วิศวกรที่หันมาเดินทางในสายการเงินแบบเต็มตัวมากว่า 10 ปี ด้วย Passion อันแรงกล้าและความคลั่งไคล้ในการลงทุน โดยมีเป้าหมายสูงสุดคือการเผยแพร่และปลูกฝังแนวคิดการลงทุนเชิงวิทยาศาสตร์ให้นักลงทุนไทยได้ลงทุนกันด้วยหลักเหตุและผล ไม่ใช่ไสยศาสตร์ครับ !!
- ทำไมปี 2023 จึงยังคงเป็นปีที่ยากลำบากสำหรับการลงทุนในตลาดหุ้นไทย? - December 25, 2023
- 5 ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยๆในการวิเคราะห์ผลการลงทุน - September 13, 2020
- พิสูจน์ความอันตรายของการเก็งกำไรระยะสั้นด้วยทฤษฎี Risk of Ruin - July 19, 2020
ก่อนที่จะถึงงาน SiamQuant Strategies Talk 2017 วันนี้เราจะมาเริ่มต้นอุ่นเครื่องกันด้วยการวิจัยหนึ่งใน กลยุทธ์การลงทุนแนว Technical Analysis ยอดนิยมอย่าง Bollinger bands ที่ทุกคนคงเคยได้ยินผ่านหูกันมาบ้างแล้ว โดยในบทความนี้่ เราจะมาทบทวนถึงแนวคิดและที่มาของ Bollinger bands Indicator, รูปแบบต่างๆของกลยุทธ์ที่ใช้ Bollinger bands ในการลงทุนแบบ Trend Following และผลการทดสอบผลตอบแทนของกลยุทธ์นี้กับตลาดหุ้นไทยกันครับ
รู้จัก Bollinger Bands ผลงานต่อยอดจาก Central Limit Theorem รากฐานแนวคิดทางสถิติสุด Classic
Central Limit Theorem เป็นแนวคิดที่ตั้งสมมุติฐานที่ว่า ลักษณะการแจกแจงของข้อมูลประชากรทางสถิติทั้งหมดส่วนใหญ่นั้น (Population) จะกระจายตัวอยู่ในรูปแบบระฆังคว่ำ (Normal Distribution) โดยมี 95% ของประชากรข้อมูลจะอยู่ภายใน +-2 Standard Deviation จากค่าเฉลี่ย (Mean) อธิบายสั้นๆได้ตามรูปนี้:
ภาพที่ 1 : รูปร่างและส่วนประกอบของ Normal Distribution หรือเรียกได้อีกอย่างว่า Gaussian Distribution
โดยที่นาย John Bollinger ผู้คิดค้น Bollinger bands นั้น ได้นำแนวคิดนี้มาต่อยอดพัฒนาตัวชี้วัดกรอบราคา (Trading Band) จากแบบดั้งเดิม ที่สร้างจากการวาดเส้นแนวนอนของราคา High และ Low ของช่วงเวลาที่สนใจใน Chart
โดยหลักการของ Bollinger bands คือการใช้เส้นค่าเฉลี่ยที่ใช้เป็นจุดกึ่งกลางของ bands และทำการสร้างกรอบบนและกรอบล่าง ของ bands ด้วยโดยการนำเส้นค่าเฉลี่ยนั้นมาคำนวณค่า Standard Deviation และทำการคูณค่าคงที่เข้าไป หลังจากนั้นนำค่า X เท่าของ Standard Devaition มาบวกค่าเฉลี่ยเพื่อสร้างเป็นกรอบบน และลบเพื่อสร้างเป็นกรอบล่าง โดยค่าตั้งต้น (default) นั้นคือ เส้นค่าเฉลี่ย 20 วันและค่าคงที่เท่ากับ 2 ซึ่งจะครอบคลุมข้อมูลราคาหุ้นราว 95% ภายใน 20 วันที่ผ่านมา โดยผลลัพธ์ที่ได้ก็คือเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคที่สามารถวัดความผันผวนของราคาหุ้น ในช่วงเวลาของเส้นค่าเฉลี่ยที่ใช้นั่นเอง
กลยุทธ์ Bollinger bands คือการหาผลตอบแทนจากความผันผวนที่ผิดปกติ !!
