ซื้อขายหุ้นเดือนไหนดี ตัวอย่าง Data Driven Decision Making

• Facebook
• Twitter
• Line

ซื้อขายหุ้นเดือนไหนดี ตัวอย่าง Data Driven Decision Making – ไม่ใช่นะเปลี่ยนแนวเว็บไซด์นะครับ แค่คิดว่า อยากจะแบ่งปันแนวตวามคิดเรื่อง Data Driven Dececision Making (การตัดสินใจบนพื้นฐานข้อมูล)

อย่างที่เราทราบดีว่า มีเหตุปัจจัยมากมายที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจอะไรของคนเรา ผมจะไม่ลงลึกในเรื่องทฤษฎีการตัดสินใจ แต่เราในฐานะที่อยู่สายช่าง จะต้องอิงกับข้อมูลให้มากๆในการตัดสินใจ

วันนี้เลยจะยกตัวอย่างการตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลที่ใกล้ๆตัวพวกเรา คือ การลงทุนในหุ้น …

มีทฤษฎีเรื่องนี้มากมาย เรียนกันจนเป็นด๊อกเตอร์นั่นแหละ แต่เอาเข้าจริงด๊อกเตอร์พวกนี้ก็โดนหุ้นเล่นจนตูดขาดเป๋าฉีกไปหลายคน พอเล่นเองเจ๊ง ก็เลยมาเป็นที่ปรึกษาคิดค่าธรรมเนียมค่าปรึกษาแทน (หุหุ)

ข้อมูลที่ผมไปเอามาก็อยู่ในตลาดฯนั่นแหละ เป็นดัชนีเฉลี่ยรายเดือน ตั้งแต่เรามีตลาดหลักทรัพย์ปี 1988 นู้นนนน

ซื้อขายหุ้นเดือนไหนดี

Data Driven Decision Making

ผมมีคำถามในใจว่า ใน 1 ปี เดือนไหนผมควรขาย หรือ ควรซื้อหุ้น (รวมไปถึงกองทุนต่างๆที่อิงกับดัชนีตลาดฯ)

ผมก็เลยมโนเอาว่า ใน 1 ปี จะมีค่าเฉลี่ยของดัชนีหุ้น อยู่ 1 ค่า แสดงว่า มีบางเดือนที่ดัชนีเฉลียสูงกว่า และ ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยนั้น จริงไหมครับ

ยิ่งไปกว่านั้น จะต้องมี 1 เดือนที่ครองตำแหน่งค่าเฉลี่ยรายเดือนที่สูงที่สุดของปีนั้น ในทางกลับกันก็ต้องมีเดือนหนึ่งที่รั้งอันดับบ๊วยต่ำสุด

ผมก็มโนต่อไปอีกว่า 1 ปี มี 12 เดือน ตลาดฯเปิดมา 30 ปี ถ้าสมมุติว่าทุกเดือน (มค. – ธค.) จะครองตำแน่งสูงสุดต่ำสุดและเฉลี่ยเท่าๆกันแป๊ะ คิดตามมาดีๆนะครับ อย่าหลง

แปลว่าจำนวนครั้งที่เดือน มค. จะครองตำแหน่งดัชนีสูงสุดของปี = 30/12 = 2.5 ครั้ง จริงไหมครับ ซึ่งก็จะเป็นเช่นนี้ทุกเดือน เพราะเราสมมติให้มันมีโอกาสเท่ากันหมดทุกเดือน

คิดต่อไปๆ … จำนวนครั้งที่เดือน มค. จะครองตำแหน่งดัชนีบ๊วยของปี = 30/12 = 2.5 ครั้ง ด้วย จริงไหมครับ

คิดต่อไปๆ … จำนวนครั้งที่เดือน มค. จะครองตำแหน่งดัชนีเฉลี่ยของปี = 30/12 = 2.5 ครั้ง ด้วย จริงไหมครับ

ตรวจสอบซิว่า เราคิดถูกไหม แต่ล่ะเดือนมีโอกาสออกหัว(max) ก้อย(min) กลาง(avg) เดือนล่ะ 2.5 ครั้ง ถ้าเอา 2.5 x 12 ต้องได้ 30 ปี จริงไหม ซึ่งจริง ผมลองคูณดูแล้ว 🙂

