high frequency คืออนาคตของกลยุทธ์ที่แพงเกินไปหรือไม่?

การซื้อขายความถี่สูง (HFT): อนาคตของกลยุทธ์ที่แพงเกินไปหรือไม่?

ในโลกของการลงทุนที่หมุนไปอย่างรวดเร็ว คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่าอะไรคือพลังที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงราคาหุ้นในแต่ละเสี้ยววินาที? อะไรคือเบื้องหลังของคำสั่งซื้อขายจำนวนมหาศาลที่เกิดขึ้นอย่างฉับพลัน? คำตอบส่วนหนึ่งอยู่ที่ปรากฏการณ์ที่เรียกว่า “การซื้อขายความถี่สูง” (High-Frequency Trading – HFT) ซึ่งเป็นกลยุทธ์ที่อาศัยความเร็วเป็นหัวใจสำคัญในการสร้างผลกำไรในตลาดการเงิน

ครั้งหนึ่ง HFT คือผู้บุกเบิกและเป็นกลยุทธ์ที่ทำกำไรได้มหาศาล แต่ในวันนี้ HFT กำลังเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญ ไม่ว่าจะเป็นต้นทุนการดำเนินงานที่สูงลิบลิ่ว การแข่งขันที่ดุเดือดจนบีบให้ผลตอบแทนลดลงอย่างต่อเนื่อง และความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่ทำให้เส้นแบ่งระหว่าง “ความเร็ว” กับ “ความฉลาด” เริ่มเลือนราง บทความนี้จะนำพาคุณเจาะลึกเข้าไปในโลกของการซื้อขายความถี่สูง ทำความเข้าใจวิวัฒนาการของมัน และสำรวจแนวโน้มที่กำลังเปลี่ยนแปลงไปสู่การซื้อขายความถี่ปานกลาง (MFT) และการเข้ามามีบทบาทของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งกำลังพลิกโฉมภูมิทัศน์การลงทุนอย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อน

เราจะเรียนรู้ไปพร้อมกันว่า อนาคตของการลงทุนจะเปลี่ยนแปลงไปในทิศทางใด และนักลงทุนเช่นคุณจะสามารถปรับตัวและใช้ประโยชน์จากความรู้เหล่านี้ได้อย่างไร

ทำความเข้าใจ “ความถี่สูง” ในบริบทการเงินและการสื่อสาร

ก่อนที่เราจะดำดิ่งสู่โลกของการลงทุน เรามาทำความเข้าใจคำว่า “ความถี่สูง” ในสองบริบทที่สำคัญกันก่อน ซึ่งข้อมูลเบื้องต้นอาจจะทำให้คุณเห็นภาพกว้างขึ้นถึงคำนี้ที่ถูกใช้ในหลายมิติ

บริบทแรก คือ “ความถี่สูงทางคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า” (Very High Frequency – VHF) ตามที่กำหนดโดยสหภาพโทรคมนาคมระหว่างประเทศ (ITU) ซึ่งครอบคลุมช่วงความถี่ 30 เมกะเฮิรตซ์ (MHz) ถึง 300 เมกะเฮิรตซ์ (MHz) ด้วยความยาวคลื่น 10 เมตร ถึง 1 เมตร คลื่น VHF มีคุณสมบัติพิเศษคือสามารถเดินทางเป็นเส้นสายตา (Line-of-Sight) และทะลุผ่านผนังอาคารได้เล็กน้อย ทำให้เหมาะสมกับการใช้งานหลากหลาย เช่น วิทยุกระจายเสียง FM, วิทยุโทรทัศน์ (อนาล็อกซึ่งประเทศไทยได้ยุติการออกอากาศกลางปี 2561), วิทยุการบิน, และเรดาร์ภาคพื้นดิน ในประเทศไทยเองก็มีการปรับแผนการใช้งานคลื่น VHF สำหรับวิทยุดิจิทัลในอนาคต

อีกบริบทหนึ่ง ซึ่งเป็นหัวใจหลักของบทความนี้ คือ “การซื้อขายความถี่สูง” (High-Frequency Trading – HFT) ในตลาดการเงิน นี่คือกลยุทธ์ที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง แต่ใช้หลักการของ “ความเร็ว” เป็นสำคัญ HFT ไม่ได้เกี่ยวข้องกับคลื่นวิทยุ แต่เกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีขั้นสูง อัลกอริทึมที่ซับซ้อน และโครงสร้างพื้นฐานที่เหนือกว่าเพื่อส่งคำสั่งซื้อขายจำนวนมากในเวลาอันสั้นที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ลองจินตนาการถึงพ่อครัวที่สามารถเตรียมอาหารได้เป็นร้อยเป็นพันจานในพริบตาเดียว นั่นคือความเร็วระดับที่ HFT กำลังดำเนินการอยู่

การทำความเข้าใจความแตกต่างของสองบริบทนี้จะช่วยให้เราไม่สับสนและสามารถมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ HFT ในตลาดการเงินได้อย่างลึกซึ้ง

กลไกเบื้องหลังการซื้อขายความถี่สูง (HFT): ความเร็วคือทุกสิ่งจริงหรือ?

