ฉันจะอธิบายให้ละเอียดว่า บริษัทเทรดดิ้งชั้นนำของโลกใช้ AI ใน workflow ประจำวันได้อย่างไร และแชร์ทุกสิ่งที่คุณต้องใช้ในการ implement ระบบเดียวกันนี้ตั้งแต่เริ่มต้น
มาเริ่มกันเลย
Bookmark ไว้นะ - ผม Roan เป็น backend developer ที่ทำงานด้าน system design, HFT-style execution และ quantitative trading systems งานผมเน้นไปที่ว่าตลาดการทำนาย (prediction markets) จริงๆ แล้วทำงานอย่างไรภายใต้แรงกดดัน ถ้ามีข้อเสนอแนะ ความร่วมมือที่มีความคิด หรือพาร์ทเนอร์ชิพ สามารถเปิด DM ได้เลย
นักเทรดส่วนใหญ่ได้ยินคำว่า "AI ในการเทรด" แล้วก็จินตนาการถึง chatbot ที่พ่นสัญญาณซื้อออกมา
สิ่งที่เกิดขึ้นจริงๆ ภายในบริษัท quant ชั้นนำของโลกตอนนี้มันแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง และช่องว่างระหว่างสิ่งที่พวกเขาทำกับสิ่งที่นักเทรดระบบส่วนใหญ่เข้าใจนั้น เป็นหนึ่งในความได้เปรียบ (edge) ที่ยังไม่มีใครแตะต้องมากที่สุดในตลาดยุคปัจจุบัน
Jane Street ทุ่มเงิน 6 พันล้านดอลลาร์ให้กับโครงสร้างพื้นฐาน AI คลาวด์ในปี 2025 พวกเขาสร้าง data center ที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะในเท็กซัส ซึ่งมี GPU ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลว 4,032 ตัว เพื่อฝึกโมเดลเทรดดิ้งรุ่นถัดไปโดยเฉพาะ Jane Street สร้างรายได้จากการเทรด 39.6 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 โดยมีพนักงานประมาณ 3,500 คน Craig Falls หัวหน้าฝ่ายวิจัยเชิงปริมาณของพวกเขากล่าวต่อสาธารณะว่าพวกเขาอาศัยโครงสร้างพื้นฐาน GPU ของ CoreWeave เพื่อฝึกและปรับขนาดโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของตนเอง
Man Group ซึ่งเป็นกองทุนเฮดจ์ฟันด์ที่จดทะเบียนใหญ่ที่สุดในโลก บริหารสินทรัพย์ประมาณ 150 พันล้านดอลลาร์ ได้ร่วมมือกับ Anthropic ต่อสาธารณะเพื่อใช้ Claude เป็นแกนหลักของ pipeline การสร้างอัลฟ่า (alpha generation) ของพวกเขา ฝ่าย quant ของพวกเขาชื่อ Man Numeric ได้สร้างเครื่องมือภายในที่ชื่อ AlphaGPT ซึ่งสามารถสร้าง เขียนโค้ด และทำ backtest กลยุทธ์การเทรดได้โดยอัตโนมัติ
Two Sigma ดำเนินกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในสินทรัพย์มูลค่า 7 หมื่นล้านดอลลาร์มานานหลายปี Citadel สร้าง AI Assistant ภายในที่สแกนบันทึกการประชุม สรุปงานวิจัยของโบรกเกอร์ และระบุความเสี่ยงให้กับทีมหุ้นของพวกเขา ปัจจุบันเครื่องมือนี้เป็นส่วนหนึ่งของ workflow ประจำวันของนักลงทุนด้านหุ้นส่วนใหญ่ของบริษัท
Bridgewater Associates ก่อตั้งแผนก Artificial Investment Associate Labs ในปี 2023 Nir Bar Dea ซีอีโอของพวกเขากล่าวในการประชุมของ Bloomberg ในเดือนมีนาคม 2025 ว่ากองทุน AI มูลค่า 2 พันล้านดอลลาร์ของพวกเขากำลังสร้าง "อัลฟ่าที่เป็นเอกลักษณ์ซึ่งไม่สัมพันธ์กับสิ่งที่มนุษย์ของเราทำ" AI ทำหน้าที่เป็นผู้ตัดสินใจหลักในกองทุน ในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ดูแลการจัดการความเสี่ยงและการดำเนินการเทรด
สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่การทดลองอีกต่อไป สิ่งเหล่านี้คือระบบที่ใช้งานจริง (production systems) โดยใช้เงินทุนจริง
แต่ที่นี่คือคำถามที่ไม่มีใครถามออกมาดังๆ
บริษัทชั้นนำใช้ AI เพื่อแทนที่ quants ของพวกเขาหรือ? หรือพวกเขาใช้มันเพื่อทำให้ quants ของพวกเขาเร็วมากจนคนอื่นตามไม่ทัน?
