การวิเคราะห์เชิงปริมาณช่วยให้เทรดเดอร์สามารถปิดกั้นอารมณ์จากกระบวนการเทรดได้ การวิเคราะห์เชิงปริมาณเป็นแนวทางที่มุ่งเน้นไปที่สถิติหรือความน่าจะเป็นมากกว่าความรู้สึกของเทรดเดอร์ ด้วยเทคโนโลยีของคอมพิวเตอร์และแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน การวิเคราะห์เชิงปริมาณถูกใช้งานในวอลล์สตรีท, เทรดเดอร์หรือพนักงานส่วนใหญ่ที่ Wall Streets และการวิเคราะห์เชิงปริมาณก็มีในตลาด Forex เช่นเดียวกันกับตลาดอื่นๆ ครับ
เราทุกคนน่าจะคุ้นเคยกับการวิเคราะห์เชิงปริมาณในรูปแบบต่างๆ ที่วนเวียนอยู่รอบตัวเราในชีวิตประจำวัน เช่นอัตราส่วนทางการเงินที่ง่ายๆ อัตราผลตอบแทนกำไรต่อหุ้น รวมไปถึงอื่นๆอีกมากมายนับไม่ถ้วน อย่างที่เราทราบกันอยู่แล้วว่า ในยุคสมัยนี้ ข้อมูลเป็นสิ่งที่สำคัญมากๆ จึงมีการนำข้อมูลที่มีมหาศาลเหล่านี้ไปทดสอบและเก็บข้อมูลในแบบจำลองทางคณิตศาสต์และสถิติ เพื่อหาค่าตัวเลขต่างๆที่เราต้องการครับ
ตัวอย่างการวิเคราะห์เชิงปริมาณหรือเชิงสถิติ
เราทุกคนไม่จำเป็นต้องเป็นนักคณิตศาสตร์หรือมีปริญญาเอกด้านเศรษฐศาสตร์เพื่อที่จะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ เทรดเดอร์อย่างเราๆจะได้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ทางสถิติทั่วไปและการพึ่งพากันในระดับกว้าง ๆ
ความสัมพันธ์ที่พบบ่อยในตลาด Forex ก็คือการอ่อนตัวของดอลลาร์มีความสัมพันธ์กับความอ่อนแอของตลาดอื่นๆ หรือความสัมพันธ์ระหว่างตลาดเงินเยน (ญี่ปุ่น) และตลาดตราสารทุน
การวิเคราะห์ทางสถิติมีประโยชน์ในการกำหนดความน่าจะเป็นในอนาคต แต่ก็ไม่ได้เป็นเพียงแค่การคาดเดาเพียงอย่างเดียว รูปแบบการวิเคราะห์ทางสถิติที่ดีอีกรูปแบบหนึ่งเรียกว่าการวิเคราะห์การถดถอย การวิเคราะห์การถดถอยเป็นรูปแบบทางสถิติที่ดีและการวิเคราะห์เชิงปริมาณจะช่วยให้เราเห็นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ อีกด้วย
การวิเคราะห์การถดถอยมุ่งเน้นไปที่ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต้นและตัวแปรตามอย่างน้อยหนึ่งตัว โดยเฉพาะอย่างยิ่งการวิเคราะห์การถดถอยช่วยให้เพื่อนๆเข้าใจว่าค่าทั่วไปของตัวแปรตามเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อค่าตัวแปรอิสระตัวใดตัวหนึ่งแตกต่างกัน
สิ่งที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์เชิงปริมาณ?
แม้ว่าแบบจำลองทางคณิตศาสตร์จะอยู่นอกเหนือขอบเขตของบทความนี้ แต่เทรดเดอร์จำนวนมากใช้ Excel จาก Microsoft และใช้ฟังก์ชันสหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในช่วงเวลาหนึ่ง เพื่อพิจารณาว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกหรือเชิงลบหรือไม่ อย่างไรก็ตามสำนักวิจัยหลายแห่งจะออกรายงานความสัมพันธ์และสามารถพบได้ในโครงการวิจัยต่างๆ เช่น Bloomberg หรือ Reuters
หากเราสนใจที่จะทำแบบจำลองประเภทนี้ด้วยตัวเอง สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าผลลัพธ์คือข้อมูลที่เกิดขึ้นนั้นเป็นข้อมูลที่ขาดหายไปหรือไม่สมบูรณ์หรือไม่ ซึ่งอาจทำให้เพื่อนๆหลงทางได้ ดังนั้นเราควรดูแลข้อมูลที่หายไปก่อนเพื่อให้มีการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
Excel น่าจะเป็นทางออกที่ดีที่สุดของเราในแง่ของการวิเคราะห์อย่างง่าย แต่โบรกเกอร์หลายแห่งมีเครื่องมือที่สามารถช่วยให้เราทำการวิเคราะห์ได้มากมายเช่นกัน
ผมบอกได้เลยว่าการวิเคราะห์ทางสถิติมีจุดมุ่งหมายเพื่อสุ่มตัวแปรเพื่อสร้างสถานการณ์การซื้อขายที่แตกต่างกัน และความเสี่ยงต้องได้รับการจัดการอยู่เสมอ แต่รูปแบบเหล่านี้สามารถคงอยู่ได้นานแม้ว่าจะมีเหตุการณ์ที่ไม่คาดฝันเกิดขึ้นก็ตาม
การทดสอบ Backtesting เป็นการสร้างแบบจำลองทางสถิติจากอดีต เราสามารถย้อนกลับไปทดสอบชุดข้อมูลในอุดมคติของเราได้ แต่มันจะทำให้เกิดความเชื่อมั่นที่มากเกินจริง และอาจจะทำให้เกิดความสูญเสียได้ เมื่อสภาพตลาดเปลี่ยนไปจากชุดข้อมูลเดิมๆ ดังนั้นการวิเคราะห์เชิงปริมาณ จะมาช่วยป้องกันและปิดช่องโหว่ตรงนี้ไป และทดสอบความน่าจะเป็นได้จำนวนเยอะๆและมหาศาลอย่างมากเลยครับ
สรุป
เราสามารถใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในปริมาณมหาศาล มาสุ่มตัวอย่างสถานการณ์ที่จะเกิดขึ้นในหลายรูปแบบ ด้วยการทำสิ่งเหล่านี้จะช่วยให้เราสามารถอยู่รอดในตลาดในระยะยาว และมีความยืดหยุ่นพอที่จะเอาตัวรอดในสถานการณ์ที่ไม่ปกติได้
