลภ อาจมีบทบาทในการตัดสินใจ แต่อัลกอริทึมไม่สามารถคำนึงถึงลักษณะของมนุษย์ที่แตกต่างกันได้
เวลาและความพยายาม: การใช้และการบำรุงรักษาระบบการซื้อขายแบบอัลโกต้องใช้เวลาและความพยายาม การพัฒนาอัลกอริธึมและกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพนั้นต้องการความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคและทรัพยากรที่สำคัญ ผู้ค้าจำเป็นต้องตรวจสอบและอัปเดตอัลกอริทึมอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่ายังคงมีความเกี่ยวข้องในสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง ความมุ่งมั่นอย่างต่อเนื่องนี้อาจใช้เวลานานและอาจต้องการบุคลากรหรือการสนับสนุนทางเทคนิคเพิ่มเติม
ความเร็วในการดำเนินการ: ในขณะที่การซื้อขายแบบ algo ขึ้นชื่อเรื่องความเร็ว การดำเนินการอาจมีความท้าทาย ในตลาดที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว ความล่าช้าในการดำเนินการตามคำสั่งอาจนำไปสู่การพลาดโอกาสหรือผลลัพธ์ทางการค้าที่ไม่เอื้ออำนวย ระบบการซื้อขายของ Algo จำเป็นต้องติดตั้งโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพสูงและการเชื่อมต่อที่เชื่อถือได้เพื่อดำเนินการซื้อขายอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
ข้อมูลที่มากเกินไป: ในยุคดิจิทัลปัจจุบัน เทรดเดอร์มีข้อมูลจำนวนมหาศาล ระบบการซื้อขายของ Algo สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว แต่มีความเสี่ยงที่ข้อมูลจะล้นเกิน การกรองข้อมูลที่มากเกินไปและการระบุสัญญาณที่เกี่ยวข้องอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย ผู้ค้าต้องออกแบบอัลกอริทึมอย่างรอบคอบเพื่อมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่จำเป็นและหลีกเลี่ยงการถูกครอบงำด้วยข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือส่งเสียงดัง
พลังของ AI ในการปรับปรุงการซื้อขายอัลกอริทึม:
การวิเคราะห์ข้อมูลและการจดจำรูปแบบ: อัลกอริธึม AI เก่งในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและจดจำรูปแบบที่อาจเป็นเรื่องยากสำหรับผู้ค้ามนุษย์ในการระบุ อัลกอริทึมที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถเปิดเผยความสัมพันธ์และแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ได้ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลตลาดในอดีต ข่าว ความรู้สึกทางโซเชียลมีเดีย และข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง สิ่งนี้ทำให้ผู้ค้าสามารถพัฒนากลยุทธ์การซื้อขายที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นโดยอิงตามข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
การวิเคราะห์เชิงทำนายและการพยากรณ์: อัลกอริทึม AI สามารถใช้ประโยชน์จากเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างแบบจำลองการทำนายและการคาดการณ์ ด้วยการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลตลาดในอดีต อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ที่สามารถช่วยคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาในอนาคตได้ ความสามารถในการคาดการณ์นี้ช่วยให้เทรดเดอร์สามารถคาดการณ์แนวโน้มของตลาด ระบุโอกาสที่เป็นไปได้ และปรับกลยุทธ์ของพวกเขาตามนั้น
การตรวจสอบตลาดตามเวลาจริง: ระบบที่ใช้ AI สามารถตรวจสอบข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์ ฟีดข่าว และแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียได้อย่างต่อเนื่อง สิ่งนี้ทำให้เทรดเดอร์สามารถติดตามความเคลื่อนไหวของตลาด ข่าวด่วน และการเปลี่ยนแปลงของอารมณ์ได้ ด้วยการรวมข้อมูลตามเวลาจริงเข้ากับอัลกอริธึมของพวกเขา นักเทรดสามารถตัดสินใจซื้อขายได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาวะตลาดที่ผันผวนและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
ระบบปรับตัวและเรียนรู้ด้วยตนเอง: อัลกอริทึม AI มีความสามารถในการปรับตัวและเรียนรู้ด้วยตนเองจากข้อมูลตลาดและผลการซื้อขาย อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การซื้อขายได้อย่างต่อเนื่องโดยอิงตามผลตอบรับแบบเรียลไทม์ผ่านเทคนิคการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ความสามารถในการปรับตัวนี้ช่วยให้อัลกอริทึมสามารถพัฒนาและปรับปรุงได้ตลอดเวลา เพิ่มความสามารถในการสร้างผลตอบแทนที่สม่ำเสมอและปรับให้เข้ากับพลวัตของตลาดที่เปลี่ยนแปลง
การสนับสนุนการตัดสินใจขั้นสูง:
อัลกอริทึม AI สามารถจัดหาเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับเทรดเดอร์ นำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การวิเคราะห์ความเสี่ยง และการดำเนินการที่แนะนำ ด้วยการรวมพลังของ AI เข้ากับความเชี่ยวชาญของมนุษย์ เทรดเดอร์สามารถตัดสินใจได้อย่างรอบรู้และรอบรู้มากขึ้น เครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจเหล่านี้สามารถช่วยในการจัดสรรพอร์ตโฟลิโอ การดำเนินการซื้อขาย และการจัดการความเสี่ยง เพิ่มประสิทธิภาพการซื้อขายโดยรวม
การซื้อขายแบบอัลกอริทึมจัดการกับข่าวและเหตุการณ์อย่างไร
ในโลกของตลาดการเงินที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ข่าวและกิจกรรมมีบทบาทสำคัญในการผลักดันการเคลื่อนไหวของราคาและสร้างโอกาสในการซื้อขาย การซื้อขายแบบอัลกอริทึมได้กลายเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการใช้ประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้
Automated News Monitoring:
ระบบการซื้อขายแบบอัลกอริทึมมีความสามารถในการตรวจสอบแหล่งข่าวโดยอัตโนมัติ รวมถึงเว็บไซต์ข่าวการเงิน ข่าวประชาสัมพันธ์ และแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย ด้วยการใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และเทคนิคการวิเคราะห์ความรู้สึก อัลกอริทึมสามารถกรองข้อมูลข่าวสารจำนวนมหาศาล ระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่อาจส่งผลกระทบต่อตลาด
การประมวลผลข้อมูลตามเวลาจริง:
อัลกอริทึมเป็นเลิศในการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์และวิเคราะห์ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับตลาดได้อย่างรวดเร็ว อัลกอริทึมสามารถประเมินความเกี่ยวข้องและนัยสำคัญทางการตลาดของข่าวหรือเหตุการณ์ที่เฉพาะเจาะจงได้ด้วยการรวมฟีดข่าวและข้อมูลตามเหตุการณ์อื่นๆ สิ่งนี้ทำให้ผู้ค้าสามารถตอบสนองต่อโอกาสหรือความเสี่ยงที่เกิดขึ้นได้ทันที
กลยุทธ์การซื้อขายที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์:
ระบบการซื้อขายแบบอัลกอริทึมสามารถตั้งโปรแกรมเพื่อใช้กลยุทธ์การซื้อขายที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ กลยุทธ์เหล่านี้ออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จากความเคลื่อนไหวของตลาดที่กระตุ้นโดยเหตุการณ์เฉพาะ เช่น การเปิดเผยทางเศรษฐกิจ การประกาศผลประกอบการของบริษัท หรือการพัฒนาทางภูมิรัฐศาสตร์ อัลกอริทึมสามารถสแกนหาเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติและดำเนินการซื้อขายตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น เกณฑ์ราคาหรือผลการวิเคราะห์ความคิดเห็น
การวิเคราะห์ความรู้สึก:
การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของการซื้อขายตามข่าวและเหตุการณ์ อัลกอริทึมสามารถวิเคราะห์บทความข่าว ความคิดเห็นของโซเชียลมีเดีย และข้อมูลข้อความอื่นๆ เพื่อประเมินความคิดเห็นของตลาดโดยรอบเหตุการณ์หรือรายการข่าวที่เฉพาะเจาะจง อัลกอริทึมสามารถตัดสินใจซื้อขายได้อย่างชาญฉลาดและปรับกลยุทธ์โดยการวัดความรู้สึกเชิงบวกหรือเชิงลบ
การทดสอบย้อนหลังและการเพิ่มประสิทธิภาพ:
การซื้อขายแบบอัลกอริทึมช่วยให้สามารถทดสอบย้อนหลังและเพิ่มประสิทธิภาพของข่าวและกลยุทธ์การซื้อขายที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ ข้อมูลย้อนหลังสามารถใช้เพื่อทดสอบประสิทธิภาพของโมเดลการซื้อขายภายใต้สถานการณ์ข่าวต่างๆ ด้วยการวิเคราะห์ปฏิกิริยาของตลาดในอดีตต่อเหตุการณ์ที่คล้ายคลึงกัน สามารถปรับอัลกอริทึมอย่างละเอียดเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความสามารถในการทำกำไร
การซื้อขายข่าวอัลกอริทึม:
การซื้อขายข่าวแบบอัลกอริทึมเกี่ยวข้องกับการดำเนินการซื้อขายโดยอัตโนมัติตามทริกเกอร์ข่าวที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น สามารถตั้งโปรแกรมอัลกอริทึมให้ซื้อหรือขายสินทรัพย์บางอย่างโดยอัตโนมัติเมื่อมีการเผยแพร่ข่าวเฉพาะหรือเมื่อตรงตามเงื่อนไขบางประการ แนวทางอัตโนมัตินี้ช่วยลดความจำเป็นในการตรวจสอบด้วยตนเองและรับประกันการดำเนินการที่รวดเร็วในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ข่าว
การบริหารความเสี่ยง:
ระบบการซื้อขายแบบอัลกอริทึมรวมเอามาตรการการจัดการความเสี่ยงเพื่อลดข้อเสียที่อาจเกิดขึ้นจากการซื้อขายตามข่าวและเหตุการณ์ คำสั่งหยุดการขาดทุน อัลกอริทึมการปรับขนาดตำแหน่ง และกฎการจัดการความเสี่ยงสามารถรวมเข้าด้วยกันเพื่อป้องกันการเคลื่อนไหวของตลาดที่ไม่พึงประสงค์หรือผลลัพธ์ของข่าวที่ไม่คาดคิด สิ่งนี้ช่วยลดความสูญเสียและรับประกันความเสี่ยงที่ควบคุมได้
แฟลชแครช 2010: เหตุการณ์ตลาดประวัติศาสตร์
เมื่อวันที่ 6 พฤษภาคม 2010 ตลาดการเงินประสบกับเหตุการณ์ที่ไม่เคยมีมาก่อนที่เรียกว่า "Flash Crash" ภายในเวลาไม่กี่นาที ราคาหุ้นก็ดิ่งลงอย่างมาก และฟื้นตัวขึ้นหลังจากนั้นไม่นาน ความปั่นป่วนของตลาดอย่างกะทันหันและรุนแรงนี้ส่งคลื่นกระแทกไปทั่วโลกการเงินและเน้นให้เห็นถึงช่องโหว่ของภูมิทัศน์การซื้อขายที่เชื่อมโยงถึงกันมากขึ้นและขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี
The Flash Crash เปิดโปง:
ในวันฤกษ์ดีนั้น เวลา 14.32 น. และ 14:45 น. EDT ตลาดหุ้นสหรัฐประสบปัญหาราคาตกต่ำอย่างกะทันหันและรุนแรง ภายในไม่กี่นาที ดัชนีเฉลี่ยอุตสาหกรรมดาวโจนส์ (DJIA) ดิ่งลงเกือบ 1,000 จุด ลบมูลค่าตลาดประมาณ 1 ล้านล้านดอลลาร์ หุ้นบลูชิปเช่น Procter & Gamble และ Accenture เห็นว่าราคาของพวกเขาพังทลายลงในช่วงสั้น ๆ จนเหลือเพียงเศษเสี้ยวของมูลค่าก่อนการพังทลาย การล่มสลายอย่างกะทันหันและน่าทึ่งนี้ตามมาด้วยการดีดตัวขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยราคาส่วนใหญ่ฟื้นตัวเมื่อสิ้นสุดช่วงการซื้อขาย
ปัจจัยที่มีส่วนร่วม:
ปัจจัยหลายอย่างรวมกันเพื่อสร้างพายุที่สมบูรณ์แบบสำหรับ Flash Crash องค์ประกอบสำคัญประการหนึ่งคือความแพร่หลายที่เพิ่มขึ้นของการซื้อขายด้วยความถี่สูง (HFT) ซึ่งอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ดำเนินการซื้อขายด้วยความเร็วสูง การซื้อขายอัตโนมัตินี้ เมื่อรวมกับการเชื่อมโยงกันของตลาด ทำให้ความเร็วและความรุนแรงของความผิดพลาดรุนแรงขึ้น นอกจากนี้ การใช้คำสั่งหยุดการขาดทุนอย่างแพร่หลาย ซึ่งจะเริ่มทำงานเมื่อหุ้นถึงราคาที่กำหนด จะเพิ่มแรงกดดันในการขายเมื่อราคาลดลงอย่างรวดเร็ว การขาดมาตรการปกป้องตลาดและกลไกการกำกับดูแลที่เพียงพอยิ่งทำให้สถานการณ์รุนแรงขึ้น
บทบาทของการซื้อขายอัลกอริทึม:
การซื้อขายอัลกอริทึมมีบทบาทสำคัญใน Flash Crash ในขณะที่ตลาดลดลงอย่างรวดเร็ว กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริธึมบางอย่างล้มเหลวในการทำงานตามที่ตั้งใจไว้ ทำให้การขายออกรุนแรงขึ้น อัลกอริธึมเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อจับความคลาดเคลื่อนของราคาเพียงเล็กน้อย ลงเอยด้วยการมีส่วนร่วมใน "วงจรป้อนกลับ" ของการขาย ทำให้ราคายิ่งต่ำลง ความเร็วและระบบอัตโนมัติของการซื้อขายแบบอัลกอริทึมทำให้ยากต่อการแทรกแซงของมนุษย์เพื่อบรรเทาสถานการณ์แบบเรียลไทม์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การปฏิรูปตลาดและบทเรียนที่ได้รับ:
Flash Crash ของปี 2010 กระตุ้นให้เกิดการปฏิรูปด้านกฎระเบียบและเทคโนโลยีที่สำคัญ โดยมีเป้าหมายเพื่อป้องกันเหตุการณ์ที่คล้ายคลึงกันในอนาคต มาตรการต่างๆ รวมถึงการใช้เบรกเกอร์วงจร ซึ่งจะหยุดการซื้อขายชั่วคราวในช่วงที่ราคาเคลื่อนไหวรุนแรง และการแก้ไขกฎเบรกเกอร์ทั่วทั้งตลาด นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงการเฝ้าระวังตลาดและการประสานงานระหว่างการแลกเปลี่ยนและหน่วยงานกำกับดูแลเพื่อตรวจสอบและตอบสนองต่อกิจกรรมการซื้อขายที่ผิดปกติ นอกจากนี้ เหตุการณ์ดังกล่าวยังเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการเพิ่มความโปร่งใสและการตรวจสอบแนวทางปฏิบัติในการซื้อขายด้วยอัลกอริทึม
ผลกระทบต่อเสถียรภาพของตลาด:
Flash Crash ทำหน้าที่ปลุกผู้เข้าร่วมตลาดและหน่วยงานกำกับดูแล โดยเน้นย้ำถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องกับการซื้อขายด้วยความถี่สูงและอัลกอริทึม โดยเน้นย้ำถึงความสำคัญของการสร้างหลักประกันว่าโครงสร้างพื้นฐานและกฎระเบียบของตลาดจะก้าวทันกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี เหตุการณ์ดังกล่าวยังเน้นย้ำถึงความจำเป็นที่ผู้เข้าร่วมตลาดจะต้องเข้าใจความซับซ้อนของระบบการซื้อขายที่พวกเขาใช้ และสำหรับหน่วยงานกำกับดูแลในการประเมินและปรับกรอบการกำกับดูแลอย่างต่อเนื่องเพื่อจัดการกับความเสี่ยงที่เกิดขึ้น
Flash Crash ของปี 2010 ถือเป็นช่วงเวลาสำคัญในประวัติศาสตร์ตลาดการเงิน ซึ่งเผยให้เห็นช่องโหว่ในโลกของการซื้อขายทางอิเล็กทรอนิกส์ที่ซับซ้อนมากขึ้นและเชื่อมโยงถึงกัน เหตุการณ์ดังกล่าวก่อให้เกิดการปฏิรูปที่สำคัญและนำไปสู่การมุ่งเน้นไปที่เสถียรภาพของตลาด ความโปร่งใส และการจัดการความเสี่ยง ในขณะที่มีความก้าวหน้าเพื่อปรับปรุงการป้องกันตลาดและการกำกับดูแลด้านกฎระเบียบ ความระมัดระวังอย่างต่อเนื่องและการปรับตัวอย่างต่อเนื่องเพื่อความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อรักษาความสมบูรณ์และเสถียรภาพของตลาดการเงินสมัยใหม่
การซื้อขายแบบอัลกอริทึมเติบโตในตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างไร
การซื้อขายแบบอัลกอริทึม (ALGO) สามารถจัดการกับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้โดยใช้เทคนิคและกลยุทธ์ต่างๆ ที่ช่วยให้อัลกอริทึมสามารถปรับตัวและตอบสนองได้อย่างมีประสิทธิภาพ ต่อไปนี้เป็นบางวิธีที่ ALGO สามารถจัดการกับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้:
การวิเคราะห์ข้อมูลตามเวลาจริง: ระบบของ Algo ติดตามข้อมูลตลาดอย่างต่อเนื่อง รวมถึงการเคลื่อนไหวของราคา ปริมาณ ฟีดข่าว และตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจแบบเรียลไทม์ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลนี้อย่างทันท่วงที อัลกอริทึมสามารถระบุสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงและปรับกลยุทธ์การซื้อขายได้อย่างเหมาะสม สิ่งนี้ทำให้ Algo สามารถคว้าโอกาสและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้เร็วกว่าผู้ค้ามนุษย์
การกำหนดเส้นทางคำสั่งซื้อแบบไดนามิก: ระบบ Algo สามารถกำหนดเส้นทางคำสั่งซื้อแบบไดนามิกไปยังการแลกเปลี่ยนหรือแหล่งสภาพคล่องที่แตกต่างกันตามเงื่อนไขตลาดที่เป็นอยู่ ด้วยการประเมินปัจจัยต่างๆ เช่น สภาพคล่อง ความลึกของบัญชีคำสั่งซื้อขาย และค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ อัลกอริทึมสามารถปรับกลยุทธ์การกำหนดเส้นทางคำสั่งซื้อขายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการซื้อขาย ความยืดหยุ่นนี้ทำให้มั่นใจได้ว่า algo จะใช้ประโยชน์จากสภาวะตลาดที่เอื้ออำนวยที่สุด ณ ช่วงเวลาใดก็ตาม
กลยุทธ์การซื้อขายแบบปรับตัว: Algo สามารถใช้กลยุทธ์การซื้อขายแบบปรับเปลี่ยนได้ซึ่งออกแบบมาเพื่อปรับพารามิเตอร์หรือกฎตามสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง กลยุทธ์เหล่านี้มักจะรวมอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลในอดีตและปรับให้เข้ากับพลวัตของตลาดที่กำลังพัฒนา ด้วยการปรับเปลี่ยนกฎและพารามิเตอร์แบบไดนามิก ระบบ algo สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจซื้อขายและคว้าโอกาสในสภาพแวดล้อมตลาดที่แตกต่างกัน
การจัดการความผันผวน: การเปลี่ยนแปลงของสภาวะตลาดมักมาพร้อมกับความผันผวนที่เพิ่มขึ้น ระบบ Algo สามารถรวมเทคนิคการจัดการความผันผวนเพื่อปรับความเสี่ยงให้สอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมอาจปรับขนาดตำแหน่งแบบไดนามิก ตั้งค่าระดับการหยุดการขาดทุนที่เข้มงวดขึ้น หรือแก้ไขพารามิเตอร์การจัดการความเสี่ยงตามความผันผวนของตลาดในปัจจุบัน มาตรการเหล่านี้ช่วยควบคุมความเสี่ยงและปกป้องเงินทุนในช่วงที่มีความไม่แน่นอนสูง
การจดจำรูปแบบและการวิเคราะห์ทางสถิติ: ระบบของ Algo สามารถใช้การจดจำรูปแบบขั้นสูงและเทคนิคการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อระบุรูปแบบหรือความผิดปกติของตลาดที่เกิดซ้ำ ด้วยการจดจำรูปแบบเหล่านี้ อัลกอริทึมสามารถตัดสินใจซื้อขายได้อย่างชาญฉลาดและปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสม ความสามารถในการระบุและปรับให้เข้ากับรูปแบบนี้ช่วยให้เกิด algocapitalize ในสภาวะตลาดที่เกิดซ้ำในขณะเดียวกันก็สามารถปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมของตลาดได้
การทดสอบย้อนหลังและการจำลอง: ระบบของ Algo สามารถทดสอบและจำลองย้อนหลังได้อย่างกว้างขวางโดยใช้ข้อมูลตลาดในอดีต ด้วยการใช้อัลกอริทึมตามสถานการณ์ตลาดที่หลากหลายและชุดข้อมูลในอดีต ผู้ค้าสามารถประเมินประสิทธิภาพและความแข็งแกร่งของพวกเขาภายใต้สภาวะตลาดที่แตกต่างกัน กระบวนการนี้ช่วยให้สามารถปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพของกลยุทธ์ algo เพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้ดียิ่งขึ้น
โดยสรุปแล้ว algo จัดการกับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ การกำหนดเส้นทางคำสั่งแบบไดนามิก กลยุทธ์การซื้อขายที่ปรับเปลี่ยนได้ การจัดการความผันผวน การจดจำรูปแบบ การวิเคราะห์ทางสถิติ และการทดสอบย้อนหลังอย่างเข้มงวด ด้วยการใช้ประโยชน์จากความสามารถเหล่านี้ algo สามารถปรับให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างมีประสิทธิภาพและใช้ประโยชน์จากโอกาสในขณะที่จัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าแนวทางการซื้อขายแบบดั้งเดิม
การเพิ่มขึ้นของ Algo Traders: การวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นการเสียหลักหรือไม่?
แม้ว่าการซื้อขายแบบอัลกอริทึม (การซื้อขายแบบอัลกอรึทึม) สามารถทำให้องค์ประกอบบางอย่างเป็นแบบอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพได้
ของการวิเคราะห์ทางเทคนิค ไม่น่าจะเป็นไปได้ที่มันจะทดแทนได้อย่างสมบูรณ์ การวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นวินัยทางการเงินที่ครอบคลุมการตรวจสอบข้อมูลราคาและปริมาณในอดีต รูปแบบกราฟ ตัวบ่งชี้ และตัวแปรตลาดอื่นๆ เพื่อแจ้งกลยุทธ์การซื้อขาย มีสาเหตุหลายประการที่ทำให้นักเทรด algo ไม่สามารถแทนที่การวิเคราะห์ทางเทคนิคได้ทั้งหมด:
การตีความจิตวิทยาตลาด: การวิเคราะห์ทางเทคนิครวมเอาความเข้าใจของจิตวิทยาตลาด ซึ่งมีพื้นฐานอยู่บนความเชื่อที่ว่ารูปแบบราคาในอดีตซ้ำรอยเนื่องจากพฤติกรรมของมนุษย์ มันเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของนักลงทุน แนวโน้ม ระดับแนวรับและแนวต้าน และปัจจัยอื่น ๆ ที่สามารถมีอิทธิพลต่อการเคลื่อนไหวของตลาด ผู้ค้าอัลโกอาจใช้ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคเพื่อระบุรูปแบบเหล่านี้ แต่อาจไม่สามารถจับความแตกต่างของอารมณ์ตลาดและปัจจัยทางจิตวิทยาได้ทั้งหมด
ความเป็นส่วนตัวในการวิเคราะห์: การวิเคราะห์ทางเทคนิคมักเกี่ยวข้องกับการตีความเชิงอัตนัยโดยเทรดเดอร์ เนื่องจากแต่ละคนอาจวิเคราะห์แผนภูมิหรือตัวบ่งชี้เดียวกันแตกต่างกัน ผู้ค้า Algo พึ่งพากฎและอัลกอริทึมที่กำหนดไว้ล่วงหน้าซึ่งอาจไม่ครอบคลุมองค์ประกอบเชิงอัตวิสัยทั้งหมดของการวิเคราะห์ทางเทคนิค ผู้ค้ามนุษย์สามารถใช้ประสบการณ์ สัญชาตญาณ และวิจารณญาณของพวกเขาเพื่อทำการตัดสินใจที่เหมาะสมซึ่งอัลกอริทึมอาจจับไม่ได้ง่ายๆ
ความสามารถในการปรับตัวของตลาด: การวิเคราะห์ทางเทคนิคต้องการความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงและปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสม แม้ว่าอัลกอริทึมสามารถตั้งโปรแกรมให้ปรับพารามิเตอร์บางอย่างตามข้อมูลตลาดได้ แต่อัลกอริทึมอาจไม่สามารถปรับตัวได้เช่นเดียวกับผู้ค้ามนุษย์ที่สามารถตีความแบบไดนามิกและตอบสนองต่อสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไปตามเวลาจริง
เหตุการณ์ที่คาดเดาไม่ได้: การวิเคราะห์ทางเทคนิคมักถูกท้าทายจากเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด เช่น พัฒนาการทางภูมิรัฐศาสตร์ การประกาศทางเศรษฐกิจ หรือข่าวองค์กร ซึ่งอาจทำให้เกิดการหยุดชะงักของตลาดอย่างมีนัยสำคัญ ผู้ค้ามนุษย์อาจมีความสามารถในการตีความและตอบสนองต่อเหตุการณ์เหล่านี้ตามความรู้และความเข้าใจของพวกเขา ในขณะที่ผู้ค้า algo อาจต้องดิ้นรนเพื่อตอบสนองต่อสถานการณ์ที่ไม่คาดฝันอย่างมีประสิทธิภาพ
การวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐาน: การวิเคราะห์ทางเทคนิคมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลราคาและปริมาณเป็นหลัก ในขณะที่การวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐานพิจารณาปัจจัยที่กว้างขึ้น เช่น การเงินของบริษัท ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจมหภาค แนวโน้มอุตสาหกรรม และเหตุการณ์ข่าว ผู้ค้าอัลโกอาจไม่มีความสามารถในการวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐานและรวมเข้ากับกระบวนการตัดสินใจ ซึ่งอาจจำกัดความสามารถในการแทนที่การวิเคราะห์ทางเทคนิคอย่างสมบูรณ์
โดยสรุป แม้ว่าการซื้อขายแบบ algo สามารถทำให้องค์ประกอบบางอย่างของการวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นแบบอัตโนมัติได้ แต่ก็ไม่น่าจะแทนที่ได้ทั้งหมด การวิเคราะห์ทางเทคนิคประกอบด้วยการตีความเชิงอัตวิสัย จิตวิทยาตลาด ความสามารถในการปรับตัว และปัจจัยพื้นฐานที่อาจท้าทายสำหรับอัลกอริทึมในการทำซ้ำอย่างสมบูรณ์ ผู้ค้ามนุษย์ที่มีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ทางเทคนิคและความสามารถในการตีความการเปลี่ยนแปลงของตลาดจะยังคงมีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจซื้อขายอย่างชาญฉลาด
ผู้ชนะขั้นสูงสุด - การซื้อขาย Algo หรือการซื้อขายด้วยตนเอง?