คำตอบเปลี่ยนทุกอย่างเกี่ยวกับวิธีที่คุณควรสร้างระบบของคุณเอง และเมื่ออ่านบทความนี้จบ คุณจะมีแผนงานที่สมบูรณ์เพื่อทำสิ่งนั้น
ผมได้กล่าวถึง Markov Chains สำหรับการตรวจจับสภาวะตลาด (regime detection) และการวิเคราะห์อนุกรมเวลา (time series analysis) ในบทความก่อนหน้านี้ในซีรี่ส์นี้แล้ว AI workflows เป็นเลเยอร์ที่สี่และเป็นเลเยอร์สุดท้ายที่ทำให้ชุดเครื่องมือเทรดดิ้งระดับสถาบันสมบูรณ์
เมื่ออ่านบทความนี้จบ คุณจะเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่า Man Group, Jane Street, Bridgewater และ Citadel จัดโครงสร้าง AI workflows ของพวกเขาอย่างไร ตั้งแต่การวิจัยไปจนถึงสัญญาณจริง (live signal), ห้ากรณีการใช้งานเฉพาะที่ AI สร้างความได้เปรียบที่วัดผลได้มากที่สุดในการเทรดเชิงระบบ, วิธีใช้ Claude Code skills เพื่อบีบอัดวงจรการวิจัยของคุณในแบบเดียวกับที่ quants ระดับสถาบันทำ, สถาปัตยกรรม agentic pipeline ที่สมบูรณ์ซึ่งคุณสามารถสร้างได้ในวันนี้ด้วยเครื่องมือที่เปิดเผยต่อสาธารณะ และเลเยอร์หนึ่งเดียวที่ระบบเทรดดิ้ง AI ทุกระบบต้องการซึ่งไม่มีโมเดลใด可以提供ได้
หมายเหตุ: บทความนี้ตั้งใจให้ยาว ทุกส่วนต่อยอดจากส่วนก่อนหน้า หากคุณจริงจังกับการเพิ่มความได้เปรียบที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างแท้จริงให้กับการเทรดเชิงระบบของคุณ โปรดอ่านทุกคำ หากคุณกำลังมองหาทางลัด บทความนี้ไม่เหมาะสำหรับคุณ
ส่วนที่ 1: AI จะมาแทนที่ Quants หรือไม่? คำตอบที่ไม่มีใครให้คุณ
Man Group เปิดตัว AlphaGPT ต่อสาธารณะในเดือนกรกฎาคม 2025 Bloomberg รายงานเป็น第一家 ระบบสร้างแนวคิดสัญญาณเทรด เขียนโค้ดสำหรับการ implement และทำ backtest โดยอัตโนมัติ Ziang Fang ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโออาวุโสยืนยันว่าสัญญาณหลายสิบรายการได้รับการอนุมัติสำหรับการเทรดจริง (live trading) หลังจากผ่านการตรวจสอบโดยมนุษย์
นี่คือสิ่งที่ทีมของ Man Group เองกล่าว: เทคโนโลยีนี้ช่วยจัดการกับความท้าทายที่เพิ่มขึ้นในการลงทุนเชิงปริมาณ ซึ่งก็คือปริมาณข้อมูลมหาศาลและความสัมพันธ์ของตลาดที่เป็นไปได้ ซึ่งเติบโตเร็วกว่าที่ทีมมนุษย์จะประเมินด้วยมือได้ทัน Gary Collier CTO ของพวกเขาเรียกมันว่าการพลิกโฉมกระบวนการ quant เอง
กรอบความคิดนั้นอธิบายภาพรวมทั้งหมด AI ไม่ได้แก้ปัญหาการตัดสินใจ แต่กำลังแก้ปัญหาปริมาณงาน (throughput problem) ทีมวิจัยที่แข็งแกร่งอาจทดสอบแนวคิดสัญญาณอย่างจริงจังได้ประมาณยี่สิบแนวคิดในหนึ่งไตรมาส AlphaGPT ทดสอบได้หลายร้อยแนวคิดในหนึ่งสัปดาห์ แนวคิดที่รอดส่งต่อไปให้มนุษย์ตรวจสอบ ไม่มีแนวคิดใดเลยที่แตะต้องเงินทุนจริงโดยไม่มีนักวิจัยตัดสินใจอย่างรอบคอบ
Bridgewater ไปไกลกว่านั้นอีก แผนก AIA Labs ซึ่งนำโดย Greg Jensen co-CIO และ Jasjeet Sekhon หัวหน้านักวิทยาศาสตร์จาก Yale ได้สร้างสิ่งที่พวกเขาอธิบายว่าเป็น AI Reasoning Engine ซึ่งรวม large language models, machine learning และ reasoning tools เพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ (causal relationships) ในตลาด Jensen กล่าวอย่างชัดเจนว่า "การก้าวกระโดดครั้งใหญ่คือการใช้ machine intelligence เพื่อสร้างอัลฟ่า นั่นคือการก้าวกระโดด" แต่แม้ในการ implement ที่เข้มข้นที่สุด ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ยังคงดูแลการจัดการความเสี่ยง การได้มาซึ่งข้อมูล และการดำเนินการเทรด AI ตัดสินใจว่าจะเทรดอะไร มนุษย์ตัดสินใจว่าจะรับความเสี่ยงเท่าใด
