Quant Trading คืออะไร: การปฏิวัติการลงทุนด้วยการวิเคราะห์เชิงปริมาณ
ในโลกของการลงทุนที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การพึ่งพาสัญชาตญาณเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพออีกต่อไป แนวทางที่กำลังได้รับความนิยมอย่างสูงคือ “Quant Trading” หรือ “การเทรดเชิงปริมาณ” ซึ่งเป็นการผสมผสานระหว่างคณิตศาสตร์ สถิติ และพลังของเทคโนโลยี เพื่อสร้างกลยุทธ์การซื้อขายที่ปราศจากอารมณ์และเน้นประสิทธิภาพสูงสุด บทความนี้จะพาคุณไปทำความเข้าใจถึงแก่นแท้ของ Quant Trading ตั้งแต่นิยาม วิธีการทำงาน ข้อดี-ข้อจำกัด ไปจนถึงคำศัพท์สำคัญที่จำเป็นต้องรู้
คุณอาจสงสัยว่า การเทรดเชิงปริมาณ แตกต่างจากการลงทุนแบบเดิมอย่างไร? หัวใจหลักของมันคือการใช้ การวิเคราะห์เชิงปริมาณ อย่างเป็นระบบ โดยอาศัยหลักการทางคณิตศาสตร์ สถิติ และการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อสร้างกลยุทธ์การตัดสินใจที่แม่นยำและลดอิทธิพลของอารมณ์มนุษย์ให้เหลือน้อยที่สุด เราไม่ได้กำลังพูดถึงแค่การดู ตัวชี้วัดทางเทคนิค บนกราฟเท่านั้น แต่เป็นการเจาะลึกไปถึงข้อมูลทุกประเภทที่เป็นตัวเลข ไม่ว่าจะเป็น ราคาหุ้น ปริมาณการซื้อขาย ข้อมูลสถิติ หรือแม้กระทั่งข้อมูลเศรษฐกิจมหภาคอย่าง เงินเฟ้อ และ GDP
การเทรดเชิงปริมาณเป็นวิธีที่ใช้คณิตศาสตร์และสถิติในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยมีข้อดีและข้อจำกัด เพื่อให้คุณเข้าใจมากยิ่งขึ้น เราจะสรุปข้อดีสามข้อและข้อจำกัดสามข้อของการเทรดเชิงปริมาณดังนี้:
- การตัดสินใจที่อิงกับข้อมูลมากกว่าความรู้สึก
- การใช้เทคโนโลยีในการอำนวยความสะดวกในกระบวนการทำงาน
- สายงานการลงทุนที่มีการพัฒนาต่อเนื่อง สามารถสร้างผลตอบแทนที่สูงได้
- ความจำเป็นที่ต้องมีข้อมูลที่มีคุณภาพสูง
- มีต้นทุนสูงในการพัฒนาระบบเทรด
- ความเสี่ยงในการ Overfitting ที่อาจเกิดขึ้นจากการวิเคราะห์ข้อมูล
แก่นแท้ของการเทรดเชิงปริมาณ: มากกว่าแค่ตัวเลข
เมื่อเราพูดถึง Quant Trading เรากำลังพูดถึงปรัชญาการลงทุนที่มองตลาดในรูปแบบของข้อมูล ชุดตัวเลข และความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ หากคุณเป็นนักลงทุนที่ต้องการความสม่ำเสมอและประสิทธิภาพที่สามารถวัดผลได้ แนวทางนี้คือคำตอบ เพราะมันช่วยให้เราสามารถ ตัดสินใจด้วยข้อมูล ที่เป็นเหตุเป็นผล ไม่ใช่อารมณ์ความรู้สึกที่เปลี่ยนแปลงไปตามสถานการณ์ตลาดที่ผันผวน
การเทรดเชิงปริมาณ ครอบคลุมการวิเคราะห์ข้อมูลทุกประเภทที่เป็นตัวเลข ตั้งแต่ข้อมูลพื้นฐานของบริษัท เช่น งบการเงิน และ ผลประกอบการ ไปจนถึงข้อมูลระดับมหภาคที่ส่งผลต่อตลาดโดยรวม สิ่งสำคัญคือการเปลี่ยนข้อมูลดิบเหล่านั้นให้เป็นตัวเลขที่สามารถนำไปสร้าง โมเดลทางคณิตศาสตร์ และทำการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อหาโอกาสในการทำกำไร คุณจะพบว่านี่คือการลงทุนที่ใช้สมองมากกว่าสัญชาตญาณ และใช้เครื่องมือคอมพิวเตอร์เป็นผู้ช่วยในการทำงาน
