Supawat Supakwong No Comments

หลังจากเราได้ทดสอบประสิทธิภาพการทำเงินของเครื่องจักรตัวที่หนึ่ง ระบบ Highest High Trading System กันแล้วในตอนที่หนึ่ง วันนี้เรามาต่อในระบบที่ 2 กันเลย

ALGO 2: Moving Average Channel Trading System

ก่อนอื่นเรามาลองทำความเข้าใจเงื่อนไขในการซื้อและขายของกลยุทธ์นี้กันก่อน โดยระบบนี้พิจารณาการซื้อขายตามกรอบการเคลื่อนไหวของค่าเฉลี่ย

เป็นอย่างไร มาลองดูกันทีละขั้นเลย

 เริ่มต้นด้วยการสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเส้นหนึ่งขึ้นมา (จะใช้เส้นค่าเฉลี่ยประเภทไหน พิจารณาย้อนหลังกลับไปกี่วัน อันนี้เพื่อนๆ ไปลองเล่นได้เลยครับ) สำหรับในบทความนี้ ผมขอใช้เส้นค่าเฉลี่ยแบบเบสิค คือ simple moving average โดยพิจารณาราคาย้อนหลัง 20 วัน (ตัวเลข 20 มาจากจำนวนวันเทรดโดยประมาณในหนึ่งเดือน)

ในขั้นตอนถัดไป เราจะสร้างกรอบบนและกรอบล่างของเส้นค่าเฉลี่ยขึ้นมา จะให้กว้างมากน้อยขนาดไหนก็แล้วแต่ ในที่นี้ ผมให้กรอบบนและกรอบล่างวัดจากเส้นค่าเฉลี่ย ขึ้นและลงอย่างละ 10% ดังแสดงในภาพ
moving avg fig

กลยุทธ์นี้อ้างอิงหลัก trend following โดยเข้าซื้อเมื่อราคาปิดของหุ้น ณ วันปัจจุบันทะลุเหนือกรอบบนของเส้นค่าเฉลี่ย

ในขณะที่ระบบจะทำการขายเมื่อราคาตก กลับลงมา ทั้งนี้ ขึ้นอยู่กับว่าเราจะใช้จุดไหนเป็นตัวกำหนด บ้างก็ใช้กรอบบนของเส้นค่าเฉลี่ย บ้างอาจจะใช้กรอบล่าง แต่สำหรับบทความนี้ ผมจะใช้จุดบนเส้นค่าเฉลี่ยเป็นตัวกำหนดสัญญาณขายแทน ดังแสดงในภาพครับ

 

aotมาสรุปเงื่อนไขการซื้อขายของระบบนี้กันดีกว่า

BUY: ซื้อเมื่อราคาปิดวันนี้ทะลุขึ้นไปสูงกว่ากรอบบน 10% ของเส้นค่าเฉลี่ย 20 วัน

SELL: ขายเมื่อราคาปิดวันนี้ตกลงไปต่ำกว่าเส้นค่าเฉลี่ย 20 วัน

Performance

ขอกำหนด setting เบื้องต้นตามนี้ คือ

  1. 1. จำนวนหุ้นสูงสุดที่จะถือในพอร์ต (maximum positions) จะไม่เกิน 20 ตัว โดยหุ้นแต่ละตัวจะซื้อด้วยมูลค่าเท่าๆ กัน คือ 100/20 = 5% ของเงินในพอร์ตที่มี
  2. 2. เมื่อเกิดสัญญาณซื้อหรือขาย เราจะเข้าซื้อ ณ ราคาเปิด (ATO) ของวันถัดไป
  3. 3. หุ้นที่เราจะซื้อขาย (พิจารณาทั้งจาก SET และ MAI) ต้องมีมูลค่าการซื้อขายเฉลี่ยระหว่างวันมากกว่า 10 ล้านบาท (เพื่อเช็คว่าหุ้นนั้นๆ มีสภาพคล่อง)
  4. 4. ช่วงเวลาที่ทำการทดสอบ คือ ปี 20002013 รวม 14 ปี
  5. 5. ค่า commission 0.2 %

มาดูกันเลยว่ากลยุทธ์นี้จะเป็นเครื่องจักรทำเงินที่ดีมากน้อยขนาดไหน

  • อัตราผลตอบแทนเฉลี่ยต่อปี (Compound Annual Return: CAR)   19.46 %
  • ความเสี่ยงในรูป Maximum Drawdown (MDD)   -56.88 %
  • โอกาสในการเทรดชนะในแต่ละครั้ง (% Winners)    34.49%