Jane Street กล่าวโดยตรงบนเว็บไซต์ของพวกเขา: deep learning เป็นส่วนหนึ่งของชุดเครื่องมือของพวกเขา ไม่ใช่จุดเริ่มต้น พวกเขาทำงานกับ GPU หลายหมื่นตัว นักวิจัยยังคงอยู่ที่นั่น GPU ทวีคูณสิ่งที่นักวิจัยสามารถทำได้
Umesh Subramanian CTO ของ Citadel กล่าวอย่างตรงไปตรงมาในการประชุมที่นิวยอร์กในปลายปี 2025: "เราไม่ต้องการให้ PMs (ผู้จัดการพอร์ต) โยนการตัดสินใจลงทุนของมนุษย์ให้กับ AI นี่คือเครื่องมือเพื่อเร่งกระบวนการวิจัยของพวกเขาให้เร็วขึ้น" Ken Griffin เองกล่าวว่าแม้เทคโนโลยีจะเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ก็ไม่น่าจะสร้างผลตอบแทนที่เหนือตลาดได้ด้วยตัวมันเอง
รูปแบบสอดคล้องกันในทุกบริษัทที่เปิดเผยต่อสาธารณะเกี่ยวกับการ implement AI ของพวกเขา AI จัดการส่วนที่ความเร็วและปริมาณมีความสำคัญ: การสร้างสมมติฐาน การเขียนโค้ด การทำ backtest เบื้องต้น การประมวลผลข้อมูล มนุษย์จัดการส่วนที่การตัดสินใจมีความสำคัญ: การประเมินสภาวะตลาด การจัดสรรเงินทุน การกำกับดูแลความเสี่ยง การตัดสินใจปิดระบบเมื่อเงื่อนไขเปลี่ยนแปลง
บริษัทที่กำลังชนะนั้นไม่ได้แทนที่ quants ของพวกเขาด้วย AI พวกเขาทำให้ quants ของพวกเขาเร็วขึ้น 10 เท่า นั่นคือโมเดลที่คุณควรทำซ้ำ
ส่วนที่ 2: ห้ากรณีการใช้งานที่สร้างความได้เปรียบอย่างแท้จริง
แอปพลิเคชัน AI ส่วนใหญ่ในการเทรดให้การปรับปรุงเล็กน้อยที่ต้นทุนธุรกรรม (transaction costs) ลบล้างภายในไม่กี่เดือน มีห้ากรณีที่สร้างความได้เปรียบเชิงโครงสร้างซึ่งบริษัทชั้นนำยืนยันต่อสาธารณะว่าพวกเขาใช้งานในระบบจริง (production)
กรณีการใช้งานที่ 1: การค้นพบสัญญาณแบบ Agentic (Agentic Signal Discovery)
นี่คือสิ่งที่ Man Group สร้างด้วย AlphaGPT สถาปัตยกรรมนี้รัน agent สี่ตัวแยกกันในวงรอบ (loop) ตัวแรกสร้างสมมติฐานสัญญาณจากข้อมูล ตัวที่สองเขียนตรรกะและโค้ด implement ที่แน่นอน ตัวที่สามทำหน้าที่เป็นผู้ท้าชิง (challenger) โดยมีหน้าที่ค้นหาทุกเหตุผลที่สัญญาณอาจเป็นเท็จ overfitted หรือไม่สมเหตุสมผลทางเศรษฐกิจ ตัวที่สี่ประเมิน backtest และตัดสินใจว่าสัญญาณนั้นคุ้มค่าที่จะส่งให้มนุษย์ตรวจสอบหรือไม่
Man Group อธิบายด้วยคำพูดของพวกเขาเอง: ระบบทำงานเหมือนกับบริษัทจริงๆ มาก ซึ่งก็คือกลุ่มของทีม คนหนึ่งเสนอ อีกคนท้าชิง คนที่สามประเมิน agent เหล่านี้รันวงรอบนี้ไปพร้อมกันกับแนวคิดหลายร้อยแนวคิด แนวคิดที่รอดจากการตรวจสอบโดย adversarial ไปสู่นักวิจัย ส่วนที่เหลือจะถูกทิ้ง
Man Group ยังเน้นย้ำถึงความเสี่ยงที่พวกเขาพบระหว่างการพัฒนา ได้แก่ ภาพหลอน (hallucination), อคติจากการมองเห็นอนาคต (lookahead bias), ปัญหาการทดสอบหลายครั้ง (multiple testing problems) และอื่นๆ อีกมากมาย โมเดลการใช้เหตุผล (reasoning model) ของพวกเขาบันทึกทุกการตัดสินใจในทุกขั้นตอน ให้ความโปร่งใสอย่างสมบูรณ์ซึ่งกระบวนการที่ขับเคลื่อนโดยมนุษย์ไม่ได้เสนอเสมอไป
กรณีการใช้งานที่ 2: การแยกสัญญาณจากข้อมูลทางเลือก (Alternative Data Signal Extraction)
Point72 ใช้โมเดล NLP เพื่อวิเคราะห์บันทึกการประชุมทางโทรศัพท์เกี่ยวกับผลประกอบการ (earnings call transcripts) และแปลงเป็นสัญญาณที่มีโครงสร้าง ซึ่งป้อนเข้าสู่กลยุทธ์ออปชั่นโดยตรง Two Sigma ใช้ machine learning เพื่อแยกสัญญาณจากภาพถ่ายดาวเทียมและข้อมูลเศรษฐกิจมหภาค Hudson Labs ซึ่งเป็นบริษัทเฉพาะทางในด้านนี้ ปรับแต่ง AI เพื่อแยกตัวเลขผลประกอบการที่รายงานจริงออกจากคำแนะนำในอนาคต (forward guidance) ซึ่งช่วยแก้ปัญหา AI ที่สับสนระหว่างตัวเลขทางประวัติศาสตร์กับการคาดการณ์