องค์ประกอบหลักของ Quant Trading: เสาหลักแห่งระบบอัจฉริยะ
การสร้างระบบ Quant Trading ที่มีประสิทธิภาพนั้นต้องอาศัยเสาหลักสำคัญหลายประการที่ทำงานร่วมกัน หากขาดสิ่งใดสิ่งหนึ่งไป ระบบอาจจะไม่สมบูรณ์หรือให้ผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือ เรามาดูกันว่าองค์ประกอบเหล่านั้นมีอะไรบ้าง:
| องค์ประกอบ | คำอธิบาย |
|---|---|
| ข้อมูลและตัวเลข (Data and Numerics) | นี่ย่อมหมายถึงการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลตลาดปริมาณมหาศาลที่มีคุณภาพสูง |
| การสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ (Mathematical Modeling) | การพัฒนาสมการและโมเดลเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมตลาด |
| การวิเคราะห์ทางสถิติ (Statistical Analysis) | การใช้หลักการทางสถิติในการทดสอบสมมติฐานและหาความสัมพันธ์ของข้อมูล |
| การเขียนโปรแกรมและอัลกอริทึม (Programming and Algorithms) | การใช้ภาษาคอมพิวเตอร์ในการพัฒนาอัลกอริทึมและระบบการซื้อขายอัตโนมัติ |
การทำงานร่วมกันขององค์ประกอบเหล่านี้ทำให้ Quant Trading สามารถสร้างกลยุทธ์ที่แข็งแกร่งและดำเนินการได้อย่างมีวินัย
กระบวนการทำงานของ Quant Trading: จากแนวคิดสู่การลงมือจริง
การสร้างและใช้งานระบบ Quant Trading เป็นกระบวนการที่มีขั้นตอนชัดเจน หากคุณสนใจที่จะก้าวเข้าสู่โลกนี้ การทำความเข้าใจแต่ละขั้นตอนเป็นสิ่งสำคัญ:
| ขั้นตอน | รายละเอียด |
|---|---|
| การรวบรวมข้อมูล (Data Collection) | ดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ตลาดหลักทรัพย์ |
| การวิเคราะห์และสร้างโมเดล (Analysis and Model Building) | สร้างแบบจำลองจากข้อมูลเพื่อหารูปแบบหรือแนวโน้ม |
| การทดสอบย้อนหลัง (Backtesting) | ทดสอบกลยุทธ์กับข้อมูลในอดีตเพื่อประเมินประสิทธิภาพ |
| การปรับปรุงกลยุทธ์ (Optimization) | ปรับแต่งโมเดลและพารามิเตอร์ให้เข้ากับสภาพตลาด |
| การใช้งานจริง (Execution) | นำกลยุทธ์ไปใช้ในการซื้อขายจริงโดยอัตโนมัติ |
กระบวนการนี้เป็นวงจรต่อเนื่องที่คุณต้องหมั่นตรวจสอบและปรับปรุงอยู่เสมอ เพื่อให้กลยุทธ์ของคุณยังคงมีประสิทธิภาพในตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป
หัวใจสำคัญของการทดสอบ: การ Backtesting และการปรับปรุงกลยุทธ์
หนึ่งในข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของ การเทรดเชิงปริมาณ คือความสามารถในการ ทดสอบย้อนหลัง หรือ Backtesting ได้อย่างละเอียด นี่ไม่ใช่แค่การกดปุ่มแล้วดูผลลัพธ์ แต่เป็นการจำลองสถานการณ์การซื้อขายในอดีตเสมือนจริง เพื่อประเมินว่ากลยุทธ์ของคุณจะทำงานอย่างไรภายใต้สภาวะตลาดที่แตกต่างกัน การ Backtesting ช่วยให้คุณสามารถมองเห็นจุดแข็งและจุดอ่อนของกลยุทธ์ได้ก่อนที่จะนำเงินจริงไปลงทุน
