เทรดออนไลน์เริ่มต้นง่ายที่นี่
TH /th/interesting-articles/richest-forex-traders-trading-secrets-life-stories/jim-simons/
AR Arabic
AZ Azerbaijan
CS Czech
DA Danish
DE Deutsche
EL Greek
EN English
ES Spanish
ET Estonian
FI Finnish
FR French
HE Hebrew
HI Hindi
HU Hungarian
IND Indonesian
IT Italian
JA Japan
KK Kazakh
KM Khmer
KO Korean
MS Melayu
NB Norwegian
NL Dutch
PL Polish
PT Portuguese
RO Romanian
... Русский
SV Swedish
TH Thai
TR Turkish
UA Ukrainian
UZ Uzbek
VI Vietnamese
ZH Chinese

เคล็ดลับของ Jim Simons | วิธีการซื้อขายแบบมืออาชีพด้านควอนต์

หมายเหตุบรรณาธิการ: แม้ว่าเราจะปฏิบัติตามมาตรฐานบรรณาธิการที่เข้มงวด แต่โพสต์นี้อาจมีการอ้างอิงถึงผลิตภัณฑ์จากพันธมิตรของเรา นี่คือคำอธิบายเกี่ยวกับวิธีที่เราทำเงิน ข้อมูลและข้อมูลใด ๆ บนหน้าเว็บนี้ไม่ถือเป็นคำแนะนำการลงทุนตามข้อจำกัดความรับผิดของเรา

Jim Simons ผู้ก่อตั้ง Renaissance Technologies ใช้กลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณ โดยอิงตามแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และอัลกอริทึมเพื่อระบุความผิดปกติของตลาด แนวทางของเขาเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและใช้วิธีการทางสถิติเพื่อคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคา ไซมอนส์ยังเน้นย้ำถึงความสำคัญของการอัปเดตแบบจำลองอย่างต่อเนื่องและปรับตัวตามสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป ในเวลาที่เขาเสียชีวิตในเดือนพฤษภาคม 2024 มูลค่าสุทธิของไซมอนส์อยู่ที่ประมาณ 31,400 ล้านดอลลาร์ ทำให้เขาเป็นบุคคลที่รวยที่สุดอันดับที่ 55 ของโลก

Jim Simons เป็นนักลงทุนและนักคณิตศาสตร์ในตำนานที่ปฏิวัติวงการการซื้อขายด้วยการก่อตั้งกองทุนป้องกันความเสี่ยงที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดแห่งหนึ่งในประวัติศาสตร์ Renaissance Technologies ด้วยแนวทางเฉพาะตัวของเขาที่อิงตามการวิเคราะห์เชิงปริมาณและวิธีการทางวิทยาศาสตร์ ไซมอนส์แสดงให้เห็นว่าความสำเร็จในตลาดไม่ได้ขึ้นอยู่กับสัญชาตญาณและการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมเสมอไป ทีมงานของเขาใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และอัลกอริทึมเพื่อค้นหารูปแบบตลาดที่ซ่อนอยู่ ในบทความนี้ เราจะเปิดเผยความลับของระบบการซื้อขายของจิม ไซมอนส์และอธิบายวิธีใช้กลยุทธ์ของเขาเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของคุณ เรียนรู้วิธีคิดและซื้อขายเหมือนมืออาชีพตัวจริงในโลกของการซื้อขายเชิงปริมาณ

Jim Simons คือใคร

James "Jim" Simons เป็นนักคณิตศาสตร์และนักลงทุนที่มีชื่อเสียงซึ่งเป็นที่รู้จักจากผลงานด้านการวิเคราะห์เชิงปริมาณและผู้ก่อตั้ง Renaissance Technologies ซึ่งเป็นกองทุนเฮดจ์ฟันด์ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดแห่งหนึ่งของโลก Medallion fund ของเขาซึ่งเปิดให้พนักงานของบริษัทเท่านั้นทำผลงานได้อย่างน่าประทับใจ ทำให้ไซมอนส์ได้รับฉายาว่า "ราชาแห่งควอนต์"