รูปแบบเหมือนกันทุกที่ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (unstructured information) ถูกแปลงเป็นสัญญาณตัวเลขที่แม่นยำ ความได้เปรียบมาจากการที่ AI ประมวลผลทุกบันทึกการประชุม ทุกเอกสารยื่น ทุกข้อมูลที่มีอยู่พร้อมกัน และสร้างผลลัพธ์เชิงปริมาณที่สอดคล้องกัน
สำหรับนักเทรดเชิงระบบ เวอร์ชันที่เข้าถึงได้ทันทีที่สุดคือการวิเคราะห์การประชุมทางโทรศัพท์เกี่ยวกับผลประกอบการ (earnings call analysis) บันทึกการประชุมเป็นสาธารณะ นี่คือโครงสร้างการแยกข้อมูลระดับ production ที่แน่นอน:
ผลลัพธ์คือตัวเลข ไม่ใช่ย่อหน้า ตัวเลขนั้นไหลเข้าสู่โมเดลการกำหนดขนาดสถานะ (position sizing model) ของคุณโดยตรง
กรณีการใช้งานที่ 3: การทำ Backtest แบบเร่งความเร็วด้วย AI (AI Accelerated Backtesting)
คอขวดที่ใหญ่ที่สุดในการวิจัยเชิงระบบไม่ใช่การไม่มีแนวคิด แต่คือเวลาระหว่างการมีแนวคิดและการรู้ว่ามันมีความถูกต้องทางประวัติศาสตร์จริงหรือไม่ นักวิจัยที่ลดวงจรนั้นลงครึ่งหนึ่งจะทดสอบกลยุทธ์ได้มากเป็นสองเท่าต่อปี ในระยะเวลาห้าปี ความแตกต่างของปริมาณงานนี้ชี้ชัด
workflow ที่ใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้ได้ดีที่สุดจะแม่นยำตั้งแต่เริ่มต้น คุณอธิบายข้อกำหนดกลยุทธ์ (strategy specification) อย่างสมบูรณ์ ก่อนที่จะเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว เงื่อนไขเข้า, เงื่อนไขออก, กฎการกำหนดขนาดสถานะ, ระยะเวลาถือครอง, ข้อสมมติต้นทุนธุรกรรม และวิธีการตรวจสอบ ความแม่นยำในคำอธิบายทำให้เกิดความแม่นยำในผลลัพธ์
กรณีการใช้งานที่ 4: การทดสอบนัยสำคัญแบบ Monte Carlo (Monte Carlo Significance Testing)
backtest มาตรฐานทุกตัวใช้เส้นทางเดียวผ่านประวัติศาสตร์ เส้นทางเดียวไม่เพียงพอที่จะรู้ว่าผลลัพธ์ของคุณสะท้อนถึงความได้เปรียบที่แท้จริงหรือลำดับเหตุการณ์เฉพาะในกรอบเวลาทดสอบของคุณ
การจำลอง Monte Carlo สร้างเส้นทางที่เป็นไปได้หลายพันเส้นทางและแสดงการกระจายของผลลัพธ์ทั้งหมดให้คุณเห็น ผลลัพธ์เปอร์เซ็นไทล์ที่ 5, การขาดทุนสูงสุดที่คาดหวัง (expected maximum drawdown) และความน่าจะเป็นที่การขาดทุนจะเกินเกณฑ์ความเสี่ยงของคุณ ตัวเลขสามตัวนี้กำหนดขนาดสถานะของคุณก่อนที่จะ commit เงินทุนใดๆ การรันผ่านเลเยอร์ AI ที่ตีความผลลัพธ์เป็นภาษาธรรมดา โดยบอกคุณว่ามันหมายถึงอะไรสำหรับความทนต่อความเสี่ยงเฉพาะของคุณ คือวิธีที่กองทุนสถาบันแปลผลลัพธ์การจำลองเป็นการตัดสินใจจัดสรร
กรณีการใช้งานที่ 5: การกำหนดขนาดสถานะที่รับรู้สภาวะตลาด (Regime Aware Position Sizing)
นี่คือจุดที่กรอบワーク Markov Chain จากบทความก่อนหน้านี้เชื่อมต่อโดยตรงกับเลเยอร์ AI โมเดลสภาวะตลาดบอกคุณว่าตลาดอยู่ที่ไหนและความน่าจะเป็นที่จะเปลี่ยนแปลง AI สังเคราะห์สัญญาณนั้นร่วมกับการขาดทุนสูงสุด (drawdown) ปัจจุบันของคุณ ค่าประมาณความผันผวนที่เกิดขึ้นจริง (realized volatility) และความแรงของสัญญาณของคุณเพื่อสร้างคำแนะนำขนาดสถานะที่สอดคล้องกันในทุกปัจจัยนำเข้า
ขนาดสถานะที่ถูกต้องในสภาวะตลาดแนวโน้ม (trending regime) ที่มีความผันผวนต่ำ มักจะใหญ่เกินไปในสภาวะตลาดวิกฤต (crisis regime) ที่มีความผันผวนสูง ไม่มีปัจจัยนำเข้าเดียวบอกขนาดที่ถูกต้อง การสังเคราะห์ทั้งสี่ปัจจัยต่างหากที่ทำได้