การพิจารณาว่าการเทรดแบบ algo หรือการเทรดด้วยตนเองนั้นดีที่สุดนั้นขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ รวมถึงความชอบส่วนบุคคล เป้าหมายการเทรด และชุดทักษะ ทั้งสองแนวทางมีข้อดีและข้อจำกัด และสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับบุคคลหนึ่งอาจไม่เหมือนกันสำหรับอีกบุคคลหนึ่ง ลองเปรียบเทียบทั้งสอง:
ความเร็วและประสิทธิภาพ: Algo Trading เป็นเลิศในด้านความเร็วและประสิทธิภาพ เนื่องจากอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและดำเนินการซื้อขายได้ภายในเสี้ยววินาที การซื้อขายด้วยตนเองเกี่ยวข้องกับการตัดสินใจของมนุษย์ ซึ่งอาจขึ้นอยู่กับอคติทางความคิดและปัจจัยทางอารมณ์ ซึ่งอาจนำไปสู่การดำเนินการที่ช้าลงหรือพลาดโอกาส
อารมณ์และระเบียบวินัย: การซื้อขายแบบ Algo ขจัดอคติทางอารมณ์ออกจากการตัดสินใจซื้อขาย เนื่องจากอัลกอริทึมทำตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยไม่ได้รับอิทธิพลจากความกลัวหรือความโลภ การซื้อขายด้วยตนเองต้องมีระเบียบวินัยและการควบคุมอารมณ์เพื่อทำการตัดสินใจอย่างเป็นกลาง ซึ่งอาจเป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับผู้ค้าบางราย
ความสามารถในการปรับตัว: การซื้อขายของ Algo สามารถปรับให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็วและดำเนินการซื้อขายตามกฎที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า ผู้ค้าด้วยตนเองสามารถปรับกลยุทธ์ของพวกเขาได้เช่นกัน แต่อาจต้องใช้เวลาและความพยายามมากขึ้นในการตรวจสอบและปรับตัวให้เข้ากับพลวัตของตลาดที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว
ความซับซ้อนและความรู้ทางเทคนิค: การเทรด Algo ต้องใช้ทักษะการเขียนโปรแกรมหรือการใช้แพลตฟอร์มอัลกอริทึม ซึ่งอาจเป็นเรื่องท้าทายสำหรับเทรดเดอร์ที่ไม่มีพื้นฐานทางเทคนิค ในทางกลับกัน การเทรดด้วยตนเองอาศัยความเข้าใจในการวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐานและทางเทคนิค ซึ่งต้องมีการเรียนรู้และวิเคราะห์แนวโน้มของตลาดอย่างต่อเนื่อง
การพัฒนากลยุทธ์: Algo Trading ช่วยให้สามารถพัฒนากลยุทธ์ได้อย่างเป็นระบบและแม่นยำโดยอิงจากการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและการทดสอบย้อนกลับ ผู้ค้าด้วยตนเองสามารถพัฒนากลยุทธ์ของตนได้เช่นกัน แต่อาจเกี่ยวข้องกับการตีความแผนภูมิ รูปแบบ และตัวบ่งชี้ตามอัตวิสัยมากขึ้น
การจัดการความเสี่ยง: ทั้งการซื้อขายแบบ algo และการซื้อขายด้วยตนเองจำเป็นต้องมีการจัดการความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพ Algo Trading สามารถรวมพารามิเตอร์การจัดการความเสี่ยงที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเข้ากับอัลกอริธึม ในขณะที่ผู้ซื้อขายด้วยตนเองจำเป็นต้องตรวจสอบและจัดการความเสี่ยงอย่างแข็งขันตามวิจารณญาณของพวกเขา
ท้ายที่สุดแล้ว วิธีการที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับแต่ละสถานการณ์ ผู้ค้าบางรายอาจชอบการซื้อขายแบบ algo เพราะความรวดเร็ว ประสิทธิภาพ และการตัดสินใจที่เป็นกลาง ในขณะที่บางรายอาจชอบความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัวของการซื้อขายด้วยตนเอง เป็นที่น่าสังเกตว่าผู้ค้าจำนวนมากใช้ทั้งสองวิธีร่วมกัน ใช้การซื้อขายแบบอัลโกสำหรับกลยุทธ์บางอย่างและการซื้อขายด้วยตนเองสำหรับผู้อื่น
โดยสรุป การซื้อขายแบบอัลกอริทึมให้ประโยชน์ เช่น ความเร็ว ประสิทธิภาพ และการจัดการความเสี่ยง ในขณะที่การซื้อขายด้วยตนเองให้ความสามารถในการปรับตัวและสัญชาตญาณของมนุษย์ AI ปรับปรุงการซื้อขายด้วยอัลกอริทึมโดยการประมวลผลข้อมูล จดจำรูปแบบ และให้การสนับสนุนการตัดสินใจ Algos เชี่ยวชาญในการติดตามข่าวอัตโนมัติและกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ อย่างไรก็ตาม Flash Crash ของปี 2010 ได้เปิดเผยช่องโหว่ในภูมิทัศน์การซื้อขายที่เชื่อมต่อถึงกัน โดยการซื้อขายด้วยอัลกอริทึมทำให้ตลาดถดถอยยิ่งขึ้น ทำหน้าที่เป็นเครื่องเตือนใจให้ใช้มาตรการป้องกันและการจัดการความเสี่ยงที่เหมาะสม โดยรวมแล้ว วิธีการที่สมดุลซึ่งรวมจุดแข็งของการซื้อขายทั้งแบบอัลกอริทึมและแบบแมนนวลสามารถนำไปสู่กลยุทธ์การซื้อขายที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่นมากขึ้น
[แกะหุ้นเด้ง pt.2] เล่า BizModel+งบ กับ Evolution หุ้น 100 เด้ง Evolution AB ตำนานหุ้น 100 เด้ง และเป็น หุ้น 10 เด้งใน 5 ปี
.
บริษัท Evolution AB เป็นบริษัทสัญชาติสวีเดนที่ประกอบธุรกิจเว็บพนันออนไลน์ที่มีอัตราการเติบโตในระดับที่น่าประทับใจ ผู้เพียบพร้อมทั้งเรื่องการเติบโตของรายได้ ผลกำไร และอัตราส่วนทางการเงิน ที่ไม่ว่าใครมาเห็นต้องอยากได้หุ้นตัวนี้มาประดับพอร์ตการลงทุนอย่างแน่แท้
.
โดยบริษัทเองนอกจากทำอัตรากำไรในระดับที่น่าพึงพอใจแล้ว บริษัทเองก็มีกระแสเงินสดจากการดำเนินงาน (CFO) และกระเงินสดอิสระ (FCF) เป็นบวกมาตลอดระยะเวลาหลายปี และมีเทรนด์ที่เป็นขาขึ้นตลอด จนกลายเป็นหุ้น 10 เด้งในระยะเวลา 5 ปี (และเป็นหุ้น 20 เด้ง เมื่อตอนที่ตลาดหุ้นทั่วโลกอยู่ ณ จุดสูงที่สุดตอนช่วงปี 2021)
.
และเราเองก็สามารถเป็นเจ้าของหุ้นนี้ได้ ผ่านการประยุกต์ใช้หลักการของคุณปีเตอร์ ลินซ์ ผ่านเพลย์บุคอย่างเล่ม One Up on Wall Street ด้วยการซื้อหุ้นที่มีค่า PEG ต่ำกว่า 1 ในการลงทุนได้ครับ
.
.
.
ทั้งหลายนี้แสดงให้เราเห็นอะไรบ้าง ก่อนอื่นผมขอพาทุกท่านมาทำความรู้จักกับอัตราส่วน PEG ที่จะเป็นผู้ช่วยในการเลือกซื้อหุ้นนี้กันก่อนครับ
.
หุ้นมี PEG ต่ำกว่า 1 เท่า เป็นหนึ่งในตัวชี้วัดที่แสดงให้เราเห็นว่า “หุ้นตัวนี้มีโอกาสขึ้น” จากการ “ปรับค่า PE ใหม่ของนายตลาดสู่ระดับที่ควรจะเป็น”
.
สมการของ PEG คือ PE / EPS Growth และสมการของ PE คือ Price / EPS
.
EPS ขึ้น หากราคาเท่าเดิม PE จะต่ำลงตามสมการ , เมื่อนายตลาดเห็น PE ที่ถูกลง นายตลาดก็อาจปรับ PE กลับไปสู่จุดเดิมได้
.
เช่น เมื่อก่อนหุ้นตัวหนึ่งถูกเทรดที่ ราคา 15 บาท ที่ PE 15 เท่า และมีกำไรต่อหุ้นที่ 1 บาท (สมการ Price = PE * EPS) ต่อมาหุ้นนี้มีกำไรเติบโต 30% หรือกำไรต่อหุ้นได้เปลี่ยนเป็น 1.3 บาทต่อหุ้น (EPS ใหม่ = EPS เดิม * อัตราการเติบโต , EPS ใหม่ = 1* = 1.3 บาทต่อหุ้น )
.
ทำให้ค่า PEG ของบริษัทเทรดอยู่ที่ 15/30 = 0.5 เท่า หากหุ้นนี้เทรดอยู่ที่ราคา 15 บาทเท่าเดิม ตอนนี้ PE ของบริษัทก็จะอยู่ที่ 11.53 เท่า
.
.
.
ดังนั้นแล้ว การที่บริษัทจะกลับไปเทรดเท่าเดิมที่ PE 15 เท่าเดิมได้นั้น ราคาหุ้นจะต้องไปอยู่ที่ 19.5 บาท คิดเป็น Upside ในสัดส่วนที่เทียบเท่ากับการเติบโตของกำไร 30%
.
แต่ทั้งนี้สิ่งที่เราต้องพิจารณา คือกำไรที่ได้มานี้ “เป็นกำไรจากการดำเนินงานที่เติบโตตามธรรมชาติบริษัท” หรือไม่ เราต้องพิจารณาผ่านการอ่านรายงานผลประกอบการรายไตรมาสด้วย
.
เพราะหากบริษัทได้กำไรมาจากกิจกรรมพิเศษ (เช่นการขายที่ดินออก การได้เงินประกัน) ความสามารถในการทำซ้ำอีกครั้งก็นับว่าแทบเป็นไปไม่ได้เลย เช่น ถ้าบริษัทขายที่ดินแปลงนั้นไปแล้ว เราก็คงไม่สามารถเสกที่ดินแปลงเดิมมาขายใหม่ทุกๆ ปีได้ใช่ไหมครับ
.
ต่อมาเมื่อการทำซ้ำไม่มีแล้ว เมื่อปีหน้ามาถึงกำไรส่วนที่ได้จากกิจกรรมก่อนหน้าจะหายไป ตรงนี้จะทำให้นายตลาด “ตีมูลค่าบริษัทให้ต่ำลง” (จากการที่ EPS ลดลง) ในที่สุด
.
.
.
กลับมาที่บริษัท Evolution AB ราคาหุ้นของบริษัทเคยเทรดอยู่ในระดับที่ PEG ต่ำ 1 อยู่หลายช่วงเวลาเหมือนกันครับ โดยช่วงที่เห็นได้ชัดมากที่สุดคือตอนกลางปี 2017 จนถึงท้ายปี 2018 ต้นปี 2019 หากเราได้ซื้อหุ้นตัวนี้ในช่วงราคา 140 เหรียญ (Swedish Krona) ตอนเดือนกันยายน 2018 ซึ่งเป็นจุดซื้อที่จั่วยอดดอย ณ PEG Ratio 0.9x และทนถือเพื่อรอกำไรและราคาหุ้นบริษัทเบ่งบานตอนเดือนเมษายน 2021 ที่ราคา 1,6xx เหรียญ (Swedish Krona) คุณจะได้ผลตอบแทนกว่า 1,1xx% ทีเดียว
.
ในด้านธุรกิจ Evolution เองมีผลการดำเนินงานที่เป็นบวกและเติบโตได้อย่างมีประสิทธิภาพจริงๆ ครับ ผ่านการเปิดแพลตฟอร์มไปในประเทศต่างๆ รวมถึงมียอดผู้ใช้บริการอย่างต่อเนื่อง ผสานกับลักษณะบริษัทเป็น Asset Light Model ซึ่งมีต้นทุนการดำเนินงานที่คงที่ ใช้สินทรัพย์ไม่หนักมากทั้งด้านบุคลากรและอุปกรณ์ มีรายได้เข้ามาไม่จำกัดแต่ต้นทุนคงที่ ทำให้รายได้ของบริษัทลงมาสู่บรรทัดล่างที่เติบโตขึ้นทุกปี ด้วยปัจจัยนี้เองจึงช่วยผลักดันให้มูลค่าของบริษัทสามารถไปได้ไกลนั่นเองครับ
.
และอีกประเด็นที่เลี่ยงไม่ได้ คือ “เทรนด์ธุรกิจ” ผู้เป็นพระเอกที่ช่วยผลักดันให้บริษัทเติบโตเหนือกว่าคู่แข่งรายอื่นๆ ในตลาดอีกด้วยโดย Evolution เป็นแพลตฟอร์มออนไลน์ซึ่งรูปแบบแพลตฟอร์มออนไลน์นี้ได้มา Disrupt ธุรกิจกาสิโนแบบมีพื้นที่ตั้ง โดยจากข้อมูลบริษัทได้ระบุว่าขนาดตลาดของกาสิโนแบบมีพื้นที่มีอัตราการหดตัวแบบทบต้น (CAGR) กว่า -8.2% ตลอดปี 2017-2021 ในขณะที่ตลาดเกมแบบออนไลน์ที่บริษัทกำลังประกอบการอยู่มีอัตราการเติบโตแบบทบต้น (CAGR) ที่ 31.1%
.
ปฏิเสธไม่ได้เลยครับ ว่าท่ามกลางความแตกต่างของ 2 เทรนด์บริษัทที่ขาหนึ่งกำลังถอยลง และขาหนึ่งกำลังพุ่งทะยาน นายตลาดจึงมอบรางวัลและความคาดหวังแก่ Evolution ให้เป็นหุ้นเด้งผู้เติบโตด้วยศักดิ์และศรีเพียบพร้อมด้วยตัวเลขการเงินอันเป็นผลประจักษ์และราคาอย่างแท้จริง
.
.
.
อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ผมได้บอกเล่าทั้งหมดนี้ก็ไม่ได้แม่นยำ 100% ว่าสิ่งที่เขียนจะเป็นเพลย์บุคที่ต้องเกิดเหตุการณ์แบบนี้ในอนาคต สิ่งนี้อาจมีความแม่นยำเพียง 30-40% เพียงเท่านั้นครับเมื่อนำไปประยุกต์ผ่านการลงทุน
.
ทั้งนี้ขอให้พี่ๆ เพื่อนๆ พึงระลึกว่าเรื่องนี้เป็นเรื่องตามปกติ เพราะว่าไม่มีวิธีการลงทุนใดที่ให้ผลลัพธ์ 100% ได้ และการที่เราจะทำเงินจากตลาดหุ้นได้ไม่ได้อยู่ที่การเลือกวิธีการที่แม่นยำเพียงอย่างเดียวเท่านั้น หากแต่ประกอบไปด้วยองค์ประกอบอันหลายอย่างซึ่งก่อรูปและร่าง ผ่านบริบทและเวลาของบริษัทนั้นๆ ครับ
.