นักลงทุนที่มีประสบการณ์การเทรดหุ้นด้วย Technical หลายๆคนคงจะเคยผ่านตากลยุทธ์ที่เกี่ยวข้องกับ Bollinger bands มาไม่มากก็น้อย โดยในบทความนี้เราจะทำการทดสอบหนึ่งในกลยุทธ์ที่คิดว่าหลายๆคน คงเคยได้ยินผ่านหูมาอย่างแน่นอนนั่นก็คือ Bollinger bands Breakout สุดคลาสสิกนั่นเองครับ
กลยุทธ์แนว Trend Following ด้วย Bollinger bands Breakout
ระบบการเทรดแบบ Trend Following โดยการใช้ Bollinger bands Breakout จะเข้าซื้อต่อเมื่อราคาหุ้นขึ้น “ทะลุ” กรอบบน (BBtop) ของ Bollinger bands และขายหุ้นออกเมื่อราคาหลุดกรอบ Bollinger bands ล่าง (BBBottom) อย่างไรก็ตาม เราอาจใช้เทคนิคพิเศษอีกอย่างเพิ่มเติมเข้าไปก็เป็นได้ เนื่องจาก John Bollinger ให้ข้อสังเกตุไว้ว่าเมื่อกรอบของ BBbands บีบตัว มักจะตามมาด้วยการระเบิดของราคาหุ้น เราจึงจะมีการคำนวณค่าความกว้างของกรอบ โดยเทียบกับค่าเฉลี่ยของราคาหุ้น (ฺฺฺBBWidth) มาช่วยในการหาหุ้นที่มีการ “บีบตัว” ของ Bollinger bands กันอีกด้วย โดยสูตรการคำนวณที่คุณต้องรู้มี 2 สูตรดังนี้
BBWidth = (BBtop – BBBottom) / MovingAverage
หมายเหตุ 1 : ค่า BBWidth นั้นเป็นค่าที่นำเอาความกว้างของกรอบราคา ไป Normalize กับค่าเฉลี่ยของราคาหุ้นตัวนั้นๆ เราจึงสามารถใช้มันเพื่อเปรียบเทียบความกว้างของหุ้นทุกตัวได้ในคราวเดียวกัน
ส่วนอีกค่าที่ต้องมีความจำเป็นในการใช้ Bollinger bands มาเป็นกลยุทธ์คือค่า %B ที่เอาไว้เพื่อทำการหาตำแหน่งของราคาว่าหลุดออกจากกรอบมากน้อยแค่ไหน (ใช้หา Signal) โดยอ้างอิงจากกรอบล่างและบนของ Bollinger bands โดยสูตรของการคำนวณมีดังนี้
%B = (Close Price – BBBottom) / (BBTop – BBBottom)
โดยค่า %B > 1 นั้นคือราคาปิดสูงกว่ากรอบบนของ Bollinger Band
ค่า %B < 0 นั้นคือราคาปิดต่ำกว่ากรอบล่างของ Bollinger Band
ค่า %B = 0.5 คือราคาปิดอยู่ที่เส้นค่าเฉลี่ยตรงกลางของ Bollinger Band
โดยตัวอย่างสัญญาณและเงื่อนไขในการทดสอบระบบ Bollinger bands Breakout with Bandwidth Filter (Bbands Breakout with BBWidth) ในบทความนี้ จะมีลักษณะเป็นดังต่อไปนี้ครับ
ภาพที่ 2 : ภาพแสดงตัวอย่างการซื้อขายด้วยกลยุทธ์ Bollinger bands Breakout ที่ใช้ BBWidth ต่ำกว่า 10% (แถบเส้นสีเทา) ในการหาการ บีบตัวของกรอบ Bollinger bands ก่อนการ ”ระเบิด” ของราคาหุ้น โดยสีเขียวคือช่วงเวลาที่ถือหุ้นไว้ในพอรต์ และสีแดงคือช่วงเวลาที่ไม่ถือหุ้น
| Condition | Details |
| Backtesting Window |
|
| Restriction |
|
| Universe |
|
| Filter |
|
| Entry |
|
| Exit & Stops |
|
| Position Size |
|
| Position Score |
|
| Order Management |
|
ตารางที่ 1 : ตัวอย่างเงื่อนไขของระบบ Bollinger bands Breakout with Bandwidth Filter (Bbands Breakout with BBWidth)
ทั้งนี้ เพื่อให้เห็นผลทดสอบในหลายแง่มุมขึ้น ในการวิจัยจะแยกระบบการลงทุน Bollinger bands Breakout ออกเป็น 3 กรณีด้วยกันคือ (แยกตามลักษณะของสัญญาณการซื้อขายที่เปลี่ยนแปลงไป แต่คงเงื่อนไขอื่นไว้คงเดิม)
- ระบบ Bollinger bands Breakout
- ระบบ Bollinger bands Breakout และ BBWidth ต่ำกว่า 10% (Original)
- ระบบ Bollinger bands Breakout, BBWidth ต่ำกว่า 10% และคัดกรองการเพิ่มขึ้นของ EPS YoY มากกว่า 20% (เพิ่ม ตัวกรอง Fundamental)
โดยต่อไปนี้คือผลการทดสอบระบบ Bollinger bands Breakout ในตลาดหุ้นไทยครับ
ผลการทดสอบระบบการลงทุน Bollinger bands Breakout สไตล์ Trend Following ในตลาดหุ้นไทย
