สรุป Dynamic Asset Pricing Theory เขียนโดย Darrell Duffie
Dynamic Asset Pricing Theory = ศาสตร์แห่งการกำหนดราคาสินทรัพย์ในโลกที่ไม่มีอะไรแน่นอน
📌 บทความนี้จะมีรายละเอียด
- Stochastic Process และ Brownian Motion: รากฐานของการเคลื่อนที่ของราคาสินทรัพย์
- Martingale และ Risk-Neutral Measure: ทำไมตลาดต้องใช้แนวคิดนี้?
- Ito's Lemma และ Black-Scholes Model: กลไกของ Derivatives Pricing
- Dynamic Programming และ HJB Equation: การบริหารพอร์ตโฟลิโออย่างมีประสิทธิภาพ
- Stochastic Control และ Application ในโลกจริง: ใช้ทฤษฎีนี้ทำเงินได้ยังไง?
==================================
Part 1: พื้นฐานของ Dynamic Asset Pricing Theory
ก่อนจะไปไกลถึง Hedge Fund Strategy, Derivatives Pricing และ Stochastic Control เราต้องเข้าใจแนวคิดพื้นฐานก่อน
📌 Stochastic Process และ Brownian Motion
ลองนึกภาพว่าคุณกำลังดู คนเมาเดินในห้าง
เขาอาจเดินหน้าหนึ่งก้าว หรือถอยหลังหนึ่งก้าว
เส้นทางของเขา ดูเหมือนสุ่ม แต่ถ้าดูจากระยะไกล เราอาจทำนายแนวโน้มของเขาได้
นี่คือหลักการของ Brownian Motion
dSt = μSt dt + σSt dBt
โดยที่
St คือราคาสินทรัพย์ ณ เวลา t
μ คืออัตราผลตอบแทนเฉลี่ย (drift term)
σ คือความผันผวนของราคา
dBt คือ Brownian Motion (กระบวนการสุ่ม)
สิ่งที่ต้องเข้าใจ:
ราคาหุ้น ไม่ได้เคลื่อนที่เป็นเส้นตรง
มัน เคลื่อนที่แบบสุ่ม แต่มีแนวโน้มเฉลี่ย
เราสามารถ ใช้สมการนี้พยากรณ์อนาคตได้ (แม้จะไม่แม่น 100%)
🔍 อธิบายเพิ่มเติม:
Stochastic Process หรือกระบวนการสุ่มคือแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่อธิบายการเปลี่ยนแปลงที่มีความไม่แน่นอน เปรียบเสมือนการพยากรณ์อากาศที่ไม่สามารถบอกได้แน่ชัดว่าวันพรุ่งนี้ฝนจะตกหรือไม่ แต่สามารถให้ความน่าจะเป็นได้
ในโลกการเงิน Brownian Motion ถูกนำมาใช้อธิบายการเคลื่อนไหวของราคาสินทรัพย์ได้อย่างแม่นยำกว่าแบบจำลองแบบดั้งเดิม โดยแบ่งเป็น:
Drift Term (μSt dt) - ส่วนที่มีทิศทาง เปรียบเสมือนแนวโน้มระยะยาวของตลาด เช่น หุ้นโดยรวมมักมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นในระยะยาว
Diffusion Term (σSt dBt) - ส่วนที่เป็นความผันผวนแบบสุ่ม เปรียบเสมือนความไม่แน่นอนรายวันของตลาด
Einstein และ Wiener เป็นผู้บุกเบิกทฤษฎีนี้ และต่อมา Robert Merton และ Fischer Black ได้นำมาประยุกต์ใช้กับการเงิน ทำให้เราสามารถสร้างแบบจำลองราคาหุ้นที่สมจริงกว่าและนำไปสู่การพัฒนา Black-Scholes Model
==================================
Part 2: Martingale และ Risk-Neutral Measure
"Martingale คือเหตุผลว่าทำไมนักลงทุนส่วนใหญ่ไม่มีทางรวยแบบถาวร"
📌 Martingale: ค่าที่คาดการณ์ของอนาคต = ค่าปัจจุบัน
สมมติว่าคุณกำลังเล่นเกมโยนเหรียญ
ถ้าหัว คุณได้ 1 บาท
ถ้าก้อย คุณเสีย 1 บาท
ค่าเฉลี่ยของกำไรขาดทุนของคุณ = 0
Et[Xt+1] = Xt
นี่คือ Martingale Property
แปลว่าอะไรในตลาดการเงิน?
