เอาชนะตลาดหุ้นด้วยบิ๊กดาต้า

ในปัจจุบัน การซื้อขายหุ้นผ่านอินเทอร์เน็ต ย่อมไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่อีกต่อไป ซึ่งนอกเหนือจากการซื้อขายผ่านคอมพิวเตอร์แล้ว ยังได้มีโมบายแอพที่อำนวยความสะดวกให้นักลงทุนสามารถซื้อขายหุ้นได้จากทุกที่ทุกเวลา

แต่ข้อจำกัดของการซื้อขายหุ้นในประเทศไทย คือการที่ยังจำเป็นต้องอาศัยมนุษย์ในการตัดสินใจออกคำสั่งซื้อขาย

ตลาดหุ้นในประเทศที่พัฒนาแล้ว เช่น สหรัฐ และ ยุโรป ได้เปิดโอกาสให้นักลงทุน สามารถออกแบบโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ​ที่สามารถตัดสินใจออกคำสั่งซื้อขายได้อย่างอัตโนมัติ (Algorithm Trading) โดยที่ไม่ต้องอาศัยมนุษย์เป็นผู้ออกคำสั่ง จนเกิดเป็นการซื้อขายความเร็วสูง (High Frequency Trading) ที่อาศัยการวิเคราะห์ฐานข้อมูลที่ปริมาณมหาศาลได้อย่างเรียลไทม์ เพื่อที่จะตัดสินใจเข้าซื้อขายหุ้น โดยใช้เวลาเพียงเสี้ยววินาที ในแต่ละหนึ่งวินาที โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถออกคำสั่งซื้อขายได้นับพันครั้ง ซึ่งความรวดเร็วและแม่นยำของการซื้อขายความเร็วสูงโดยอาศัยโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ย่อมเป็นสิ่งที่ไม่สามารถกระทำได้ หากยังคงอาศัยมนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจ แม้จะเป็นการซื้อขายผ่านอินเทอร์เน็ตหรือโมบายแอพก็ตาม เพราะข้อจำกัดยังคงอยู่ที่ความรวดเร็วและแม่นยำของมนุษย์

หลายสัปดาห์ที่ผ่านมา ได้มีข่าวคราวของการขึ้นอัตราดอกเบี้ย โดยธนาคารกลางของสหรัฐ ทั้งนี้ คงไม่ต้องอธิบายถึงความได้เปรียบ ของผู้ที่ได้ติดตามข่าว และสามารถออกคำสั่งซื้อขายหุ้นอย่างรวดเร็ว แต่ในกรณีปกติทั่วไปที่อาศัยมนุษย์ ยังอาจมีความล่าช้าที่นับเป็นนาทีได้ จากนาทีที่มีการประกาศขึ้นดอกเบี้ย จนถึงนาทีที่มนุษย์ได้กรอกคำสั่งซื้อขายผ่านอินเทอร์เน็ตสำเร็จ แต่สำหรับการซื้อขายความเร็วสูง ความได้เปรียบเกิดจากการที่ใช้เวลาเพียงเสี้ยววินาทีในการออกคำสั่งซื้อขาย หลังจากที่มีข่าวของการขึ้นดอกเบี้ย

การขึ้นอัตราดอกเบี้ย เป็นเพียงตัวอย่างหนึ่ง แต่สำหรับการซื้อขายความเร็วสูง ย่อมต้องมีปัจจัยอีกนับหมื่นนับแสน ที่ต้องติดตามอย่างเรียลไทม์ เพื่อที่จะตัดสินซื้อขายหุ้น โดยใช้เวลาเพียงเสี้ยววินาที

ปัจจุบันในสหรัฐและยุโรป ปริมาณซื้อขายกว่าครึ่งหนึ่งของตลาดหุ้น เป็นผลมาจากการซื้อขายความเร็วสูง ที่ใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ตัดสินใจอย่างอัตโนมัติ