ภาพที่ 3 : เปรียบเทียบมูลค่า Portfolio จากการทดสอบระบบ Bollinger bands Breakout ทั้ง 3 กรณี BBBreakOut (เส้นสีฟ้า) vs. BBBreakout & BB Width (เส้นสีเขียว) vs. BBBreakout with BB Width and Fundamental (เส้นสีส้ม) และ SET Benchmark (เส้นสีดำ)
| Portfolio Metrics | BB Breakout Only | BB Breakout BWidth | BB Breakout BWidth Fundamental |
| Net Profit | 48.62% | 358.92% | 393.30% |
| CAGR | 4.04% | 16.46% | 17.31% |
| MaxDD | -63.15% | -39.68% | -38.31% |
| Longest DD (Month) | 59.70 | 34.45 | 21.35 |
| CAR/MDD | 0.06 | 0.41 | 0.45 |
| Trade Metrics | BB Breakout Only | BB Breakout BWidth | BB Breakout BWidth Fundamental |
| No. of All Trade | 1,257 | 1,123 | 950 |
| Avg. Bar Held | 53.35 | 52.97 | 56.14 |
| % Win | 29.44% | 30.19% | 34% |
| Avg. Profit/Loss % | 3.26% | 4.80% | 5.62% |
| Max Consecutive Loss | 36 | 29 | 29 |
ตารางที่ 2 : ผลลัพธ์ของการทดสอบระบบ Bollinger bands Breakout ในกรณีต่างๆเป็น สัญญาณในการเข้าซื้อ
จุดที่น่าสนใจที่ได้จากการทดสอบนี้คือ Bollinger bands อย่างเดียวที่ไม่มีการการใส่ BBWidth เข้าไปมี ผลตอบแทนที่แย่อย่างมีเห็นได้ชัด (แย่กว่า SET Benchmark) โดยเราสามารถเห็นได้อย่างชัดเจนว่า BBWidth ที่ทำหน้าที่เป็นตัวคัดกรองหุ้นที่มีค่าความผันผวน (Volatility) ที่อยู่ในระดับต่ำจึงทำให้จุด Stop Loss แคบขึ้นส่งผลให้ผลตอบแทนโดยเฉลี่ยต่อครั้งมากขึ้นด้วย ซึ่งจุดนี้มีส่วนช่วยทำให้ทั้งผลตอบแทน (CAGR) ดีขึ้น, ค่า Max Drawdown และ Longest Drawdown ของระบบลดลงอย่างมี นัยยะสำคัญ
สำหรับการเพิ่มเติมการคัดกรองหุ้นที่มี EPS YoY มากกว่า 20% นั้นอาจไม่ได้ทำให้ผลตอบแทนเพิ่มขึ้นอย่างมี นัยยะ แต่ทำให้ Equity Curve ของพอรต์มีึความผันผวนน้อยลง (ช่วงปี 2015-2016) และค่า Longest Drawdown ที่ลดลงอย่างชัดเจน
สรุปประเด็นสำคัญจากการทดลองกลยุทธ์ Trend Following ด้วย Bollinger Band
1. ถ้าจะใช้ Bollinger bands Breakout ก็ควรต้องเอา BBWidth มาเป็นตัวช่วย !!
เราสามารถทำการสรุปได้ว่าปัจจัยที่สร้างผลตอบแทนหลักในกลยุทธ์ Trend Following ด้วย Bollinger bands คือ การลดลงของความผันผวนก่อนที่จะมีการ Breakout เป็นแนวโน้มใหญ่ที่สามารถระบุได้ด้วยค่า BBWidth โดยจากการทดสอบกลยุทธ์ Bollinger bands การเพิ่ม BBWidth เข้าไปในเงื่อนไขสามารถช่วย เพิ่มผลตอบแทนและลดค่า Drawdown ของระบบลงอย่างมีนัยยะสำคัญแต่ข้อควรระวัง คือถ้าผู้ใช้ตั้งค่า BBWidth ที่น้อยเกินไปอาจจะทำให้จำนวน trade ของระบบลดลงอย่างมีนัยยะสำคัญเช่นกัน
2. ปัจจัยพื้นฐานช่วยลดความเสี่ยงและปรับปรุงให้ระบบการลงทุนดีขึ้นได้ !!
จากการทดสอบกลยุทธ์ Trend Following ที่ใช้ Bollinger bands นั้นการเพิ่มปัจจัยพื้นฐาน (ในกรณีนี้คือ EPS เติบโต YoY) เข้าไปในเงื่อนไขการคัดกรองหุ้น สามารถช่วยปรับปรุงทำให้ระบบมีผลตอบแทนที่ดีขึ้น, Maximum DrawDown ลดลง, Longest Drawdown ลดลงและช่วยลดความผันผวนโดยรวมของ Equity Curve โดยในจุดนี้เพื่อนๆนักลงทุนสามารถไปวิจัยต่อยอดด้วยฐานข้อมูล SiamQuant Hybrid Database ที่ยังมีข้อมูลปัจจัยพื้นฐานอยู่อีกมากมายหลายตัวรอให้ทุกคนได้ไปทดลองกันครับ !!
โดยสรุปแล้วผลทดลองวันนี้คงทำให้นักลงทุนหลายๆคนได้ทำความรู้จักและเข้าใจวิธีในการใช้งาน ของเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคยอดฮิต ที่ชื่อว่า Bollinger bands ไม่มากก็น้อย โดยพวกเราทีมงาน SiamQuant หวังว่าบทความนี้จะมีประโยชน์และสร้างภมูิคุ้มกันช่วยป้องกัน นักลงทุนหลายๆคนจากการ ขาดทุนเพราะความรู้เท่าไม่ถึงการณ์นะครับ