ถ้าตลาดเป็น Martingale คุณไม่มีทางคาดการณ์กำไรล่วงหน้าได้แน่นอน
ถ้ามีคนอ้างว่า "สูตรเทรดชนะตลาด 100%" ให้รู้เลยว่าโกหก
🔍 อธิบายเพิ่มเติม:
Martingale มาจากกลยุทธ์การพนันในศตวรรษที่ 18 ที่เชื่อว่าถ้าคุณแพ้พนัน ให้เพิ่มเงินเดิมพันเป็นสองเท่าในรอบถัดไป เมื่อคุณชนะ คุณจะได้คืนทุกอย่างที่เสียไปพร้อมกำไร
ในทางคณิตศาสตร์การเงิน Martingale คือกระบวนการที่ค่าคาดหวังในอนาคตเท่ากับค่าปัจจุบัน ซึ่งมีนัยสำคัญมาก:
Efficient Market Hypothesis - ถ้าตลาดมีประสิทธิภาพ ราคาปัจจุบันสะท้อนทุกข้อมูลที่มีอยู่แล้ว จึงไม่สามารถทำกำไรเกินปกติได้จากข้อมูลสาธารณะ
No-Arbitrage Principle - หลักการสำคัญที่บอกว่าไม่ควรมีโอกาสทำกำไรโดยปราศจากความเสี่ยง
ทฤษฎีนี้เป็นรากฐานของการกำหนดราคาอนุพันธ์และเป็นเหตุผลว่าทำไมการเอาชนะตลาดในระยะยาวจึงเป็นเรื่องยาก
📌 Risk-Neutral Measure: โลกการเงินที่ไม่มีความเสี่ยง
โดยปกติ นักลงทุนต้องการ Risk Premium (ผลตอบแทนที่มากขึ้นเพื่อชดเชยความเสี่ยง)
แต่ใน Risk-Neutral World
เราสมมติว่า ทุกคนเป็นกลางต่อความเสี่ยง
มันช่วยให้เราสร้างแบบจำลองการกำหนดราคาสินทรัพย์ได้ง่ายขึ้น
📌 Risk-Neutral Measure เป็นหัวใจของ Derivatives Pricing เช่น Black-Scholes Model
🔍 อธิบายเพิ่มเติม:
Risk-Neutral Measure เป็นเทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่ทำให้การคำนวณราคาอนุพันธ์ง่ายขึ้นมาก แทนที่จะพยายามประเมินความเสี่ยงจริงๆ ในตลาด (ซึ่งยากมาก) เราสร้าง "โลกสมมติ" ขึ้นมาแทน โดยในโลกนี้:
ทุกคนไม่สนใจความเสี่ยง - นักลงทุนทุกคนพอใจกับผลตอบแทนที่เท่ากับอัตราดอกเบี้ยปลอดความเสี่ยง
ทุกสินทรัพย์มีผลตอบแทนคาดหวังเท่ากับอัตราดอกเบี้ยปลอดความเสี่ยง
สามารถคำนวณโดยใช้ discounted expected value - ราคาของอนุพันธ์คือค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักตามความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ทั้งหมด คิดลดด้วยอัตราดอกเบี้ยปลอดความเสี่ยง
Ross Harrison, Cox และ Rubinstein พัฒนาแนวคิดนี้ในช่วงปี 1970s ซึ่งปฏิวัติวงการการเงินและทำให้การกำหนดราคาอนุพันธ์ที่ซับซ้อนเป็นไปได้
==================================
Part 3: Ito's Lemma และ Black-Scholes Model
"Black-Scholes Model เป็นเหมือนทฤษฎีสัมพัทธภาพของโลกการเงิน"
📌 Ito's Lemma: สมการที่เปลี่ยนโลกการเงิน
Ito's Lemma ช่วยให้เราหาค่าของฟังก์ชันที่ขึ้นอยู่กับ Brownian Motion
df = (∂f/∂t + μS∂f/∂S + (1/2)σ²S²∂²f/∂S²)dt + σS∂f/∂S dBt
นี่คือ รากฐานของ Black-Scholes Model
🔍 อธิบายเพิ่มเติม:
Ito's Lemma เปรียบเสมือนกฎลูกโซ่ (Chain Rule) ในแคลคูลัสแต่สำหรับฟังก์ชันที่มีตัวแปรสุ่ม คิดค้นโดย Kiyoshi Ito นักคณิตศาสตร์ญี่ปุ่น