การซื้อขายความถี่สูง หรือ HFT ไม่ใช่แค่การกดปุ่มซื้อขายให้เร็วขึ้น แต่เป็นการปฏิวัติวิธีการที่ตลาดการเงินดำเนินการ ความเร็วในที่นี้ไม่ได้หมายถึงแค่การประมวลผลภายในเครื่องคอมพิวเตอร์ของคุณ แต่หมายถึงความเร็วในการสื่อสารข้อมูลระหว่างคอมพิวเตอร์ที่ส่งคำสั่งซื้อขายกับเซิร์ฟเวอร์ของตลาดหลักทรัพย์

หัวใจสำคัญของ HFT ประกอบด้วย:

• การใช้คอมพิวเตอร์และอัลกอริทึมขั้นสูง: ระบบ HFT ถูกออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลตลาดจำนวนมหาศาล (Big Data) ระบุโอกาสในการทำกำไร และส่งคำสั่งซื้อขายได้เร็วกว่ามนุษย์หลายพันเท่า อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถตรวจจับความไร้ประสิทธิภาพเล็กน้อยของตลาด (Micro-inefficiencies) เช่น ความแตกต่างของราคาเพียงเล็กน้อยระหว่างตลาดสองแห่ง หรือความผันผวนของราคาที่คาดการณ์ได้ในชั่วพริบตา
• โครงสร้างพื้นฐานที่เหนือกว่า: บริษัท HFT ลงทุนมหาศาลในฮาร์ดแวร์ที่ทันสมัยที่สุด เช่น FPGA (Field-Programmable Gate Array) ซึ่งเป็นชิปที่ถูกออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อการประมวลผลข้อมูลที่เร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ และยังรวมถึงการวางเซิร์ฟเวอร์ไว้ใกล้กับตลาดหลักทรัพย์มากที่สุด หรือที่เรียกว่า Co-location เพื่อลดระยะทางในการเดินทางของสัญญาณให้น้อยที่สุด แม้แต่สายเคเบิลใยแก้วนำแสงที่เชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ก็ต้องเป็นชนิดที่ให้ความหน่วงต่ำที่สุด (low latency)
• กลยุทธ์ที่หลากหลาย: HFT ใช้กลยุทธ์หลายรูปแบบ เช่น
  • Market Making: การวางคำสั่งซื้อและขายพร้อมกันเพื่อทำกำไรจากส่วนต่าง (Bid-Ask Spread) โดยทำหน้าที่เพิ่มสภาพคล่องให้กับตลาด
  • Arbitrage: การหาโอกาสทำกำไรจากส่วนต่างราคาของสินทรัพย์เดียวกันในตลาดที่แตกต่างกัน หรือจากสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิด
  • Flash Orders: การส่งคำสั่งซื้อขายที่ระบบจับคู่คำสั่งจะเห็นก่อนคนอื่นเพียงเสี้ยววินาที
  • Event Arbitrage: การซื้อขายที่ตอบสนองต่อข่าวสารหรือข้อมูลสำคัญที่เผยแพร่ออกมาอย่างรวดเร็ว

กลยุทธ์ HFT	คำอธิบาย
Market Making	วางคำสั่งซื้อและขายพร้อมกันเพื่อทำกำไรจากส่วนต่างราคา
Arbitrage	หาโอกาสทำกำไรจากส่วนต่างราคาสินทรัพย์เดียวกันที่ตลาดต่างกัน
Flash Orders	ส่งคำสั่งซื้อขายที่ระบบจะเห็นก่อนคนอื่นเพียงเสี้ยววินาที
Event Arbitrage	การซื้อขายที่ตอบสนองต่อข้อมูลหรือข่าวสารสำคัญ

ในอดีต ความเร็วคือสิ่งเดียวที่สำคัญที่สุดสำหรับ HFT ใครเร็วกว่าย่อมได้เปรียบ แต่ปัจจุบันนี้ ด้วยการแข่งขันที่สูงขึ้นเรื่อยๆ และทุกคนต่างพยายามลดความหน่วงให้ได้มากที่สุด ทำให้ความได้เปรียบจากความเร็วเริ่มลดลง คำถามคือ ในเมื่อทุกคนเร็วเท่ากันแล้ว ใครจะเป็นผู้ชนะ? นี่คือจุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในโลกของ HFT

