Krungsri The Masterpiece อัปเดตมุมมองประจำเดือนสิงหาคม 2022: ตลาดหุ้นทั่วโลกฟื้นตัวแข็งแกร่ง

มารู้จักโมเดลการวิเคราะห์เบื้องหลังของ BIC ระบบการคัดเลือกกองทุนที่ดีที่สุดในแต่ละหมวดกัน!

การคัดเลือกและนำข้อมูล (Data) มาใช้

คัดกรอง Universe การลงทุนโดยเลือกกองทุนที่เป็นกองทุนเดียวกันแต่มีคลาสที่ต่างกันมาทดสอบเพียงคลาสเดียวซึ่งจะเลือกคลาสสะสมมูลค่า รวมถึงไม่นำกองทุนลดหย่อนภาษีเข้ามาคัดกรอง จากนั้นแบ่งกองทุนตาม AIMC Category และนำไปประยุกต์ด้วยการติดตามสัดส่วนสินทรัพย์ในกองทุนเพื่อแบ่งประเภทให้เจาะจงและเหมาะสมมากขึ้น ได้ประเภทออกมาดังนี้

  • BIC Global Technology – เลือกใช้ AIMC Broad Category เป็น Technology Equity จากนั้นกรองประเภทกองที่ FINNO Category เป็น Regional Tech ออก
  • BIC Global Healthcare  – เลือกใช้ AIMC Category เป็น Global Healthcare
  • BIC Asia ex Japan – เลือกใช้ AIMC Category เป็น Asia Pacific Ex Japan
  • BIC Property & REITs – เลือกใช้ AIMC Category เป็น Fund of Property fund -Thai and Foreign และ Fund of Property fund -Thai
  • BIC Thai Equity Large Cap – เลือกใช้ AIMC Category เป็น Thai Equity Large Cap

โมเดล Light Gradient Boosting Machine (LGBM)

โมเดล Light Gradient Boosting Machine (LGBM)

เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่มีโครงสร้างเป็นแบบต้นไม้หลาย ๆ ต้น (trees) โดยต้นไม้เหล่านี้จะถูกสร้างขึ้นจากข้อมูลที่ใช้สอนโมเดล โดยโมเดลจะใช้ข้อมูลที่ทางทีมส่งให้โมเดลเรียนรู้ โดยในการสร้างต้นไม้แต่ละครั้ง จะมีขั้นตอนดังนี้

FINNOMENA Best-In-Class: รู้จักโมเดลเบื้องหลัง คัดที่สุดของกองทุนในแต่ละหมวด

  • โมเดลจะทำการค้นหาตัวแปรต้นที่ส่งผลอย่างมีนัยสำคัญต่อค่าตัวแปรตามที่สนใจ (ในกรณีนี้คือผลตอบแทน 6 เดือนถัดไปของกองทุน) โดยการเปรียบเทียบความสามารถในการแบ่งกลุ่มค่าผลลัพธ์ของตัวแปรตาม ตามค่าตัวแปรต้นที่เปลี่ยนแปลงไป จากนั้นจะทำการสร้างเงื่อนไขว่า ถ้าหากตัวแปรต้นดังกล่าวมีค่าอยู่ในช่วงแต่ละช่วง ค่าตัวแปรตามควรจะมีค่าเท่าไหร่ โดยใช้ค่าเฉลี่ยของตัวแปรตามที่ถูกจัดกลุ่มอยู่ในกลุ่มเดียวกัน 
  • จากนั้นโมเดลจะตรวจสอบว่าการแบ่งกลุ่มดังกล่าวสามารถแยกค่าตัวแปรตามที่มีค่าแตกต่างกันออกจากกัน และจับกลุ่มค่าตัวแปรตามที่มีค่าใกล้เคียงกันไว้ด้วยกัน ดีกว่าการไม่แบ่งกลุ่มหรือไม่ ซึ่งถ้าหากไม่ ก็จะไม่ทำการแบ่งกลุ่มนั้น
  • เมื่อได้ตัวแปรต้นที่ใช้ในการแบ่งกลุ่มแล้ว โมเดลจะเริ่มวาดต้นไม้โดยใช้ตัวแปรต้นดังกล่าวแตกกิ่งค่าความเป็นไปได้ของตัวแปรตามออกมา 
  • จากนั้นโมเดลจะทำซ้ำสามขั้นตอนดังกล่าว กับตัวแปรต้นอื่น ๆ ที่ยังไม่ถูกเลือก จนได้ต้นไม้ที่ประกอบด้วยกิ่งจำนวนมาก ซึ่งมีความละเอียดในการทำนายค่าตัวแปรตามที่เพียงพอ

โมเดลจะทำการสร้างต้นไม้ด้วยวิธีดังกล่าวหลาย ๆ ต้น ซึ่งในการสร้างต้นไม้แต่ละต้น จะมีการสุ่มเลือกตัวแปรต้น และชุดข้อมูล ทำให้การสร้างแต่ละครั้ง ได้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน จากนั้นใช้ค่าเฉลี่ยของการทำนายจากต้นไม้หลาย ๆ ต้น เป็นค่าทำนายตัวแปรตามสุดท้าย