การบ้าน: จัดอันดับห้ากรณีการใช้งานนี้ตามลำดับว่าจะมีผลกระทบมากที่สุดต่อการวิจัยปัจจุบันของคุณ การจัดอันดับนั้นบอกคุณอย่างชัดเจนว่าจะเริ่มต้นที่ไหน
ส่วนที่ 3: ทักษะ Claude Code และเครื่องมือที่แน่นอนที่ใช้ในระบบจริง (Production)
Man Group ประกาศต่อสาธารณะว่า Claude ปรับปรุงประสิทธิภาพของงานเขียนโค้ดสำหรับนักเทคโนโลยีเชิงปริมาณ (quantitative technologists) ของพวกเขาอย่างมีนัยสำคัญ นั่นมาจากประกาศความร่วมมือกับ Anthropic แต่ Claude Code ไม่ใช่แค่ chatbot ที่เขียนโค้ด มันคือสภาพแวดล้อมการเขียนโค้ดแบบ agentic ที่รันใน terminal ของคุณ อ่านไฟล์ของคุณ และรันโค้ดบนเครื่องของคุณ
พลังที่แท้จริงมาจาก skills เหล่านี้คือไฟล์คำสั่ง SKILL.md ที่ทำหน้าที่เป็นสูตรอาหาร (recipes) โดยบอก Claude อย่างชัดเจนว่าจะเข้าถึงงานเฉพาะอย่างไร ติดตั้งหนึ่งอัน แล้ว Claude จะเปลี่ยนเป็นผู้เชี่ยวชาญสำหรับโดเมนนั้น
นี่คือ skills ที่ได้รับการยืนยันว่ามีให้ใช้ตอนนี้ซึ่งสำคัญสำหรับนักเทรดเชิงระบบ
ทักษะ Backtesting Frameworks สร้างสถาปัตยกรรม backtesting ทั้งแบบ event driven และแบบ vectorized ความเร็วสูง มัน implement การวิเคราะห์แบบ walk forward, การทดสอบนอกกลุ่มตัวอย่าง (out of sample testing) และการสร้างแบบจำลองต้นทุนธุรกรรมที่สมจริง รวมถึง slippage และค่าคอมมิชชัน มันถูกสร้างขึ้นมาโดยเฉพาะเพื่อกำจัดอคติจากการมองเห็นอนาคต (lookahead bias) และอคติจากการอยู่รอด (survivorship bias) ซึ่งเป็นข้อผิดพลาดสองประการที่ทำให้ backtest ของนักเทรดรายย่อยเกือบทุกคนดูดีเกินจริง ทักษะนี้จัดการ workflow การปรับให้เหมาะสมหลายช่วงเวลา (multi period optimization) และรองรับพารามิเตอร์ backtest ที่ปรับแต่งได้ในช่วงเวลาใดก็ได้
ทักษะ Quant Trading and Backtesting ลงลึกยิ่งขึ้น รวมถึงการตรวจจับขอบคมแบบอัตโนมัติ (Automated Sharp Edge detection) ซึ่งระบุข้อผิดพลาด backtesting เฉพาะที่ทำให้กลยุทธ์ดูมีกำไรในการวิจัยและล้มเหลวทันทีในตลาดจริง การวิจัยปัจจัย (Factor research) และการทำเหมืองอัลฟ่า (alpha mining) ในมิติของมูลค่า (value) โมเมนตัม (momentum) และคุณภาพ (quality) การกำหนดขนาดสถานะตามเกณฑ์ Kelly (Kelly Criterion based position sizing) และแม่แบบการพัฒนากลยุทธ์ที่ครอบคลุมสำหรับการเทรดตามแนวโน้ม (trend following) การกลับสู่ค่าเฉลี่ย (mean reversion) และการเก็งกำไรทางสถิติ (statistical arbitrage)
ทักษะ Quantitative Research ช่วยให้มาตรฐานการตรวจสอบระดับสถาบัน การพัฒนากลยุทธ์, การสร้างอัลฟ่า, การสร้างแบบจำลองปัจจัย และเทคนิคการเก็งกำไรทางสถิติ พร้อมด้วยวิธีการทดสอบความเครียด (stress testing) ในตัว มันแก้ปัญหาเฉพาะในการแยกแยะสัญญาณอัลฟ่าที่แท้จริงจากสิ่งประดิษฐ์ทางสถิติ (statistical artifacts)
ทักษะ Market Data Pipeline จัดการชั้นการนำเข้าข้อมูลที่สมบูรณ์ มันทำให้เป็นมาตรฐานว่า Claude ดึงข้อมูลและจัดโครงสร้างข้อมูลตลาดจากผู้ให้บริการอย่างไร, ทำให้การตอบสนองเป็นปกติเป็น DataFrame ด้วยชื่อคอลัมน์มาตรฐาน, ใช้การปรับปรุงการดำเนินการขององค์กร (corporate action adjustments) สำหรับการวิเคราะห์ในอดีต และแคชผลลัพธ์เพื่อหลีกเลี่ยงการเรียก API ซ้ำซ้อน ข้อมูลที่ไม่ดีเป็นตัวฆ่า backtest อย่างเงียบๆ ทักษะนี้ทำให้การจัดการข้อมูลเป็นไปตามที่กำหนด (deterministic)
