บทความนี้คือตัวอย่าง ที่เคยเล่าให้ฟังเมื่อคืนนะครับ ถึงการทำ data analysis สำหรับการลงทุนอีกแบบโดย ทีมวิจัยพัฒนาของ alphaclone เขานำเอาพฤติกรรมผจก.กองทุน จากรายงาน SEC filings report มาสร้างโมเดลในการเลือก ประเมินให้คะแนน fund manager โดยนำข้อมูลหลัก มาจาก 13F dataset+ track record ย้อนหลังหลายปีที่มีการเก็บรวมรวมและประมวลผลข้อมูลเอาไว้
ไม่ใช่แค่การดู performance ผลตอบแทนของกองทุนอย่างเดียว แต่ดูถึง trading strategy , การใช้ leverage, market timing decision, stock selection skill และอื่นๆ
ส่วนโมเดลการประเมินก็น่าสนใจเพราะนอกจากการทำ profile แล้ว ยัง clone พอร์ตและสไตล์การลงทุน ของแต่ละผจก. เพื่อทำ multiple simulations ในการประเมิน performance เพื่อขจัดเรื่องผลตอบแทนที่มาจาก ความโชคดี ในช่วงตลาดกระทิงหรือฟลุ๊กเลือกหุ้นถูกตัว แล้วสร้าง Clone Score ในการเปรียบเทียบกัน โดยแบ่ง level ตาม track recordที่มี อีกด้วย คล้ายการ ratting ผลงานของแต่ละผู้จัดการกองทุน
หน้าตาคล้ายกับการเล่น fantasy football เลย แต่ประโยชน์ช่วยให้ นักลงทุน สามารถเลือกการนำเงินไปลงทุนในกองทุน hedgefund ที่มีจำนวนมาก ได้อย่างไม่มี bias หรือมองแค่ผลงานในอดีต นอกจากนี้ยัง clone เอาสไตล์ไปใช้ทำโมเดลสร้างพอร์ตบน ETF ต่ออีกด้วย
ผมนำ ไอเดียมาให้ดู เพราะในยุคของ Quant ปัจจุบันมันเป็นเรื่องของ data analysis ที่มันขยายขอบเขตการวิเคราะห์ การนำมาใช้ประโยชน์ได้อย่างน่าสนใจ หลายเรื่อง บทความนี้เป็นอีกหนึ่งตัวอย่าง
AlphaClone Hedge Fund ยังมีรายละเอียดอีกหลายประเด็น ที่น่าสนใจลองอ่านได้จาก link บทความข้างล่างครับ
