การใช้ Correlation ในการเทรด ETFs

1. 1. การใช้ Correlation ในการเทรด ETFs

บทนำ

การลงทุนใน Exchange-Traded Funds (ETFs) ได้รับความนิยมอย่างมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมา เนื่องจากความสะดวกในการลงทุน ความหลากหลาย และค่าธรรมเนียมที่ต่ำ อย่างไรก็ตาม การเทรด ETFs อย่างประสบความสำเร็จไม่ได้ขึ้นอยู่กับการเลือก ETFs ที่ดีเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความเข้าใจถึงความสัมพันธ์ระหว่าง ETFs เหล่านั้นด้วย แนวคิดสำคัญที่เทรดเดอร์สามารถนำมาใช้เพื่อเพิ่มโอกาสในการทำกำไรคือ **Correlation** หรือความสัมพันธ์เชิงสถิติ

บทความนี้จะอธิบายอย่างละเอียดเกี่ยวกับการใช้ Correlation ในการเทรด ETFs โดยจะครอบคลุมถึงความหมายของ Correlation, วิธีการคำนวณ, การตีความค่า Correlation, การนำไปประยุกต์ใช้ในกลยุทธ์การเทรด ETFs และข้อควรระวังต่างๆ สำหรับผู้เริ่มต้น

Correlation คืออะไร?

Correlation คือการวัดความสัมพันธ์เชิงสถิติระหว่างสองตัวแปร (ในกรณีนี้คือราคาของ ETFs สองตัว) โดยจะแสดงให้เห็นว่าตัวแปรทั้งสองเปลี่ยนแปลงไปในทิศทางเดียวกันหรือไม่ และมีความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์นั้นมากน้อยเพียงใด ค่า Correlation จะมีค่าอยู่ระหว่าง -1 ถึง +1

• **+1 (Positive Correlation):** หมายความว่าเมื่อ ETF ตัวหนึ่งราคาขึ้น ETF อีกตัวก็จะราคาขึ้นตามไปด้วย และเมื่อ ETF ตัวหนึ่งราคาลง ETF อีกตัวก็จะราคาลงตามไปด้วย
• **0 (No Correlation):** หมายความว่าไม่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างราคาของ ETFs ทั้งสอง
• **-1 (Negative Correlation):** หมายความว่าเมื่อ ETF ตัวหนึ่งราคาขึ้น ETF อีกตัวก็จะราคาลง และเมื่อ ETF ตัวหนึ่งราคาลง ETF อีกตัวก็จะราคาขึ้น

การคำนวณ Correlation

Correlation สามารถคำนวณได้โดยใช้สูตรทางสถิติที่เรียกว่า **Pearson Correlation Coefficient** ซึ่งคำนวณจากความแปรปรวนร่วม (covariance) ของสองตัวแปรหารด้วยผลคูณของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (standard deviation) ของแต่ละตัวแปร

อย่างไรก็ตาม ในปัจจุบันมีเครื่องมือและซอฟต์แวร์มากมายที่สามารถคำนวณ Correlation ให้เราได้โดยอัตโนมัติ เช่น Microsoft Excel, Google Sheets, Python libraries (เช่น NumPy, Pandas) หรือแพลตฟอร์มการเทรดต่างๆ ที่มีฟังก์ชันการวิเคราะห์ทางเทคนิค

การตีความค่า Correlation

การตีความค่า Correlation สามารถแบ่งออกได้ดังนี้:

• **0.8 ถึง 1.0:** ความสัมพันธ์เชิงบวกที่แข็งแกร่งมาก (Strong Positive Correlation)
• **0.6 ถึง 0.8:** ความสัมพันธ์เชิงบวกที่แข็งแกร่ง (Strong Positive Correlation)
• **0.4 ถึง 0.6:** ความสัมพันธ์เชิงบวกปานกลาง (Moderate Positive Correlation)
• **0.2 ถึง 0.4:** ความสัมพันธ์เชิงบวกที่อ่อนแอ (Weak Positive Correlation)
• **0 ถึง 0.2:** ความสัมพันธ์ที่แทบไม่มี (Very Weak Positive Correlation)
• **-0.2 ถึง 0:** ความสัมพันธ์ที่แทบไม่มี (Very Weak Negative Correlation)
• **-0.2 ถึง -0.4:** ความสัมพันธ์เชิงลบที่อ่อนแอ (Weak Negative Correlation)
• **-0.4 ถึง -0.6:** ความสัมพันธ์เชิงลบปานกลาง (Moderate Negative Correlation)
• **-0.6 ถึง -0.8:** ความสัมพันธ์เชิงลบที่แข็งแกร่ง (Strong Negative Correlation)
• **-0.8 ถึง -1.0:** ความสัมพันธ์เชิงลบที่แข็งแกร่งมาก (Strong Negative Correlation)

สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่า Correlation ไม่ได้หมายถึงความเป็นเหตุเป็นผล (causation) เพียงเพราะ ETF สองตัวมีความสัมพันธ์กันไม่ได้หมายความว่าการเปลี่ยนแปลงของ ETF ตัวหนึ่งเป็นสาเหตุของการเปลี่ยนแปลงของ ETF อีกตัวหนึ่ง

การประยุกต์ใช้ Correlation ในการเทรด ETFs

Correlation สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในกลยุทธ์การเทรด ETFs ได้หลายรูปแบบ ดังนี้:

• **Pair Trading (การเทรดคู่):** เป็นกลยุทธ์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด โดยเทรดเดอร์จะมองหา ETFs สองตัวที่มี Correlation สูง แต่ราคาของ ETFs ทั้งสองมีการเบี่ยงเบนออกจากค่าเฉลี่ยในอดีต (mean reversion) เมื่อราคาเบี่ยงเบน เทรดเดอร์จะเปิดสถานะ Long ใน ETF ที่ราคาต่ำกว่า และเปิดสถานะ Short ใน ETF ที่ราคาสูงกว่า โดยคาดหวังว่าราคาจะกลับเข้าสู่สภาวะสมดุลเดิม Mean Reversion
• **Diversification (การกระจายความเสี่ยง):** การเลือก ETFs ที่มี Correlation ต่ำหรือเป็นลบจะช่วยลดความเสี่ยงของพอร์ตการลงทุนได้ เนื่องจากเมื่อ ETF ตัวหนึ่งราคาลง ETF อีกตัวอาจราคาขึ้นมาชดเชยได้ Portfolio Diversification
• **Hedging (การป้องกันความเสี่ยง):** การใช้ ETFs ที่มี Correlation เป็นลบเพื่อป้องกันความเสี่ยงจากความผันผวนของตลาด เช่น หากนักลงทุนถือครองหุ้นในกลุ่มเทคโนโลยี อาจใช้ ETF ที่ลงทุนในพันธบัตรเพื่อป้องกันความเสี่ยงในกรณีที่ตลาดหุ้นปรับตัวลง Risk Management
• **Sector Rotation (การหมุนเวียนในกลุ่มอุตสาหกรรม):** การใช้ Correlation เพื่อระบุกลุ่มอุตสาหกรรมที่น่าจะให้ผลตอบแทนที่ดีที่สุดในแต่ละช่วงเวลา โดยการเปรียบเทียบ Correlation ของ ETFs ที่ลงทุนในกลุ่มอุตสาหกรรมต่างๆ กับตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ Economic Indicators
• **Correlation-Based Binary Options:** การใช้ข้อมูล Correlation เพื่อประเมินความน่าจะเป็นในการชนะของ Binary Options โดยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์อ้างอิงที่เกี่ยวข้อง

ตัวอย่างการใช้ Correlation ในการเทรด Pair Trading

สมมติว่าเราพบว่า ETF ที่ลงทุนในหุ้นกลุ่มเทคโนโลยี (เช่น QQQ) และ ETF ที่ลงทุนในหุ้นกลุ่มการเงิน (เช่น XLF) มี Correlation ประมาณ 0.7 ในช่วงเวลา 5 ปีที่ผ่านมา หากเราสังเกตเห็นว่าราคาของ QQQ สูงกว่า XLF มากกว่าปกติ (เกิดการเบี่ยงเบนจากค่าเฉลี่ยในอดีต) เราอาจเปิดสถานะ Long ใน XLF และเปิดสถานะ Short ใน QQQ โดยคาดหวังว่าราคาจะกลับเข้าสู่สภาวะสมดุลเดิม

ตัวอย่าง Pair Trading

ETF	สัญลักษณ์	ราคาปัจจุบัน	Correlation (กับ ETF อื่น)	การตัดสินใจ
QQQ	$350	0.7	Short
XLF	$280	0.7	Long

ข้อควรระวังในการใช้ Correlation

แม้ว่า Correlation จะเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ แต่ก็มีข้อควรระวังที่เทรดเดอร์ควรคำนึงถึง:

• **Correlation ไม่ได้คงที่:** ความสัมพันธ์ระหว่าง ETFs อาจเปลี่ยนแปลงไปตามสภาวะตลาดและปัจจัยอื่นๆ
• **Spurious Correlation (ความสัมพันธ์หลอก):** บางครั้ง ETFs สองตัวอาจมีความสัมพันธ์กันโดยบังเอิญเท่านั้น ไม่ได้มีความสัมพันธ์เชิงเหตุเป็นผลที่แท้จริง
• **Data Mining Bias (ความเอนเอียงในการขุดข้อมูล):** การค้นหา ETFs ที่มีความสัมพันธ์กันในอดีตอาจนำไปสู่การค้นพบความสัมพันธ์ที่ไม่มีอยู่จริงในอนาคต
• **Transaction Costs (ต้นทุนการทำธุรกรรม):** การเทรด ETFs สองตัวพร้อมกันอาจมีต้นทุนการทำธุรกรรมที่สูงกว่าการเทรด ETF ตัวเดียว
• **Liquidity (สภาพคล่อง):** ตรวจสอบให้แน่ใจว่า ETFs ที่เลือกมีสภาพคล่องเพียงพอเพื่อทำการซื้อขายได้อย่างราบรื่น

เครื่องมือและแหล่งข้อมูล

• **Bloomberg Terminal:** แพลตฟอร์มข้อมูลทางการเงินที่มีเครื่องมือวิเคราะห์ Correlation ที่ครอบคลุม
• **Refinitiv Eikon:** แพลตฟอร์มข้อมูลทางการเงินที่คล้ายกับ Bloomberg Terminal
• **TradingView:** แพลตฟอร์ม charting ที่มีเครื่องมือวิเคราะห์ Correlation
• **Yahoo Finance:** เว็บไซต์ข้อมูลทางการเงินที่ให้บริการข้อมูลราคาและสถิติพื้นฐานของ ETFs
• **ETF.com:** เว็บไซต์ที่ให้ข้อมูลเกี่ยวกับ ETFs อย่างละเอียด

กลยุทธ์การเทรดเพิ่มเติม

• Bollinger Bands: ใช้เพื่อวัดความผันผวนและระบุสภาวะ Overbought/Oversold
• Moving Averages: ใช้เพื่อระบุแนวโน้มของราคา
• Relative Strength Index (RSI): ใช้เพื่อวัดความแข็งแกร่งของแนวโน้ม
• MACD: ใช้เพื่อระบุสัญญาณซื้อขาย
• Fibonacci Retracement: ใช้เพื่อระบุระดับแนวรับและแนวต้าน
• Ichimoku Cloud: ใช้เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มและระดับแนวรับ/แนวต้าน
• Elliott Wave Theory: ใช้เพื่อคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคา
• Candlestick Patterns: ใช้เพื่อระบุสัญญาณซื้อขาย
• Volume Weighted Average Price (VWAP): ใช้เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มราคาโดยคำนึงถึงปริมาณการซื้อขาย
• On Balance Volume (OBV): ใช้เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างราคาและปริมาณการซื้อขาย
• Chaikin Money Flow (CMF): ใช้เพื่อวัดแรงซื้อขาย
• Stochastic Oscillator: ใช้เพื่อระบุสภาวะ Overbought/Oversold
• Parabolic SAR: ใช้เพื่อระบุจุดกลับตัวของแนวโน้ม
• Donchian Channels: ใช้เพื่อระบุช่วงราคาและแนวโน้ม

สรุป

Correlation เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับเทรดเดอร์ ETFs ในการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่าง ETFs ต่างๆ และใช้ประโยชน์จากความสัมพันธ์นั้นในการสร้างกลยุทธ์การเทรดที่ประสบความสำเร็จ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจข้อจำกัดของ Correlation และใช้มันร่วมกับเครื่องมือและเทคนิคการวิเคราะห์อื่นๆ เพื่อเพิ่มโอกาสในการทำกำไร

การบริหารจัดการความเสี่ยง เป็นสิ่งสำคัญเสมอในการเทรด ETFs ไม่ว่าคุณจะใช้กลยุทธ์ใดก็ตาม

หมวดหมู่

[[Category:

เริ่มต้นการซื้อขายตอนนี้

ลงทะเบียนกับ IQ Option (เงินฝากขั้นต่ำ $10) เปิดบัญชีกับ Pocket Option (เงินฝากขั้นต่ำ $5)

เข้าร่วมชุมชนของเรา

สมัครสมาชิกช่อง Telegram ของเรา @strategybin เพื่อรับ: ✓ สัญญาณการซื้อขายรายวัน ✓ การวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์แบบพิเศษ ✓ การแจ้งเตือนแนวโน้มตลาด ✓ วัสดุการศึกษาสำหรับผู้เริ่มต้น