ต้นทุนที่เพิ่มขึ้นและผลตอบแทนที่ลดลง: ความท้าทายที่ HFT กำลังเผชิญ

ลองจินตนาการถึงการแข่งขันรถยนต์สูตรหนึ่งที่คุณต้องลงทุนมหาศาลไปกับรถที่เร็วที่สุด ทีมงานที่ดีที่สุด และเทคโนโลยีล้ำสมัยที่สุด เพื่อให้ได้เปรียบเพียงเสี้ยววินาที ในช่วงแรก ผู้ที่ลงทุนใน HFT สามารถเก็บเกี่ยวผลตอบแทนได้อย่างมหาศาลจากการเป็นผู้นำด้านความเร็ว แต่เมื่อผู้เล่นรายอื่นเข้ามาในตลาดมากขึ้น ทุกคนต่างก็ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่คล้ายกัน ทำให้ความได้เปรียบจากการเป็นคนแรกเริ่มจางหายไป

ปัจจุบันนี้ บริษัท HFT กำลังเผชิญกับสภาพแวดล้อมที่ท้าทายอย่างยิ่ง:

• ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานที่พุ่งสูงขึ้น: การลงทุนในฮาร์ดแวร์ FPGA, การวางเซิร์ฟเวอร์แบบ Co-location, และการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ใช้ความหน่วงต่ำสุดนั้นมีค่าใช้จ่ายสูงมาก หลักล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปีไม่ใช่เรื่องแปลกสำหรับบริษัท HFT ชั้นนำ การอัปเกรดระบบเพื่อลดความหน่วงลงอีกเพียงไม่กี่นาโนวินาทีก็อาจต้องใช้เงินลงทุนมหาศาล
• การแข่งขันที่ดุเดือด: ตลาด HFT มีผู้เล่นจำนวนมากและมีความสามารถใกล้เคียงกัน ทำให้การแข่งขันด้านความเร็วรุนแรงจนถึงขีดสุด สิ่งนี้ส่งผลให้ส่วนต่างกำไรจากการซื้อขายแต่ละครั้งลดลงอย่างต่อเนื่อง (compressed margins) ลองนึกภาพการแข่งขันที่ทุกคนเร็วเท่ากัน และทุกคนต่างก็ต้องพยายามหาจุดเล็กๆ น้อยๆ เพื่อให้ได้เปรียบ
• ผลตอบแทนที่ลดลง: จากการแข่งขันที่สูงขึ้นและต้นทุนที่เพิ่มขึ้น ทำให้ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ของ HFT ลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ข้อมูลที่ได้รับชี้ให้เห็นว่าบริษัท HFT หลายแห่งกำลังพิจารณาปรับกลยุทธ์ใหม่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างแหล่งรายได้ใหม่ แม้แต่บริษัท HFT บริสุทธิ์ (Pure HFT firms) ก็กำลังลดบทบาทลงหรือปรับตัวอย่างจริงจัง
• ความท้าทายด้านกฎระเบียบ: หน่วยงานกำกับดูแลในหลายประเทศเริ่มให้ความสนใจและอาจออกกฎระเบียบที่เข้มงวดขึ้นเพื่อควบคุม HFT เพื่อป้องกันผลกระทบต่อเสถียรภาพของตลาดและความเป็นธรรม ซึ่งอาจเพิ่มภาระด้านต้นทุนและการปฏิบัติตามกฎเกณฑ์ให้กับบริษัท HFT

ดังนั้น HFT จึงไม่สามารถพึ่งพาแค่ “ความเร็ว” ได้อีกต่อไป พวกเขาจำเป็นต้องหา “อาวุธ” ใหม่ๆ เพื่อรักษาความได้เปรียบทางการแข่งขันไว้

การปรับตัวของ HFT: ก้าวสู่การซื้อขายความถี่ปานกลางและปัญญาประดิษฐ์

เมื่อความได้เปรียบด้านความเร็วเริ่มหมดไป บริษัท HFT ชั้นนำไม่ได้หยุดนิ่ง แต่พวกเขากำลัง “วิวัฒนาการ” ตัวเอง หลายบริษัทเริ่มขยับจากกลยุทธ์การซื้อขายในระดับไมโครวินาที ไปสู่กลยุทธ์ที่ใช้ช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้นเล็กน้อย แต่ซับซ้อนยิ่งขึ้น หรือที่เรียกว่า “การซื้อขายความถี่ปานกลาง” (Medium-Frequency Trading – MFT)

MFT แตกต่างจาก HFT ตรงที่ไม่ได้เน้นเพียงความเร็วในการส่งคำสั่ง แต่เน้นไปที่:

• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก: MFT ใช้เวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลตลาดที่ยาวนานขึ้น เพื่อค้นหารูปแบบ (patterns) หรือสัญญาณ (signals) ที่ซับซ้อนกว่าที่ HFT จะจับได้ในเสี้ยววินาที
• การใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning – ML): นี่คือ “อาวุธลับ” ใหม่ของ MFT และ HFT ที่กำลังปรับตัว AI และ ML ถูกนำมาใช้เพื่อ:
  • การคาดการณ์ตลาด: สร้างแบบจำลองที่สามารถคาดการณ์ทิศทางราคาหรือความผันผวนในระยะสั้นถึงปานกลางได้อย่างแม่นยำ
  • การระบุโอกาสที่ไม่เคยเห็นมาก่อน: ML สามารถค้นพบความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูลที่มนุษย์ไม่สามารถมองเห็นได้
  • การปรับกลยุทธ์อัตโนมัติ: ระบบ AI สามารถเรียนรู้และปรับปรุงกลยุทธ์การซื้อขายของตัวเองได้แบบเรียลไทม์ เพื่อให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป
  • การจัดการความเสี่ยง: AI ช่วยในการระบุและจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ประโยชน์ของ AI และ ML ใน HFT	คำอธิบาย
การคาดการณ์ตลาด	สร้างแบบจำลองที่สามารถคาดการณ์ราคาหรือความผันผวนได้
การระบุโอกาส	ค้นพบความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล
การปรับกลยุทธ์อัตโนมัติ	เรียนรู้และปรับปรุงกลยุทธ์ได้แบบเรียลไทม์
การจัดการความเสี่ยง	ระบุและจัดการความเสี่ยงอย่างมีประสิทธิภาพ

บริษัทอย่าง เจน สตรีท (Jane Street), ฮัดสัน ริเวอร์ เทรดดิ้ง (Hudson River Trading), และ เอ็กซ์ทีเอ็กซ์ มาร์เก็ตส์ (XTX Markets) ซึ่งเคยเป็นผู้นำด้าน HFT กำลังลงทุนอย่างมหาศาลในการวิจัยและพัฒนา AI และ ML พวกเขาเข้าใจดีว่าความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาลและปรับตัวได้อย่างรวดเร็วนั้นคือสิ่งที่จะกำหนดผู้ชนะในอนาคต

การปรับตัวนี้ไม่ได้หมายความว่าความเร็วไม่สำคัญอีกต่อไป แต่หมายความว่าความเร็วจะต้องมาพร้อมกับ “ความฉลาด” ที่เหนือกว่า นั่นคือ AI จะช่วยให้กลยุทธ์มีความซับซ้อนและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แม้จะไม่ต้องทำในระดับไมโครวินาทีเสมอไปก็ตาม

บทบาทของ AI และ Machine Learning ในการขับเคลื่อน HFT ยุคใหม่

หากคุณเคยคิดว่า AI เป็นเพียงแนวคิดในภาพยนตร์ไซไฟ ตอนนี้ AI กำลังเข้ามามีบทบาทอย่างเป็นรูปธรรมในโลกการเงิน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการซื้อขายความถี่สูงและปานกลาง การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ซึ่งเป็นแขนงหนึ่งของ AI ได้กลายเป็นเครื่องมือที่จำเป็นในการสร้างกำไรและขาดทุน (PnL) ให้กับบริษัทเทรดดิ้งชั้นนำ

AI และ ML สามารถทำอะไรได้บ้างในบริบทนี้?

• การประมวลผลข้อมูลมหาศาล: ลองจินตนาการถึงตลาดหุ้นที่มีข้อมูลการซื้อขายเกิดขึ้นทุกวินาที ข่าวสารเศรษฐกิจทั่วโลก ข้อมูลมหภาค และข้อมูลทางเลือก (Alternative Data) อีกมากมาย AI สามารถประมวลผลข้อมูลเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็วและค้นหาความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนที่มนุษย์ไม่สามารถทำได้
• การสร้างแบบจำลองพฤติกรรมตลาด: AI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตเพื่อสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อน ซึ่งช่วยให้คาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาในอนาคตได้อย่างแม่นยำขึ้น โดยพิจารณาจากปัจจัยหลายร้อยหรือหลายพันปัจจัยพร้อมกัน
• การเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์: แทนที่จะให้มนุษย์มาปรับแต่งพารามิเตอร์ของอัลกอริทึม ระบบ ML สามารถเรียนรู้และปรับปรุงกลยุทธ์การซื้อขายได้ด้วยตัวเอง เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดภายใต้สภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป
• การตรวจจับความผิดปกติ: AI สามารถระบุพฤติกรรมการซื้อขายที่ผิดปกติ ซึ่งอาจเป็นสัญญาณของความผิดพลาด การฉ้อโกง หรือโอกาสในการทำกำไรที่ไม่เหมือนใคร

ผู้เชี่ยวชาญจาก มหาวิทยาลัยปักกิ่งเส้าถง (Beijing Shaotong University) ได้ศึกษาการใช้อัลกอริทึม HFT ในตลาดหลักทรัพย์เซี่ยงไฮ้ และพบว่าแม้ HFT จะให้ผลตอบแทนที่สูงกว่า แต่ก็มีข้อจำกัดด้านต้นทุน ซึ่งตอกย้ำว่า AI เข้ามาช่วยลดข้อจำกัดด้านต้นทุนนี้ โดยเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างโอกาสในการทำกำไรที่เหนือกว่า โดยไม่จำเป็นต้องลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่แพงที่สุดเสมอไป