สิ่งที่เราเล่าทั้งหมด เป็นเพียงการชี้ให้เห็นภาพเท่านั้นว่าคุณสามารถนำความรู้จากหนังสือหุ้นไปทำเงินได้ครับ
[แกะหุ้นเด้ง pt.2] เล่า BizModel+งบ กับ Rightmove หุ้น 40 เด้ง สวัสดีครับพี่ๆ เพื่อนๆ ทุกคน วันนี้ผมอยากจะพาทุกคนไปรู้จักกับหุ้นเด้งตัวหนึ่งที่สามารถหาได้ตามตำราแบบฉบับของคุณ Peter Lynch เจ้าของหนังสือ One Up on Wallstreet ที่เราสามารถ ค้นหา-ถือ-ทำกำไรจากหุ้นบริษัทได้ ผ่านการหาสินค้าและบริการรอบตัวที่มีแบรนด์เป็นที่นิยม เป็นที่รักต่อผู้คน
.
โดยในวันนี้ผมอยากจะพาทุกคนไปรู้จักกับบริษัทนายหน้าขายสำหรับขายบ้านบริษัทหนึ่ง ซึ่งมี Market Share ในอุตสาหกรรมนายหน้าขายบ้านสำหรับในเครือจักรภพอังกฤษมากกว่า 80% ตลอดกว่า 10 ปี ที่เข้าตลาดและยังคงเป็นเบอร์ 1 ในปัจจุบัน
.
บริษัทนั้นคือ “Rightmove” ครับ
.
.
.
สิ่งทำให้ที่บริษัทอยู่ในสนามแข่งขันนี้ได้ยาวนานนับตั้งแต่ช่วงดอทคอม ผ่านวิกฤติอสังหา จนถึงปัจจุบัน เกิดมาจากการที่การสร้างความแตกต่างจากการเป็น Agency อสังหาริมทรัพย์ทั่วไปที่ต้องอาศัยทีมเซลล์จำนวนมาก
เปลี่ยนมาเป็น Marketplace ให้ผู้ซื้อและผู้ขายมาพบกันผ่านหน้าเว็ปเอง
.
ด้วยโมเดลธุรกิจนี้และชื่อเสียงของการเป็นผู้บุกเบิกเว็ปไซต์ครั้นหลังช่วงฟองสบู่ดอทคอม การเป็นผู้บุกเบิกนี้ได้สร้างระยะทางทิ้งห่างคู่แข่งหลายเท่าตัวด้วยขนาด Marketshare มากกว่า 80% ในตอนที่เข้าตลาด
และยังคงความสามารถระดับนี้มากกว่า 1 ทศวรรษ แม้จะครองตลาดได้ระดับนี้แต่ตลาดก็มีเนื้อเค้กที่ขยายขึ้นเรื่อยๆ ตามความต้องการบ้านและราคาที่ดินที่เพิ่มขึ้นอย่างช้าๆ
(คู่แข่งของบริษัทครอง Market Share ในระดับเลขเปอร์เซ็นหลักเดียว และบริษัทอื่นๆ ที่เป็นนายหน้าเหมือนกันเป็นบริษัทระดับเล็กมี Marketcap หลักสิบล้านปอนด์ ในขณะที่ Rightmove มีขนาดหลักหลายพันล้านปอนด์)
.
.
.
ด้วยความเป็นผู้นำและการไม่หยุดนิ่งนี้ทำให้ Rightmove มีกำไรที่เติบโตมาโดยตลอด และหากท่านใดเป็นนักลงทุนสาย Lynch แล้ว
จุดซื้อที่ตรงจุดตรงประเด็นตามตำราคือช่วงกลางปี 2012 จนถึงกลางปี 2013 โดยเป็นจุดที่บริษัทมี PEG Ratio อยู่ที่ 0.6x-0.8x เท่านั้น
(โดยตอนนั้น Rightmove ถูกซื้อขายอยู่ที่ราคา 170 ปอนด์ )
.
.
.
.
และการเติบโตของ Rightmove ในช่วงทศวรรษ 2010 อันเป็นช่วงไม่กี่ปีหลังบริษัทเข้าตลาดนี้ เป็นการสร้างการเติบโตอันห้าวหาญเต็มไปด้วยจิตวิญญาณ ซึ่งทั้งหลายนี้ทำให้ราคาหุ้นของบริษัทไม่มากลับสู่จุดเดิมอีกต่อไป
.
โดยพัฒนาการนี้เกิดจากการที่บริษัทอยู่รอดมานานรวมถึงใช้แต้มต่อที่ตัวเองมีขยายไปในกิจการที่เกี่ยวเนื่อง
ทั้งการขยับขยายจากกิจการนายหน้าขายบ้านมาสู่ธุรกิจ “ให้การโฆษณาบ้านใหม่” โดยเป็นการเจาะตลาดผู้ที่ต้องการบ้านใหม่แทนบ้านมือสองที่มีอยู่แต่เดิม
การจัดสรรข้อมูลหลังบ้านให้แสดงบ้านแบบเรียลไทม์
การมี House Index เป็นของตัวเอง จากการมีข้อมูลหลังบ้านที่ทรงพลัง
การอาศัยโอกาสจากการมาของ Smart Phone ทำให้ผู้ใช้ได้สัมผัสการให้บริการได้มากยิ่งขึ้น อันนำมาสู่การสร้าง Ecosystem ในวงการอสังหาริมทรัพย์ อย่างการเกิดนักลงทุนในอสังหาริมทรัพย์ให้เช่ารุ่นใหม่ (Home-Hunter) ที่เป็นอาชีพที่สร้างเม็ดเงินหมุนเวียนให้แก่ระบบเศรษฐกิจอีกด้วย
.
กล่าวไม่ผิดว่า Rightmove จะเป็นบริษัทที่สร้างการเติบโตแก่ตัวบริษัทได้อย่างยั่งยืนทั้งด้านกำไร และด้านผู้มีส่วนได้เสียผู้ช่วยเกื้อกูลให้สภาพแวดล้อมด้านอสังหาริมทรัพย์แห่งยุโรปดีมากยิ่งขึ้นไป
.
และเป็นหุ้นเด้งภายในหนึ่งปี และเป็นหุ่น 10 เด้งใน 10 ปี มอบผลตอบแทนแก่นักลงทุนผู้เสาะแสวงหาการลงทุนจากสิ่งรอบๆ ตัวอย่างแท้จริง
[CASE STUDY หาหุ้นปันผล] กอง REIT กับผลตอบแทนไม่ธรรมดาสวัสดีครับพี่ๆ เพื่อนๆ ทุกคน วันนี้ผมจะพาไปรู้จักกับสินทรัพย์การเงินชนิดหนึ่งนะครับ ที่สร้างผลตอบแทนได้จากทั้งเงินปันผลที่จ่ายอย่างสม่ำเสมอ และส่วนต่างราคาซึ่งราคาเหมือนกับหุ้น แต่ไม่ผันผวนมากเท่าหุ้นกันครับ
สินทรัพย์นี้คือกอง REIT นั่นเองครับ ซึ่งกอง REIT จะมี Business Model เป็นการรับค่าเช่าจากผู้เช่า และเอาค่าเช่านั้นมาจ่ายให้ผู้ถือหน่วยลงทุนอย่างเราๆ นั่นเอง
โดยทั่วไปแล้วกอง REIT ส่วนมากจะเป็นกองของ "ห้างสรรพสินค้า" . "คลังสินค้า" , "โรงแรม" , "อาคารสำนักงาน"
ทั้งนี้เองเจ้าของจะเป็นคนที่ไปเก็บค่าเช่าจากคนที่มาใช้บริการครับ เช่นหากกอง REIT เป็นห้างสรรพสินค้า รายได้ก็ได้มาจากค่าเช่ารายเดือนของห้างร้านในนั้น
กอง REIT เองมี 2 แบบ คือแบบซื้อสิทธิ์ขายอสังหาริมทรัพย์นั้นเป็นของตัวเอง(Freehold) กับซื้อกรรมสิทธิ์ระยะยาว (Leasehold)
ในเคสนี้ผมจะพูดถึงเรื่องกอง Reit ที่สามารถเป็นหุ้นเด้งได้ยาวๆ และจ่ายเงินปันผลให้เราได้ตลอด นอกจากนี้ยังเป็นการกระจายความเสี่ยงไปที่สินทรัพย์อื่นๆ ได้ด้วย
คุณสมบัติหลักๆ คือ
- กองนั้นต้องมีความสามารถในการดึงดูดผู้เช่าให้มาใช้บริการเขาได้ตลอด
- สามารถปรับค่าเช่าตามเงินเฟ้อได้
- ความสามารถที่โดดเด่นคือการ "ฆ่าเงินเฟ้อ" ได้ครับ จากการปรับค่าเช่า และมูลค่าที่ดินที่ปรับสูงขึ้นได้เสมอ
- หากกองเป็นแบบ Leasehold ความขยันของเจ้าของเป็นสิ่งสำคัญ หากกองมีการขาย Asset เข้ากอง Reit ตลอด การที่กองนั้นราคาจะขึ้นไปตามความคาดหวังของอนาคตก็มี สามารถทำกำไรแบบส่วนต่างราคาหรือ Capital Gain ได้ไม่ยากนัก
ข้อเสียที่ร้ายแรงของกอง REIT ก็มีครับ นั่นคือ
- สภาพคล่องของกองอาจจะมีน้อยมากจนอาจเข้าออกได้ยาก
- การที่ราคาไม่ไปไหนอาจมีความเสี่ยง หากราคาเปิด Gap ลงมาจนทำให้เราเสียเงินทางบัญชี
- เงินปันผลอาจไม่การันตีจ่ายได้ตลอดได้ จากการที่มีปัญหาเฉพาะที่ครับ เช่นกองนั้นอาจเกิดไฟไหม้ทำให้ไม่สามารถเก็บค่าเช่าได้ หรือแม้แต่ COVID ที่อาจทำให้ผู้เช่าไม่สามารถจ่ายค่าเช่าได้จากการต้อง Lock Down
ผมหวังว่าไอเดียนี้จะช่วยเพิ่มทางเลือกในการลงทุนได้ และได้ผลตอบแทนจากสินทรัพย์นี้ที่ดีนะครัย
[แกะหุ้นเด้ง pt.1] หาจุดซื้อรันเทรน กับ Rightmove หุ้น 10 เด้ง
- วีดีโอนี้พูดถึง Technical จุดซื้อ/ขาย 75% และพูดเกริ่นถึงบริษัท 25%
- บริษัทนี้คือบริษัทแข็งแกร่ง Market Share สูง 80% อัตราการทำกำไรมากกว่า 30%
- แม้บริษัทจะดูตันๆ ในเรื่องของความสำเร็จ จากประสิทธิภาพแต่ก็เป็นหุ้นหลายเด้งได้ จากสภาพแวดล้อมที่เติบโตได้จนเป็นหุ้น 10 เด้ง
- กำไรที่ได้แต่ละรอบสั้นนั้นได้ราว 1x% และจะนิ่งๆ และก็จะขึ้นใหม่เป็นขั้นบรรได แต่หากถือยาวจะได้กำไรเป็นเด้งได้ไม่ยาก (แต่ก็ขึ้นกับบริบทเวลาด้วย)
- Breakout รับมือได้ดีที่สุดกับบริษัทจำพวกที่กำไรโตตลอดเวลา
-------------------------------
สำหรับเนื้อหาจะมี 2พาร์ทด้วยกัน โดยพาร์ทนี้จะเน้นในเรื่อง Technical อย่างเดียวนะครับ จากนั้นอีกพาร์ทจะเป็นเรื่องของการเงินและธุรกิจล้วนๆ
และโพสนี้ผมแบ่งเป็น 3 ส่วน คือหลักการเลือกหุ้นลงทุน ตามมาด้วยจุดซื้อที่ได้ และสิ่งที่ได้เรียนรู้จากหุ้นนี้/บริษัทนี้
Rightmove เป็นบริษัทที่ทำหน้าที่เป็นนายหน้าซื้อขายบ้าน และมีเว็ปไซต์โปรโมทบ้านเหล่านั้นอยู่ โดยครองส่วนแบ่งตลาดกว่า 80% ตามมาด้วยอัตราการทำกำไรที่น่าประทับใจอยู่ระดับมากกว่า 30%
นอกจากนี้แล้วบริษัทยังมีการเติบโตต่อรายได้อย่างต่อเนื่อง โดยสูงกว่าอัตราการเติบโตของประเทศอย่างอังกฤษกว่าที่ 2.xx% กว่ามาก
ต่อมาคือเรื่องของอัตราการทำกำไรต่อส่วนของเจ้าของ(ROE) ที่ทำได้อยู่ในระดับที่ไม่ว่าจะเป็นใครก็ต้องบอกว่าประทับใจ
ปัจจัยทั้งหลายนี้ ชี้ให้เห็นว่าไม่ว่าจะเป็นนักลงทุนสายไหนก็ย่อมอยากได้บริษัทนี้เป็นเจ้าของแน่นอนครับ ดังนั้นหากบริษัทไม่มีพื้นฐานเปลี่ยนไปมากนัก อย่างไรก็ต้องมีคนซื้อกลับมาไม่ทางมดก็ทางหนึ่งครับ
ในวีดีโอนี้หลักๆ แล้วหลักกรซื้อที่ทรงประสิทธิภาพที่สุด คือการ "Breakout" ครับ คือราคาเบรคขึ้นไปเมื่อไรหลายครั้งราคาจะไม่ค่อยกลับมาที่เดิมนัก
และการซื้อตอนย่อราคามาที่เส้นค่าเฉลี่ย 20 สัปดาห์ก็สามารถทำได้ และคุณก็สามารถใช้ประกอบกับ Relative Strength ได้เช่นกัน หากบริษัทแข็งกว่าตลาดจุดนั้นก็อาจเป็นจุกซื้อได้ตลอดได้
นอกจากเรื่องของ Breakout แล้ว เราสามารถมาผสานการใช้กับทรง VCP หรือ Cup with Handle ได้เช่นกันครับ โดยช่วงที่เขาจะ Break High ตรงจุดนี้นับเป็นจุกซื้อที่ทำให้เรารู้นิสัยครับว่าได้ผล
