การใช้ Correlation ในการเทรด Statistical Arbitrage with Futures

1. การใช้ Correlation ในการเทรด Statistical Arbitrage with Futures สำหรับผู้เริ่มต้น

บทนำ

การเทรด Statistical Arbitrage หรือ Stat Arb เป็นกลยุทธ์การเทรดที่ซับซ้อน ซึ่งอาศัยการระบุความผิดปกติของราคา (Mispricing) ในตลาด และทำการซื้อขายเพื่อทำกำไรจากความแตกต่างนั้น กลยุทธ์นี้มักใช้ในตลาด ฟิวเจอร์ส (Futures) เนื่องจากมีความผันผวนและมีสภาพคล่องสูง บทความนี้จะเน้นการใช้ Correlation หรือความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ในการพัฒนากลยุทธ์ Stat Arb สำหรับผู้เริ่มต้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในตลาดฟิวเจอร์ส และจะกล่าวถึงความเชื่อมโยงกับ ไบนารี่ออปชั่น ในบางแง่มุมเพื่อเพิ่มความเข้าใจ

ความรู้พื้นฐานที่จำเป็น

ก่อนที่จะเข้าสู่รายละเอียดเกี่ยวกับการใช้ Correlation ใน Stat Arb สิ่งสำคัญคือต้องมีความเข้าใจในแนวคิดพื้นฐานต่อไปนี้:

**ฟิวเจอร์ส (Futures):** สัญญาซื้อขายล่วงหน้าที่ตกลงกันในวันนี้เพื่อทำการซื้อขายสินทรัพย์ในวันที่กำหนดในอนาคต เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ สัญญาซื้อขายล่วงหน้า
**Correlation (ความสัมพันธ์):** การวัดความสัมพันธ์ระหว่างการเคลื่อนไหวของราคาของสินทรัพย์สองรายการ หรือมากกว่านั้น มีค่าตั้งแต่ -1 ถึง +1 โดย +1 หมายถึงความสัมพันธ์เชิงบวกที่สมบูรณ์แบบ (เมื่อสินทรัพย์หนึ่งขึ้น อีกสินทรัพย์หนึ่งก็ขึ้น) -1 หมายถึงความสัมพันธ์เชิงลบที่สมบูรณ์แบบ (เมื่อสินทรัพย์หนึ่งขึ้น อีกสินทรัพย์หนึ่งจะลง) และ 0 หมายถึงไม่มีความสัมพันธ์กัน การทำความเข้าใจ การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ เป็นสิ่งสำคัญ
**Statistical Arbitrage (Stat Arb):** กลยุทธ์การเทรดที่ใช้แบบจำลองทางสถิติเพื่อระบุความผิดปกติของราคา และใช้ประโยชน์จากความผิดปกตินั้น กลยุทธ์ Mean Reversion เป็นพื้นฐานสำคัญของ Stat Arb
**Standard Deviation (ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน):** การวัดการกระจายตัวของชุดข้อมูลจากค่าเฉลี่ย เป็นเครื่องมือสำคัญในการประเมินความเสี่ยง และการระบุโอกาสในการเทรด
**Regression Analysis (การวิเคราะห์การถดถอย):** เทคนิคทางสถิติที่ใช้เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ และทำนายค่าของตัวแปรหนึ่งจากอีกตัวแปรหนึ่ง เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น
**Z-Score:** การวัดว่าข้อมูลแต่ละจุดอยู่ห่างจากค่าเฉลี่ยเท่าใดในหน่วยของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ใช้ในการระบุจุดที่ราคามีความผิดปกติ

Correlation และ Stat Arb ในตลาดฟิวเจอร์ส

หลักการพื้นฐานของการใช้ Correlation ใน Stat Arb คือการค้นหาคู่ของฟิวเจอร์สที่มีความสัมพันธ์กันทางสถิติในอดีต เมื่อความสัมพันธ์นี้เบี่ยงเบนไปจากปกติ (เช่น Correlation ลดลง หรือกลับเป็นค่าลบจากค่าบวก) แสดงว่าอาจมีความผิดปกติของราคาเกิดขึ้น และสามารถใช้ประโยชน์ได้

ขั้นตอนในการพัฒนากลยุทธ์ Stat Arb โดยใช้ Correlation:

1. **การเลือกสินทรัพย์:** เลือกคู่ของฟิวเจอร์สที่มีความสัมพันธ์กันทางเศรษฐกิจ หรือมีลักษณะที่คล้ายคลึงกัน ตัวอย่างเช่น ฟิวเจอร์สน้ำมันดิบ Brent และ WTI, ทองแดง และหุ้นบริษัทเหมืองแร่, หรือฟิวเจอร์สธัญพืชต่างๆ เช่น ข้าวโพดและถั่วเหลือง เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ การเลือกสินทรัพย์ 2. **การคำนวณ Correlation:** คำนวณ Correlation ระหว่างราคาของฟิวเจอร์สทั้งสอง โดยใช้ข้อมูลในอดีต (Historical Data) ควรใช้ช่วงเวลาที่เหมาะสม (เช่น 30 วัน, 60 วัน, หรือ 90 วัน) ในการคำนวณ Correlation และควรปรับปรุงข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ 3. **การสร้างแบบจำลอง:** สร้างแบบจำลองทางสถิติที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างราคาของฟิวเจอร์สทั้งสอง โดยอาจใช้ Regression Analysis เพื่อสร้างสมการที่ทำนายราคาของฟิวเจอร์สตัวหนึ่งจากราคาของอีกตัวหนึ่ง 4. **การระบุความผิดปกติ:** ตรวจสอบความแตกต่างระหว่างราคาที่ทำนายได้จากแบบจำลองกับราคาจริงในตลาด หากความแตกต่างมีขนาดใหญ่เกินเกณฑ์ที่กำหนด (เช่น เกิน 2 Z-Score) แสดงว่าอาจมีความผิดปกติของราคาเกิดขึ้น 5. **การเทรด:** หากพบความผิดปกติของราคา ให้ทำการซื้อฟิวเจอร์สที่ราคาต่ำกว่าที่แบบจำลองทำนาย และขายฟิวเจอร์สที่ราคาสูงกว่าที่แบบจำลองทำนาย โดยมีเป้าหมายที่จะทำกำไรจากความผันผวนของราคาที่กลับสู่สภาวะปกติ (Mean Reversion) 6. **การบริหารความเสี่ยง:** กำหนด Stop-Loss เพื่อจำกัดความเสี่ยงหากราคาไม่เป็นไปตามที่คาดการณ์ และกำหนด Take-Profit เพื่อล็อคผลกำไรเมื่อราคาปรับตัวกลับสู่สภาวะปกติ

ตัวอย่างการเทรด Stat Arb ด้วย Correlation

สมมติว่าเราต้องการเทรด Stat Arb โดยใช้ฟิวเจอร์สน้ำมันดิบ Brent และ WTI

1. **การเลือกสินทรัพย์:** เลือกฟิวเจอร์สน้ำมันดิบ Brent และ WTI เนื่องจากมีความสัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิด 2. **การคำนวณ Correlation:** คำนวณ Correlation ระหว่างราคาของฟิวเจอร์สทั้งสองในช่วง 60 วันที่ผ่านมา พบว่า Correlation มีค่า 0.95 3. **การสร้างแบบจำลอง:** ใช้ Regression Analysis เพื่อสร้างแบบจำลองที่ทำนายราคาของฟิวเจอร์ส WTI จากราคาของฟิวเจอร์ส Brent 4. **การระบุความผิดปกติ:** ในวันนี้ ราคาของฟิวเจอร์ส Brent อยู่ที่ 80 ดอลลาร์ต่อบาร์เรล และราคาของฟิวเจอร์ส WTI อยู่ที่ 78 ดอลลาร์ต่อบาร์เรล แบบจำลองทำนายว่าราคาของฟิวเจอร์ส WTI ควรอยู่ที่ 80.5 ดอลลาร์ต่อบาร์เรล 5. **การเทรด:** เนื่องจากราคาของฟิวเจอร์ส WTI ต่ำกว่าที่แบบจำลองทำนาย เราจึงตัดสินใจซื้อฟิวเจอร์ส WTI และขายฟิวเจอร์ส Brent ในปริมาณที่เท่ากัน 6. **การบริหารความเสี่ยง:** กำหนด Stop-Loss ที่ 77.5 ดอลลาร์ต่อบาร์เรล และ Take-Profit ที่ 81 ดอลลาร์ต่อบาร์เรล

ความเชื่อมโยงกับไบนารี่ออปชั่น

แม้ว่า Stat Arb จะมุ่งเน้นไปที่การเทรดฟิวเจอร์ส แต่แนวคิดเรื่อง Correlation สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับ ไบนารี่ออปชั่น ได้ในบางแง่มุม เช่น การสร้างกลยุทธ์ที่อาศัยการเคลื่อนไหวของราคาที่สัมพันธ์กันของสินทรัพย์สองรายการ