นอกจากนี้ยังมีทักษะการตรวจสอบสัญญาณสด (live signal monitoring) ที่ปิดวงจรจากการวิจัยไปจนถึงการปรับใช้ มันดึงข้อมูลเรียลไทม์, รักษาหน้าต่างแบบเลื่อนของแท่งเทียน (rolling window of bars), คำนวณตัวบ่งชี้ใหม่ในแต่ละแท่งเทียนใหม่, ประเมินเงื่อนไขสัญญาณ และส่งการแจ้งเตือน มันไม่เคยดำเนินการคำสั่งซื้อขายโดยตรง มันส่งออกเฉพาะสัญญาณ การออกแบบนั้นจงใจ
workflow ที่ดึงคุณค่ามากที่สุดเป็นไปตามลำดับเฉพาะ
ขั้นแรก, ระบุกลยุทธ์ให้สมบูรณ์ด้วยภาษาที่แม่นยำ ก่อนที่จะขอให้ Claude Code สร้างอะไรก็ตาม ขั้นที่สอง, ระบุข้อกำหนดการตรวจสอบอย่างชัดเจน: การตรวจสอบแบบ walk forward, ขั้นต่ำ 252 วันทำการซื้อขายในกลุ่มตัวอย่าง (in sample), ต้นทุนธุรกรรมขั้นต่ำสิบ basis points ต่อการเทรด ขั้นที่สาม, ถือว่าผลลัพธ์เป็นร่างสำหรับการตรวจสอบของคุณ โค้ดจะรัน backtest จะสร้างตัวเลข งานของคุณคือประเมินว่าตัวเลขเหล่านั้นสะท้อนถึงความได้เปรียบที่แท้จริงหรือความบังเอิญทางสถิติ
AI จัดการการ implement ดังนั้นคุณจึงมุ่งเน้นไปที่สมมติฐานและการประเมินผลทั้งหมด งานทางปัญญาไม่ได้หายไป มันรวมศูนย์อยู่ที่ส่วนที่ต้องใช้จิตใจที่ได้รับการฝึกฝนจริงๆ
ส่วนที่ 4: การสร้าง Pipeline ที่สมบูรณ์ตั้งแต่เริ่มต้น
Man Group ไม่ได้สร้าง AlphaGPT ในวันหยุดสุดสัปดาห์ แต่สถาปัตยกรรมไม่ได้เป็นกรรมสิทธิ์ มันคือ multi agent workflow ที่ประยุกต์ใช้กับปัญหาเฉพาะ โครงสร้างหลักสามารถทำซ้ำได้ในวันนี้โดยใช้ Claude Code และ Anthropic API
pipeline มีหกขั้นตอน ไม่มีขั้นตอนไหนข้ามได้
ขั้นตอนที่ 1: การนำเข้าข้อมูลและวิศวกรรมคุณลักษณะ (Data Ingestion and Feature Engineering) คุณภาพของข้อมูลของคุณกำหนดเพดานสำหรับทุกสิ่งทุกอย่างที่ตามมา ข้อมูลที่ไม่ดีไม่ทำให้เกิดข้อผิดพลาด มันสร้าง backtest ที่ดูดีและพังทลายในตลาดจริง อคติจากการอยู่รอด (survivorship bias), ราคาที่ยังไม่ได้ปรับ, การดำเนินการขององค์กรที่ขาดหายไป ล้วนเป็นข้อผิดพลาดเงียบที่ทำให้ผลตอบแทนดูสูงเกินจริงโดยไม่บอกกล่าว เลเยอร์ AI นำข้อมูลที่สะอาดของคุณมาและสร้างสรุปทางสถิติที่มีโครงสร้างของสภาพแวดล้อมปัจจุบัน: ความผันผวนที่เกิดขึ้นจริง (realized volatility) ในหลายกรอบเวลา, สัญญาณโมเมนตัม, รูปแบบปริมาณการซื้อขาย, ตัวบ่งชี้สภาวะตลาด
ขั้นตอนที่ 2: การสร้างสมมติฐานสัญญาณ (Signal Hypothesis Generation) agent ตัวแรกได้รับสรุปข้อมูลและสร้างสมมติฐานที่เฉพาะเจาะจงและทดสอบได้หนึ่งข้อ สมมติฐานที่บอกว่า "เทรดโมเมนตัม" ไม่ใช่สมมติฐาน สมมติฐานที่บอกว่า "ซื้อเมื่อผลตอบแทน 20 วันเกินหนึ่งส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายผลตอบแทนแบบเลื่อน 60 วัน และความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงในปัจจุบันต่ำกว่าค่ามัธยฐาน 90 วัน" คือสมมติฐาน agent ยังสร้างเหตุผลทางเศรษฐกิจและเงื่อนไขเฉพาะที่คาดว่าสัญญาณจะหยุดทำงาน
ขั้นตอนที่ 3: การท้าชิงเชิงปรปักษ์ (Adversarial Challenge) นี่คือขั้นตอนที่ quants รายย่อยส่วนใหญ่ข้ามไปโดยสิ้นเชิง และเป็นขั้นตอนที่แยก AlphaGPT ออกจากคำแนะนำการเทรดแบบ chatbot agent แยกต่างหากได้รับสมมติฐาน และบทบาทเดียวของมันคือการทำลายมัน สัญญาณสามารถคำนวณได้จากข้อมูลที่มีอยู่ในเวลาที่ทำการเทรดหรือไม่? เหตุผลทางเศรษฐกิจสอดคล้องกันหรือเป็นเพียงเรื่องเล่าที่สร้างขึ้นภายหลัง? มันใช้ได้ในสภาวะตลาดที่แตกต่างกันหรือไม่? เหตุการณ์ระดับมหภาคใดที่จะทำให้มันล้มเหลว?
