ML ตัวเปลี่ยนเกมใน Quant Investing

ML ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในการลงทุนเชิงปริมาณ เนื่องจากความสามารถในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และเปิดเผยรูปแบบที่ซับซ้อน วิธีการทางสถิติแบบดั้งเดิมสามารถต่อสู้กับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่นักลงทุนเชิงปริมาณใช้เพื่อประกอบการตัดสินใจลงทุนของพวกเขา ในทางตรงกันข้าม อัลกอริทึม ML สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว ทำให้สามารถระบุรูปแบบเชิงปริมาณได้ง่ายขึ้นและตัดสินใจลงทุนได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น

ประโยชน์อีกประการของ ML ในการลงทุนเชิงปริมาณคือความสามารถในการใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น บทความข่าวและโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เพื่อประกอบการตัดสินใจลงทุน อัลกอริทึม ML สามารถประมวลผลข้อมูลประเภทนี้และให้ข้อมูลเชิงลึกที่ยากต่อการเปิดเผยโดยใช้วิธีการแบบดั้งเดิม

ตัวอย่างการใช้ ML ในงาน Quant

จากที่เราเห็นอยู่แล้วว่าเราสามารถใช้ ML ในหลากหลายบริบทมากในทางการเงินเชิงปริมาณเราเมื่อเราต้องการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยไม่สามารถใช้ทฤษฏีทางการเงินที่มีอยู่อธิบายหรือมีปัจจัยที่ส่งผลกระทบมากจนการใช้คนเพื่อวิเคราะห์ต้องใช้เวลานาน

ไม่เพียงเท่านั้นสิ่งที่ ML ทำได้ดีกว่าคนคือการตรวจหารูปแบบหรือทำความเข้าใจพฤติกรรมของราคา แม้แต่ในบ้างครั้งเราต้องการแบ่งประเภทอะไรสักอย่าง ML มักจะทำได้ดีกว่าคน

มีตัวอย่างมากมายเกี่ยวกับการใช้ ML ในการลงทุนเชิงปริมาณ ทั้งในการทำ Factor investing เพื่อระบุความผิดปกติในข้อมูลทางการเงิน ด้วยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ อัลกอริทึม ML สามารถระบุรูปแบบที่ผิดปกติ หรือแม้แต่การประยุกต์ในกับข้อมูลทางเลือกเช่นข้อมูลจากดาวเทียม หรือ Sentiment จากข่าวข้อความ หรือ สือสังคมออนไลน์ หรือการจัดพอร์ตการลงทุนที่เรียกว่า Robo advisor

ขั้นตอนการทำ ML ใน Quant

ขั้นตอนการทำ ML ในเชิงปริมาณเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน ได้แก่:

การศึกษาบริบทของปัญหา - สิ่งแรกที่เราต้องทำไม่ใช่ลงมือกับการเขียน Code เลยแต่คือการทำความเข้าใจถึงปัญหา บริบท และ ทฤษฏีที่สามารถอธิบายงานที่เราจะทำ

การเลือกโมเดล - สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการเลือกอัลกอริธึม ML ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับปัญหาที่มีอยู่ ขั้นตอนนี้ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ค่อนข้างสูง

การเตรียมข้อมูล - สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการทำความสะอาดและการแปลงข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์

การเทรนโมเดล - การเทรนโมเดลเกี่ยวข้องกับการป้อนอัลกอริทึมด้วยข้อมูลและปรับแต่งอัลกอริทึมเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

การทดสอบโมเดล - เป็นการทดสอบประสิทธิภาพของโมเดลในชุดข้อมูลใหม่เพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้ดี

การปรับใช้ - สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการปรับใช้โมเดลในสภาพแวดล้อมจริงและการตรวจสอบประสิทธิภาพ

ความท้าทายหลักของ ML ใน Quant

แม้จะมีประโยชน์มากมายของ ML ในการลงทุนเชิงปริมาณ แต่ก็มีความท้าทายเช่นกัน หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือการโอเวอร์ฟิต ซึ่งเกิดขึ้นเมื่ออัลกอริทึม ML ซับซ้อนเกินไปและพอดีกับข้อมูลการฝึกมากเกินไป สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ประสิทธิภาพต่ำเมื่ออัลกอริทึมถูกนำไปใช้กับข้อมูลใหม่

ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือความต้องการข้อมูลคุณภาพสูง อัลกอริทึม ML อาศัยข้อมูลคุณภาพสูงจำนวนมากในการคาดการณ์ที่แม่นยำ ดังนั้นคุณภาพของข้อมูลจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จของ ML ในการลงทุนเชิงปริมาณ