Jim SimonsJim Simons

เกิดเมื่อวันที่ 25 เมษายน 1938 ในเมืองนิวตัน รัฐแมสซาชูเซตส์ Simons แสดงความสนใจในคณิตศาสตร์ตั้งแต่ยังเด็ก เขาได้รับปริญญาตรีจากสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ในปี 1958 และปริญญาเอกจากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ในปี 1961 หลังจากนั้น เขาได้สอนหนังสือที่ MIT และ Harvard จากนั้นจึงได้เป็นหัวหน้าภาควิชาคณิตศาสตร์ที่มหาวิทยาลัยสโตนีบรูค ซึ่งเขามีส่วนสนับสนุนอย่างมากต่อเรขาคณิตเชิงอนุพันธ์ โดยพัฒนาทฤษฎีคงที่ของ Chern-Simons ร่วมกับ Shiing-Shen Chern

ในปี 1978 Simons ได้ก่อตั้งบริษัทการลงทุน Monemetrics ซึ่งต่อมาได้เปลี่ยนชื่อเป็น Renaissance Technologies เขาคัดเลือกผู้เชี่ยวชาญจากสาขาวิทยาศาสตร์ต่างๆ รวมถึงคณิตศาสตร์ สถิติ และฟิสิกส์ เพื่อพัฒนากลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริทึม ในปี 1988 Medallion fund ได้ถูกก่อตั้งขึ้น และตั้งแต่ปี 1993 เป็นต้นมา กองทุนดังกล่าวก็เปิดให้เฉพาะพนักงานของบริษัทเท่านั้นที่เข้าใช้ได้

ในปี 2010 ไซมอนส์ก้าวลงจากตำแหน่ง CEO ของ Renaissance Technologies และส่งมอบการควบคุมให้กับ Robert Mercer และ Peter Brown แต่ยังคงดำรงตำแหน่งประธานคณะกรรมการจนถึงปี 2021 นอกเหนือจากกิจกรรมทางการเงินแล้ว เขายังมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในการกุศลโดยบริจาคเงินประมาณ 6 พันล้านดอลลาร์ให้กับโครงการทางวิทยาศาสตร์และการศึกษาต่างๆ รวมถึงการสนับสนุนการวิจัยในสาขาคณิตศาสตร์และออทิซึม

ในเวลาที่เขาเสียชีวิตในเดือนพฤษภาคม 2024 ทรัพย์สินสุทธิของ Simons อยู่ที่ประมาณ 31,400 ล้านดอลลาร์ ทำให้เขาเป็นบุคคลที่ร่ำรวยที่สุดอันดับที่ 55 ของโลก Jim Simons ทิ้งมรดกอันสำคัญไว้ในโลกแห่งการเงินและวิทยาศาสตร์ โดยแสดงให้เห็นว่าสามารถนำแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ไปใช้กับกิจกรรมการลงทุนได้อย่างประสบความสำเร็จ

Jim Simons ทำเงินได้อย่างไร

แม้ว่า Jim Simons จะเป็นนักคณิตศาสตร์ แต่เขามีชื่อเสียงจากประสบการณ์ในฐานะผู้จัดการกองทุนป้องกันความเสี่ยงมากกว่าความสามารถทางคณิตศาสตร์ หลังจากออกจากอาชีพในแวดวงวิชาการ Jim Simons ได้ก่อตั้งกองทุนป้องกันความเสี่ยง Monemetrics ในปี 1978 ซึ่งต่อมาเปลี่ยนชื่อเป็น Renaissance Technologies ในเวลานั้น การวิเคราะห์เชิงปริมาณยังถือเป็นเรื่องใหม่ และ Simons ใช้ทั้งแนวทางพื้นฐานและทางเทคนิคในการเผชิญกับความไม่แน่นอนของตลาด ซึ่งส่งผลให้ผลลัพธ์ไม่สอดคล้องกัน