การซื้อขายความเร็วสูง อาศัยคอมพิวเตอร์ที่มีความรวดเร็ว การออกแบบโปรแกรมคอมพิวเตอร์อย่างชาญฉลาด และการเชื่อมต่อกันอินเทอร์เน็ตความเร็วสูง เพื่อเข้าถึงฐานข้อมูลได้อย่างเรียลไทม์ และเพื่อที่จะสามารถออกคำสั่งซื้อขายได้อย่างรวดเร็ว จึงจะสามารถมีข้อได้เปรียบเหนือการซื้อขายหุ้นโดยอาศัยมนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจ

Algorithm Trading เริ่มได้รับความสนใจอย่างแพร่หลาย ในปี 2001 เมื่อนักวิจัยจาก IBM ได้มีบทสรุปทางวิชาการเป็นครั้งแรกว่า โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถเอาชนะมนุษย์ในการซื้อขายหุ้นได้อย่างสม่ำเสมอ และอาจเป็นจุดเริ่มต้นของการทำกำไรวิธีใหม่ในตลาดหุ้น ที่สามารถมีรายได้นับพันล้านดอลลาร์ จากจุดนั้น ประจวบกับพัฒนาการของคอมพิวเตอร์ และอินเทอร์เน็ตในยุคต่อมา ทำให้ Algorithm Tranding เริ่มเป็นที่นิยมสำหรับนักลงทุนในระดับสถาบัน และนักลงทุนทั่วไป

สำหรับนักลงทุนทั่วไป ในสหรัฐ และยุโรป มีโบรกเกอร์หลายราย ที่เปิดให้บริการ Algorithm Trading เช่นตัวอย่างของ TradeStation ในสหรัฐ ที่ไม่เพียงแต่ให้บริการซื้อขายหุ้นผ่านอินเทอร์เน็ต ผ่านหน้าเว็บไซต์ หรือ โมบายแอพ ต่างๆ ซึ่งไม่แตกต่างจากการให้บริการ ของ ออนไลน์โบรกเกอร์ในประเทศไทย แต่ TradeStation ยังคงให้บริการ Algorithm Trading โดยที่นักลงทุนสามารถการออกแบบโปรแกรมคอมพิวเตอร์​ สำหรับการตัดสินใจออกคำสั่งซื้อขายอย่างอัตโนมัติ ผ่านระบบของ TradeStation ซึ่งข้อจำกัดของนักลงทุนทั่วไป คือ ความรวดเร็วของคอมพิวเตอร์ ความสามารถในการออกแบบโปรแกรมอย่างชาญฉลาด และการเชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตความเร็วสูง เพราะว่าคอมพิวเตอร์ของนักลงทุน จะต้องเชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ต เพื่อประมวลข้อมูลและออกคำสั่งซื้อขายอยู่ตลอดเวลา

แต่สำหรับนักลงทุนในระดับสถาบัน ย่อมสามารถเชื่อมต่อกับ ตลาดหุ้นได้โดยตรง โดยไม่ต้องผ่านโบรกเกอร์ นอกไปจากนี้ สถาบันสามารถลงทุนว่าจ้างทีมโปรแกรมเมอร์ระดับอัจฉริยบุคคล เพื่อพัฒนา Algorithm Trading โดยเฉพาะ และยังสามารถอาศัยคอมพิวเตอร์สำหรับประมวลผลในระดับของ Cloud Computing และ Grid Computing ที่เป็นองค์ประกอบสำคัญของ Big Data และในหลายครั้ง ยังมีอินเทอร์เน็ต ที่มีความเร็วสูงสุด เพื่อเชื่อมต่อกับระบบคอมพิวเตอร์ของตลาดหุ้น เพื่อให้เกิดข้อได้เปรียบได้ระดับเสี้ยววินาที การทำ Algorithm Trading ในระดับของสถาบัน จึงได้ถูกพัฒนาต่อเป็น High Frequency Trading ที่สามารถมีการซื้อขายนับพันครั้งต่อวินาที และทำให้เกิดความได้เปรียบในตลาดหุ้นอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