ในกรณีของการจัดพอร์ต BIC โมเดลจะทำการพิจารณาสถานการณ์ต่าง ๆ ที่เคยเกิดขึ้นในอดีต โดยใช้ข้อมูล NAV ในอดีตตั้งแต่ปี 2018 จนถึง 2021 นำมาสร้างเป็นค่าสถิติต่าง ๆ เช่น แนวโน้มการเคลื่อนไหวของ NAV ของกองทุน (ในรูปแบบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: moving average) หรือความผันผวนของ NAV (ในรูปแบบส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน: standard deviation) จากนั้นพิจารณาการเคลื่อนไหวของ NAV ในอดีต กับผลตอบแทนใน 6 เดือนถัดไป (ในรูปแบบการเปรียบเทียบ NAV ใน 6 เดือนถัดไปกับ NAV ในปัจจุบัน) เพื่อหาความสัมพันธ์ของการเคลื่อนไหวของ NAV ด้วยการสร้างต้นไม้ด้วยวิธีข้างต้น และเมื่อได้โมเดลสุดท้าย ก็จะนำมาทำนายผลตอบแทนของกองทุนในช่วง 6 เดือนในอนาคต จากนั้นทำการจัดอันดับกองทุนตามผลตอบแทนที่ทำนายได้ แยกตามแต่ละประเภทกองทุน และทำการคัดเลือกกองที่มีผลตอบแทนคาดหวังดีที่สุดมาประเภทละ 3 กองทุน และจัดเป็นพอร์ต BIC ต่อไป

การจัดสัดส่วนพอร์ต Best-in-Class

หลังจากได้กองที่ต้องการจากการ run โมเดลออกมาแล้ว จะทำการตัดกองที่มีลักษณะคล้ายคลึงกันออก เช่น กองที่มีกอง master fund เดียวกัน เป็นต้น หลังจากนั้นจะกำหนดสัดส่วนการลงทุนตามลำดับกองทุนที่โมเดลให้มา โดยกองทุนที่โมเดลเลือกมาเป็นอันดับ 1 จะให้สัดส่วนการลงทุนที่ 40% ส่วนลำดับ 2 และ 3 ให้สัดส่วนการลงทุนที่กองละ 30%

ขอบเขตและข้อจำกัดของโมเดล

  • การทำนายผลของโมเดลอาจคลาดเคลื่อนกับสภาวะของตลาดในอนาคตได้
  • การเรียนรู้ของโมเดลครอบคลุมช่วงระยะเวลา 4 ปีย้อนหลัง อาจไม่ครอบคลุมกับเหตุการณ์ที่จะเกิดในอนาคตอย่างมีนัยสำคัญได้
  • ผลการทำนายอยู่บนช่วงระยะเวลา 6 เดือนหลังจากประกาศเท่านั้น และจะมีการปรับทุก 6 เดือน

ดูข้อมูลเกี่ยวกับ Best-in-Class (BIC) เพิ่มเติมได้ที่ https://www.finnomena.com/bic/

หากนักลงทุนสนใจลงทุนในพอร์ต Best-in-Class (BIC) สามารถสร้างแผนการลงทุนได้ตามช่องทางดังนี้

BIC Property Fund & REITs: https://www.finnomena.com/bic-property-create/
BIC Thai Equity Large-Cap: https://www.finnomena.com/bic-thai-eq-create/
BIC Global Healthcare: https://www.finnomena.com/bic-healthcare-create/
BIC Global Technology: https://www.finnomena.com/bic-tech-create/
BIC Asia ex-Japan: https://www.finnomena.com/bic-asia-ex-jap-create/

สำหรับผู้ที่ต้องการทราบเบื้องลึกเบื้องหลังของระบบ Best-in-Class แบบละเอียด สามารถอ่านได้ที่ https://www.finnomena.com/bic-whitepaper

FINNOMENA Investment Team


คำเตือน

ผู้ลงทุนควรศึกษาข้อมูลสำคัญของกองทุนโดยเฉพาะนโยบายกองทุน ความเสี่ยง และผลการดำเนินงานของกองทุน โดยสามารถขอข้อมูลจากผู้แนะนำก่อนตัดสินใจลงทุน |  ผลการดำเนินงานในอดีต และผลการเปรียบเทียบผลการดำเนินงานที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์ในตลาดทุน มิได้เป็นสิ่งยืนยันถึงผลการดำเนินงานในอนาคต | ผู้ลงทุนอาจมีความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยน เนื่องจากการป้องกันความเสี่ยงขึ้นอยู่กับดุลพินิจของผู้จัดการกองทุน I กองทุนกลุ่มนี้ลงทุนกระจุกตัวในหมวดอุตสาหกรรมต่าง ๆ  ผู้ลงทุนจึงควรพิจารณาการกระจายความเสี่ยงของพอร์ตการลงทุนโดยรวมของตนเองด้วย | ข้อมูลและการคาดการณ์ที่ปรากฏในบทความนี้จัดทำขึ้นจากแหล่งข้อมูลในอดีตร่วมกับการวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐาน แต่ทั้งนี้ไม่อาจรับรองความสมบูรณ์แท้จริงและความแม่นยำของการวิเคราะห์ข้อมูลในอนาคตได้ สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมหรือขอรับหนังสือชี้ชวนได้ที่บริษัทหลักทรัพย์นายหน้าซื้อขายหน่วยลงทุน ฟินโนมีนา จำกัด ในช่วงเวลาวันทำการตั้งแต่ 09:00-17:00 น. ที่หมายเลขโทรศัพท์ 02 026 5100 และทาง LINE “@FINNOMENAPORT”

คู่มือเลือกกองทุน SSF RMF อย่างไรให้ประสบความสำเร็จ