เมื่อเราต้องการวิเคราะห์ราคาอนุพันธ์ (เช่น options) ซึ่งขึ้นอยู่กับราคาสินทรัพย์อ้างอิง (underlying asset) ที่เคลื่อนไหวแบบสุ่ม เราจำเป็นต้องใช้ Ito's Lemma เพื่อหาการเปลี่ยนแปลงของราคาอนุพันธ์
สมการมีองค์ประกอบสำคัญ:
Deterministic Part - ส่วนที่มีแนวโน้มชัดเจน (ต่อหน่วยเวลา)
Random Part - ส่วนที่แปรผันแบบสุ่ม
โดยสิ่งที่น่าสนใจคือ ความผันผวน (σ) มีผลกระทบต่อทั้งสองส่วน และมีเทอมพิเศษ (1/2)σ²S²∂²f/∂S² ที่ไม่ปรากฏในแคลคูลัสปกติ ซึ่งเป็นผลมาจากคุณสมบัติพิเศษของ Brownian Motion
📌 Black-Scholes Model: ต้นกำเนิดของ Options Pricing
C = S₀N(d₁) - Xe⁻ʳᵀN(d₂)
โดย
d₁ = [ln(S₀/X) + (r + σ²/2)T]/(σ√T)
d₂ = d₁ - σ√T
สรุปว่า Black-Scholes ใช้ทำอะไร?
คำนวณมูลค่า Options
ใช้ Risk-Neutral Pricing เพื่อตีราคาสินทรัพย์
🔍 อธิบายเพิ่มเติม:
Black-Scholes Model (1973) เป็นการค้นพบที่ปฏิวัติวงการการเงิน จนทำให้ Myron Scholes และ Robert Merton ได้รับรางวัลโนเบลเศรษฐศาสตร์ในปี 1997 (Fischer Black เสียชีวิตก่อนจึงไม่ได้รับร่วม)
สมการนี้ช่วยให้เราคำนวณราคาที่เหมาะสมของ option โดย:
C คือราคา call option
S₀ คือราคาปัจจุบันของสินทรัพย์อ้างอิง
X คือราคาใช้สิทธิ (strike price)
r คืออัตราดอกเบี้ยปลอดความเสี่ยง
T คือเวลาที่เหลือจนถึงวันหมดอายุ (ในหน่วยปี)
σ คือความผันผวนของสินทรัพย์อ้างอิง
N(.) คือฟังก์ชันการแจกแจงปกติสะสม
สมการนี้ตั้งอยู่บนสมมติฐานสำคัญหลายข้อ เช่น ตลาดไม่มี arbitrage, ไม่มีค่าธรรมเนียมการซื้อขาย, สามารถยืมและให้ยืมได้ที่อัตราเดียวกัน, ความผันผวนคงที่ เป็นต้น แม้ในโลกจริงสมมติฐานเหล่านี้อาจไม่เป็นจริงทั้งหมด แต่โมเดลนี้ก็ยังเป็นเครื่องมือพื้นฐานที่สำคัญในการกำหนดราคาอนุพันธ์
==================================
Part 4: Dynamic Programming และ Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) Equation
"HJB Equation เป็นเหมือน GPS ของนักลงทุน"
📌 Dynamic Programming: ลงทุนยังไงให้ชนะระยะยาว?
การลงทุนต้องการ กลยุทธ์ที่ดีที่สุด เพื่อเพิ่มผลตอบแทนและลดความเสี่ยง
HJB Equation ช่วยหากลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุด
Vt + max{f(x,u) + Vxg(x,u) + (1/2)Vxxh(x,u)} = 0
📌 แปลเป็นภาษาคน:
เราต้องหากลยุทธ์ที่ทำให้มูลค่าพอร์ตสูงสุด
ต้องพิจารณา การเปลี่ยนแปลงของตลาดแบบไดนามิก
🔍 อธิบายเพิ่มเติม:
Dynamic Programming เป็นเทคนิคที่พัฒนาโดย Richard Bellman ในทศวรรษ 1950 เพื่อแก้ปัญหาการตัดสินใจแบบหลายขั้นตอน (multi-period decision making) โดยแบ่งปัญหาใหญ่เป็นปัญหาย่อยๆ ที่ง่ายกว่า
ในบริบทการเงิน การบริหารพอร์ตการลงทุนเป็นปัญหาที่ต้องตัดสินใจตลอดเวลา:
ควรลงทุนในอะไร?