เพื่อลดอิทธิพลของอารมณ์ที่มีต่อการตัดสินใจซื้อขาย Simons เลือกใช้แนวทางที่เป็นระบบอย่างสมบูรณ์ โดยอยู่ภายใต้อคติทั่วไป เช่นเดียวกับผู้ซื้อขายหลายๆ คน เขาได้รวบรวมทีมนักวิทยาศาสตร์ ผู้เชี่ยวชาญจากมหาวิทยาลัยและ NSA เนื่องจากเขาต้องการนักวิเคราะห์และอัจฉริยะทางคณิตศาสตร์ ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญที่มีการศึกษาด้านธุรกิจ

เมื่อเวลาผ่านไป เขาได้ก่อตั้ง Renaissance Technologies ซึ่งเป็นที่รู้จักในด้านการวิเคราะห์เชิงปริมาณในตลาดต่างๆ ตั้งแต่หุ้นและสัญญาซื้อขายล่วงหน้าไปจนถึงสกุลเงินและสกุลเงินดิจิทัล กองทุนที่บริษัทบริหารจัดการ ได้แก่ Renaissance Institutional Equities Fund , Renaissance Institutional Diversified Alpha Fund และ Medallion Fund ที่มีชื่อเสียง ซึ่งแสดงให้เห็นถึงผลตอบแทนที่มั่นคง

ตั้งแต่ปี 1988 ถึงปี 2018 Medallion Fund ให้ผลตอบแทนเฉลี่ย 66% ต่อปีก่อนหักค่าธรรมเนียม ซึ่งต้องขอบคุณการใช้โมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ทำนายและดำเนินการซื้อขายโดยอิงตามรูปแบบตลาดที่ละเอียดอ่อน แนวทางที่เป็นระบบนี้ทำให้ Jim Simons สามารถทำกำไรจากความไม่มีประสิทธิภาพของตลาดได้ ทำให้เขากลายเป็นผู้จัดการกองทุนป้องกันความเสี่ยงที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดคนหนึ่ง

Jim Simons มีมูลค่าสุทธิเท่าไหร่

Jim Simons เสียชีวิตเมื่อวันที่ 10 พฤษภาคม 2024 โดยเขามีทรัพย์สินสุทธิประมาณ 31,400 ล้านดอลลาร์ ทำให้เขากลายเป็นบุคคลที่ร่ำรวยที่สุดเป็นอันดับ 55 ของโลก Simons ผู้ก่อตั้ง Renaissance Technologies สร้างความมั่งคั่งให้กับตัวเองได้มากจากความสำเร็จของกองทุนป้องกันความเสี่ยง Medallion ซึ่งเป็นที่รู้จักในเรื่องผลตอบแทนสูง

Simons เป็นผู้ใจบุญที่กระตือรือร้น โดยบริจาคเงินประมาณ 6 พันล้านดอลลาร์ให้กับองค์กรทางวิทยาศาสตร์และการศึกษาต่างๆ รวมถึงสนับสนุนการวิจัยทางคณิตศาสตร์และออทิซึม ผลงานของเขาในด้านวิทยาศาสตร์และการกุศลได้ทิ้งมรดกอันล้ำค่าที่แผ่ขยายไปไกลเกินกว่าโลกการเงิน

กลยุทธ์การซื้อขายของ Jim Simons คืออะไร

Jim Simons ใช้กลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณ เพื่อค้นหาและใช้ประโยชน์จากโอกาสทางการตลาด การซื้อขายเชิงปริมาณอาศัยอัลกอริทึมและแบบจำลองคอมพิวเตอร์ ตั้งแต่แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่เรียบง่ายไปจนถึงแบบจำลองที่ซับซ้อน เพื่อค้นหาและใช้ประโยชน์จากสัญญาณทางการตลาด การวิจัยโดยใช้ข้อมูลในอดีตก็มีบทบาทสำคัญเช่นกัน ช่วยให้คาดการณ์ผลกำไรที่อาจเกิดขึ้นจากการซื้อขายได้แม่นยำยิ่งขึ้น