ขั้นตอนที่ 4: การทำ Backtest แบบ Walk Forward (Walk Forward Backtesting) ในแต่ละจุดเวลา พารามิเตอร์โมเดลทุกตัวถูกประมาณโดยใช้เฉพาะข้อมูลในอดีตที่มีจนถึงจุดนั้นเท่านั้น โมเดลไม่เคยเห็นข้อมูลในอนาคต ข้อกำหนดเดี่ยวนี้กำจัดสาเหตุทั่วไปที่สุดของประสิทธิภาพ backtest ที่สูงเกินจริง
ขั้นตอนที่ 5: การทดสอบนัยสำคัญทางสถิติ (Statistical Significance Testing) สร้างชุดผลตอบแทนของกลยุทธ์สุ่มที่มีคุณสมบัติทางสถิติตรงกันหนึ่งพันครั้ง ถ้าอัตราส่วน Sharpe จริงของคุณอยู่ในห้าเปอร์เซ็นต์สูงสุดของการกระจายนั้น คุณมีหลักฐานของความได้เปรียบที่แท้จริง ถ้าไม่ คุณมีหลักฐานของการจับคู่รูปแบบบนสัญญาณรบกวน
ขั้นตอนที่ 6: ประตูตรวจสอบโดยมนุษย์ (Human Review Gate) ขั้นตอนนี้ไม่สามารถทำอัตโนมัติได้ ไม่มีสัญญาณใดแตะต้องเงินทุนจริงโดยไม่มีนักวิจัยประเมิน Man Group, Bridgewater, Citadel และ Jane Street ทั้งหมดยืนยันเรื่องนี้ต่อสาธารณะ
หกขั้นตอน ห้าขั้นตอนอัตโนมัติ หนึ่งขั้นตอนเป็นมนุษย์เสมอ
เลเยอร์การตรวจสอบการปรับใช้ (deployment monitoring layer) ที่ทุกระบบต้องการ:
กำหนดเกณฑ์ก่อนที่คุณจะเริ่มเทรด ช่วงเวลาที่แย่ที่สุดในการตัดสินใจนั้นคือเมื่อระบบทำงานได้ไม่ดีอยู่แล้ว ผลลัพธ์คือธง (flag) สำหรับการตรวจสอบของมนุษย์ ไม่ใช่การปิดระบบอัตโนมัติ สัญญาณสภาวะตลาดจาก Markov Chain จากบทความก่อนหน้านี้ป้อนเข้าสู่เลเยอร์การตรวจสอบนี้โดยตรงเป็นตัวกระตุ้นเพิ่มเติม
ส่วนที่ 5: ก่อน AI กับ หลัง AI และ Workflow การผลิตที่สมบูรณ์
ก่อน AI: แนวคิดมาจากการอ่านเอกสารวิจัยหรือสังเกตความผิดปกติของตลาด การเขียนโค้ด implement ใช้เวลาหลายชั่วโมง บางครั้งหลายวัน การตั้งค่า backtest ที่เหมาะสมด้วยการตรวจสอบแบบ walk forward ใช้เวลาเพิ่มเติม จำนวนแนวคิดที่นักวิจัยคนหนึ่งสามารถทดสอบอย่างจริงจังในหนึ่งปีถูกจำกัดอย่างรุนแรง การเลือกแนวคิดเกิดขึ้นก่อนการทดสอบ ไม่ใช่เป็นผลจากการทดสอบ การจัดการความเสี่ยงเป็นขั้นตอนด้วยตนเองที่แยกต่างหาก การกำหนดขนาดสถานะถูกปรับเทียบโดยสัญชาตญาณและปรับเปลี่ยนภายหลังเมื่อการขาดทุนสูงสุด (drawdowns) เกินความคาดหมาย
หลัง AI: เวลาระหว่างแนวคิดและการประเมินผลที่เข้มงวดลดลงจากวันเหลือชั่วโมง เมื่อการทดสอบรวดเร็ว คุณสามารถทดสอบแนวคิดที่รู้สึกไม่แน่นอนได้ คุณสามารถรัน adversarial review กับสมมติฐานของคุณเองก่อนที่จะลงทุนเวลาสร้างมันขึ้นมา คุณสามารถสร้างแนวคิดที่แตกต่างกันหลายสิบแบบของสัญญาณที่มีแนวโน้มดีและทดสอบทั้งหมดเทียบกัน แทนที่จะเลือกมาหนึ่งแบบโดยสัญชาตญาณ
Man Group อธิบายสิ่งนี้อย่างแม่นยำ: เทคโนโลยีช่วยให้พวกเขาทดสอบแนวคิดได้มากขึ้น เกณฑ์คุณภาพสำหรับสิ่งที่ส่งให้นักวิจัยสูงขึ้น เนื่องจาก AI กรองความล้มเหลวทั่วไปออกก่อน นักวิจัยใช้เวลาประเมินสัญญาณที่รอดจากกระบวนการท้าชิงอัตโนมัติแล้ว แทนที่จะใช้เวลานั้นกับงาน implement
ข้อมูลทางเลือก (alternative data) ซึ่งก่อนหน้านี้ต้องใช้ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยเฉพาะ ตอนนี้เข้าถึงได้ผ่าน pipeline การแยกข้อมูลด้วย NLP ที่สร้างขึ้นในเวลาไม่กี่ชั่วโมง บันทึกการประชุมผลประกอบการ, เอกสารยื่นต่อหน่วยงานกำกับดูแล และรายงานเศรษฐกิจมหภาคสามารถแปลงเป็นสัญญาณที่มีโครงสร้างได้อย่างต่อเนื่อง
การกำหนดขนาดสถานะไม่ใช่ขั้นตอนด้วยตนเองที่แยกต่างหากอีกต่อไป มันถูกรวมเข้ากับการตรวจจับสภาวะตลาดจากเลเยอร์ Markov Chain, การประมาณความผันผวนจากเลเยอร์ GARCH และความแรงของสัญญาณจากกลยุทธ์ปัจจุบัน ทำให้เกิดคำแนะนำขนาดสถานะที่สอดคล้องกันในทุกปัจจัยนำเข้าพร้อมกัน
