เมื่อใช้ AI ช่วยเทรดหุ้น จนชนะบัฟเฟตต์! ตลาดหุ้นจะพลิกโฉมอย่างไร?

Key Points

• การเข้ามาของ AI ที่สามารถรวบรวมข้อมูลอันมหาศาลมาประมวลผลได้อย่างรวดเร็ว จึงเหมาะอย่างยิ่งกับ “การวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analysis)”
• จิม ไซมอนส์ ผู้ก่อตั้งกองทุน Renaissance Technologies ใช้ AI เป็นหนึ่งในเครื่องมือทั้งหมดที่สำคัญช่วยเทรดหุ้น สามารถสร้างผลตอบแทนเฉลี่ยได้ 39% ต่อปี ซึ่งสูงกว่าผลตอบแทนเฉลี่ยของวอร์เรน บัฟเฟตต์ (Warren Buffett) ที่ทำได้ 20% ต่อปี
• อย่างไรก็ตาม AI ก็กำลังเผชิญความท้าทายด้านอารมณ์ของมนุษย์ในตลาดหุ้น เหตุการณ์ไม่คาดฝัน และการขาดมิติการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ

โลกปัจจุบันกำลังตื่นตาตื่นใจกับ AI อย่างมาก โดยเฉพาะในระยะหลังที่เราได้เห็นการตอบปัญหาได้เกือบทุกอย่างของ AI ChatGPT รวมถึงความสามารถของ AI ที่สามารถวาดรูปราวกับศิลปินด้วย AI Midjourney 

ความสามารถอันน่าทึ่งเหล่านี้ มาจากการที่ AI สามารถประมวลผลข้อมูลอันมหาศาลภายในเสี้ยววินาที จึงไม่น่าแปลกใจว่า จากความทึ่งก็ได้เปลี่ยนเป็นความกังวลเข้ามาแทนที่ว่า ความสามารถเหล่านี้จะเข้ามาแทนที่มนุษย์ได้หรือไม่

โดยในแวดวงการลงทุนเองก็มีการถกเถียงอย่างมากในประเด็นนี้ “กรุงเทพธุรกิจ” จะพาไปดูกันว่า บทบาทของ AI ต่อตลาดทุนมีมากน้อยแค่ไหน และจะสามารถสร้างความเปลี่ยนแปลงตลาดหุ้นไปจากเดิม สู่ลักษณะใดบ้าง

 

• การวิเคราะห์ข้อมูลมหาศาลอย่างรวดเร็ว

ข้อมูลในตลาดหุ้นนั้นมีมากมายมหาศาล ไม่ว่าจะเป็นตัวเลขงบการเงินบริษัท สถิติ ราคาหุ้น อัตราเงินเฟ้อ ตัวเลขผู้ว่างงาน ฯลฯ ซึ่งการรวบรวมโดยมนุษย์นั้นใช้เวลาค่อนข้างนาน

แต่การเข้ามาของ AI จะสามารถรวบรวมข้อมูลอันมหาศาลเหล่านี้ มาประมวลผลได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งกับ "การวิเคราะห์เชิงปริมาณ" (Quantitative Analysis)

ข้อมูลเหล่านี้ AI จะวิเคราะห์จากข้อมูลในอดีตเป็นเวลาหลายสิบปีจนถึงปัจจุบัน เพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต

มูรัท โอเนน (Murat Onen) นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์แห่งมหาวิทยาลัย MIT ให้ความเห็นด้าน AI ว่า “คุณกำลังฝึกเครือข่าย AI ที่ซับซ้อนอย่างไม่เคยมีมาก่อน ไม่มีสิ่งใดเทียบได้ หรือพูดอีกอย่างหนึ่งคือ นี่ไม่ใช่รถที่เร็วขึ้น แต่นี่คือจรวดอวกาศ”

 

- ความทรงพลังของ AI (เครดิต: shutterstock) -

 

เคสตัวอย่างของผู้ที่นำ AI มาปรับใช้ในการเทรดจนประสบความสำเร็จ คือ จิม ไซมอนส์ (Jim Simons) ศาสตราจารย์นักคณิตศาสตร์ ผู้ก่อตั้งกองทุน Renaissance Technologies และเป็นนักเทรดสาย Quant ที่ใช้เครื่องมือสำคัญอย่าง AI อันเป็นหนึ่งในเครื่องมือทั้งหมดช่วยเทรดหุ้น โดยนับตั้งแต่ปี 2541 สามารถสร้างผลตอบแทนเฉลี่ยได้ 39% ต่อปีหลังหักค่าธรรมเนียม ในขณะที่ผลตอบแทนเฉลี่ยของวอร์เรน บัฟเฟตต์ (Warren Buffett) อยู่ที่ 20% ต่อปี และผลตอบแทนเฉลี่ยของตลาดหุ้นสหรัฐ S&P 500 อยู่ที่ 11.88% ต่อปี