การซื้อขายเชิงปริมาณใช้โดยนักลงทุนรายย่อยและสถาบันขนาดใหญ่สำหรับการซื้อขายความถี่สูง อัลกอริทึม การเก็งกำไร และการซื้อขายอัตโนมัติ เทรดเดอร์ที่ทำงานกับการวิเคราะห์เชิงปริมาณมักถูกเรียกว่านักปริมาณ พวกเขาพัฒนาอัลกอริทึมที่ประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ เช่น ราคาและคำเสนอซื้อ และใช้ระบบที่ให้ข้อมูลป้อนเข้าและตัวบ่งชี้ตลาดอย่างกว้างขวาง เทรดเดอร์ด้านปริมาณสามารถเข้าถึงเครื่องมือต่อไปนี้ได้:

  • การเข้าถึงข้อมูลตลาด เครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ทางเทคนิคและเชิงปริมาณที่เหมาะกับกระแสการซื้อขายของพวกเขา

  • ระบบที่รองรับภาษาการเขียนโปรแกรมที่หลากหลาย

  • การทดสอบย้อนหลังกลยุทธ์ที่ระบุโดยใช้ข้อมูลในอดีตหรือแบบเรียลไทม์

  • ความสามารถในการเข้าถึงบัญชีนายหน้า/ซื้อขายได้โดยอัตโนมัติ

Simons และทีมของเขาใช้กระบวนการ/กฎต่อไปนี้เมื่อพวกเขาเริ่มต้น:

  • วิเคราะห์รูปแบบที่ปรากฏผิดปกติ

  • สิ่งสำคัญคือรูปแบบจะต้องมีความสำคัญทางสถิติ ต้องมีการซื้อขายและสัญญาณหลายรายการ

  • ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณไม่ได้โอเวอร์ไรด์คอมพิวเตอร์ (ที่ไม่สามารถจำลองหรือทดสอบย้อนหลังได้)

  • ข้อมูลมากขึ้นดีกว่าข้อมูลน้อยลง

  • ไม่สำคัญว่าเหตุใด ตัวแปรจำนวนมากที่มีอิทธิพลต่อราคาสินทรัพย์ทำให้ผู้ซื้อขายไม่สามารถอธิบายผลลัพธ์ได้ ไม่ชัดเจนว่าเหตุใด ดังนั้น การตั้งคำถามว่า "เหตุใด" จึงไม่สมเหตุสมผล

  • มีโอกาสที่อัตราการชนะจะอยู่ที่ประมาณ 51% ซึ่งค่อนข้างต่ำ

  • ทั้ง Simons และ Medallion Fund ต่างก็ไม่ได้เปิดเผยข้อมูลการซื้อขายของพวกเขา เมื่อสินทรัพย์แสดงความผิดปกติในเวลา 11.00 น. พวกเขาจะปกปิดข้อมูลการซื้อขายโดยไม่ซื้อในช่วงเวลาดังกล่าว

  • การกระจายความเสี่ยงอย่างสุดขั้วช่วยให้พวกเขาสามารถใช้เลเวอเรจได้ ผลตอบแทนส่วนใหญ่มาจากเลเวอเรจ

หากการอ่านเกี่ยวกับ Jim Simons ทำให้คุณสนใจในการซื้อขายแบบอัลกอริทึม และตอนนี้คุณต้องการที่จะทำมัน คุณจะต้องมีบัญชีกับโบรกเกอร์ที่รองรับการซื้อขายแบบอัลกอริทึม เมื่อพูดถึงการซื้อขายแบบอัลกอริทึม ปัจจัยสำคัญที่ต้องพิจารณา ได้แก่ ความเร็วการเชื่อมต่อ ค่าคอมมิชชันต่ำ และปริมาณการซื้อขายสูง เราได้เปรียบเทียบ โบรกเกอร์ ECN ที่ตรงตามเกณฑ์เหล่านี้และมีคะแนนสูงตามวิธีการของเรา