แต่การ Backtesting ก็มีกับดักที่ต้องระวัง นั่นคือ Overfitting ซึ่งหมายถึงการที่โมเดลของคุณทำงานได้ดีเยี่ยมกับข้อมูลในอดีตที่ใช้ฝึกฝน แต่กลับล้มเหลวเมื่อเผชิญกับข้อมูลใหม่ในอนาคต สาเหตุหลักมักมาจากการปรับแต่งโมเดลมากเกินไปจนมัน “จำ” ข้อมูลในอดีตได้แม่นยำเกินไป การหลีกเลี่ยง Overfitting ทำได้โดยการทดสอบด้วยข้อมูลที่โมเดลไม่เคยเห็นมาก่อน (Out-of-sample data) และการตั้งสมมติฐานที่เรียบง่ายแต่แข็งแกร่งเพียงพอ การ ปรับปรุงกลยุทธ์ จึงไม่ใช่แค่การเพิ่มความซับซ้อน แต่เป็นการหาสมดุลที่เหมาะสมระหว่างความแม่นยำและความทนทานต่อสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป
กลยุทธ์ยอดนิยมในโลก Quant Trading: ทางเลือกที่หลากหลาย
ในโลกของ Quant Trading มีกลยุทธ์ที่หลากหลายให้คุณได้ศึกษาและพัฒนา เราจะยกตัวอย่างกลยุทธ์ที่เป็นที่นิยมและมีการใช้งานอย่างแพร่หลาย:
- Mean Reversion Strategy: กลยุทธ์นี้มีแนวคิดว่าราคาของสินทรัพย์มักจะเคลื่อนที่กลับสู่ค่าเฉลี่ยในระยะยาว หากราคาเบี่ยงเบนไปจากค่าเฉลี่ยมากเกินไป มันก็จะกลับมาสู่ค่าเฉลี่ยในที่สุด กลยุทธ์นี้จะเข้าซื้อเมื่อราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยมาก และขายเมื่อราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยมาก
- Momentum Trading: ตรงกันข้ามกับ Mean Reversion กลยุทธ์ Momentum เชื่อว่าสินทรัพย์ที่กำลังปรับตัวขึ้นจะยังคงขึ้นต่อไปในระยะหนึ่ง และสินทรัพย์ที่ปรับตัวลงก็จะลงต่อไป กลยุทธ์นี้จะเข้าซื้อสินทรัพย์ที่มีแนวโน้มขาขึ้นที่แข็งแกร่ง และขายสินทรัพย์ที่มีแนวโน้มขาลง
- Arbitrage Strategy: เป็นกลยุทธ์ที่แสวงหาผลกำไรจากความแตกต่างของราคาในสินทรัพย์เดียวกันที่ซื้อขายในตลาดที่แตกต่างกัน โดยจะทำการซื้อและขายพร้อมกันเพื่อล็อกกำไรที่แน่นอน ซึ่งโดยส่วนใหญ่เป็นกำไรที่น้อยแต่แน่นอน
- Statistical Arbitrage: คล้ายกับ Arbitrage แต่จะใช้ การวิเคราะห์ทางสถิติ เพื่อหาความสัมพันธ์ผิดปกติระหว่างสินทรัพย์หลายๆ ชนิด เช่น คู่ของหุ้นที่มักจะเคลื่อนไหวในทิศทางเดียวกัน เมื่อเกิดความแตกต่างของราคาชั่วคราว ก็จะเข้าทำการซื้อขายเพื่อทำกำไรจากการที่ราคากลับมามีความสัมพันธ์กันอีกครั้ง
- Machine Learning and AI Trading: เป็นการนำเทคนิค Machine Learning และ AI Trading มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบที่ซับซ้อนและสร้างโมเดลที่สามารถปรับตัวได้ ซึ่งเป็นแนวโน้มใหม่ที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วในวงการ การเทรดเชิงปริมาณ
แต่ละกลยุทธ์มีข้อดีและข้อจำกัดที่แตกต่างกัน การเลือกใช้กลยุทธ์ที่เหมาะสมต้องอาศัยความเข้าใจในลักษณะของสินทรัพย์และสภาวะตลาด
ข้อดีของการลงทุน Quant: ทำไมต้องเป็นระบบ?