 

- จิม ไซมอนส์ ผู้ก่อตั้งกองทุน Renaissance Technologies ใช้ AI ช่วยเทรดหุ้น (เครดิต: Gert-Martin Greuel จาก Oberwolfach Photo Collection) -

 

• ตัวช่วยการเทรดที่ไวกว่ามนุษย์ และทำพร้อมกันได้

โดยปกติในวงการเทรดหุ้น จะต้องใช้หลายจอในการเทรด เฝ้ามองการเปลี่ยนแปลงของแท่งเทียนแต่ละช่วงเวลา 1 นาที 5 นาที 10 นาที ฯลฯ พร้อมกัน ซึ่งสายตามนุษย์อาจพลาดได้

แต่ AI กำลังทำให้การติดตามหลายจอนี้เปลี่ยนเป็นเวลาอันสั้น และไม่จำเป็นต้องเฝ้าจอ เนื่องจาก AI จะจัดการแทนมนุษย์ตามระบบที่เตรียมไว้

โดย AI จะเรียนรู้จากรูปแบบการเคลื่อนไหวกราฟในอดีต และจำลองภาพความเป็นไปได้ในอนาคต

ยิ่งไปกว่านั้น จากระบบซื้อขายหุ้นความเร็วสูง (High Frequency Trading) ที่สามารถวาง Bid และกวาด Offer ของหุ้นได้รวดเร็ว และทำได้หลายคำสั่งในชั่วพริบตาก่อนมนุษย์จะขยับมือ

ดังจะเห็นจากราคาหุ้นของหลายบริษัทที่เมื่อถึงจังหวะขาขึ้น ก็พุ่งขึ้นอย่างรวดเร็ว และไม่หยุดยั้งจนมนุษย์ตามซื้อไม่ทัน

เมื่อนำมาใช้ร่วมกับ AI ก็จะทำให้การประมวลผลซื้อขายหุ้นมีมิติมากขึ้น เพราะอาศัยข้อมูลหลายส่วนมาประมวล แทนการรับคำสั่งซื้อขายง่าย ๆ แบบเดิม

 

• เครื่องมือจับการเคลื่อนไหวราคาหุ้นที่ผิดปกติ

ราคาหุ้นที่เคลื่อนไหวผิดปกติมาจากปริมาณซื้อขายหุ้นที่ผิดไปจากเดิม รูปแบบการเคลื่อนไหวแท่งเทียนไม่เหมือนดังที่เคยพบเห็น

สำหรับหน่วยงานกำกับดูแลตลาดหุ้น หากอาศัยเฉพาะมนุษย์ในการเฝ้ามองหลายล้านธุรกรรม หุ้นในหลายกลุ่มอุตสาหกรรม ก็คงไม่ทันการณ์

ดังนั้น ด้วยจุดแข็งของ AI ที่รองรับข้อมูลอันมหาศาลได้ คล้ายกับเครื่องคิดเลขที่คำนวณตัวเลขหลักล้านล้านในเสี้ยววินาที เพียงแต่ AI รองรับความซับซ้อนทางข้อมูล ประมวลผลได้หลายมิติ หลายเหลี่ยมมุม จึงสามารถนำมาตรวจจับความผิดปกติของราคาหุ้นได้ โดยเทียบกับข้อมูลในอดีตไม่ว่าจะเป็นตัวเลขซื้อขายในแต่ละวัน การเคลื่อนไหวของ Bid Offer ที่เปลี่ยนไป ความผันผวนของราคา ฯลฯ เพื่อช่วยแบ่งเบาภาระมนุษย์

ในประเทศไทยเอง ก็มีโครงการที่จะนำเอา AI มาใช้ในตลาดหุ้น โดยเมื่อปี 2564 เอนก อยู่ยืน ผู้ช่วยเลขาธิการหน่วยงานดูแลตลาดหุ้นไทยหรือ ก.ล.ต. เปิดเผยว่า ทางก.ล.ต.กำลังพัฒนาโครงการ E-enforcement ซึ่งเป็นระบบ AI ในการช่วยตรวจสอบความผิดปกติของการซื้อขายหุ้นด้วย

 

- AI กับวงการหุ้น (เครดิต: shutterstock) -

 

อย่างไรก็ตาม แม้ AI จะประมวลผลข้อมูลมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว แต่ก็มี "ข้อจำกัดในวงการตลาดหุ้น" ดังนี้

• การตัดสินใจที่ใช้อารมณ์ของมนุษย์

ตัวขับเคลื่อนราคาหุ้นขึ้นลงปัจจุบัน ล้วนมาจากหลายปัจจัย แต่ปัจจัยที่สำคัญคือ การอยู่ใต้อิทธิพลของอารมณ์มนุษย์ 