  • ความเร็วในการเชื่อมต่อ การเชื่อมต่อที่รวดเร็วและเชื่อถือได้ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการดำเนินการซื้อขายแบบเรียลไทม์โดยไม่เกิดความล่าช้า ซึ่งอาจส่งผลต่อผลกำไรได้อย่างมาก

  • ค่าคอมมิชชันต่ำ การรักษาต้นทุนการซื้อขายให้ต่ำถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเพิ่มผลกำไรสูงสุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำการซื้อขายจำนวนมาก

  • ปริมาณการซื้อขายสูง โบรกเกอร์ที่มีปริมาณการซื้อขายสูงจะมีสภาพคล่องที่ดีกว่า ทำให้สามารถดำเนินการซื้อขายได้รวดเร็วยิ่งขึ้นในราคาที่ต้องการ

โบรกเกอร์สำหรับการซื้อขายอัลกอรึทึม
เงินฝากขั้นต่ำ, $ ECN คณะกรรมการ ECN สเปรด ECN EUR/USD ปริมาณรายวัน, พันล้าน, $ เปิดบัญชี

Pepperstone

ไม่มี มี 3 0,1 8,04 เปิดบัญชี
เงินทุนของคุณมีความเสี่ยง

OANDA

ไม่มี มี 3,5 0,15 12,84 เปิดบัญชี
เงินทุนของคุณมีความเสี่ยง

IG Markets

1 มี 2,3 0,8 8,16 อ่านรีวิว

XM Group

5 มี 3,5 0,2 16,08 เปิดบัญชี
เงินทุนของคุณมีความเสี่ยง

RoboForex

10 มี 2 0,2 ไม่มี เปิดบัญชี
เงินทุนของคุณมีความเสี่ยง

คำแนะนำของ Jim Simons สำหรับผู้เริ่มต้น

ต่อไปนี้เป็นหลักการดำเนินชีวิต 5 ประการของ Jim Simons ตามที่ได้สรุปไว้ในสุนทรพจน์ที่กล่าวกับนักเรียน:

  • อย่าทำตามคนอื่น ความคิดริเริ่มคือสิ่งสำคัญ

  • ร่วมงานกับคนดี งานนี้อาจใหญ่เกินกว่าที่คนคนเดียวจะจัดการได้

  • ปล่อยให้ความงามนำทางคุณ ความงามอยู่ในคณิตศาสตร์ ธุรกิจที่บริหารจัดการอย่างดีก็สวยงาม

  • สิ่งดีๆ จะต้องเกิดขึ้นจริง ้องอาศัยความพากเพียร และ ตต้องใช้เวลา

  • โชคไม่ดี ก็หลีกเลี่ยงไม่ได้ ขอให้โชคดีเท่านั้น

ผู้เริ่มต้นสามารถอ่านหนังสือเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการซื้อขายเชิงปริมาณได้ แม้ว่า Simons จะไม่ได้เขียนหนังสือเกี่ยวกับหัวข้อนี้ แต่คุณสามารถทำความเข้าใจการซื้อขายเชิงปริมาณและกลยุทธ์ของ Simons ได้ดีขึ้นโดยอ่านหนังสือ Quants: How a New Breed of Math Whizzes Conquered Wall Street

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Jim Simons และวิธีการของเขาโดยเฉพาะ คุณสามารถอ่านหนังสือ The Man Who Solved the Market: How Jim Simons Launched the Quant Revolution ของไซ Simons และ Gregory Zuckerman's หนังสือเล่มนี้กล่าวถึงความสำเร็จของ Jim Simons ในฐานะผู้จัดการเงินที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในโลก ผู้เขียนอธิบายว่ากองทุนของเขาเอาชนะตลาดได้อย่างไรโดยใช้คอมพิวเตอร์และให้ผลตอบแทนเฉลี่ยต่อปีที่ 66% ตั้งแต่ปี 1988