แต่สิ่งที่ต้องกังวลคือบางช่วงมีการพักตัวที่อาจนานเกินไปซึ่งหากท่านไม่ใช่นักลงทุนที่รอรวยนานได้ ตรงนี้อาจทำให้ทุนพี่ๆ เพื่อนๆ จมลงได้ครับ
แต่ก็สามารถแก้ทางได้โดยหาเครื่องไม้เครื่องมืออย่าง Option มาหากระแสเงินสดจากบริษัทนี้ได้เช่นกัน
บริษัทนี้จากที่ผมได้กล่าวแล้วคงไม่พ้นเรื่องหุ้น "แข็งแกร่ง" ตามตำราของคุณปีเตอร์ ลินซ์เลยครับ นั่นคือเป็นหุ้นที่มี Market Share แข็งแกร่ง(เช่นเคสนี้มากกว่า 80%) กอปรด้วยตัวเลขการเงินที่อัศจรรย์ ไม่ว่าใครในตลาดต่างก็อยากเป็นเจ้าของ
ดังนั้นแล้วพอหุ้นขึ้นไป หุ้นมักไปได้ไม่มากครับ นั่นคือขึ้นไปสักราว 1x% แต่แม้จะขึ้นระดับนี้แล้วการจะย่อลงไปจุดต่ำเดิมนั้นไม่ค่อยมีมาก จากการที่กำไรบริษัทแข็งแกร่งไม่มีทีท่าลงมาต่ำกว่าเดิมเลย
แม้ราคาจะเพิ่มขึ้นสั้นๆ แต่หากเราถือนานมากยิ่งขึ้นให้บริษัทได้เฉิดฉายแล้วกำไรที่คุณจะได้ก็สามารถไปได้มากกว่าเด้งได้ไม่ยากเลยครับ
และหากคุณมองว่ากำไรได้น้อยและมีบางช่วงออกข้างนาน การใช้ประโยชน์จาก Option ในการหากระแสเงินสดหรือหาโอกาสจากหุ้นนี้ก็ทำได้เช่นกัน
เนื่องจากบริษัทนี้เป็นบริษัทที่มีขนาดใหญ่เพียงพอจะมีเครื่องมือทางการเงินหลากหลาย
[แกะหุ้นเด้ง]ดู COSTCO หุ้น 100 เด้ง ผ่าน BizModel และกราฟ pt.2
- ธุรกิจ Costco เป็นห้างขายส่งคล้ายๆ Makro ของเรา แต่มีสินค้าไซส์ยัก และอาหารราคาถูก
- กำไรแบบ Recurring Income ของบริษัทผ่าน Membership Fees เป็น Keyman ในการที่ทำให้บริาัทเติบโตไปพร้อมกับยอดขาย
- การที่ราคาหุ้นขึ้นเกิดจากหลัก Twin Engine คือ PE ขยายตัวจากความคาดหวังดีจากตลาด และ กำไรสุทธิที่เติบโตอย่างมีประสิทธิภาพ
- ราคาหุ้นจะมีค่าเป็นเท่าไรเกิดจากสมการ Price = PE * EPS
(Twin Engine คือหลักการที่ PE ขยายตัว และ EPS เติบโตนั่นเอง)
- ปัจจุบัน Costco มีรายได้จาก Membership ที่ราวๆ 4 billions เทียบเท่ากับหุ้นที่ราคา 9 เหรียญ หากเราถือหุ้นที่ราคา 9 เหรียญจากเมื่อ 30 ปีที่แล้วจนถึงวันนี้ได้ ก็นับว่าคุณได้สินทรัพย์ที่เติบโตไม่ต่ำกว่า 9% มาครองเลย
=================================
ถ้านึกถึงห้างขายส่งบ้านเราต้อง MAKRO แต่ถ้านึกถึงห้างขายส่งระดับโลก COSTCO คือบริษัทที่เป็นเบอร์ 1 ด้านนี้เลยครับ
COSTCO เป็นห้างค้าส่งสัญชาติสหรัฐอเมริกาที่ก่อตั้งขึ้นมาตั้งแต่ปี 1986 และจดทะเบียนอยู่ในตลาดหุ้นมานานกว่าครึ่งชีวิตของคนหนึ่งคนเลย
และมักถูกพูดถึงบ่อยๆ ในหนังสือการลงทุนหลายเล่ม เพราะนี่คือหนึ่งในหุ้นที่มีธุรกิจใช้ได้ ผลกำไรเติบโต ราคาหุ้นจึงสะท้อนมูลค่าที่ซ่อนอยู่นี้ด้วยราคาที่เพิ่มสูงขึ้นเรื่อยๆ
ก่อนอื่น ผมขออธิบายก่อนนะครับ ว่า Costco นอกจากธุรกิจจะเป็นธุรกิจห้างค้าหลีกแล้ว รายได้อีกส่วนที่เป็นตัวช่วย Costco มาหลายต่อหลายครั้งเพื่อให้บริษัทยังอยู่ยั่งยืนได้ นั่นคือรายได้จาก membership fee ครับ
โดยบัตร Member นี้เอง สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้หลากหลายมากไม่ว่าจะเป็นส่วนลดสินค้าภายในห้าง ส่วนรถปั๊ม ประกัน ตั๋วเครื่องบิน เสื้อถ้า รถยนต์ อาหารและยา และอื่นๆๆ อีกมากที่อาจกล่าวไม่ถึง
ตรงส่วนนี้เราอาจพิจารณาได้ว่าบัตรเมมเบอร์ของ Costco นั้นมี Networking Effect ที่แข็งแกร่งมาก ส่วนหนึ่งอาจจะเป็นเพราะสเกลการถ้าปลีกของเครือ Costco อยู่แล้ว ที่เป็นผู้จัดจำหน่ายสินค้าระดับประเทศ (ที่มีขนาดใหญ่ลำดับต้นๆ ของโลก) จนสามารถเจรจาของส่วนลดเพื่อมาจุนเจือชาว Member ได้
โดยสัดส่วน Membership Fee นี้เปรียบได้กับกระแสเงินสดที่ทาง Costco ได้มาไม่ต่างจาก Subscription รายปีเลยครับ โดยแต่ละปี Costco เองมีรายได้จากตรงนี้เติบโตกว่า 9% CAGR ต่อเนื่องกันกว่า 30 ปี
=====================================================
เทียบตั้งแต่ปี 1993
CostCo มี Membership Revenue อยู่ที่ 309 ล้านเหรียญ
และปี 2022 ล่าสุดมีรายได้ส่วนนี้กว่า 4,224 ล้านเหรียญทีเดียว]
โดยปัจจุบัน ณ ราคา 502 เหรียญนี้ Cosco มี Market Cap ที่ 222 Billion
หากท่านใดมีหุ้น Costco ที่ Market Cap 4 billions หรือที่ราคา 9 เหรียญ ท่านอาจได้กระแสเงินสดฟรีๆ จากมูลค่า รายได้ส่วนของ Membership เปล่าๆ (เป็นอีกหนึ่งมุมมองของการถือยาวครับ)
=====================================================
สิ่งที่ช่วยผลักดันให้ราคาของ Costco ไปได้ไกล ส่วนหนึ่งมาจากรายได้จากร้านค้าปลีกที่เติบโตตลอดเวลาตาม GDP ของประเทศนั้นๆ
และ Business Model ของ Costco เองก็เป็นธุรกิจกิน Spread Margin แคบๆ จากการซื้อมาขายไป และเพิ่มลูกลเ่นให้กับสินค้าตัวเองผ่านการออกแบบ "ผลิตภัณฑ์ไซส์ยักษ์" ที่นอกจากประหยัดแล้วยังน่าตื่นตาตื่นใจด้วย
ยังไม่นับว่า Costco เองมีเชนร้านอาหารราคาย่อมเยาว์ถึงขนาดที่ชักจูงให้คนมาทานอาหารในราคาไม่กี่เหรียญ และไม่ขึ้นราคามากว่าทศวรรษอีกด้วย
ทั้งนี้แล้วการที่สร้างประสบการณ์ที่ดีต่อผู้บริโภคลูกค้านั้นทำให้มีผู้สมัครสมาชิกกับ Costco เพิ่มขึ้นตลอดทุกๆ ที โดยอัตราส่วนของรายได้จาก Membership Fees ต่อด้วย Operating Income นั้นสูงกว่า 50% ทีเดียวครับ กล่าวคือลำพังแค่รายได้จากค่าสมาชิกก็ทำให้ประเมินกำไรคร่าวๆ ของ Costco ได้แล้ว....และนี่แหละที่ทำให้นายตลาดชอบใจอย่างมาก
โดยคุณสมบัติจากการประเมินกำไรขาดทุนได้ง่ายแล้ว การที่บริษัทมีการบริหารงานจนทำให้นะดับ Net Margin ดีได้ยิ่งขึ้นๆ พร้อมด้วยการบริหารโดยมี ROIC ในระดับ 1x% ยิ่งขึ้นไป จะทำให้นายตลาด "มอบตัวคูณ" ให้บริษัทนี้มีคุณค่ามากยิ่งขึ้น
โดยราคาหุ้นเองถูกผลักดันด้วย 2 ปัจจัย นั่นคือ Price = PE * EPS
หากบริษัทบริหารจัดการได้ดี ธุรกิจดำเนินไดีดี ตัว EPS จะเพิ่มขึ้นและเพิ่มขึ้น
ส่วนตัว PE หากบริษัทนั้นมีโมเดลที่แข็งแกร่ง มี Moat ที่สมบูรณ์ รายได้เติบโต (กอปรกับการมีค่า Bond Yield ที่ต่ำ) บริษัทนั้นก็จะเทรดที่ค่า PE ที่สูงยิ่งขึ้น
หลักการนี้คือหลักการ Twin Engine ที่ทำให้หุ้นนั้นสามารถกลายเป็นหุ้นเด้งได้นั่นเองครับ
ซึ่ง CostCo เองนับว่าเริ่มต้นที่ตัวเองก่อน โดยได้ลมส่งจากรายได้ที่โตขึ้นจากการขยายสาขาและ GDP ที่โต กับโมเดลธุรกิจที่ดึงดูดลูกค้าโดยเฉพาะ Membership ทำให้ Costco มีกำไรเติบโตตลอด
จากนั้นนายตลาดก็เริ่มเห็นแววในบริษัทนี้ เลยให้ PE หรือแม้กระทั่ง P/S ที่สูงมากยิ่งขึ้น ทำให้ตัวนี้เข้าหุ้นเด้งตามตำรา Twin Engine ในที่สุด
====================================================
หลักการหาจังหวะซื้อขาย หากใช้ Fundamental อาจใช้เส้น Asset Line ในการจับจังหวะเข้าซื้ได้ครับ แต่ต้องมั่นใจว่าหุ้นตัวนี้ตลาดชอบแน่ๆ พื้นฐานบริษัทไม่เปลี่ยน รายได้และกำไรมีโอกาสโตได้ อย่างน้อยก็เชิงอนุกรม
ต่อมาคือการซื้อโดยใช้ PE Forward ผ่านเส้น Value Line อันเป็นแนวรับแนวต้านทางพื้นฐาน หากราคามาลงสู่แนวรับนี้ และประกอบกับกราฟทำทรง VCP Cup with Handle พร้อมทั้งมี Risk to Reward ที่ท่ารับไหวก็อาจพิจารณาซื้อได้
ไม่สายเกินไป หากซื้อหุ้นนี้ที่ Market Cap 1xx,xxx Milliion เพราะว่าเขาอาจไปได้ไกลกว่านั้นได้
(พร้อมดูโมเมนตัมจากยอดขายและผลการดำเนินงาน รวมถึงดูกระแสจากผู้บริโภคด้วย ว่าบริษัทยังคงส่งมอบคุณค่าแก่ผู้ถือหุ้นดั่งเดิมไหม)
====================================================
สามารถอ่านไอเดียการลงทุนอื่นๆ ได้นะครับจากหน้า Profile ของผม
[แกะหุ้นเด้ง]ดู COSTCO หุ้น 100 เด้ง ผ่าน CANSLIM และ VCP pt.1แก่นแท้จากหุ้นเด้งตัวนี้
-การย่อระดับ 1x% เป็นเรื่องที่ธรรมชาติมากๆ นับเป็นเรื่องที่ปกติ
การย่อลงมาแบบหลักๆ อยู่ที่ราว 3x%
-จุดซื้อที่ทรงประสิทธิภาพจะมาจากจุดที่แข็งกว่าตลาด
หรือ Relative Strength มากกว่า 0
-การย่อลงต่อละครั้งหากไม่หลุดราคาเฉลี่ยนับว่าสามารถรันเทรนด์ต่อได้
-การที่ราคาหุ้นตกหนักๆ โดยหลัก มี 3 ปัจจัย (ซึ่งการตกนี้ไม่ต่ำกว่า 50%)
1. การลงจากเศรษฐกิจเอง เช่น COVID-19 , Subprime
2. การลงจากอุตสาหกรรม เช่น รอบสินค้าโภคภัณฑ์ , การออกกฎบัตรบางอย่างจากภาครัฐที่ทำให้ราคาไม่ไปไหน
3. การลงจากตัวบริษัทเอง เช่น ความสามารถในการแข่งขัน ปราการและคูคลองเริ่มเสื่อมสลาย (แบบนี้อันตรายที่สุด)
.
