cwayinvestment

ภาพนี้ผมนำ dashbord ที่ใช้วิเคราะห์ราคา มาให้ดูภาพประกอบจากการอธิบายเมื่อคืน เรื่องการทำ diversification ในการเทรดค่าเงิน ข้อมูลค่าเงิน USD เทียบกับสกุลหลัก โดยภาพบนจะเป็นการวัด momentum ของราคาระดับการเปลี่ยนแปลงรอบปี เทียบการเปลี่ยนแปลงเพิ่งเกิดในระดับ 1 เดือน สิ่งจะพบปัจจุบันมีหลายสกุลเงินที่ แข็ง กว่า USD เช่น JPY , THB เป็นต้น กลุ่มที่อ่อนค่ามากปีนี้และปัจจุบันยังอ่อน เช่น CNY, NZD, AUD, EUR, GBP ระดับการถดถอยรอบปีของค่าเงินสกุลหลัก เมื่อเทียบกับ USD ยังอยู่ช่วง +/- 8% ข้อมูลพวกนี้ เมื่อนำไปวิเคราะห์ควบคู่กับ volatility ในแต่ละคู่เงิน เพื่อปรับความเสี่ยงเราใช้ประกอบวางกลยุทธ์ในการเทรดได้ เหมือนอธิบาย จังหวะไหนเราควรหยุดรอ จังหวะไหนเราควร สลับเปลี่ยนตัวเทรด (GRID-multi layer ), รวมไปถึงการปรับพอร์ต รับ risk on, risk off พวกนี้มากกว่าการดูแท่งเทียนหรืออ่าน chart ราคาการวางแผนล้วนอาศัยการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อช่วยการตัดสินอย่างเป็นระบบ องค์รวม ข้อมูลจาก quantdl , investing dot com

เมื่อวานเขียนถึงเรื่อง overfitting วันนี้เอา paper หนึ่งมาฝาก ชื่อ Real numbers, data science and chaos: How to fit any dataset with a single parameter ช่วยให้เห็นภาพเข้าใจปัญหาข องประเด็นนี้มากขึ้น (ไม่ต้องหลายพารามิเตอร์ แค่หนึ่งพารามิเตอร์ก็ over fit ได้)  ถ้าใครไม่ชอบอ่าน paper ที่มี math เยอะๆ ลองดู code ภาษา python โปรเจค single-parameter-fit ด้านล่างก็ได ้ เขาสาธิตให้เห็นการเทคนิค สร้างโมเดล ที่มา fit กับ traning dataset หรือข้อมูลในอดีต ที่เตรียมไว้ ด้วยตัวแปรเดียว นอกจากข้อมูลทั่วไป เขายังสาธิตข้อมูลประเภท time series เช่น S&P500 index ด้วย  เชื่อว่าได้ลองศึกษาบทความน ี้ จะช่วยให้เรากระจ่างมากขึ้น  ส่วนเทคนิคลดทอนการ over fiitting ของการพัฒนาโมเดล / พัฒนาระบบเทรด ก็มีหลายทาง เช่นการทดสอบจาก simulation ของข้อมูลจำนวนมากๆ, การทำ Regularization,การทดสอบ Cross-validation , การทำ Walk Forward Analysis and Optimization เป็นต้น  นี้เป็นอีกคำตอบหนึ่ง ที่ว่าทำไมระบบเทรด สถิติจาก back test สวยๆเวอร์ๆ จึงเอาไปเทรดจริง ในตลาดไม่รอด ... ศึกษาเพิ่มเติมจาก https://arxiv.org/