Goldman Sachs เป็นตัวอย่างของนักลงทุนในระดับสถาบัน ที่ลงทุนพัฒนาศักยภาพ High Frequency Trading ซึ่งก่อให้เกิดรายได้และกำไรอย่างมหาศาล จนกระทั่งเกิดเรื่องอื้อฉาว เมื่อมีการฟ้องร้องโปรแกรมเมอร์ระดับอัจฉริยบุคคล ในกรณีของการโจรกรรมโปรแกรมคอมพิวเตอร์ สำหรับสถาบันการเงิน ในระดับ Wall Street การพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ สำหรับ Algorithm Trading และ High Frequency Trading เกือบจะไม่ต่างกับการแข่งขันเพื่อพัฒนาอาวุธนิวเคลียร์ ในยุคสงครามเย็น เพราะความได้เปรียบและเสียเปรียบ สามารถถูกสะท้อนเป็นความได้เปรียบทางการเงินอย่างมหาศาล ในระยะเวลาเพียงเสี้ยววินาที

แต่ถึงกระนั้น ก็ไม่ใช่ทุกคนที่เห็นด้วยกับ การเอาชนะตลาดหุ้นด้วยบิกดาต้า ของนักลงทุนในระดับสถาบัน ซึ่งบางฝ่ายมองว่าเป็นการทวีความได้เปรียบทางการแข่งขันในตลาดหุ้นให้กับสถาบันการเงินขนาดใหญ่ อย่างเช่น Goldman Sachs ที่นักลงทุนทั่วไป ไม่มีโอกาสที่จะแข่งขันได้ และยังมีการมองว่า ความสามารถในการซื้อขายนับพันครั้งในแต่ละวินาที เป็นการยากที่จะถูกตรวจสอบโดย หน่วยงานที่กำกับดูแลตลาดหุ้น ถึงพฤติกรรมต่างๆ ที่อาจขัดต่อข้อกฎหมาย

สำหรับประเทศไทย ยังคงอยู่ในช่วงของการให้ความรู้ที่เกี่ยวข้องกับ Algorithm Trading และยังมีให้บริการอยู่ในวงจำกัด โดยผู้ใช้หลัก ยังคงเป็นนักลงทุนในระดับสถาบันจากต่างประเทศ ที่มีความคุ้นเคยกับ Algorithm Trading อยู่แล้ว อย่างไรก็ดี เป็นที่น่าติดตามถึงพัฒนาการต่อไป ของตลาดหุ้น หากจะเปิดให้บริการ Algorithm Trading และ กระทั่ง High Frequency Trading อย่างแพร่หลาย ถึงผลกระทบ และการแข่งขันในตลาดหุ้นต่อไป ระหว่างในระดับสถาบันและนักลงทุนทั่วไป

Published in Krungthepturakij on April 1, 2014

drjoke

เกี่ยวกับ ดร.อธิป อัศวานันท์

ดร.อธิป อัศวานันท์ เป็นผู้บริหารของบริษัททรูคอร์ปอเรชัน จำกัด (มหาชน) ซึ่งเป็นธุรกิจโทรคมนาคม บรอดคาสติ้ง และ ดิจิตอลคอนเวอร์เจนซ์ ชั้นนำของประเทศ และเป็นกรรมการในองค์กรสาธารณะ ได้แก่ สมาพันธ์สมาคมวิชาชีพวิทยุกระจายเสียงและวิทยุโทรทัศน์ และ สภาวิชาชีพกิจการการแพร่ภาพและการกระจายเสียง ดร.อธิป เป็นรองประธานกิจการไอซีทีหอการไทย และเคยดำรงตำแหน่งทางการเมืองเป็นเลขาธิการรองประธานสภาผู้แทนราษฎร

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องที่ต้องการถูกทำเครื่องหมาย *