เพื่อเริ่มต้นที่ดี ควรผสมผสานการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรม

Anastasiia Chabaniuk ผู้เขียน, ผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินที่ Traders Union

ความสำเร็จในการซื้อขายเชิงปริมาณต้องผ่านการทดสอบและอัปเดตโมเดลบนข้อมูลปัจจุบันอย่างสม่ำเสมอ ตลาดมีความผันผวน และกลยุทธ์ต่างๆ จำเป็นต้องปรับตัวให้เข้ากับเงื่อนไขใหม่ๆ บ่อยครั้งเพื่อรักษาผลลัพธ์ที่คงที่ การทดสอบอัลกอริทึมเพื่อความยืดหยุ่นต่อการเปลี่ยนแปลงช่วยลดความเสี่ยงและรักษาประสิทธิภาพไว้ได้

การขยายแหล่งข้อมูลที่ใช้ รวมถึงฟีดโซเชียลและข่าวสาร จะช่วยปรับปรุงคุณภาพของสัญญาณและเปิดการเข้าถึงข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวของตลาด ข้อมูลดังกล่าวช่วยวิเคราะห์ปัจจัยที่อาจไม่ได้นำมาพิจารณาในแบบจำลองมาตรฐาน

เป็นประโยชน์สำหรับนักเทรดเชิงปริมาณมือใหม่ในการ พัฒนาทักษะการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรม การ รวมทักษะเหล่านี้เข้าด้วยกันจะช่วยเร่งการพัฒนาอัลกอริทึมที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพซึ่งสามารถปรับให้เข้ากับตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้

บทสรุป

แนวทางการซื้อขายเชิงปริมาณแบบของ Jim Simons แสดงให้เห็นว่าการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และอัลกอริทึมสามารถสร้างผลลัพธ์ที่น่าประทับใจในตลาดการเงินได้ ความสำเร็จของเขาเป็นตัวอย่างว่าวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีสามารถนำมาใช้เพื่อสร้างกลยุทธ์การซื้อขายที่มีประสิทธิภาพได้อย่างไร การอัปเดตแบบจำลองและการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์อย่างต่อเนื่องทำให้กองทุนของเขายังคงเป็นผู้นำในอุตสาหกรรมได้แม้ว่าสภาวะตลาดจะเปลี่ยนแปลงไป การเชี่ยวชาญวิธีการซื้อขายเชิงปริมาณต้องอาศัยวินัย ความรู้ และความเต็มใจที่จะทดลอง ความมุ่งมั่นในความแม่นยำและการปรับอัลกอริทึมอย่างสม่ำเสมอจะช่วยให้ผู้ซื้อขายใช้ประโยชน์จากโอกาสทางการตลาดและจัดการความเสี่ยงได้

คำถามที่พบบ่อย

ทักษะใดที่สำคัญอย่างยิ่งสำหรับนักเทรดเชิงปริมาณ?

ความสามารถในการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลจำนวนมากถือเป็นกุญแจสำคัญสู่การซื้อขายเชิงปริมาณที่ประสบความสำเร็จ ความรู้ด้านสถิติ การเขียนโปรแกรม และทักษะด้านฐานข้อมูลช่วยสร้างแบบจำลองที่แม่นยำและทดสอบกลยุทธ์บนข้อมูลในอดีต

ผู้ค้าเชิงปริมาณบริหารความเสี่ยงอย่างไร?

ผู้ค้าควอนตัมใช้อัลกอริทึมที่ระบุสัญญาณเพื่อจำกัดความเสี่ยง เช่น ขีดจำกัดการสูญเสียและการป้องกันความเสี่ยงแบบไดนามิก การทดสอบอัลกอริทึมอย่างสม่ำเสมอเพื่อความเสถียรช่วยลดการสูญเสียในสภาวะที่ตลาดไม่มั่นคง

กลยุทธ์เชิงปริมาณใช้สำหรับการลงทุนระยะยาวได้หรือไม่?