-การลงจากตัวเศรษฐกิจ หากบริษัทแข็งแกร่งจากการมีปราการและคูคลองแข็งแกร่ง ตลาดย่อมรับรู้ อย่างน้อยก็จากผลประกอบการที่หากไม่ลดลง และรายงานจากฝ่ายบริหารแจ้งออกมาไม่มีรอยฟกช้ำจากเศรษฐกิจ นายตลาดก็ตอบรับอย่างสดใส
-การลงจากอุตสาหกรรม ราคาหุ้นอาจจะไม่ขึ้นมาในทันที อาจต้องให้เวลากับเขา ในการปรับทัพรวมพลสู้ศึก ในเชิงรูปธรรม อาจขยายตลาดไปที่อื่น, คุยกับ Supplier เพื่อปรับราคาให้มี Margin ที่ดีขึ้น และคงคุณภาพสินค้า
หรือในกรณีที่สดใสที่สุด คือรอเมฆหมอกแห่งความโชคร้ายให้ผ่านไปเลย
-การลงจากตัวบริษัทเอง ยากที่สุดในการพิจารณา ต้องติดตามกระบวนการบริหารบริษัทอย่างใกล้ชิด รวมถึงดูคุณภาพในสินค้าและบริการ
แก่นแท้คือดูว่า Core Value ที่เขมอบให้แก่ลูกค้าและสังคม
กับการทำกำไร ยังพอไปทางเดียวกันได้ไหม
-สิ่งที่ต้องการสื่อคือหุ้นหลายเด้งมักมีการลงแรงๆ เสมอ ไม่ว่าจากตัวเขาเอง ตัวอุตสาหกรรม หรือจากเศรษฐกิจ แก่นแท้คือการถือให้ยาวและมองให้ขาดว่าบริษัทจะผ่านไปได้ไหม เป็นสำคัญ
-การฟอร์มตัวแบบ Cup with Handle จากที่ดูมักใช้เวลาไม่ต่ำกว่า 30 bars week หรือราว 200 วัน ก่อนพุ่งขึ้นไป
การรันเทรนด์เพื่อให้ได้กำไรเด้ง อาจต้องอาศัยเวลา
เราควรมีหลังบ้านที่แข็งแกร่ง มีรายได้หลายทางเพียงพอที่จะคลายกังวลกับการลงทุนในบริษัทนี้ได้
เราอาจใช้อรรถประโยชน์จาก Stock Option ช่วยได้ หากหุ้นนั้นมีบริการ Short Call หรือ Short Put เพื่อหากระแสเงินสดจากช่วง Sideway หากินกับ Volatile
(อาจจะซับซ้อน แต่เป็นอีกหนึ่งทางเลือกได้นะครับ)
-จุดกลับตัวของกราฟ บางทีอาจใช้รูปแบบแท่งเทียนพิจารณาได้
เช่นรูปแบบ Hammer ที่ทำหางยาวมาก เสมือนการปฏิเสธการลงของราคา
-จุดกลับตัวอาจใช้ Relative Strength ช่วยได้
หากราคาหุ้นแข็งกว่าตลาด เราอาจเริ่มกลับมามองหุ้นนี้ได้ครับ
[CaseStudy หาหุ้นลงทุน] การเลือกหุ้นปันผลที่มีคุณภาพเหนือกาลเวลาสวัสดีครับ สำหรับหลักการในวันนี้ผมอยากมานำเสนอการหาหุ้นที่เรียกได้ว่าเป็นหุ้นที่อาจเป็นปันผลให้เราประดับพอร์ตในการกระจายความเสี่ยง และหาโอกาสท่ามกลางตลาดลงกันนะครับ
และปฏิเสธไม่ได้นะครับว่าตอนนี้เป็นช่วงที่ตลาดขาลงและเป็นช่วงที่ลงทนเพื่อ Runtrend ก็นับว่าลำบากพอสมควร
ผมเลยใช้เวลานี้ไปกับการศึกษาขุดหาบริษัทดีๆ ที่ตอนนี้อาจมีตำหนิบ้าง แต่อาจกลับมาได้อาจจะดีกว่าก็ได้ครับ เป็นการใช้เวลาให้เหมาะสมอีกด้วย
โดยผมจะมีการอ้างอิงหนังสือที่ผมได้ตกตะกอนได้หลักๆ คือ 2 เล่มนี้ครับ นั่นคือเล่ม One Up on Wall Street กับ Warren Buffett Ways
โดยหลักการที่ผมอยากถ่ายทอดจะเป็นเรื่องของ
1) การหาบริษัทจากสิ่งรอบตัว การดูสิ่งแวดล้อมว่าเทรนด์อะไรที่มีอนาคต ซึ่งได้มาจากเล่ม One Up on Wall Street ของคุณปีเตอร์ ลินซ์ ครับ
2) การคัดเลือกบริษัทที่มีศักยภาพแบบเล่ม Warren Buffett Ways รวมถึงหยิบหลักการเรื่องของปราการและคูคลองมาใช้ในการเลือก
โดยหลักการนี้ผมจะมาพูดในวีดีโอนี้กันครับ และขอมาแนะนำหุ้นหมวดหนึ่งที่มี Moat ที่อยากจะนำเสนอไม่มีในไทยได้รู้จักด้วยครับ เผื่อเป็นโอกาสใหม่ๆ ในการลงทุนในต่างประเทศครับผม
ท้ายสุดนี้มี Key Takeaway ที่ผมตกตะกอนได้เกี่ยวกับบริษัทที่ตลาดมองว่ามีคุณภาพ ซึ่งมีหลักๆ ประมาณ 7 ข้อ ดังนี้ครับ
1)เป็นบริษัทมี Profit Margin สูง
2)บริษัทมี Free Cash Flow ตลอด
3)นอกจากมี Free Cash Flow สูงแล้ว มีการลง Capex ในระดับไม่มากนัก (อาจจะไม่เกิน 35% ของกระแสเงินสดจากการดำเนินงาน)
4)บริษัทมีอัตราผลตอบแทนต่อเงินลงทุนมีอัตราที่สูง
5)พึงระลึกไว้ ว่าหุ้นปันผลดีๆ คือบริษัทที่มี Recurring Income อย่างสม่ำเสมอ
5.5) และจำดีมากหาก Income ส่วนนี้เพิ่มสูงขึ้นเหนือกว่าอัตราการเพิ่มของ GDP กับ Inflation
6)จากข้อที่ 5 Recurring Income ล้วนมาจากการมี Recurring Revenue ที่มีศักยภาพ กล่าวคือสินค้าหรือการบริการของบริษัทต้องเป็นที่ต้องการตลอด และอาจมีเพิ่มขึ้นบ้าง
7)จากข้อที่ 6 Recurring Revenue จะดีมากที่สุดหากว่าไม่มีคู่แข่งหรือสินค้าสับเปลี่ยนมาตัดกำลัง คงดีไม่น้อยหากเราซื้อหุ้นที่ดูผูกขาด แต่ก็สามารถวางตัวให้ไม่มีข้อครหาได้ ตรงนี้ขึ้นอยู่กับฝ่ายบริหารแล้วครับ ว่าวางตัวและดำเนินนโยบายสร้างภาพลักษณ์อย่างไร
สำหรับสิ่งที่ผมตกตะกอนและอยากฝากฝังทุกคนไว้ก็มีเพียงเท่านี้ หวังว่าวีดีโอและเนื้อหานี้จะมีประโยชน์ไม่มากก็น้อย หากทุกคนชอบผมก็ดีใจและฝากร้ investing ไว้ในอ้อมอกอ้อมใจทุกคนด้วยนะครับ ที่นี่เราจะรวมหนังสือที่เกี่ยวข้องกับจักรวาลนักลงทุนไว้ในที่เดียว เพื่อเสริมศักยภาพสังคมการลงทนต่อๆ ไปครับ
โชคดีรักษาสุขภาพ Stay Healthy Stay Wealthy ครับผม
[Hybrid Study:John Neff] แก่นการลงทุนหุ้นวงจร เพือถือรันหลายเด้งสวัสดีครับพี่ๆ เพื่อนๆ ทุกท่าน วันนี้ผมจะมาขอ Tribute หลักการลงทุนของคุณ John Neff ซึ่งสามารถนำมาประยุกต์ใช้กับการลงทุนในสายผสมนี้กันนะครับ
และเนื่องในโอกาสที่วันที่ 19 กันยานี้เป็นวันคล้ายวันเกิดของคุณ John Neff และคุณ John Neff เองก็เพิ่งเสียชีวิตไปเมื่อไม่กี่ปีนี้เอง นับว่า 1 ในตำนานแห่งโลกการลงทุนของเราได้จากเราแล้วอีกหนึ่งราย แต่ว่าหลักการของคุณ John Neff จะยังคงอยู่ในจิตใจของนักลงทุนสาย Value ทุกท่าน
สำหรับผมแล้ว การระลึกถึงและ"ให้เกียรติ" หลักการของใครก็ตาม คือการใช้หลักการนั้นเป็นพื้นฐานอ้างอิงเพื่อให้หลักการนั้นเป็นที่พูดถึง และขัดเกลาให้ทันต่อโลกมากขึ้น ผมชอบหลักการของคุณ John Neff มาก จึงเป็นเหตุให้เขียนอินดิเคเตอร์ DDM ขึ้นมาด้วย
และสิ่งที่ผมได้ทำในวันนี้ก็คือการทำให้หลักการของคุณ John Neff ยังคงมีชีวิตอยู่ อย่างน้อยก็ปรับประยุกต์ใช้ในรูปแบบกราฟผ่าน Trading View ซึ่งโค้ดอินดิเคเตอร์นี้ผมได้รับแรงบันดาลใจมาจากคุณ John Neff อย่างแท้จริง
หลักการลงทุนนี้ผมใช้กับการอาศัยซื้อหุ้น(โดยเฉพาะหมวดวงจร : Commodities) ในจุดที่ PE ต่ำอย่างสวนตลาด แต่หลักการที่เราจะได้มาที่ PE ต่ำนั้น ย่อมเกิดจากการปรับ ตัว E หรือ EPS จากสมมการ PE = Price / EPS , โดยผมจะ Predict ค่า EPS ผ่านตัวรายได้ในแบบที่ควรจะเป็น
และนำรายได้นั้นมาจับคุณด้วยอัตราส่วน Net Margin ในระดับ Base Case-Best Case ซึ่งค่าตัวเลขของ Net Margin นี้เราจะได้มาจากการทำ Research หุ้นในหมวด Commodities ย้อนหลังนะครับ
และจะตั้งตัวเลขพวกนี้เสมือนเป็นตุ๊กตาเฉยๆ เพื่อให้เราหาค่า EPS ให้ได้
ในการตั้งค่า Net Margin นี้ ผมจะมีการตั้งเป็นหลายค่ามากๆ และค่าที่ต่ำที่สุดก็คือ 1% มาจากสมมติฐานที่ว่าปกติหุ้น Commodities ตอนจะจบรอบราคาเขาจะลงมาแรงมากๆ จากราคาสินค้าอ้างอิงตกต่ำไม่ว่าจะเหล็ก น้ำมัน เคมี แร่ธาตุต่างๆ
เมื่อเกิดเหตุการณ์นี้แล้วส่วนมากบริษัทจะมีผลขาดทุนจากสต็อกสินค้าก็ดี หรือจากรายได้จากการขายสินค้าลดลง จนแบกรับต้นทุนคงที่ไม่ได้ ทั้งหลายนี้เองจึงทำให้ตัว PE ของบริษัท “ติดลบ” หรือก็คือคำนวณไม่ได้ หรือแม้แต่ PE พุ่งสูงขึ้นเป็นหลัก “ร้อยเท่า” จากการที่ EPS นั้นแกร่งนั่นเอง
การที่ผมตั้ง Net Margin ที่ 1% นี้ก็เพื่อเป็น “บาร์อย่างต่ำๆ” ที่บริษัทสมควรทำได้ เมื่อเราได้ NPM ที่ 1% มาได้แล้ว เราก็จับ 1% มาคูณกับตัวเลขรายได้ครับ(ตรงส่วนนี้บางคนอาจใช้รายได้เมื่อปีที่แล้ว หรือว่ารายได้เฉลี่ย 5 ปีย้อนหลัง แล้วแต่สไตล์แต่ละคนเลยครับ)
เมื่อนำ Revenue * NPM แล้วเราก็จะได้ “กำไรสุทธิ” จากนั้นก็นำมาหารด้วยจำนวนหุ้น ทีนี้เราก็ได้ EPS อันเป็นพระเอกของเราแล้ว
จากนั้นเราก็นำ EPS มาเพื่อที่จับคูณด้วย PE อย่างที่ควรจะเป็น โดยเคสนี้ผมจะให้ที่ PE = 6-8 ตรงส่วนนี้หากใคร Conservative มากๆ อาจใช้ที่ PE 5 ไปเลยก็ได้ โดยมีการตั้งสมมติฐานว่า “ใครกันล่ะ จะไม่อยากได้หุ้น PE 5 เท่า หรือหุ้นที่จ่ายเงินปันผลหลัก 10% ต่อปี ณ ระดับราคาฐานต่ำนี้”
ในตอนนี้เราก็ได้ราคาหุ้นแล้ว ผมก็ให้แสดงค่าเป็นเหมือนเส้นแนวรับแนวต้านที่จะอัพเดตทุกๆ ปีนะครับ จากการที่ข้อมูลการเงินจะมีอัพเดตใหม่ทุกปี ตรงเส้นแนวรับ/แนวต้าน พวกนี้เสมือนกับเป็น “แนวรับเชิงพื้นฐาน” นั่นเองครับ
หุ้นใดก็ตามที่ลงมาเทสที่เส้นนี้ และมีการทำแท่งเทียนกลับตัว หรือมีการพักตัวตรงนี้เราอาจพิจารณาเอาเขามาใส่ลิสเพื่อรอวันให้เกิด Catalyst ให้ราคาขึ้นไปกันนะครับ จากนั้นก็รับเทรนไปเรื่อยๆ
หรือหากท่านใดเป็นสายHardcore อาจนำหุ้นนั้นไปวางหลักทรัพย์ค้ำประดันในการขอบัญชี Margin มาต่อเงินอีกรอบก็แล้วแต่สไตล์ท่านเลยครับ
หวังว่าแนวทางนี้จะมีประโยชน์กับท่านผู้อ่านผู้ฟังทุกคนนะครับ โชคดี รักษาสุขภาพ Stay Healthy Stay Wealthy นะครับผม
[Deep Value Scanner] หาหุ้นโคตรปลอดภัย ไม่เสี่ยงล้มละลายและดักVI แสกนหาหุ้น Deep Value โคตรปลอดภัย ไม่เสี่ยงล้มละลาย
สำหรับหลักการนี้ต้องขอขอบคุณ คุณเบนจามิน เกรแฮม ผู้เขียนตำรา Security Analysis และหนังสือ The Intelligent Investor และเป็นผู้ริเริ่มการลงทุนแบบ Value Investing แบบ Cigarette Butt ด้วยนะครับ