การนำ Quant Trading มาใช้ในการลงทุนของคุณมีข้อได้เปรียบที่ชัดเจนหลายประการ ซึ่งสามารถช่วยเพิ่มโอกาสและลดความเสี่ยงได้อย่างมีนัยสำคัญ:
- ลดอคติทางอารมณ์และข้อผิดพลาดจากมนุษย์: นี่คือประโยชน์ที่สำคัญที่สุด กลยุทธ์ที่สร้างจาก อัลกอริทึม จะดำเนินการตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าอย่างเคร่งครัด ทำให้การตัดสินใจ ปราศจากอารมณ์ เช่น ความกลัวหรือความโลภ ซึ่งมักนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาดในการลงทุน
- สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมากได้อย่างรวดเร็ว: มนุษย์ไม่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลหลายล้านจุดพร้อมกันได้ในเวลาอันสั้น แต่ คอมพิวเตอร์ และ ระบบเทรด สามารถทำได้ ทำให้สามารถค้นหาโอกาสที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- ส่งเสริมการเทรดที่เป็นระบบ มีวินัย และแม่นยำ: เมื่อมีกฎเกณฑ์ที่ชัดเจน การซื้อขายก็จะเป็นไปตามระบบที่กำหนดไว้ ทำให้คุณมีวินัยในการลงทุนมากขึ้นและสามารถดำเนินการได้อย่างแม่นยำตามเงื่อนไขที่ตั้งไว้
- ช่วยให้สามารถทดสอบและประเมินประสิทธิภาพของกลยุทธ์ได้ก่อนนำไปใช้งานจริง: ด้วย การทดสอบย้อนหลัง (Backtesting) คุณสามารถจำลองการทำงานของกลยุทธ์ในอดีตและประเมินผลลัพธ์ได้ก่อนที่จะนำเงินจริงไปเสี่ยง ซึ่งเป็นสิ่งที่ไม่สามารถทำได้ง่ายๆ ในการเทรดแบบใช้ดุลยพินิจ
- ไม่จำเป็นต้องเฝ้าหน้าจอและสามารถกระจายความเสี่ยง: เมื่อระบบทำงานอัตโนมัติ คุณไม่จำเป็นต้องนั่งเฝ้าหน้าจอได้ตลอดเวลา และยังสามารถกระจายความเสี่ยงด้วยการใช้หลายกลยุทธ์พร้อมกันในสินทรัพย์ที่แตกต่างกันได้
ข้อดีเหล่านี้ทำให้ Quant Trading เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับนักลงทุนที่ต้องการความสม่ำเสมอและประสิทธิภาพ
ความท้าทายในโลก Quant: อุปสรรคที่ต้องก้าวผ่าน
แม้ว่า Quant Trading จะมีข้อดีมากมาย แต่ก็มีความท้าทายและข้อจำกัดที่คุณต้องทำความเข้าใจก่อนที่จะกระโดดเข้าสู่โลกนี้:
- ต้องการข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและการประมวลผลที่ซับซ้อน: ระบบ Quant ต้องการข้อมูลที่แม่นยำและละเอียดอ่อน การ ทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) เพื่อจัดการกับข้อมูลที่ผิดพลาดหรือขาดหายไปเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง หากข้อมูลมีคุณภาพไม่ดี ผลลัพธ์ของโมเดลก็จะไม่น่าเชื่อถือ
- ความเสี่ยงจากการ Overfitting: ดังที่เราได้กล่าวไปแล้ว Overfitting เป็นความเสี่ยงใหญ่ที่โมเดลอาจทำงานได้ดีเฉพาะกับข้อมูลในอดีตที่ใช้ฝึกฝน แต่กลับไม่สามารถปรับตัวกับสภาวะตลาดในอนาคตได้ การป้องกันต้องอาศัยความเข้าใจเชิงลึกและการทดสอบที่รอบคอบ