ควรจัดสรรเงินอย่างไร?
ควรปรับพอร์ตเมื่อไร?
Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) Equation เป็นสมการเชิงอนุพันธ์ย่อย (partial differential equation) ที่อธิบายว่าเราควรตัดสินใจอย่างไรให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในทุกจุดของเวลา โดย:
Vt คือการเปลี่ยนแปลงของมูลค่าตามเวลา
f(x,u) คือผลตอบแทนทันที (immediate reward) จากการตัดสินใจ u
Vxg(x,u) คือผลกระทบของการตัดสินใจต่อการเปลี่ยนแปลงสถานะ
(1/2)Vxxh(x,u) คือผลกระทบของความไม่แน่นอนและความผันผวน
การใช้ HJB Equation ในการบริหารพอร์ตโฟลิโอทำให้เราสามารถคำนวณสัดส่วนการลงทุนที่เหมาะสมที่สุด (optimal allocation) ได้ในทุกสถานการณ์ตลาด และปรับเปลี่ยนตามกาลเวลาและสภาพแวดล้อมได้อย่างเหมาะสม ซึ่งเป็นแนวคิดที่เป็นพื้นฐานของการบริหารพอร์ตโฟลิโอสมัยใหม่
==================================
Part 5: การนำไปใช้จริงในโลกการเงิน
📌 1. Quantitative Trading: ศาสตร์แห่งการเทรดที่ขับเคลื่อนด้วยแบบจำลอง
Quantitative Trading หรือ "Quant Trading" คือการซื้อขายหลักทรัพย์โดยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และอัลกอริทึมแทนการตัดสินใจด้วยความรู้สึก บริษัทอย่าง Renaissance Technologies, Two Sigma และ D.E. Shaw ได้สร้างผลตอบแทนที่เหนือกว่าตลาดอย่างต่อเนื่องด้วยเทคนิคนี้
กลยุทธ์ที่ใช้มักรวมถึง:
Statistical Arbitrage - ใช้ความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่างหลักทรัพย์เพื่อหาความผิดปกติและหาโอกาสทำกำไร เช่น หุ้นคู่ (Pairs Trading) ที่มักเคลื่อนไหวไปด้วยกัน
High-Frequency Trading - ใช้อัลกอริทึมที่รวดเร็วในการทำกำไรจากความแตกต่างของราคาเล็กๆ น้อยๆ ในระยะเวลาเสี้ยววินาที
Factor Investing - ลงทุนตามปัจจัยที่ได้รับการพิสูจน์ทางสถิติว่ามีผลต่อผลตอบแทน เช่น ปัจจัยมูลค่า (Value) โมเมนตัม (Momentum)
บริษัทเหล่านี้จ้างนักคณิตศาสตร์ นักฟิสิกส์ และนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ระดับ PhD เพื่อพัฒนาโมเดลที่ซับซ้อน โดยผลตอบแทนของกองทุน Renaissance's Medallion ที่เฉลี่ย 66% ต่อปี (ก่อนหักค่าธรรมเนียม) ตั้งแต่ปี 1988 เป็นหลักฐานของพลังในการประยุกต์ใช้ทฤษฎีเหล่านี้
การประยุกต์ใช้ Stochastic Process และ HJB Equation:
Stochastic Process + Machine Learning → ช่วยสร้างแบบจำลองเพื่อพยากรณ์การเคลื่อนไหวราคาและค้นหารูปแบบที่ซับซ้อน
Mean-Reversion Analysis → ระบุราคาที่เบี่ยงเบนไปจากค่าเฉลี่ยเพื่อหาโอกาสในการทำกำไร
HJB Equation → คำนวณการจัดสรรพอร์ตโฟลิโอที่เหมาะสมที่สุดเมื่อพิจารณาทั้งความเสี่ยงและผลตอบแทน
📌 2. Derivatives Pricing และ Risk Management: การบริหารความเสี่ยงในระดับโลก
ตลาดอนุพันธ์โลกมีมูลค่ากว่า 580 ล้านล้านดอลลาร์ (ณ ปี 2023) และอาศัยทฤษฎีการกำหนดราคาสินทรัพย์เชิงไดนามิกเป็นหัวใจสำคัญ ธนาคารและสถาบันการเงินใช้เทคนิคเหล่านี้เพื่อกำหนดราคาและบริหารความเสี่ยง
การประยุกต์ใช้ที่สำคัญ:
Exotic Options Pricing - กำหนดราคาอนุพันธ์ที่ซับซ้อน เช่น Barrier Options, Asian Options และ Quanto Options ซึ่งไม่มีสูตรปิด (closed-form solution) แบบ Black-Scholes