ดังนั้น ถ้าเอาแต่ล่ะเดือนและจำนวนครั้งของการออกหัว ก้อย กลาง มา plot ก็จะได้รูปอะไรทำนองนี้เนอะ

แต่ในความเป็นจริงล่ะ แต่ล่ะเดือนโอกาสที่มันจะออกหัว ก้อย กลาง มันไม่เท่ากันนิ ถ้าเรารู้ เราก็สามารถตัดสินใจซื้อขาย (หรือไม่ซื้อไม่ขาย) ในบางเดือนได้จริงไหม

มาดูความเป็นจริงกันครับ ผมเขียน exel ไม่ถึง 15 นาทีก็เสร็จ ข้อมูลมีคว้าเอาในจากในอากาศ (อินเตอร์เน็ท) แค่รู้จักตั้งคำถาม และ รู้ว่าจะตอบคำถามได้ต้องมีข้อมูลอะไร และ ทำอย่างไร

เห็นป่ะ ตลอด 30 ปี ที่ผ่านมา แต่ล่ะเดือนออกหัวก้อยกลางไม่เท่ากัน

1. เดือน มี.ค. และ ก.ย. ไม่เคยเป็นเดือนที่ดัชนีสูงสุดเลย … เลี่ยงที่จะไม่ขายหุ้นในเดือน
2. ถ้าอยาก(ซื้อหรือขาย)หุ้นได้ค่าเฉลี่ยของปี จงซื้อหรือขายเดือน มิ.ย. ก.ค. หรือ ส.ค. โอกาสสมหวังสูง
3. ซื้อหุ้นเดือน ม.ค. โอกาสได้ของถูกมากที่สุด (สีเขียว:สีแดง = 3:6)
4. ขายหุ้นเดือน ก.พ. โอกาสที่ขายได้แพงสุดจะมากที่สุด (สีเขียว:สีแดง = 6:3)

แต่ผมก็ไม่ได้บอกว่า การตัดสินใจอิงฐานข้อมูลจะเป็นคำตอบสุดท้ายนะครับ ไม่งั้นจะมีคนไว้ทำไม จริงไหม ให้คอมพิวเตอร์ประมวลผลแล้วลงทุนเองเลยซิ เพียงแต่เราต้องใช้ข้อมูลประกอบ และ ให้น้ำหนักข้อมูลให้มากๆเท่านั้นเอง

อีกอย่างหนึ่งคือ อยากให้พวกเราเน้นการตั้งคำถามให้มากๆกับสิ่งต่างๆรอบตัว และพยายามหาคำตอบโดยอิงข้อมูลเป็นหลัก เหมือนที่ผมลองทำเองกรณีเฟสบุ๊ค

เราใส่ข้อมูลครบ และ ใส่ข้อมูลจริง ใน facebook แค่ไหน (ผลสำรวจ)

ไม่เช่นนั้นแล้ว เราจะเป็นคนที่โดนหลอกได้ง่ายมาก เพราะหลายๆอย่างมันดูน่าเชื่อถือไปหมด ยิ่งเวลาโดนสาดด้วยคำที่ฟังแล้วเริ่ด เดิ้นๆ เช่น AI, Big data, MI, Machine learning บลาๆ ซึ่งจริงๆแล้ว สิ่งเหล่านี้ไม่มีอะไรมากไปกว่าเนื้อข้อมูลและความจริงทางฟิสิกส์แบบพื้นๆเลย

ที่เอาเรื่องนี้มาคุยเนี้ย ไม่ได้เน้นเรื่องการลงทุน และ ดัชนีราคาหุ้นหรอกนะครับ แต่อยากจะชวนคุย เรื่อง การตั้งคำถาม การหาข้อมูล การคิดนอกกรอบ เพื่อแก้ปัญหาที่เราเห็นอยู่ทุกวี่ทุกวัน โดยอิงข้อมูล

บาย ครับ …

• Facebook
• Twitter
• Line