ใช่ แม้ว่าการซื้อขายเชิงปริมาณมักใช้กับการซื้อขายระยะสั้น แต่กลยุทธ์หลายอย่างก็ใช้ได้ผลในระยะยาวเช่นกัน อัลกอริทึมระยะยาวช่วยค้นหารูปแบบที่คงที่เป็นเวลาหลายปีและให้รายได้ที่ยั่งยืน

ประเภทข้อมูลใดที่สามารถปรับปรุงผลการซื้อขายได้?

นอกเหนือจากข้อมูลตลาดแล้ว ผู้ค้ายังใช้ข้อมูลทางเลือกอย่างแข็งขัน เช่น สภาพอากาศ ตัวบ่งชี้ทางสังคมและเศรษฐกิจ ข้อมูลเหล่านี้ให้ภาพรวมของตลาดที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น และสามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มที่ไม่เป็นมาตรฐานได้

ทีมงานที่จัดทำบทความนี้

Rinat Gismatullin
ผู้เขียนของ Traders Union

Rinat Gismatullin เป็นผู้ประกอบการและผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจ โดยมีประสบการณ์ในการเทรดมากถึง 9 ปี เขามุ่งเน้นที่การลงทุนระยะยาว และทำการเทรดระหว่างวันอีกด้วย เขาเป็นที่ปรึกษาส่วนตัว ด้านการลงทุนในสินทรัพย์ดิจิทัลและการเงินส่วนบุคคล นอกจากนี้ เขายังสำเร็จการศึกษาใน 2 สาขา นั่นคือ เศรษฐศาสตร์ และ ภาษาศาสตร์

อภิธานศัพท์สำหรับเทรดเดอร์มือใหม่
นายหน้า

นายหน้าคือนิติบุคคลหรือบุคคลที่ทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการซื้อขายในตลาดการเงิน นักลงทุนเอกชนไม่สามารถซื้อขายได้หากไม่มีนายหน้า เนื่องจากมีเพียงนายหน้าเท่านั้นที่สามารถดำเนินการซื้อขายในการแลกเปลี่ยนได้

ความผันผวน

ความผันผวนหมายถึงระดับของการเปลี่ยนแปลงหรือความผันผวนของราคาหรือมูลค่าของสินทรัพย์ทางการเงิน เช่น หุ้น พันธบัตร หรือสกุลเงินดิจิทัล ในช่วงระยะเวลาหนึ่ง ความผันผวนที่สูงขึ้นบ่งชี้ว่าราคาของสินทรัพย์กำลังเผชิญกับการแกว่งของราคาที่มีนัยสำคัญและรวดเร็วมากขึ้น ในขณะที่ความผันผวนที่ลดลงบ่งบอกถึงการเคลื่อนไหวของราคาที่ค่อนข้างคงที่และค่อยเป็นค่อยไป

ประสิทธิภาพของตลาด

ประสิทธิภาพของตลาดหมายถึงระดับที่ราคาตลาดสะท้อนถึงข้อมูลที่มีอยู่และเกี่ยวข้องทั้งหมด คำนี้ได้รับการประกาศเกียรติคุณเป็นครั้งแรกโดยนักเศรษฐศาสตร์ Eugen Fama ในรายงานของเขาเมื่อปี 1970 ซึ่งเขาเสนอสมมติฐานตลาดที่มีประสิทธิภาพ (EMH)

ทำกำไร

คำสั่ง Take-Profit คือคำสั่งการซื้อขายประเภทหนึ่งที่สั่งให้นายหน้าปิดสถานะเมื่อตลาดถึงระดับกำไรที่ระบุ

ระบบการซื้อขาย

ระบบการซื้อขายคือชุดของกฎและอัลกอริธึมที่เทรดเดอร์ใช้ในการตัดสินใจซื้อขาย อาจขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐาน การวิเคราะห์ทางเทคนิค หรือทั้งสองอย่างรวมกัน