Credit Risk Modeling - ประเมินความเสี่ยงผิดนัดชำระและกำหนดราคา Credit Default Swaps (CDS)
Value at Risk (VaR) - วัดความเสี่ยงสูงสุดที่พอร์ตโฟลิโออาจสูญเสียภายใต้สภาวะตลาดปกติ
บทเรียนจากวิกฤตการเงิน 2008:
วิกฤต Subprime Mortgage แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการเข้าใจข้อจำกัดของโมเดล โดยเฉพาะเมื่อสมมติฐานของโมเดล (เช่น การแจกแจงปกติของผลตอบแทน) ไม่เป็นไปตามความเป็นจริง ปัจจุบันสถาบันการเงินจึงใช้เทคนิคที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น:
Stress Testing - ทดสอบพอร์ตโฟลิโอภายใต้สถานการณ์รุนแรง (worst-case scenarios)
Fat-Tailed Distributions - แบบจำลองที่รองรับเหตุการณ์สุดขั้ว (extreme events) ได้ดีกว่า
Model Risk Management - การประเมินและจัดการความเสี่ยงที่เกิดจากข้อจำกัดของโมเดลเอง
"เรามักไม่รู้ว่าโมเดลของเราไม่สมบูรณ์จนกว่าเราจะพบกับวิกฤต" - นาย Emanuel Derman อดีต Head of Quantitative Strategies ที่ Goldman Sachs
📌 3. Hedge Fund Strategy: ศิลปะแห่งการสร้างผลตอบแทนที่ไม่ขึ้นกับตลาด
Hedge Fund คือกองทุนที่มีความยืดหยุ่นในการลงทุนสูง มักมีเป้าหมายสร้างผลตอบแทนที่เป็นบวกในทุกสภาวะตลาด (absolute return) กองทุนระดับโลกอย่าง Bridgewater Associates, Millennium Management และ Citadel ใช้ Dynamic Asset Pricing Theory ในการพัฒนากลยุทธ์ที่ซับซ้อน
กลยุทธ์ชั้นนำที่ใช้ทฤษฎีนี้:
Global Macro Strategy - วิเคราะห์ตัวแปรเศรษฐกิจมหภาคทั่วโลกและหาโอกาสลงทุนจากแนวโน้มระยะยาวและการเปลี่ยนนโยบายการเงิน
Risk Parity - จัดสรรความเสี่ยงอย่างเท่าเทียมระหว่างสินทรัพย์ต่างๆ แทนการจัดสรรเงินลงทุน พัฒนาโดย Ray Dalio ของ Bridgewater
Multi-Strategy Approach - กระจายการลงทุนในหลายกลยุทธ์ที่ไม่สัมพันธ์กัน (uncorrelated strategies) เพื่อลดความผันผวนโดยรวม
ความท้าทายและนวัตกรรมล่าสุด:
ความท้าทายหลักของ Hedge Fund คือการจับสัญญาณของการเปลี่ยนแปลงในพลวัตตลาด (regime shifts) ซึ่งเป็นจุดที่โมเดลแบบเดิมอาจล้มเหลว งานวิจัยล่าสุดจึงมุ่งเน้นไปที่:
Regime-Switching Models - แบบจำลองที่รองรับการเปลี่ยนแปลงสภาวะตลาดอย่างฉับพลัน
Deep Learning in Finance - ใช้ Neural Networks ที่ซับซ้อนเพื่อจับรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลตลาด
Alternative Data Analysis - วิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่ใช่การเงินโดยตรง เช่น ข้อมูลดาวเทียม, social media sentiment เพื่อหาอินไซต์ใหม่ๆ
"เป้าหมายของเราไม่ใช่แค่ชนะตลาด แต่เป็นการสร้างระบบที่ยังทำกำไรได้แม้ในวันที่เลวร้ายที่สุดของตลาด" - Ray Dalio, Bridgewater Associates
📌 4. Central Banking: การควบคุมเศรษฐกิจมหภาคด้วยทฤษฎีการเงิน
ธนาคารกลางทั่วโลก เช่น Federal Reserve, ECB และ Bank of Japan ใช้ Dynamic Asset Pricing Theory เป็นเครื่องมือสำคัญในการวิเคราะห์และดำเนินนโยบายการเงิน โดยเฉพาะในยุคที่ใช้มาตรการที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิม (unconventional monetary policy)