แม้อัตราผลตอบแทนจะถือว่าใช้ได้ แต่ความเสี่ยงที่มากับระบบนี้ไม่ไหวจริงๆ ผมเชื่อว่าเราไม่สามารถอยู่เฉยๆ หรือนอนหลับสบายได้เมื่อเห็นเงินในพอร์ตเราย่อตัวลงไปกว่าเกือบ 60%

ก่อนที่จะตัดสินใจโยนระบบนี้ทิ้งไป เรามาลองดูก่อนว่าจะพอมีวิธีพัฒนาประสิทธิภาพขึ้นมาได้บ้างมั้ย

Stop Loss & Index Filter

เมื่อพูดถึงเครื่องมือที่จะช่วยควบคุมความเสี่ยงของระบบไม่ให้สูงจนเกินไป ผมจะมองหา 2 สิ่งนี้ คือ หนึ่ง Stop Loss หรือการตัดขาดทุนเมื่อการเทรดครั้งนั้นไม่เป็นดั่งใจ และสอง Index Filter คือ การใช้การเคลื่อนไหวของ SET Index เป็นตัวกรองว่า ณ ขณะนี้ สภาพตลาดเหมาะแก่การเข้าไปลงทุนหรือไม่

BUY: เมื่อ

  1. ราคาปิดวันนี้ทะลุขึ้นไปสูงกว่ากรอบบน 10% ของเส้นค่าเฉลี่ย 20 วัน  และ
  2. SET Index มีการเคลื่อนไหวอยู่สูงกว่าค่าเฉลี่ยย้อนหลัง 100 วัน

SELL: เมื่อ

  1. ราคาปิดวันนี้ตกลงไปต่ำกว่าเส้นค่าเฉลี่ย 20 วัน หรือ
  2. SET Index ตกลงไปเคลื่อนไหวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยย้อนหลัง 100 วัน หรือ
  3. ขาดทุนเกิน 8%

มาลองดูผลตอบแทนกันครับ

  • อัตราผลตอบแทนเฉลี่ยต่อปี (Compound Annual Return: CAR)   23.28 %
  • ความเสี่ยงในรูป Maximum Drawdown (MDD)   -29.14 %
  • โอกาสในการเทรดชนะในแต่ละครั้ง (% Winners)   33.76 %

ถือว่าดูดีขึ้นมามากครับ ทั้งในส่วนของผลตอบแทนและความเสี่ยง จะ happy มากกว่านี้อีกหากสามารถทำให้ maximum drawdown ต่ำกว่า 20% ได้ และดันให้ % Winners สูงขึ้นมา

square8

คุณเทรดหุ้นในกลุ่มไหน?

ผลการทดสอบย้อนหลังของระบบที่นำมาแสดงให้ดู เป็นการซื้อขายหุ้นทั้งหมดใน SET และ MAI ที่เข้าเงื่อนไขซื้อขาย

แน่นอนว่า นักลงทุนสามารถเลือกที่จะบอกให้ระบบทำการซื้อขายเฉพาะกลุ่มหุ้นในกลุ่มที่เราสนใจ เช่น เราอาจจะซื้อขายเฉพาะหุ้นใน SET50 หรือ SET100 หรือ เราสามารถใช้ข้อมูลพื้นฐานของหุ้น เช่นค่า PE ROE ในการกรองเพื่อซื้อขายเฉพาะหุ้นที่พื้นฐานดีได้

ดังนั้น ในส่วนสุดท้ายนี้ เรามาลองดูกันว่า หากผมสนใจซื้อขายเฉพาะหุ้นที่มีราคาไม่สูงเกิน 10 บาท (กลุ่มนี้จะมีการเคลื่อนไหวที่ค่อนข้างเร็วและแรงกว่าหุ้นที่มีราคาสูง) ผลจะเป็นอย่างไร

  • อัตราผลตอบแทนเฉลี่ยต่อปี (Compound Annual Return: CAR)   30.76 %
  • ความเสี่ยงในรูป Maximum Drawdown (MDD)   -21.09 %
  • โอกาสในการเทรดชนะในแต่ละครั้ง (% Winners)   34.66 %

มาดู Equity Curve กัน (เงินทุนตั้งต้น 1 ล้านบาท)

1_ Portfolio Equity

และ maximum drawdown

2_ Underwater Equity

หล่อเลยใช่มั้ยครับ  ข้อคิดจากส่วนนี้คือ นอกเหนือจากที่เราควรพัฒนาระบบที่ดีแล้ว เราควรมีการคัดสรรค์หุ้นที่ดีเข้ามาในกลุ่มด้วย

แล้วมาติดตามในตอนต่อไปกันครับสำหรับกลยุทธ์ที่ 3 การเทรดด้วย Bollinger Band ว่าจะดีมากน้อยขนาดไหน แล้วพบกันในตอนต่อไปครับ

12.001