ตัวอย่างเช่น หากเราเชื่อว่าราคาทองคำและค่าเงินดอลลาร์สหรัฐฯ มีความสัมพันธ์เชิงลบ เราอาจเปิดสถานะ "Put" ในไบนารี่ออปชั่นทองคำ และสถานะ "Call" ในไบนารี่ออปชั่นค่าเงินดอลลาร์สหรัฐฯ พร้อมกัน โดยหวังว่าราคาของทองคำจะลดลง และค่าเงินดอลลาร์สหรัฐฯ จะเพิ่มขึ้น

ความท้าทายและข้อควรระวัง

การเทรด Stat Arb เป็นกลยุทธ์ที่ท้าทาย และมีความเสี่ยงหลายประการที่ควรระวัง:

**Overfitting:** การสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนเกินไป ซึ่งอาจทำให้แบบจำลองสามารถอธิบายข้อมูลในอดีตได้อย่างแม่นยำ แต่ไม่สามารถทำนายข้อมูลในอนาคตได้อย่างถูกต้อง
**Transaction Costs:** ค่าธรรมเนียมการซื้อขาย และค่า Spread อาจส่งผลกระทบต่อผลกำไรของกลยุทธ์ Stat Arb
**Market Impact:** การเทรดในปริมาณมากอาจส่งผลกระทบต่อราคาของสินทรัพย์ และทำให้กลยุทธ์ Stat Arb ล้มเหลว
**Correlation Breakdown:** ความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์อาจเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา ซึ่งอาจทำให้แบบจำลอง Stat Arb ไม่แม่นยำอีกต่อไป
**Latency:** ความล่าช้าในการรับข้อมูลราคา และการส่งคำสั่งซื้อขาย อาจทำให้พลาดโอกาสในการทำกำไร

กลยุทธ์ที่เกี่ยวข้อง

**Pairs Trading:** กลยุทธ์ Stat Arb ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด โดยมุ่งเน้นไปที่การเทรดคู่ของสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์กัน
**Index Arbitrage:** การใช้ประโยชน์จากความแตกต่างของราคาของดัชนีหุ้น และฟิวเจอร์สดัชนีหุ้น
**Triangular Arbitrage:** การใช้ประโยชน์จากความแตกต่างของอัตราแลกเปลี่ยนระหว่างสามสกุลเงิน
**Mean Reversion Strategies:** กลยุทธ์ที่อาศัยการกลับสู่ค่าเฉลี่ยของราคา
**Momentum Trading:** กลยุทธ์ที่อาศัยการเคลื่อนไหวของราคาในทิศทางเดิม

การวิเคราะห์ทางเทคนิคและการวิเคราะห์ปริมาณการซื้อขาย

นอกเหนือจากการวิเคราะห์ Correlation แล้ว การใช้ การวิเคราะห์ทางเทคนิค และ การวิเคราะห์ปริมาณการซื้อขาย สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของกลยุทธ์ Stat Arb ได้

**Moving Averages:** ใช้เพื่อระบุแนวโน้มของราคา และจุดกลับตัว
**Bollinger Bands:** ใช้เพื่อวัดความผันผวนของราคา และระบุช่วงราคาที่อาจเกิดการซื้อขาย
**Volume Analysis:** ใช้เพื่อยืนยันแนวโน้มของราคา และระบุสัญญาณการกลับตัว
**On Balance Volume (OBV):** ใช้เพื่อวัดแรงกดดันในการซื้อขาย และระบุสัญญาณการเปลี่ยนแปลงแนวโน้ม
**Relative Strength Index (RSI):** ใช้เพื่อวัดความแข็งแกร่งของแนวโน้ม และระบุสภาวะการซื้อมากเกินไป หรือการขายมากเกินไป

สรุป

การใช้ Correlation ในการเทรด Statistical Arbitrage with Futures เป็นกลยุทธ์ที่ซับซ้อน แต่สามารถทำกำไรได้หากดำเนินการอย่างถูกต้อง การทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐาน การเลือกสินทรัพย์ที่เหมาะสม การสร้างแบบจำลองที่แม่นยำ การบริหารความเสี่ยงอย่างมีประสิทธิภาพ และการติดตามสถานการณ์ตลาดอย่างใกล้ชิด เป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จในการเทรด Stat Arb

ตัวอย่าง Correlation และการตีความ
การตีความ
ความสัมพันธ์เชิงบวกที่สมบูรณ์แบบ
ความสัมพันธ์เชิงลบที่สมบูรณ์แบบ
ไม่มี Correlation
ความสัมพันธ์เชิงบวกที่แข็งแกร่ง
ความสัมพันธ์เชิงลบที่แข็งแกร่ง

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

เริ่มต้นการซื้อขายตอนนี้

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

เข้าร่วมชุมชนของเรา

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