การประยุกต์ใช้ในการกำหนดนโยบายการเงิน:
Term Structure Models - วิเคราะห์และคาดการณ์เส้นอัตราผลตอบแทน (yield curve) เพื่อเข้าใจความคาดหวังของตลาดและวางแผนนโยบายการเงิน
Macro-Finance Models - เชื่อมโยงตัวแปรเศรษฐกิจมหภาคกับราคาสินทรัพย์ทางการเงิน
Financial Stability Analysis - ประเมินความเสี่ยงเชิงระบบและความเปราะบางของระบบการเงิน
กรณีศึกษา: Quantitative Easing (QE)
การที่ธนาคารกลางซื้อพันธบัตรและสินทรัพย์อื่นๆ ในปริมาณมากเพื่อเพิ่มสภาพคล่องและกระตุ้นเศรษฐกิจเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของการใช้ทฤษฎีราคาสินทรัพย์เชิงไดนามิก โดย:
Portfolio Balance Channel - ใช้หลักการของ Dynamic Asset Pricing Theory ในการคาดการณ์ว่าการเปลี่ยนแปลงอุปทานของพันธบัตรจะส่งผลต่อราคาและอัตราผลตอบแทนอย่างไร
Signaling Effect - ส่งสัญญาณถึงความมุ่งมั่นของธนาคารกลางในการรักษาอัตราดอกเบี้ยต่ำในระยะยาว
งานวิจัยของ Lars Peter Hansen (รางวัลโนเบลเศรษฐศาสตร์ปี 2013) และ Thomas Sargent เกี่ยวกับ Robust Control Theory ได้ช่วยให้ธนาคารกลางพัฒนานโยบายการเงินที่ทนทานต่อความไม่แน่นอนของโมเดลและการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างเศรษฐกิจ
📌 5. Algorithmic Liquidity Provision: การเป็นผู้ให้สภาพคล่องในยุคดิจิทัล
Market Makers แบบดั้งเดิมถูกแทนที่ด้วยอัลกอริทึมที่ทำหน้าที่เสนอราคาซื้อและขายตลอดเวลา โดยบริษัทอย่าง Citadel Securities, Virtu Financial และ Jump Trading ใช้ Dynamic Asset Pricing Theory ในการคำนวณราคาที่เหมาะสมและบริหารความเสี่ยง
Dynamics of Market Making:
Bid-Ask Spread Optimization - ใช้โมเดลสโตคาสติกเพื่อคำนวณส่วนต่างราคาเสนอซื้อ-ขายที่เหมาะสม โดยสมดุลระหว่างการทำกำไรและความเสี่ยงจากการถือครองสินทรัพย์
Inventory Management - ใช้เทคนิค Stochastic Control เพื่อรักษาระดับสินค้าคงคลัง (inventory) ให้อยู่ในระดับที่เหมาะสม
Adverse Selection Risk - ประเมินและจัดการความเสี่ยงจากการเทรดกับผู้ที่มีข้อมูลมากกว่า (informed traders)
Market Making ยุคใหม่มีบทบาทสำคัญในการเพิ่มสภาพคล่องและลดต้นทุนการทำธุรกรรมในตลาดการเงิน แต่ก็นำมาซึ่งความท้าทายใหม่ๆ เช่น Flash Crashes ที่เกิดจากการกระทำที่ประสานกันของอัลกอริทึม
==================================
สรุป
Dynamic Asset Pricing Theory เปลี่ยนโลกการเงินยังไง?
✅ ใช้คณิตศาสตร์ช่วยวิเคราะห์ตลาดที่ซับซ้อน
✅ เป็นพื้นฐานของการกำหนดราคาสินทรัพย์และอนุพันธ์
✅ ช่วยให้ Hedge Fund และธนาคารกลางบริหารพอร์ตโฟลิโอได้อย่างมีประสิทธิภาพ
อย่างไรก็ตาม บทเรียนสำคัญที่ได้จากวิกฤตการเงินต่างๆ คือ ไม่มีโมเดลใดที่สมบูรณ์แบบ การประยุกต์ใช้ทฤษฎีเหล่านี้จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์อย่างรอบคอบ เข้าใจข้อจำกัด และปรับใช้ให้เหมาะสมกับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
.
.
.
.
บทความโดย Pond Apiwat Atichat เจ้าของเพจ SuccessStrategies