เทคนิคของ Deep Value กับเทคนิคหุ้นการลงทุนแบบ Cigarette Butt นี้ไม่ต่างกันมากเลย นั่นคือการซื้อหุ้นในมูลค่าที่น้อยกว่าทรัพย์สินส่วนของทุนบริษัท
ก่อนอื่นขอแนะนำตัวเลข 2 ตัวในการแสกนก่อนนะครับ เพื่อที่ทุกคนจะได้เข้าใจหลักการแสกนนี้ นั่นคือ
1 . Net Debt ซึ่งมีสูตรคือ Cash – (Short Term Debt + Long Term Debt)
2. Enterprise Value มีสูตรคือ (Market Cap + Debt )- Cash
โดยทั้งสองตัวเลขนี้ หากมีค่าติดลบก็หมายความว่าผ่านเกณฑ์แล้วครับ หลักการคือเราจะซื้อบริษัท ณ “ราคา” ที่น้อยกว่าเงินสดสุทธิหักลบหนี้สินของบริษัทนั่นเองครับ
สำหรับข้อดีข้อเสียของหลักการนี้มีดังนี้ครับ
ข้อดี
- เราสามารถซื้อหุ้นในราคาที่ต่ำกว่ามูลค่าทางบัญชีได้
- สามารถ Unlock Value ได้ ผ่านการเข้าไปถือหุ้น แล้วใช้สิทธิโหวตกดดันให้ผู้บริหารขายทอดกิจการ เพื่อนำเงินสดมาจ่ายสู่ผู้ถือหุ้นได้
- หากมูลค่าทางบัญชีสะท้อนความเป็นจริงแล้ว เหมือนกับการที่เราซื้อหุ้นโดยมีส่วนลด มีความสมเหตุสมผลในการลงทุนในเชิงทฤษฎี
(มีหลักยึดในการลงทุนชัดเจน)
- สิ่งที่เราต้องทำ มีเพียงอย่างเดียวคือการรอให้มูลค่าปลดล็อค สายกราฟคือหาจุดเข้าซื้อที่ได้เปรียบ
เช่นมีการสะสมพอสมควรแล้ว รวมถึงทำท่า Breakout อาจพิจารณาวางกลยุทธ์ได้
ข้อเสียและจุดอ่อน
- หากบัญชีมีการตกแต่งขึ้น อาจเป็นอุปสรรคได้ในการรับรู้มูลค่าที่แท้จริง
- ราคามักไม่ค่อยมีการขึ้นลงมาก หากไม่มีปัจจัยมาขับมูลค่า
เช่น การ Take Over , การขายสินทรัพย์ , การจ่ายเงินปันผลออกมา (ในกรณีที่บริษัทมีแต่เงินสดพร้อมจ่าย)
- ราคาหุ้นถูก ณ ตอนนี้ ไม่การันตีว่าจะราคาถูกตลอดไป
เช่นกรณีผู้บริหารใช้กลฉ้อฉล อย่างการนำเงินสดไปลงทุนในบริษัทอื่นๆ ซึ่งบริษัทอื่นๆ ที่ว่านี้อาจเป็น Shell Company ที่ผู้บริหารคนนั้นถือหุ้น
แล้วตั้งใจทำให้เกิดผลขาดทุน จนต้อง Whiteout ธุรกิจออกไปเกิดความสูญเสียทางบัญชีบริษัทเป็นต้น
[Case Study] วิเคราะห์หุ้นทุกมิติ และสอนใช้ Relative Strength สำหรับวีดีโอนี้ผมจะมานำเสนอการใช้ Relative Strength ประยุกต์กับทรงกราฟ รวมถึงการดูปัจจัยผลักดันบริษัท รวมถึงการหาเหลี่ยมเพื่อการลงทุนนะครับ
โดยเนื้อหาในครั้งนี้ทุกท่านหากได้อ่านคำประกอบนี้ก็เพียงพอได้รับสารที่ผมต้องการสื่อในวีดีโอนี้แล้วครับผม
แต่ก่อนอื่นเรามาคุยภาษาเดียวกันก่อนนะครับ
- บริษัทที่นำเสนอนี้เป็นเพียง 1 ใน Case Study ที่น่าสนใจ
- ผมปรับราคาบริษัทเป็นหน่วย CHF เพื่อป้องกันการชี้นำราคาหุ้น
- วีดีโอนี้มี Ref ที่สำคัญราวๆ 3 แหล่งนะครับ และทาง Trading View ไม่ให้เราโพสลิงค์ไปด้านนอก ขอให้ทุกท่านโปรดวางใจ ว่าทุกอย่างที่ผมได้นำเสนอไปนี้มีเอกสารตัวเลขอ้างอิงครับ
====================================================
จากกราฟนะครับ เราจะเห็นว่าตัว Relative Strength นี้มีการหดตัวเข้าสู่ 0 อย่างเห็นได้ชัด กล่าวคือเมื่อเทียบหุ้นตัวนี้กับตลาดแล้ว หุ้นตัวนี้มีความแข็งแกร่งกว่าตลาดอย่างเห็นได้ชัดเจนครับ และหากมองให้ไกลกว่านั้น เราอาจตั้งคำถามได้ว่า "เป็นไปได้ไหม ที่หุ้นตัวนี้จะเป็นหุ้นที่แข็งกว่าตลาดสัดวันหนึ่ง" ซึ่งหุ้นที่แข็งกว่าตลาดนั้นก็คือหุ้นที่มีค่า RS > 1 นั่นเองครับ
จากปัจจัยจากกราฟที่แสดงให้เห็นว่าเขาทำ Sideway มาเนิ่นนาน และเริ่มมีการเปลี่ยนไป เรามาดูกันที่ปัจจัยขับเคลื่อนภายในบริษัทอันเป็นต้นสายธารของหุ้นตัวนี้กันครับ
สำหรับบริษัทที่เราพูดถึงนี้ก็คือ BAFS บริษัทผู้จำหน่ายเชื้อเพลิงให้แก่เครื่องบินนั่นเอง (และขอชี้แจงเพิ่มเติมจาก Oppday บริษัทนี้เปรียบเสมือนกับ "เด็กปั๊ม" นะครับ เขามีหน้าที่บริการบรรจุเชื้อเพลิง ดังนั้นแล้วราคาน้ำมันไม่มีผลจ่อบริษัทเลยครับ)
สิ่งที่ผมได้นำเสนอนี้มีปัจจัยผลักดันคือจำนวนผู้โดยสารและเที่ยวบินที่เริ่มบินสะพัดมากยิ่งขึ้น โดยหากเราได้ดูงบกำไรขาดทุนสุทธิแล้ว เราจะพบว่าตัวเลขในส่วนของ EBITDA กับค่าเสื่อมเริ่มมีการหักล้าง และเริ่มเท่าทุนแล้ว
และจากการที่ผมได้ไปฟัง Oppday ย้อนหลังก็ได้ทราบว่าปริมาณนักท่องเที่ยวตอนนี้เองก็ Breakeven ต่อการทำกำไรเป็นที่เรียบร้อยแล้ว
ทั้งหลายทั้งมวลนี้ นำมาสู่ทรงกราฟครับที่จากแต่ดั้งเดิมบริษัทได้มีการทำ Sideway มากว่า 2 ขวบปี อาจมีแนวโน้มที่บริษัทจะเปลี่ยนแนวโน้มไปก็ได้ ไม่ขึ้นก็ลง
โดยจุดตัดของเทรนนี้จะอยู่ที่ราวๆ เดือนมกราคา จากการตีเส้นเทรนด์ไลน์ขากด และเทรนด์ไลด์ขาขึ้น หลังจากที่พูดถึงเรื่องปัจจัยด้านเวลาที่อัดตัวพร้อมผลักดันหุ้นแล้ว เรามาดูในมิติของมูลค่ากันบ้างดีกว่าครับ
จากเครื่องมือ 2 ตัวนั่นคือ DDM และ Double Dividend Discount Model ได้แสดงให้เราเห็นว่า แต่ก่อนเดิม "ตลาด" เคยให้มูลค่าบริษัทนี้ "มากกว่ามูลค่าสินทรัพย์ของบริษัท" ต่อเนื่องหลายปี
และในปัจจุบัน บริษัทเองกลับมีการเทรดในระดับที่ต่ำกว่าเส้นแนวต้านที่แสดงนี้เสียอีก ดังนั้นหากเราตั้งสมมติฐานว่าราคาหุ้นจะ Mean Reversion ก็เป็นไปได้
ทั้งนี้แล้วจากข้อมูลที่เรามี อาจช่วยให้พี่ๆ เพื่อนๆ ใช้ในการวางแผนการเทรดได้นะครับ ผมว่าการที่เราวิเคราะห์ได้หลากหลายมิตินี้จะช่วยให้เราลงทุนได้อย่างมั่นใจได้มากขึ้น แต่ก็มีข้อเสียที่ต้องแลกเข้ามาที่สาหัสเช่นกัน นั่นคือ "เราไม่อาจรู้เลย ว่าเรื่องอะไรที่เรารู้นั้นเป็น NOISE" หรือ "สิ่งก่อกวนในการลงทุน" ได้ กล่าวคือหากเรารู้สิ่งใดมากแล้ว สิ่งนั้นอาจบดบังทรรศนวิสัยในระยะยาวของเราก็เป็นได้
แต่กระนั้นแล้ว เราทุกคนในหมวดของเทรดเดอร์ก็ยังโชคดีครับที่เรายังสามารถยอมแพ้ได้ หากแผนที่เราวางไว้ไม่เป็นไปตามที่วาง ผ่านการยอมรับตัวเองและ Cutloss ทิ้งไป
ทั้งหลายนี้ผมวาดหวังว่าจะเป็นทางเลือกการลงทุนแก้ทุกท่านได้ไม่มากก็น้อยนะครับ
ฝากหนังสือและ investing-in-th ไว้ด้วยนะครับผม เราจะรวบรวมหนังสือที่อยู่ในจักรวาลการลงทุนไว้ให้ทุกท่านในที่เดียวเป็นร้านหนังสือเพื่อการลงทุน เพื่อการ Empowerment สังคมการลงทุนอย่างแท้จริง
ขอให้ทุกท่านโชคดี สุขภาพแข็งแรงปลอดภัยครับผม
[ดักรายใหญ่VI]สร้างแนวรับ/ต้านทางพื้นฐาน ด้วย PE และเงินปันผลวันนี้ผมจะมาพูดถึงที่มาของสูตรที่ได้ใช้ในอินดิเคเตอร์ใน Trading View กันนะครับ
(โดยอินดิเคเตอร์นี้ชื่อว่า DDM เพื่อแสดงแนวรับแนวต้านสำหรับสายพื้นฐานนะครับ สามารถดูสคริปสูตรได้ที่ด้านล่างคำอธิบายนี้ได้เลยครับ)
หลักๆ คือเพื่อต้องการประเมินมูลค่าหุ้นอย่างง่ายไว้ดูว่าแนวที่ควรซื้อแบบสวนกระแสอย่าง VI ควรซื้อประมาณโซนสะสมบริเวณไหนดี และใช้ประกอบการดูโซนการทำ Price Pattern ด้วย
หลักการคือเราจะใช้การกำหนดค่า PE ผ่านการตั้งค่า Dividend Payout ไว้คงที่(ที่ 40%) และปรับตัวเลข % Dividend Yield ตามที่เราต้องการ (2,3,4,6 เท่าไรก็ได้ตามที่เราอยากตั้งครับ)
ดั่งแนวรับและแนวต้าน โดยจะเป็นการประเมินมูลค่าหุ้นแบบ DDM นั่นเองครับ
สูตรมูลฐานที่เราจูดคือ Dividend Yield% = DPS / Price
และจะปรับมาเป็น PE = %Dividend Payout/%dividend Yield กันนะครับ
โดยท่านสามารถฟังการอธิบายเต็มๆ ได้ผ่านทางวีดีโอนี้นะครับ และมีตัวอย่างประกอบด้วย หวังว่าจะเป็นประโยชน์ได้ไม่มากก็น้อยสำหรับการลงทุนโดยใช้อินดิเคเตอร์ต้นทางนะครับ
สำหรับวิธีการดักทางรายใหญ่ VI เราก็อาศัยดูเงินปันผลได้เลยครับ ว่าระดับไหนตามแบบ Price Pattern ที่จะจูงใจรายใหญ่ให้ซื้อหุ้นตัวนี้หรือตัวนั้น โดยอาจจะดูแนวโน้มเส้นแนวรับแนวต้านนี้ครั้นอดีตย้อนหลังก็ได้ครับ ว่าเขาเคยมีแนวที่แข็งๆ ตรงไหนเป็นต้นครับ
ทั้งนี้ท่านใดสนใจเกี่ยวกับการลงทุนแบบสวนกระแส สามารถหาอ่านได้ในหนังสือ ลงทุนหุ้นแบบจอห์น เนฟฟ์ ได้นะครับผม
เป้าหมายในเทรด ...ต้องรู้จักแยกแยะเทรดแบบมีเป้าหมาย กับเทรดแบบเพ้อฝัน มันต่างกัน
มีเป้าหมายแล้ว ...จะสำเร็จได้ ก็ต้องรู้จักแยกแยะให้เป็น
1.เป้าหมายที่เป็นไปได้ และสามารถทำได้
2.เป้าหมายที่เป็นไปได้ แต่ยังไม่สามารถทำได้
ต้องรู้จักความพอดี
- ถ้าโฟกัสข้อ 1 มากเกินไป ก็จะไม่พัฒนา
- ถ้าโฟกัสข้อ 2 มากเกินไป ก็จะเป็นการมโนเพ้อฝัน
***เป้าหมายที่มีเวลาเข้ามาบีบด้วย อาจจะส่งผลให้การตัดสินใจนั้นไม่เป็นกลาง
เรียนเทรดแบบท่องจำ ...แล้วนำไปเทรดการศึกษาเกี่ยวกับการเทรด สำหรับ OhManLan นั้น
คือเพื่อพัฒนาทักษะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์ …ไม่ใช่ท่องจำแล้วนำไปเทรด
ฟุตบอลไม่ได้เล่นแผนเดียวหรือกลยุทธ์เดียวตลอดทั้งเกม
แต่ละแผน แต่ละกลยุทธ์ จะใช้ได้ดีในบางสถานการณ์
…ไม่มีกลยุทธ์ไหน แผนไหน ที่จะใช้ได้ดีในทุกสถานการณ์
ต้องรู้จักการพลิกแพลง และเล่นไปตามสถานการณ์ ...การเทรดก็เช่นกัน
-------- -------- --------
ตัวฉุดรั้งศักยภาพของนักเทรด
คือพยายาม Copy คนอื่น แล้วเอาวิธีการของคนอื่นมาเป็นตัวกำหนดเพื่อวัดมาตรฐานของตนเอง
แทนที่จะเป็นผลลัพธ์ แต่กลับไปให้น้ำหนักที่วิธีการ ต้องลาก Fibo แบบนี้ถึงจะถูก ...ถ้าตีเส้นแบบนี้ผิดนะ
ในการเทรด ...ใครกัน! เป็นคนกำหนดว่าสิ่งนั้นถูกหรือสิ่งนี้ผิด?