ตอบคำถาม น้องท่านหนึ่งที่ต้องการข้อมูลไปทำวิจัย โดยกรณีต้องทำระบบเทรดใน ค่าเงิน(fx) หรือสินค้าโภคภัณฑ์ เช่นน้ำมัน ทองคำ ต้องการหาแหล่งบริการข้อมูล economic data สำหรับทำ Quantitative Data Analysis ผมนำ มารีวิวแนะนำสั้นๆ 3 แหล่งที่จัดว่า ดี สมบูรณ์ และใช้งานได้ง่าย(บางอันอาจจะไม่ฟรี) 1.  tradingeconomics.com เว็บนี้รองรับทั้งการใช้งานแบบ user ทั่วไป สามารถเรียกดูตารางข้อมูล ดูกราฟผ่าน web app ได้ ข้อมูลค่อนข้างครบ แยกตามประเทศต่างๆ และมีระบบบริการข้อมูลทั้งแบบ download และ API ให้สามารถนำไปวิเคราะห์ขั้นสูงต่อได้อีก 2. db.nomics.world เว็บนี้จัดว่าเด็ด มีข้อมูลจาก providers หลายเจ้ามากทั้งอเมริกา ยุโรปและจาก IMF WTO ทำให้มีประเภทข้อมูล econ เยอะจริงๆ โดย user สามารถดูข้อมูลบนเว็บ หรือใช้บริการผ่าน API ที่รองรับหลายภาษาสะดวกมาก ถ้าทำ quant ใช้ Python หรือ R เว็บนี้เป็น portal ดังนั้นเขาจะแยกข้อมูลตามประเภทและมี search engine ไว้บริการให้ค้นด้วย key word 3.assetmacro.com เว็บนี้เน้น Economic & Financial Datasets ทำให้เขามี data ที่รวบรวมไว้เยอะมากครอบคลุม 120 ประเทศ จะด

ตอบคำถามจากพี่ท่านหนึ่ง ต้องการหา data ของค่าเงินและ CFD มาทดลองทำระบบเทรด จริงๆเหมือนเคยได้เคยแชร์ไปว่ามีหลายเหล่งทั้งฟรีและเสียเงิน แต่ถ้าเพิ่งเริ่มต้นใช้ระดับฟรีไปก่อน อย่างของ FXCM ซึ่งเป็นโบรกที่มีบริการ data service ให้ใช้ ทั้งแบบฟรีและเสียเงิน รวมถึงการใช้แบบขั้นสูงผ่าน API เรียกด้วย python เพื่อนำไปทำระบบเทรดต่อได้เลย สะดวกมาก ปัจจุบัน FXCM มีบริการข้อมูลแบบฟรีและไม่ฟรี โดยแบบฟรีจะมีทั้งแบบ tick data คือข้อมูลละเอียดระดับ วินาที ไม่มีการจำแนกจัดเข้าตาม timeframe เหมาะกับการนำไปวิเคราะห์เชิงลึก แต่ข้อมูลตัวนี้ขนาดใหญ่ และแจกฟรีแค่ 1 ปี (อยากใช้ข้อมูลย้อนหลังทำงานต้องซื้อ tick data เอา) อีกส่วนเป็น data แบบ OHLC จัดรูปตาม timeframe เลือกได้ต่ำสุดระดับ นาที ดาวนโหลดฟรีย้อนหลังได้ 5 ปี ถ้าโหลดผ่าน data downloader app ได้ 10 ปี ส่วนข้อมูลอื่นๆพวก premuim ก็มีขายเช่น realtime data, volume, sentiment, Order Flow , Market Depth เป็นต้น ถ้าต้องการใช้งานเข้าไป ดูได้จาก link ด้านล่างครับ ปล. อนาคตถ้ามีโอกาส จะมาสอนการเขียน python เพื่อทำระบบเทรดอัตโนมัติ ผ่าน API ของ

ถ้าศึกษาหรือทดลองทำงานด้าน Quant หนีไม่พ้นเรื่องของ Data แน่นอนว่าถ้าหาฟรีไม่ได้ก็มีต้องซื้อจาก Data Provider ซึ่งก็จะมีต้นทุน กรณีที่เริ่มต้นมีบางแหล่งที่แจกจ่ายข้อมูลฟรีให้ได้ทดลองนำไปใช้อยู่ วันนี้มาแนะนำแหล่งข้อมูลฟรีจาก FXCM ซึ่งเป็นโบรกเกอร์ที่รองรับ Quant Trading System ล่าสุดเปิดช่องทางแจกจ่ายข้อมูลราคาในตลาดค่าเงิน(FX) จำนวน 21 คู่เงิน ระดับ Tick Data (Raw Data ละเอียดสุดยังไม่จัดกลุ่มตาม timeframe) โดยเป็นข้อมูลย้อนหลังตั้งแต่ปี 2015 ถึงปัจจุบันและจะมีการ Update ข้อ มูลใหม่ๆทุกๆสัปดาห์ การ Download ทำได้ผ่าน API แบบเป็น gz file ก็ได้หรือจะใช้ Python เขียนโปรแกรมสำหรับการ Download อัตโนมัติก็ได้เช่นกัน โดยเราสามารถเลือกรูปแบบ output file ที่ต้องการได้ ซึ่งผมมีโอกาสทดลองทั้งสอบแบบแล้ว พบว่าใช้งานได้ดีมาก ไฟล์ tick data ของค่าเงิน USDJPY ระยะ 1 ปีที่ดาวน์โหลดได้ เมื่อแตกไฟล์แล้วขนาดราวๆ 150 MB มี Feature ได้แก่ DateTime,Bid,Ask จำนวนราวๆ 1.8 ล้านบรรทัด หน้าตาเหมือนกับภาพด้านล่าง ตรงนี้เป็น csv สามารถนำเข้า database นำไปใช้ในการทำ data analysis ต่อได้เลย(ไม่

