บทความก่อนหน้านี้:
ทำไมกลยุทธ์ "buy the top" ถึงใช้ไม่ได้ผล
😆ลองนึกภาพนักลงทุนคนหนึ่งเดินเข้าไปในสำนักงานที่ปรึกษาทางการเงิน: "ผมอยากกระจายพอร์ตการลงทุน!" ที่ปรึกษาพยักหน้า: "เยี่ยมเลย มาซื้อ BTC, ETH และ… BTC เพิ่มอีกหน่อยผ่านกองทุน ETF กัน"
สิ่งนี้เรียกว่า ภาพลวงตาของการกระจายความเสี่ยง ซึ่งในทางเทคนิคแล้วคุณมีสินทรัพย์ที่หลากหลาย แต่ทั้งหมดกลับลดมูลค่าลงเพราะพาดหัวข่าวเดียวกัน
เราจะมาดูกลยุทธ์การสร้างดัชนีสามแบบ โดยใช้ตัวอย่าง L1 index ของแพลตฟอร์ม Envelop ซึ่งประกอบด้วยบล็อกเชนพื้นฐาน 6 รายการ: $BTC, $ETH, $BNB, $TRX, $NEAR และ $ZEC และเราจะใช้ backtesting (หรือ "การทดสอบย้อนหลัง") เพื่อดูว่าแต่ละกลยุทธ์จะมีประสิทธิภาพอย่างไรในช่วงปี 2023 ถึง 2025 ด้วยเงินลงทุนเริ่มต้น $100
สามวิธีในการจัดสรรน้ำหนักในพอร์ตโฟลิโอ
- น้ำหนักเท่ากัน (Equal Weight - EW), หุ้นเท่ากัน แต่ละสินทรัพย์ได้รับส่วนแบ่งเท่ากัน เรียบง่าย โปร่งใส และยุติธรรม เหมือนการแบ่งพิซซ่ากับเพื่อน: ทุกคนได้หนึ่งชิ้น ไม่มีใครรู้สึกถูกทิ้ง ในเดือนพฤษภาคม 2026 จะเป็น 1/6 ≈ 16.7% ของแต่ละโทเคนในดัชนี Envelop
- น้ำหนักตามมูลค่าตลาด (Market-Cap Weight - MCap) โดยมูลค่าตลาด (market cap) = ราคาโทเคน × จำนวนโทเคนที่หมุนเวียน ยิ่งโทเคน "มีราคาแพง" ในแง่นี้ ส่วนแบ่งในดัชนีก็ยิ่งมากขึ้น ตอนต้นปี 2023 BTC คิดเป็น 62.4%, BNB เพียง 7.4% และ NEAR 0.3%
- น้ำหนักที่ปรับตามความสัมพันธ์ (Correlation-Adjusted Weight - Corr-Adj) ปรับตามความสัมพันธ์ ที่นี่เราใช้คณิตศาสตร์: สินทรัพย์ที่มีความผันผวนสูงและมีความสัมพันธ์สูงกับสินทรัพย์อื่นจะได้รับน้ำหนักน้อยลง แนวคิดคือให้โทเคนที่ "ผันผวน" มีพื้นที่ในพอร์ตน้อยลง
ความสัมพันธ์คืออะไรและทำไมถึงสำคัญ
ความสัมพันธ์ (Correlation) คือการวัดว่าสินทรัพย์สองชนิดเคลื่อนไหวควบคู่กันมากน้อยเพียงใด ค่า +1.0 หมายถึง "ไปด้วยกันเสมอ" 0 หมายถึง "เป็นอิสระ" และ -1.0 หมายถึง "ไปในทิศทางตรงกันข้ามเสมอ"
สำหรับดัชนี L1 ของเรา ค่าเฉลี่ยความสัมพันธ์แบบคู่เป็นดังนี้: BTC และ ETH เคลื่อนไหวด้วยกันด้วยความสัมพันธ์ 0.82 ซึ่งสูงมาก
เมทริกซ์ความสัมพันธ์ (2023–2025)
หมายเหตุ! ความสัมพันธ์ของสินทรัพย์อาจแตกต่างกันไปตามช่วงเวลาที่แตกต่างกัน
น้ำหนักที่ปรับตามความสัมพันธ์ทำงานอย่างไรในพอร์ตโฟลิโอ
แนวคิดง่ายๆ: หากสินทรัพย์มีความเสี่ยง (ผันผวนสูง) และเคลื่อนไหวควบคู่กับสินทรัพย์อื่น (ความสัมพันธ์สูง) แล้วจะถือครองปริมาณมากไปทำไม? มันไม่ได้ให้ความคุ้มครองที่แท้จริงแก่พอร์ตโฟลิโอ
Wi ∝ 1 / (Σi × (1 + Pi)) Σi = ความผันผวนรายปีของสินทรัพย์ i (ความ "เสี่ยง") Pi = ความสัมพันธ์เฉลี่ยกับสินทรัพย์อื่น (การ "เคลื่อนไหวควบคู่") ยิ่ง Σ และ P น้อยลง น้ำหนักก็ยิ่งมากขึ้น
ผลลัพธ์สำหรับดัชนี L1: BTC ได้รับส่วนแบ่งสูงขึ้นเล็กน้อย คือ 21% แทนที่จะเป็น 16.7% เพราะแม้จะมี Σ ต่ำและความสัมพันธ์ "เชิงระบบ" แต่มันยังคงเป็นสินทรัพย์ที่ "เติบโตเต็มที่" ที่สุด NEAR ได้รับส่วนแบ่งน้อยลง (13.1%) เพราะด้วย Σ = 100% ต่อปีและความสัมพันธ์ 0.66 มันคาดเดาไม่ได้เกินไป และไม่สามารถให้ความหลากหลายเพียงพอ
💡 ประเด็นสำคัญ: ความผันผวนของ ZEC สูง (90%) แต่ความสัมพันธ์เฉลี่ยต่ำที่สุดในดัชนี (0.63) ซึ่งหมายความว่าแม้จะ "ผันผวน" แต่ก็มีพฤติกรรมอิสระมากกว่า นั่นคือเหตุผลที่ Corr-Adj จัดสรร 14.8% ให้กับมัน เกือบเท่ากับดัชนีน้ำหนักเท่ากัน แต่ดัชนี MCap จัดสรรเพียง 0.1% ให้ ZEC และพลาดการพุ่งขึ้น +809% ในปี 2025
การทดสอบย้อนหลัง 3 ปี: กลยุทธ์ไหนทำเงินได้มากกว่า?