บริษัทอย่าง เรดิกซ์ เทรดดิ้ง (Radix Trading) และ ซิเทเดล (Citadel) กำลังจ้างบุคลากรที่มีความรู้ความสามารถด้าน AI และ ML เพื่อพัฒนาอัลกอริทึมที่ชาญฉลาดเหล่านี้ การแข่งขันในโลก HFT ไม่ได้อยู่แค่ที่ความเร็วในการส่งคำสั่ง แต่กำลังเปลี่ยนไปสู่ความฉลาดของอัลกอริทึม

บริษัทชั้นนำที่ใช้ AI และ ML	รายละเอียด
Jane Street	เป็นบริษัทที่มีการลงทุนในการวิจัยและพัฒนา AI อย่างมหาศาล
Hudson River Trading	เป็นผู้นำด้าน HFT ที่ใช้ AI เพื่อปรับกลยุทธ์การซื้อขาย
XTX Markets	เน้นการใช้ ML ในการวิเคราะห์และคาดการณ์ความผันผวนของตลาด

หากคุณกำลังพิจารณาที่จะเริ่มต้นทำการซื้อขายในตลาดการเงิน โดยเฉพาะอย่างยิ่งการสำรวจโอกาสในสินทรัพย์ที่หลากหลาย เช่น การซื้อขายสัญญาซื้อขายส่วนต่าง (CFD) ซึ่งรวมถึงฟอเร็กซ์และสินค้าโภคภัณฑ์ต่าง ๆ คุณจะพบว่าแพลตฟอร์มที่ทันสมัยมีส่วนช่วยอย่างมากในการเข้าถึงตลาดเหล่านี้

ยกตัวอย่างเช่น Moneta Markets ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มจากออสเตรเลียที่ได้รับความเชื่อถือ นำเสนอเครื่องมือและตัวเลือกที่หลากหลาย เหมาะสำหรับทั้งนักลงทุนมือใหม่และผู้มีประสบการณ์ แพลตฟอร์มนี้รองรับการใช้งานผ่าน MT4, MT5 และ Pro Trader ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มยอดนิยมที่มีฟังก์ชันการวิเคราะห์ขั้นสูง ช่วยให้นักลงทุนสามารถนำกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นเชิงเทคนิคหรือพื้นฐาน มาประยุกต์ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การเข้าถึงตลาดที่รวดเร็วและค่าสเปรดที่แข่งขันได้ก็เป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ Moneta Markets เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับการเทรดในยุคที่เทคโนโลยีและข้อมูลเป็นหัวใจหลัก

การเปลี่ยนแปลงทักษะและโอกาสทางอาชีพในอุตสาหกรรมการเงินยุคดิจิทัล

เมื่อโลกของการซื้อขายเปลี่ยนจากความเร็วล้วนๆ ไปสู่ความฉลาดของอัลกอริทึมและ AI ทักษะที่ตลาดต้องการก็เปลี่ยนแปลงตามไปด้วยอย่างสิ้นเชิง ในอดีต หากคุณต้องการทำงานในบริษัท HFT คุณต้องเป็น “นักรบความหน่วงต่ำ” ที่เชี่ยวชาญภาษา C++ และสามารถเขียนโค้ดที่รันได้เร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เพื่อบีบเอาความหน่วงให้เหลือศูนย์ใกล้เคียงที่สุด

แต่ปัจจุบันนี้ ตลาดกำลังเปิดกว้างให้กับผู้ที่มีความรู้ด้านอื่นๆ มากขึ้น:

• ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และ Machine Learning: บริษัทเทรดดิ้งและเฮดจ์ฟันด์ต่างๆ กำลังมองหาผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล, วิศวกร AI, และนักวิจัย ML ที่สามารถสร้าง, ปรับปรุง, และดูแลระบบ AI ที่ซับซ้อน ทักษะในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ (Predictive Modeling) เป็นสิ่งที่มีคุณค่าอย่างยิ่ง
• ภาษาโปรแกรมที่หลากหลายขึ้น: แม้ C++ ยังคงเป็นภาษาที่สำคัญสำหรับส่วนที่ต้องการความเร็วสูงสุด แต่ภาษาอื่นๆ เช่น Python, Java, และ Rust ก็ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างมาก โดยเฉพาะในส่วนของการวิเคราะห์ข้อมูล การพัฒนาแบบจำลอง ML และการซื้อขายความถี่ปานกลาง Python ได้รับความนิยมอย่างสูงในหมู่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเนื่องจากมีไลบรารีและเครื่องมือที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและ AI อย่างครบครัน
• การหลอมรวมทักษะ: บุคลากรที่สามารถผสานความเข้าใจด้านการเงินเข้ากับความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีจะเป็นที่ต้องการอย่างมาก ไม่ใช่แค่คนเขียนโค้ด แต่เป็นคนที่เข้าใจตลาดและสามารถแปลงโอกาสทางธุรกิจให้เป็นอัลกอริธึมได้
• โอกาสในเฮดจ์ฟันด์: แม้บริษัท HFT บริสุทธิ์อาจลดบทบาทลง แต่เฮดจ์ฟันด์และสถาบันการเงินอื่นๆ กำลังจ้างบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญด้าน HFT และ AI เพื่อเพิ่มความสามารถในการดำเนินงานที่รวดเร็วและซับซ้อนมากขึ้น นักเขียนอย่าง อเล็กซ์ แมคมัวเรย์ (Alex McMurray) และ แม็กซ์ เดอ เวิร์ด (Max de Werd) ก็ได้ตั้งข้อสังเกตถึงแนวโน้มนี้