ไม่ว่าจะเป็น “ความโลภ” ก็จะทุ่มซื้อ จนลดการพิจารณาถึงความเสี่ยง 

“ความกลัว” ก็จะแห่เทขาย โดยลดการคำนึงถึงคุณค่าบริษัท

สิ่งเหล่านี้เป็นความยากของ AI ในการประเมิน เนื่องจากบางครั้ง มนุษย์ก็ตัดสินใจโดยไร้เหตุผล ไม่ได้คำนึงถึงตรรกะ หรือแบบแผนที่ควรจะเป็น

 

• เหตุการณ์ไม่คาดฝัน

ในตลาดหุ้นมักมีศัพท์หนึ่งที่เรียกว่า “Black Swan” ซึ่งหมายถึงเหตุการณ์ไม่คาดฝัน และสร้างความเสียหายครั้งใหญ่ขึ้นมาไม่ว่าจะเป็น การระบาดโควิด-19 ที่ผ่านมา ไม่คาดฝันว่าจะต้องมีการปิดประเทศ และสวมหน้ากากเป็นกิจวัตร

เหตุการณ์ 9/11 ปี 2544 ที่ตึกเวิลด์เทรดเซ็นเตอร์ของสหรัฐถูกเครื่องบิน 2 ลำพุ่งชน ซึ่งไม่มีใครคาดคิดว่ามหาอำนาจอันดับหนึ่งของโลก จะถูกท้าทายในใจกลางนครนิวยอร์กเช่นนี้

 

- เหตุการณ์ 9/11  ตึกเวิลด์เทรดเซ็นเตอร์ของสหรัฐ (เครดิต: AFP) -

 

รวมไปถึงสงครามรัสเซีย-ยูเครนในปัจจุบันที่ยังไม่สามารถคาดการณ์การจบสงครามได้ ว่าจะออกมาในลักษณะไหน สิ่งเหล่านี้สร้างความปั่นป่วนในตลาดหุ้นอย่างมาก  และเป็นความท้าทายต่อ AI

ยังไม่รวมการเกิดขึ้นของสิ่งประดิษฐ์บางอย่างที่จะเข้ามาเปลี่ยนประวัติศาสตร์ อย่างในอดีตที่เคยเกิดเครื่องกำเนิดไฟฟ้า โลกอินเทอร์เน็ต ที่เปลี่ยนวิถีชีวิตผู้คนไปอย่างสิ้นเชิง

 

• ขาดการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ

การจะเข้าใจบริษัทหุ้นอย่างแจ่มแจ้งนั้นต้องอาศัยจิ๊กซอว์ 2 ส่วน คือ การวิเคราะห์เชิงปริมาณควบคู่กับการวิเคราะห์เชิงคุณภาพด้วย เพราะนอกจากเรื่องตัวเลข สถิติ งบการเงินซึ่งเป็นการวิเคราะห์เชิงปริมาณแล้ว

สิ่งสำคัญไม่แพ้กันคือ “การวิเคราะห์เชิงคุณภาพ” (Qualitative Analysis) ไม่ว่าจะเป็นการเยี่ยมชมบริษัท การสำรวจคู่แข่ง การใช้ผลิตภัณฑ์บริษัทว่าประทับใจหรือไม่ การวิเคราะห์ผู้บริหารต่อการรักษาคำพูด

เหล่านี้เป็นสิ่งที่ AI กำลังขาด และไม่ได้ผ่านประสบการณ์ตรงเช่นเดียวกับมนุษย์

เพราะในบางครั้ง ข้อมูลตัวเลขที่ผู้บริหารรายงานมา อาจจะดูน่าประทับใจ แต่เมื่อเราเข้าไปเยี่ยมชมบริษัท คุยกับลูกค้าบริษัท และลองใช้สินค้าจริง อาจไม่เป็นไปอย่างที่คิดก็เป็นได้

 

โดยสรุป ความมหัศจรรย์ของ AI ที่สามารถจัดการข้อมูลที่มากเกินจินตนาการของมนุษย์ได้ในเวลาอันรวดเร็ว กำลังเป็นเขี้ยวเล็บใหม่ที่ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณทำได้อย่างรวดเร็วและประหยัดเวลามากขึ้น อีกทั้งการซื้อขายหุ้น ตรวจจับความผิดปกติในตลาดหุ้นก็ยังไวกว่ามนุษย์ด้วย

อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ควรระวังคือ คุณภาพข้อมูลที่ใช้ฝึก AI เพราะหากข้อมูลผิดพลาด ก็จะทำให้ผลลัพธ์ที่ออกผิดพลาดตามมาได้

รวมไปถึงผลการวิเคราะห์เชิงปริมาณจาก AI ก็จำเป็นต้องวิเคราะห์เชิงคุณภาพควบคู่ตามไป เพื่อให้เห็นภาพรวมความเป็นจริงของธุรกิจ

อ้างอิง: infoquest builtin forbes cnbc sciencealert investopedia