สำหรับ OhManLan การนำข้อมูลต่าง ๆ มาใช้วิเคราะห์เพื่อออกแบบกลยุทธ์ …มันไม่มีถูก …ไม่มีผิด
คนที่บอกว่าทำแบบนั้นผิด วิเคราะห์แบบนี้ถึงจะถูก มันก็แค่เป็นสิ่งที่เขาไม่เห็นด้วยเท่านั้นเอง
OhManLan เชื่อว่าจุดประสงค์ของการเทรดเกือบร้อยละ 99.99 คือ เทรดเพื่อเอาเงิน …ไม่ได้เทรดเพื่อถูก หรือผิด
…ประเด็นคือทำยังไงก็ได้ วิเคราะห์ยังไงก็ได้ ใช้เครื่องมืออะไรก็ได้ …ท้ายที่สุด ดูกันที่ว่าทำเงินได้หรือไม่
ทำเงินไม่ได้ มันก็ห่วย มันก็ผิด ...ถ้าทำเงินได้ มันก็ถูก มันก็ดี
กับดักความสับสนของนักเทรด คือ ลืมจุดประสงค์หลักของการเข้ามาเทรด
กลยุทธ์การเทรดที่ดีที่สุด คือ กลยุทธ์ที่เหมาะกับเรา และทำเงินได้ …หามันให้เจอ
แต่ละคนมีสภาพแวดล้อมชีวิตไม่เหมือนกัน บางกลยุทธ์มันอาจจะเหมาะกับคนอื่น แต่ไม่ได้เหมาะกับเรา
เทรด "เจ๊ง" เพราะรีบเป็น "เทพ"…ลองดูก่อน เก็บเกี่ยวประสบการณ์ก่อน จะได้รู้ว่าขาดตกบกพร่องตรงไหน ต้องแก้ไขจุดไหนบ้าง ถ้าอยู่รอดได้จริง ค่อยเป็นเทพ
2 เทพ ที่อย่าพึ่งรีบเป็น
1.)เทพอุปกรณ์ …อุปกรณ์ไม่ต้องเทพ โต๊ะเก้าอี้ไม่ต้องดีเด่น สเปคคอมไม่ต้องเวอร์วังอลังการ …ขอแค่ปลอดภัยก็พอ
2.)เทพเงินทุน … ตัวอย่าง ถ้ามีเงิน 1 ล้านบาท ก็แบ่งเงินมาเทรดสัก 1 - 3 หมื่นบาท …แล้วค่อย ๆ ประเมินผลลัพธ์ไปแต่ละรอบการเทรด // ถ้าผลลัพธ์ออกมาดี ก็ค่อย ๆ เพิ่มเงินทุนเข้าไป ประสบการณ์มากขึ้น เข้าใจตลาดมากขึ้น การแก้ไขปัญหาและการวางแผนก็จะดีขึ้น // แต่ถ้ารู้สึกว่าไม่รอดแล้ว ถอยดีกว่า ไม่เอาแล้ว ใส่เงินเข้าไปรอบละ 1 หมื่นบาท ขาดทุนยับ 10 รอบ ตลอด 1 ปี ก็ยังมีเงินเหลืออีกเยอะเลยที่จะออกไปเริ่มต้นใหม่
...ลึก ๆ แล้วก็คือประมาทนั้นแหละ ความรู้ ทักษะ ประสบการณ์ ยังเก็บเกี่ยวไม่มากพอ
แต่เงินทุนหมดแล้ว ไปต่อไม่ได้ …ก็เลยมองตลาดในแง่ร้าย และถ้าถึงขั้นชีวิตพัง ก็อาจจะฆ่าตัวตาย
มีความรู้ มีทักษะ มีประสบการณ์ อยู่ไหนก็เทรดได้ มีเงินเท่าไหร่ก็ทำกำไรได้
// ถ้าไร้ซึ่งสิ่งเหล่านี้แล้ว ต่อให้มีเงินมากแค่ไหน ก็ทำกำไรไม่ได้
พยากรณ์กราฟราคาพยากรณ์อากาศไม่ได้หมายความว่าจะเกิดขึ้นแน่นอน 100%
ความหมายของ พยากรณ์ คือ?
ทาย, ทำนาย หรือการคาดการณ์โดยอาศัยหลักวิชาการ
แล้วพยากรณ์เพื่ออะไร?
ก็เพื่อที่จะได้เตรียมความพร้อม เช่น ข่าวการพยากรณ์อากาศบอกว่า ...พรุ่งนี้ฝนมีโอกาสตก เมื่อข่าวออกมาแบบนี้จำเป็นจำต้องกางร่มกันฝนตั้งแต่ตอนนี้ไหม? ก็ไม่ต้องใช่หรือไม่? แต่สิ่งที่ทำคือเตรียมร่มกันฝนไว้เมื่อถึงเวลาค่อยใช้ แต่ถ้าหากถึงวันพรุ่งนี้แล้วฝนไม่ตกล่ะ จำเป็นต้องกางร่มกันฝนไหม? ก็ไม่ต้องใช่หรือไม่?
จับใจความดูดี ๆ แล้วพิจารณาอย่างละเอียดถี่ถ้วน
...พยากรณ์เพื่อคาดการณ์อนาคต แต่กระทำตามปัจจุบัน
พยากรณ์อากาศคาดว่าฝนจะตกในวันพรุ่งนี้ ซึ่งไม่หมายความว่าฝนจะตกแน่ ๆ 100%
ดังนั้นก็เตรียมร่มกันฝนไว้ // ถ้าฝนตก ก็กางร่มกันฝน // ถ้าฝนไม่ตก ก็ไม่ต้องใช้ร่มกันฝน
นี่แหละคือจุดที่ Trader มักจะพลาดกัน คือ เอาตัวเองไปผูกติดกับการคาดการณ์อนาคตแล้วกระทำตามนั้น
วิเคราะห์กราฟเราเห็นว่ามันมีโอกาสขึ้นไปถึงเท่านั้นเท่านี้ แต่ปัจจุบันแนวโน้มยังเป็นขาลง ดังนั้นก็ต้องกระทำตามปัจจุบัน (เทรดสวนแนวโน้ม = เจ๊ง)
QM SHADOW ใช้ร่วมกับ BASEกรณีนี้ใช้ QMร่วมกับ RBR DBD ได้ยิ่งคอนเฟิร์มในจุดเข้าได้เเท่นยำมากขึ้นครับ ส่วนตัวชอบมากครับท่านี้
BTCUSD แนวทางการช้อนไม่ให้ช้อนหัก (สัญญาณการเปลี่ยนเทรน)มองหาจุดสูงสุดที่สูงกว่าก่อนหน้า (HH) และจุดเข้าต้องหลุดจุดสูงสุดนั้นมาก่อนถึงเข้า ยิ่งจุดสูงสุดนั้น (HH) เจอในทามเฟมใหญ่ก็ยิ่งมีความเป็นไปได้ที่ราคาจะกลับตัวแน่นอน ส่วนจะขึ้นสูงมากแค่ไหนนั้นส่วนตัวจะดูทามเฟมที่เจอและใช้ fibo ในการช่วยตัดสินใจตำแหน่งที่จะขึ้นถึงโดยประมาณ 1.272, 1.618 หรือใช้ในจุดย่อแรกก่อนขึ้นโดยจุดสำคัญ 3.618,4.236 เป็นต้น
แน่นอนว่าทุกคนก็อยากเข้าจุดต่ำสุดเพื่อที่จะได้กำไรมากที่สุด แต่ผลเสียคือถ้าหากถูกแนวรับ-ต้านแล้วราคาทะลุไปต่อเหมือน BTC ก็จะทำให้ติดดอยแบบกู่ไม่กลับ เทคนิคผมที่จะแก้อารมณ์อยากเข้าตรงแนวรับ-ต้านเลยก็คือผมจะเข้าไม้เล็กๆไว้ ต่อให้เสียผมก็ไม่เสียดายอะไรเพราะมันแค่เข้าลองเชิงเฉยๆ ไม้ใหญ่ๆผมจะเข้าตามเทคนิคที่ให้ไปครับ
BTC รอตามภาพเลยเพราะยังมีความเป็นไปได้ที่จะขึ้นต่อแต่ราคาไม่ควรลงต่ำเกิน 90% ของเทรนก่อนหน้าเพราะจะทำให้เป็น จุดต่ำสุดที่ต่ำกว่าก่อนหน้า (LL)
นี่เป็นเพียงพื้นฐานในการดูกราฟถ้าจะให้ดีต้องศึกษารูปแบบการกลับตัวเพิ่มเช่น Price Action Pattern ลองนำไปปรับใช้ดูนะครับ
วิธีการใช้อัตราส่วนทางการเงินเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้นอัตราส่วนทางการเงินช่วยคุณในการประเมินบริษัท อัตราส่วนทางการเงินส่วนใหญ่จะแสดงให้คุณเห็นว่า คุณจ่ายเงินจำนวนเท่าใดสำหรับส่วนใดส่วนหนึ่งของธุรกิจ ให้เรายกตัวอย่าง 2-3 ตัวอย่าง:
Price-to-Sales Ratio = มูลค่าตลาด / ยอดขาย
Price-to-Sales Ratio หรือ PS ratio จะบอกคุณว่าบริษัทมีราคาแพงมากเท่าไรเมื่อเทียบกับยอดขายทั้งหมด มีการคำนวณทำได้สองวิธี: หารมูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาดของบริษัทด้วยรายได้ หรือหารราคาหุ้นปัจจุบันด้วยรายได้ต่อหุ้น เนื่องจากอัตราส่วนนี้คำนวณด้วยข้อมูลราคาจริง คุณจึงสามารถดูข้อมูลแบบเรียลไทม์บนแผนภูมิได้ตามตัวอย่างด้านบนนี้
หากบริษัทมีมูลค่าตามราคาตลาด 10 พันล้านดอลลาร์ และรายรับ 1 พันล้านดอลลาร์ นั่นหมายถึง PS ratio คือ 10 คุณกำลังจ่ายเงิน 10 ดอลลาร์สำหรับยอดขายทุกๆ 1 ดอลลาร์ คุณสามารถทำอัตราส่วนเช่นนี้ได้กับทุกด้านของบริษัท ตัวอย่างเช่น PE ratio หรือ Price-To-Earnings ratio จะวัดมูลค่าตามราคาตลาด / รายได้ ข้อมูลนี้จะบอกคุณว่าคุณต้องจ่ายเงินเท่าไรสำหรับรายได้ทุกๆ 1 ดอลลาร์
โปรดทราบว่าอัตราส่วนทางการเงินนั้นไม่สมบูรณ์แบบ นอกจากนี้มันยังไม่ใช่คำแนะนำในการซื้อหรือขาย แต่มันเป็นวิธีลัดในการประเมินบริษัทอย่างรวดเร็ว เปรียบเทียบปัจจัยพื้นฐานที่สำคัญของบริษัท และศึกษาบริษัทนั้นเทียบกับบริษัทอื่น คุณต้องจำไว้ว่าตัวชี้วัดทางการเงินสามารถเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็วด้วยรายงานรายได้เพียงครั้งเดียว ความคาดหวังในอนาคตของบริษัทก็มีความสำคัญเช่นกัน บริษัทอย่าง Apple อาจมี PE ratio สูง แต่ถ้าพวกเขากำลังสร้างและเพิ่มรายได้ในอนาคต PE ratio ของพวกเขาอาจลดลงเมื่อเวลาผ่านไป
โปรดจำไว้ว่า อัตราส่วนทางการเงินและตัวชี้วัดทางการเงินโดยทั่วไปจะแสดงภาพพื้นฐานของธุรกิจและศักยภาพในการสร้างรายได้ นี่เป็นแหล่งข้อมูลอื่นๆ ที่จะช่วยให้คุณเริ่มต้นใช้งานมัน:
1. อ่านเพิ่มเติม เกี่ยวกับข้อมูลทางการเงินบน TradingView ในศูนย์ช่วยเหลือของเรา
2. คุณยังสามารถ เขียนโค้ดกลยุทธ์หรืออินดิเคเตอร์ของคุณเองโดยใช้ข้อมูลทางการเงินนี้
3. นอกจากนี้เรายังได้สร้างห้องสมุดในศูนย์ช่วยเหลือของเรา เพื่อให้คุณสามารถ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับทุกตัวชี้วัดทางด้านการเงิน
ต่อไปนี้คืออัตราส่วนทางการเงินอื่นๆ ที่คุณอาจสนใจว่ามันมีการคำนวณอย่างไร:
PE Ratio = มูลค่าตลาด / รายได้
PB Ratio = มูลค่าตลาด / มูลค่ากิจการตามบัญชีของหุ้น
PEG Ratio = PE / การเติบโตของรายได้
Quick Ratio = (เงินสด + รายการเทียบเท่าเงินสด + ลูกหนี้หมุนเวียน + เงินลงทุนระยะสั้น) / หนี้สินหมุนเวียน
Dividend Yield = เงินปันผลต่อหุ้น / ราคา
EV Multiple = มูลค่าองค์กร / กำไรก่อนจะหักค่าใช้จ่ายดอกเบี้ย, ภาษี, ค่าเสื่อมราคาและค่าตัดจำหน่าย
ในการเข้าถึงอัตราส่วนทางการเงินทั้งหมดที่มีให้คุณใช้งาน ให้คลิกที่ปุ่มการเงินที่อยู่ด้านบนสุดของแผนภูมิของคุณ จากที่นี่ คุณสามารถเลือกเมตริกทางการเงินและศึกษาตลาดต่างๆ ในระดับที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นได้
ที่สำคัญไปยิ่งกว่านั้น คุณสามารถรวมการศึกษาการวิเคราะห์ทางเทคนิค และการวิเคราะห์พื้นฐานได้ในเวลาเดียวกัน หมายความว่าคุณสามารถประเมินด้านพื้นฐานของธุรกิจรวมถึงรายได้และการประเมินมูลค่าในขณะที่ศึกษาการเคลื่อนไหวของราคาและวางแผนการเทรด
โปรดแบ่งปันฟีดแบคและความคิดเห็นของคุณด้านล่างนี้! ขอบคุณสำหรับการอ่าน
MBK มีโอกาสปรับตัวขึ้นเกิดขึ้นในลักษณะ คลื่นอีเลียตอิมพัลซิฟเวฟ (0)-(1)-(2)-(3)-(4)-(5)
แนวรับเข้า BUY จุดตัดขาดทุน ในลักษณะเส้นสีฟ้า ตามความเหมาะสมของทุน
(กดไลค์เป็นกำลังใจให้หน่อยนะครับ^_^)