สำหรับคุณที่กำลังมองหาโอกาสในอุตสาหกรรมการเงิน การพัฒนาทักษะด้าน AI, ML, และภาษาโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง อาจเป็นก้าวสำคัญในการเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตของการลงทุน

HFT กับผลกระทบต่อตลาดการเงินไทยและนักลงทุนรายย่อย

คำถามที่พบบ่อยและเป็นข้อถกเถียงกันในหลายตลาด รวมถึงตลาดหุ้นไทย ก็คือ “การซื้อขายความถี่สูงทำร้ายรายย่อยจริงหรือไม่?” แม้ HFT จะเข้ามาเพิ่มสภาพคล่องให้กับตลาดและช่วยลดส่วนต่างราคาเสนอซื้อและเสนอขาย (Bid-Ask Spread) ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อทุกคน แต่ก็มีข้อกังวลบางประการที่ควรพิจารณา

• ความได้เปรียบด้านข้อมูลและความเร็ว: บริษัท HFT มีความได้เปรียบอย่างมากในการเข้าถึงข้อมูลและการส่งคำสั่งที่เร็วกว่านักลงทุนทั่วไป ซึ่งอาจทำให้เกิดความรู้สึกว่านักลงทุนรายย่อยเสียเปรียบในการแข่งขันนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึง “กลยุทธ์การซื้อขาย” ที่ต้องอาศัยความเร็วสูง
• ความผันผวนชั่วคราว: ในบางสถานการณ์ อัลกอริทึม HFT อาจสร้างความผันผวนของราคาอย่างรวดเร็วในระยะสั้น ซึ่งอาจทำให้นักลงทุนรายย่อยที่ไม่ได้ใช้เครื่องมือขั้นสูงหรือไม่มีความเข้าใจในกลไกเหล่านี้รู้สึกสับสนหรือเสียเปรียบได้
• การช่วงชิงคำสั่ง (Front-running) ในรูปแบบใหม่: แม้กฎระเบียบจะพยายามป้องกันการ Front-running แบบดั้งเดิม แต่ HFT บางรูปแบบอาจทำให้เกิดสิ่งที่คล้ายคลึงกัน โดยอัลกอริทึมตรวจจับคำสั่งซื้อขายขนาดใหญ่และเข้าแทรกแซงเพื่อทำกำไรจากความเคลื่อนไหวของราคาที่คาดว่าจะเกิดขึ้น
• การเพิ่มสภาพคล่อง: ในทางกลับกัน HFT ก็ช่วยเพิ่มสภาพคล่องให้กับตลาดอย่างมหาศาล ทำให้การซื้อขายเกิดขึ้นได้ง่ายขึ้นและลดต้นทุนการซื้อขาย (transaction costs) โดยรวม ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อนักลงทุนทุกคน

ในประเทศไทยเอง ก็มีการรับรู้ถึงผลกระทบของ HFT ต่อตลาดหุ้นไทย ดังที่ Right Now Brief ได้ตั้งคำถามไว้ HFT ไม่ได้เป็นปีศาจ แต่เป็นส่วนหนึ่งของวิวัฒนาการของตลาดการเงินที่นักลงทุนควรทำความเข้าใจ บทบาทของหน่วยงานกำกับดูแลจึงเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมของ HFT กับความเป็นธรรมและความมั่นคงของตลาด

ข้อดีและข้อเสียของการซื้อขายความถี่สูงต่อกลไกตลาด

การซื้อขายความถี่สูง (HFT) เป็นทั้งดาบสองคมที่มีทั้งประโยชน์และข้อเสียต่อตลาดการเงินโดยรวม หากเรามองอย่างเป็นกลาง เราจะเห็นว่า HFT มีส่วนสำคัญในการกำหนดพลวัตของตลาดในยุคปัจจุบัน

ข้อดีของ HFT:

• เพิ่มสภาพคล่องของตลาด: บริษัท HFT มักทำหน้าที่เป็นผู้ดูแลสภาพคล่อง (Market Makers) โดยวางคำสั่งซื้อและขายจำนวนมากตลอดเวลา ทำให้มีคู่ค้าพร้อมเสมอสำหรับผู้ที่ต้องการซื้อหรือขายหลักทรัพย์ สิ่งนี้ทำให้การซื้อขายเป็นไปอย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• ลดส่วนต่างราคา (Bid-Ask Spread): ด้วยการแข่งขันที่รุนแรงของ HFT ทำให้ส่วนต่างระหว่างราคาเสนอซื้อและราคาเสนอขายลดลง ส่งผลให้ต้นทุนในการซื้อขายหลักทรัพย์ของนักลงทุนทุกคนลดลงไปด้วย
• การค้นพบราคาที่มีประสิทธิภาพ: HFT สามารถประมวลผลข้อมูลใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็ว และสะท้อนข้อมูลเหล่านั้นเข้าไปในราคาหลักทรัพย์ได้ทันที ทำให้ราคาในตลาดมีความถูกต้องและเป็นปัจจุบันมากขึ้น
• ลดความผันผวนในระยะยาว: แม้ HFT อาจทำให้เกิดความผันผวนในระยะสั้น แต่ในภาพรวม HFT ช่วยให้ตลาดมีความมั่นคงและมีเสถียรภาพมากขึ้น เนื่องจากสามารถตอบสนองต่อเหตุการณ์ต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว

ข้อเสียของ HFT:

• ความได้เปรียบที่ไม่เท่าเทียม: นักลงทุนรายย่อยและนักลงทุนสถาบันทั่วไปที่ไม่มีโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยีที่ซับซ้อน อาจรู้สึกว่าเสียเปรียบเมื่อต้องแข่งขันกับอัลกอริทึม HFT ที่รวดเร็วอย่างไม่น่าเชื่อ
• ความเสี่ยงจากเหตุการณ์ “แฟลช คร่าช” (Flash Crash): แม้จะเกิดขึ้นไม่บ่อย แต่มีความกังวลว่าอัลกอริทึม HFT ที่ผิดพลาดหรือทำงานร่วมกันในลักษณะที่คาดไม่ถึง อาจนำไปสู่การร่วงลงของราคาอย่างรวดเร็วและรุนแรงในชั่วพริบตา ดังเช่นเหตุการณ์ Flash Crash ในปี 2010
• ความซับซ้อนของตลาด: การมีอยู่ของ HFT ทำให้ตลาดการเงินมีความซับซ้อนมากขึ้น ยากต่อการทำความเข้าใจและคาดการณ์พฤติกรรมโดยใช้เพียงการวิเคราะห์แบบดั้งเดิม
• การแข่งขันด้านความหน่วง (Latency Race) ที่ไม่สิ้นสุด: สิ่งนี้ทำให้เกิด “การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการซื้อขายความถี่สูงมีค่าใช้จ่ายสูงมาก” และส่งผลให้บริษัทต่างๆ ต้องลงทุนอย่างต่อเนื่องเพื่อรักษาความได้เปรียบด้านความเร็ว ซึ่งไม่เป็นประโยชน์ต่อประสิทธิภาพของตลาดโดยรวม

การเข้าใจทั้งสองด้านนี้จะช่วยให้คุณมองเห็นภาพรวมของ HFT ในฐานะส่วนหนึ่งที่ขาดไม่ได้ของตลาดการเงินในปัจจุบัน

อนาคตของการลงทุน: เตรียมพร้อมสำหรับตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี

ในโลกของการลงทุนที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การทำความเข้าใจแนวโน้มที่กำลังเกิดขึ้นถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักลงทุนทุกคน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทคโนโลยีเข้ามามีบทบาทมากขึ้นอย่างไม่เคยมีมาก่อน อนาคตของการลงทุนจะไม่ใช่แค่การวิเคราะห์งบการเงินหรืออ่านข่าวสาร แต่เป็นการผสมผสานระหว่างความเข้าใจในตลาดเข้ากับความสามารถในการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี

สิ่งที่เราได้เห็นจากการวิวัฒนาการของ HFT สู่ MFT และ AI คือ:

• การเรียนรู้ของเครื่องคืออนาคต: “ความสำเร็จของบริษัทซื้อขายในปัจจุบันขึ้นอยู่กับการนำการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ในการซื้อขาย” ซึ่งหมายความว่าการทำความเข้าใจพื้นฐานของ AI และ ML จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่ง ไม่ใช่แค่สำหรับผู้พัฒนาอัลกอริทึม แต่สำหรับนักลงทุนที่ต้องการตีความข้อมูลและสัญญาณตลาดที่ซับซ้อนมากขึ้น
• ข้อมูลคือขุมทรัพย์: ความสามารถในการเข้าถึง ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จะเป็นกุญแจสำคัญ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลการซื้อขาย ข่าวสาร หรือแม้แต่ข้อมูลทางเลือกอื่นๆ ที่สามารถบอกเล่าเรื่องราวที่ซ่อนอยู่ในตลาด
• แพลตฟอร์มการซื้อขายจะฉลาดขึ้น: แพลตฟอร์มในอนาคตจะมีความสามารถด้าน AI และ ML ในตัวมากขึ้น เพื่อช่วยนักลงทุนในการวิเคราะห์ ตัดสินใจ และจัดการความเสี่ยง ทำให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือเหล่านี้ได้แม้จะไม่ได้เป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI โดยตรง