ช่วงสัปดาห์ที่ผ่านมา StockTwits จัดงาน Stocktoberfest 2017 ที่ San Diego มีหลายคลิปสัมนาที่น่าสนใจปล่อยออกมา ผมกำลังนั่งตามเก็บอยู่ หนึ่งในนั้นที่วันนี้มีโอกาสได้ฟังจบ คือหัวข้อ alternative data เขานำผู้เชื่ยวชาญด้าน Quant ใน wall street ได้แก่ Tim Harrington จาก Battlefin, Erik Haines จาก Guidepoint, Morgan Slade จาก CloudQuant, และ Chris Petrescu จาก WorldQuant มาแลกเปลี่ยนและให้ความรู้ ประเด็น The rise of quants and alternative data Alternative data ตอนนี้กำลังเป็น hot topic เติบโตและเป็นที่ต้องการมาก คุณ Petrescu พูดถึงคำว่า quantamental แนวทางของ Quant ผสมผสานกับ Fundamental เดิม กล่าวโดยสรุปคือ alpha model ในการลงทุน จากการใช้ทั้งข้อมูล fundamental เดิม(งบการเงิน) รวมกับข้อมูล alternative data เพื่อสร้างโมเดลประเมินกิจการ ทำนายผลประกอบการ ตัวเลขรายได้ของบริษัท Alternative data ที่พูดถึงมีตั้งแต่ข้อมูลเชิงตำแหน่ง เช่น geolocation จาก mobile ,ภาพถ่ายดาวเทียม(ตัวอย่างเช่นติดตามจำนวนรถในลานจอดรถของห้าง) , ข้อมูลการใช้บัตรเครดิต ยอดบัตรเครดิตในร้านค้า หรือสถานที่ต่างๆ ,

ตอบคำถาม น้องนิสิต คนหนึ่งที่ถามเรื่องข้อมูลเพื่อทำวิจัย ผมเขียนไปทาง email หลายแหล่ง คิดว่ามีประโยชน์เลยจะเอามาแชร์เก็บไว้ เผื่อว่าใครจะเอาไปทำ Quant analysis แหล่งที่จะแชร์ เน้นไปที่ global macro เพราะผมใช้อันนี้เป็นหลัก อีกประการคือ free และมี data api ให้นักพัฒนาเรียก ใช้งานได้ 1. FRED® Economic Data อันนี้คือของ สหรัฐ และมีของยุโรปบ้างพอควร ข้อมูลหลากหลาย และมีประโยชน์มาก หลายตัวที่เราใช้วิเคราะห์เศรษฐกิจสหรัฐ ที่ Federal Reserve Economic Data นี้มีให้เกือบหมด เช่น GDP, CPI , Debt ,interest rate , Non farm payroll , Unemployment rate ที่ API นี้คือต้นทางของ web application ต่างๆที่เผยแพร่ข้อมูลกัน เลย ตัวนี้ใช้งานไม่อยากมี API Doc ให้อ่าน หรือจะเข้าแบบธรรมดาไป download ตัว CSV ก็ได้ ลองเข้าไปดูได้จาก link https://research.stlouisfed.org/fre... ตัวอย่างผมใช้ python ต่อเข้าไปที่ API เพื่อดึงข้อมูลมาวิเคราะห์ และแสดงผล 2. Worldbank Data API แหล่งนี้ก็ฟรี และเยอะ มีหลายประเภทข้อมูล และกลุ่ม Data Set ของเกือบทุกประเทศเลย ตั้งแต่เรื่องทั่วไป เรื่องของเศรษฐกิจ ตั