- ผู้พัฒนาหรือผู้ใช้งานต้องมีความรู้เชิงลึก: การสร้างและดูแลระบบ Quant ต้องการความรู้หลากหลายสาขา ทั้งด้าน สถิติ, การเขียนโปรแกรม และความเข้าใจในคุณลักษณะของ สินทรัพย์ทางการเงิน ที่หลากหลาย เช่น ตราสารซื้อขายล่วงหน้า หรือ หุ้น นอกจากนี้ยังต้องมีความเข้าใจในเศรษฐศาสตร์และจิตวิทยาตลาดควบคู่ไปด้วย
- ความสำคัญของการจัดการความเสี่ยง (Money Management): แม้จะมีระบบที่ดี แต่การ จัดการความเสี่ยง ก็ยังคงเป็นหัวใจสำคัญของการอยู่รอด การกำหนดขนาดการลงทุน การจำกัดการขาดทุน และการกระจายความเสี่ยงเป็นสิ่งจำเป็นที่ต้องวางแผนอย่างรอบคอบ
การเข้าใจความท้าทายเหล่านี้จะช่วยให้คุณเตรียมพร้อมและวางแผนการลงทุน เชิงปริมาณ ได้อย่างรัดกุม
ทักษะจำเป็นสำหรับนักลงทุนสาย Quant: เตรียมตัวอย่างไร?
หากคุณมีความสนใจที่จะเป็นนักลงทุน สาย Quant หรือพัฒนา ระบบเทรด ของตนเอง คุณจะต้องเตรียมพร้อมด้วยทักษะสำคัญหลายด้าน:
| ทักษะ | รายละเอียด |
|---|---|
| ความรู้ด้านสถิติและคณิตศาสตร์ | เข้าใจหลักการทางสถิติ เช่น การแจกแจงความน่าจะเป็น |
| ทักษะการเขียนโปรแกรม | ความสามารถในการใช้ภาษาโปรแกรมเพื่อดำเนินการต่างๆ |
| ความเข้าใจในตลาดการเงิน | ต้องมีความรู้ในสินทรัพย์ทางการเงินและพลวัตของตลาด |
| ความสามารถในการจัดการข้อมูล | รวมถึงการทำความสะอาดและจัดเตรียมข้อมูล |
| ความคิดเชิงระบบ | สามารถคิดวิเคราะห์และแปลงแนวคิดการลงทุนให้เป็นกฎเกณฑ์ที่ชัดเจน |
การพัฒนาทักษะเหล่านี้อย่างต่อเนื่องจะช่วยให้คุณประสบความสำเร็จในเส้นทาง การลงทุนเชิงปริมาณ
วัดผลกลยุทธ์ Quant อย่างไร: ตัวชี้วัดสำคัญที่ต้องรู้
การประเมินประสิทธิภาพของกลยุทธ์ Quant Trading ไม่ใช่แค่ดูว่าได้กำไรเท่าไหร่ แต่ต้องพิจารณาถึงความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องด้วย เราจะแนะนำตัวชี้วัดสำคัญที่คุณควรรู้เพื่อ วัดผลกลยุทธ์ ได้อย่างเป็นระบบ:
- CAGR (Compound Annual Growth Rate): อัตราการเติบโตของผลตอบแทนต่อปีแบบทบต้น
- Max % Drawdown: การขาดทุนสูงสุดจากจุดสูงสุดไปยังจุดต่ำสุด
- Longest Drawdown: ระยะเวลาที่ยาวนานที่สุดที่กลยุทธ์อยู่ในช่วงขาดทุน
- Mar Ratio: อัตราส่วนที่นำ CAGR มาหารด้วย Max % Drawdown
- % Win & % Loss: อัตราส่วนของจำนวนครั้งที่ชนะและแพ้ในการเทรดทั้งหมด
- Average Win & Average Loss: ขนาดกำไรเฉลี่ยและขาดทุนเฉลี่ยต่อการเทรด
- Expectancy: ตัวชี้วัดที่บอกว่าคุณจะทำกำไรหรือขาดทุนเฉลี่ยเท่าไหร่ต่อการเทรดหนึ่งครั้ง