ในฐานะนักลงทุน เราควรเปิดรับการเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ และทำความเข้าใจว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ทำงานอย่างไร ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดได้ แต่ควรเข้าใจว่าอัลกอริทึมมีผลต่อราคาอย่างไร และจะใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่พวกเขาสร้างขึ้นมาได้อย่างไร

หากคุณกำลังมองหาพันธมิตรที่เชื่อถือได้ในการเดินทางสู่โลกการลงทุนที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี การเลือกแพลตฟอร์มที่ให้ความสำคัญกับการควบคุมดูแลและความปลอดภัยของเงินทุนเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง

Moneta Markets นำเสนอทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับนักลงทุนที่ต้องการความมั่นคงและประสิทธิภาพในการซื้อขาย แพลตฟอร์มนี้ได้รับการกำกับดูแลโดยหน่วยงานชั้นนำหลายแห่งทั่วโลก เช่น FSCA, ASIC, และ FSA ซึ่งเป็นหลักประกันสำคัญว่าเงินทุนของคุณจะได้รับการคุ้มครองผ่านระบบการจัดการเงินทุนที่แยกจากกัน (segregated client funds) และการวางเงินค้ำประกัน (negative balance protection) นอกจากนี้ การมี VPS ฟรี และบริการลูกค้าที่พร้อมให้บริการ 24/7 ในภาษาไทย ยังเป็นอีกหนึ่งปัจจัยที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและประสบการณ์การซื้อขายให้กับคุณได้อย่างมั่นใจ

สรุป: HFT ไม่ได้หายไปไหน เพียงแค่วิวัฒนาการ

โลกของการซื้อขายความถี่สูงไม่ได้กำลังจะ “ตาย” อย่างเงียบๆ ตรงกันข้าม มันกำลังวิวัฒนาการไปสู่รูปแบบที่ซับซ้อนและใช้เทคโนโลยีขั้นสูงมากขึ้นอย่างที่เราไม่เคยเห็นมาก่อน จากการแข่งขันด้านความเร็วที่ดุเดือดจนผลตอบแทนลดลง HFT ได้ปรับตัวไปสู่การผสมผสานระหว่างความเร็วเข้ากับความฉลาดของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)

การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่เพียงแต่พลิกโฉมภูมิทัศน์ของการแข่งขันในหมู่บริษัทการค้าเท่านั้น แต่ยังส่งผลกระทบต่อภาพรวมของตลาดการเงินทั้งหมด และที่สำคัญคือ ทักษะที่จำเป็นสำหรับบุคลากรในอุตสาหกรรมในอนาคต หากคุณกำลังมองหาโอกาสในโลกการเงิน การทำความเข้าใจ AI, ML และภาษาโปรแกรมอย่าง Python จะเป็นสินทรัพย์ที่มีค่าอย่างยิ่ง

ในฐานะนักลงทุน ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่หรือผู้มีประสบการณ์ การเข้าใจถึงพลวัตของ HFT และบทบาทของเทคโนโลยีขั้นสูงเหล่านี้จะช่วยให้คุณสามารถนำทางในตลาดที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และปรับตัวให้เข้ากับยุคสมัยที่ “ความฉลาด” กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญไม่แพ้ “ความเร็ว”

เราหวังว่าบทความนี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์แก่คุณ และช่วยให้คุณมีความพร้อมสำหรับการลงทุนในตลาดการเงินแห่งอนาคตที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีอย่างเต็มรูปแบบ

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับhigh frequency คือ

Q：การซื้อขายความถี่สูงมีผลกระทบต่อราคาในตลาดหรือไม่?

A：ใช่ การซื้อขายความถี่สูงสามารถส่งผลกระทบต่อราคาในระยะสั้น โดยอาจทำให้เกิดความผันผวนของราคาในช่วงที่มีการซื้อขายมาก

Q：นักลงทุนทั่วไปสามารถใช้กลยุทธ์ HFT ได้หรือไม่?

A：ในปัจจุบัน นักลงทุนทั่วไปสามารถใช้กลยุทธ์ที่คล้ายคลึงกันได้ แต่จะมีความท้าทายเนื่องจากต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อนและเทคโนโลยีสูง

Q：AI มีบทบาทอย่างไรใน HFT?

A：AI ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลยักษ์ใหญ่ คาดการณ์ความเคลื่อนไหวของตลาด และปรับกลยุทธ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการซื้อขาย