Backtesting ก็เหมือน "ไทม์แมชชีน" สำหรับการลงทุน เรานำราคาสินทรัพย์ในอดีตมาแล้วถามว่า: "ถ้าฉันลงทุน $100 ในแต่ละกลยุทธ์ตอนต้นปี 2023 จะเป็นอย่างไร?"
Sharpe Ratio: ผลตอบแทนต่อหน่วยความเสี่ยง
Sharpe Ratio อาจเป็นเกณฑ์ที่สำคัญที่สุดในการเปรียบเทียบกลยุทธ์ มันตอบคำถาม: "ฉันได้รับผลตอบแทนเหนืออัตราปลอดความเสี่ยงเท่าใดต่อความเสี่ยงทุกๆ หนึ่งเปอร์เซ็นต์ที่รับมา?"
สูตรง่ายๆ:
Sharpe Ratio = (Rportfolio − Rfree) /Σportfolio Rportfolio = ผลตอบแทนพอร์ตโฟลิโอสำหรับปี Rfree = อัตราปลอดความเสี่ยง (≈ 4% อัตราผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐ) Σportfolio = ความผันผวน (ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) ของผลตอบแทน
Corr-Adj แสดง Sharpe Ratio ที่ 9.50 ซึ่งสะท้อนถึงไม่เพียงผลตอบแทนสูง แต่ยังการเติบโตที่สม่ำเสมอ: +89%, +100%, +110% ปีต่อปี โดยแทบไม่มีช่วงปรับตัวลงรุนแรง MCap ที่ Sharpe Ratio 1.11 ดูด้อยกว่าเมื่อเทียบกัน: ผลงานในปี 2025 ติดลบเนื่องจากการกระจุกตัวใน BTC (ซึ่งแทบไม่ขึ้น) และ ETH (ซึ่งลดลง 14%)
⚠️ สำคัญ! Sharpe Ratio ที่สูงในการทดสอบย้อนหลังสามปีไม่ได้รับประกันผลลัพธ์ในอนาคต สามปีเป็นขนาดตัวอย่างที่สั้นเกินไปที่จะสรุปผลทางสถิติที่มีนัยสำคัญ กลยุทธ์ที่ "ดี" อย่างแท้จริงจะถูกทดสอบด้วยข้อมูล 10 ปีขึ้นไป และได้รับการตรวจสอบความทนทานต่อ "เหตุการณ์หงส์ดำ"
คณิตศาสตร์เหนือสัญชาตญาณ
น้ำหนักที่ปรับตามความสัมพันธ์ไม่ได้รับประกันผลตอบแทนสูงสุด ในบางปีก็ทำงานได้ด้อยกว่าวิธีน้ำหนักเท่ากัน อย่างไรก็ตาม มันให้การเติบโตที่มั่นคงกว่าและอัตราส่วนความเสี่ยงต่อผลตอบแทนที่ดีกว่า (Sharpe Ratio 9.5 เทียบกับ 5.76)
ศัตรูหลักของนักลงทุนมือใหม่ไม่ใช่ความผันผวนของคริปโต แต่เป็นภาพลวงตาของการกระจายความเสี่ยงในพอร์ตที่ถ่วงน้ำหนักตามมูลค่าตลาด ซึ่ง 90% = BTC + ETH ดัชนีที่ชาญฉลาดพร้อมน้ำหนักที่เหมาะสมไม่ใช่เวทย์มนต์ แต่เป็นการประยุกต์ใช้ Modern Portfolio Theory กับตลาดคริปโต
ทำงานอย่างไรใน Envelop
เพื่อให้ผู้ใช้ใหม่เริ่มต้นได้ง่ายขึ้น และเพื่อลดความซับซ้อนในการทำความเข้าใจว่าดัชนี Envelop ถูกสร้างขึ้นอย่างไร เราจึงตัดสินใจใช้ดัชนีถ่วงน้ำหนักตามสินทรัพย์ในค่าที่ตั้งเริ่มต้น
อย่างไรก็ตาม คุณสามารถสร้างดัชนีที่มีน้ำหนักและสินทรัพย์ใดก็ได้เสมอ
แพลตฟอร์ม Envelop มีความยืดหยุ่นสูงสุด