การวิเคราะห์ตัวชี้วัดเหล่านี้อย่างครบถ้วนจะช่วยให้คุณเข้าใจประสิทธิภาพและความเสี่ยงของกลยุทธ์ Quant ได้อย่างลึกซึ้ง
ผู้บุกเบิกและบุคคลสำคัญในโลก Quant Trading: แรงบันดาลใจจากอัจฉริยะ
เบื้องหลังความสำเร็จของ Quant Trading มีนักคิดและนักลงทุนอัจฉริยะหลายท่านที่เป็นผู้บุกเบิกและพัฒนาแนวคิดนี้ขึ้นมา:
- James Simons: ผู้ก่อตั้ง Renaissance Technologies หนึ่งใน Hedge Fund ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในโลก
- Ray Dalio: ผู้ก่อตั้ง Bridgewater Associates ที่เน้นการใช้ อัลกอริทึม ในการบริหารกองทุน
- Edward Thorp: ผู้บุกเบิกการประยุกต์ใช้คณิตศาสตร์ใน ตลาดการเงิน
- ในประเทศไทยเอง ก็มีผู้เชี่ยวชาญด้าน Quant Trading หลายท่านที่ให้ความรู้และสร้างแรงบันดาลใจ
สรุป: Quant Trading คืออนาคตของการลงทุนที่มีวินัยและประสิทธิภาพ
Quant Trading เป็นแนวทางการลงทุนที่ทรงพลังและมีศักยภาพสูงในยุคที่ข้อมูลและเทคโนโลยีเป็นปัจจัยสำคัญ คุณได้เรียนรู้แล้วว่ามันคืออะไร มีองค์ประกอบอย่างไร ทำงานอย่างไร และมีกลยุทธ์ใดบ้างที่นิยมใช้ แม้จะต้องใช้ความรู้ความเข้าใจในหลายมิติ ทั้ง คณิตศาสตร์ สถิติ การเขียนโปรแกรม และ การจัดการความเสี่ยง แต่ด้วยแนวทางที่เป็นระบบและ ปราศจากอารมณ์ การลงทุนเชิงปริมาณ นี้สามารถเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้นักลงทุนบรรลุเป้าหมายทางการเงินได้อย่างมีวินัยและประสิทธิภาพในระยะยาว
เราหวังว่าบทความนี้จะช่วยเปิดมุมมองและเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับคุณในการสำรวจโลกของ Quant Trading ที่เต็มไปด้วยโอกาส หากคุณเป็นนักลงทุนที่พร้อมจะก้าวข้ามขีดจำกัดของการตัดสินใจด้วยอารมณ์ และหันมาใช้พลังของข้อมูลอย่างเต็มที่ เส้นทางนี้คือคำตอบสำหรับคุณ
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับquant trading คือ
Q：การเทรดเชิงปริมาณหมายถึงอะไร?
A：การเทรดเชิงปริมาณคือการใช้กลยุทธ์การลงทุนที่อิงจากการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์และสถิติ เพื่อทำการตัดสินใจในการซื้อขายโดยมีพื้นฐานจากข้อมูลที่วิเคราะห์ได้
Q：Quant Trading เหมาะสำหรับใครบ้าง?
A：เหมาะสำหรับนักลงทุนที่ต้องการลดอารมณ์ในการตัดสินใจ และใช้ข้อมูลเพื่อการลงทุนอย่างเป็นระบบ
Q：สามารถเรียนรู้การเทรดเชิงปริมาณได้หรือไม่?
A：สามารถเรียนรู้ได้ โดยมีแหล่งข้อมูลและคอร์สออนไลน์มากมายที่สอนเกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงปริมาณและการพัฒนาอัลกอริทึม