workflow การผลิตที่สมบูรณ์: การวิจัยทำงานต่อเนื่องในเบื้องหลัง agentic pipeline สร้างและทดสอบสมมติฐานสัญญาณ ทิ้งอันที่ล้มเหลวในการตรวจสอบ adversarial และส่งผู้รอดชีวิตไปให้มนุษย์ประเมิน สัญญาณที่ได้รับการอนุมัติเข้าสู่การเทรดแบบ Paper Trading (paper trading) ซึ่งตรวจสอบทุกวันเทียบกับความคาดหวังนอกกลุ่มตัวอย่าง (out of sample expectations) สัญญาณที่คงอยู่จะย้ายไปยังการจัดสรรจริงขนาดเล็ก (small live allocation) ขนาดสถานะจะเพิ่มขึ้นก็ต่อเมื่อประสิทธิภาพยืนยันความคาดหวัง การเบี่ยงเบนอย่างมีนัยสำคัญใดๆ จะกระตุ้นการตรวจสอบโดยมนุษย์ทันที
Jane Street อธิบายความท้าทายหลักบนเว็บไซต์ของพวกเขา: ตลาดมีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างบ่อยครั้งเพื่อตอบสนองต่อโรคระบาด การเลือกตั้ง กฎระเบียบ และการเปลี่ยนแปลงในพฤติกรรมส่วนรวม การระบุว่าเมื่อใดการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เกิดขึ้นครั้งหนึ่งเป็นงานเดียวที่การตัดสินใจของมนุษย์ไม่สามารถถูกแทนที่ได้มากที่สุด
การบ้าน: ก่อนที่จะปรับใช้สัญญาณที่สร้างโดย AI ใดๆ แบบสด ให้เขียนเงื่อนไขสามข้อที่จะทำให้คุณหยุดเทรดและตรวจสอบระบบ เขียนสิ่งนี้ก่อนที่คุณจะเริ่ม ช่วงเวลาที่ระบบทำงานได้ไม่ดีคือช่วงเวลาที่แย่ที่สุดในการตัดสินใจนั้นเป็นครั้งแรก
สรุป
AI ไม่ได้ทำนายตลาด สิ่งที่มันทำคือบีบอัดเวลาระหว่างแนวคิดการเทรดและการทดสอบแนวคิดนั้นอย่างเข้มงวดจากวันเหลือชั่วโมง มันรัน adversarial review ซึ่งนักเทรดระบบส่วนใหญ่ไม่เคยใช้กับสมมติฐานของตนเอง มันขยายปริมาณงานวิจัยของ quant คนเดียวให้เป็นสิ่งที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้ทั้งทีม
Man Group กล่าวหลังจากเปิดตัว AlphaGPT ต่อสาธารณะ: LLMs ได้เร่งความเร็วของการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญ แต่ quants ของพวกเขายังคงอยู่ ทุกสัญญาณที่ถึงเงินทุนมีนักวิจัยลงนามรับรอง
Bridgewater ไปไกลกว่านั้นอีก โดยสร้างกองทุนมูลค่า 2 พันล้านดอลลาร์ซึ่ง AI เป็นผู้ตัดสินใจหลัก ในขณะที่มนุษย์ดูแลความเสี่ยงและการดำเนินการ
Jane Street ลงทุน 6 พันล้านดอลลาร์ในโครงสร้างพื้นฐาน GPU เพื่อทวีคูณสิ่งที่นักวิจัยของพวกเขาสามารถทำได้ ไม่ใช่เพื่อแทนที่พวกเขา
AI ให้ขนาด (scale) แก่พวกเขา การตัดสินใจยังคงเป็นมนุษย์
ตอนนี้คุณมีส่วนประกอบพื้นฐานเดียวกันแล้ว สถาปัตยกรรม agentic pipeline ทักษะ Claude Code สำหรับการทำ backtest, การสร้างสัญญาณ และการตรวจสอบ กรอบการแยกข้อมูล NLP สำหรับข้อมูลทางเลือก การทดสอบนัยสำคัญแบบ Monte Carlo การกำหนดขนาดสถานะที่รับรู้สภาวะตลาด และประตูตรวจสอบโดยมนุษย์ที่ทำให้ระบบยังคงมีชีวิตอยู่เมื่อตลาดเคลื่อนไหวในแบบที่ชุดข้อมูลในอดีตไม่เคยมี
นี่คือคำถามที่ผมอยากให้คุณนั่งคิด
Man Group ทดสอบสัญญาณหลายร้อยรายการด้วย AlphaGPT และส่งผู้รอดชีวิตให้มนุษย์ตรวจสอบ Bridgewater สร้างกองทุนมูลค่า 2 พันล้านดอลลาร์ที่ AI เป็นผู้ตัดสินใจหลัก Jane Street ฝึกโมเดลบนข้อมูลจำนวนหลายเพตาไบต์ด้วย GPU หลายหมื่นตัว Two Sigma ดึงความได้เปรียบจากข้อมูลทางเลือกที่นักเทรดส่วนใหญ่ไม่เคยคิดถึง
หากคุณสามารถสร้างความสามารถเหล่านี้ได้เพียงอย่างเดียวในฐานะนักเทรดเชิงระบบที่ทำงานอิสระ คุณจะเลือกอันไหนและเพราะเหตุใด?
คำตอบของคุณเผยให้เห็นอย่างชัดเจนว่าคุณเชื่อว่าแหล่งที่มาของความได้เปรียบเชิงระบบ (systematic edge) ในตลาดสมัยใหม่อยู่ที่ไหนจริงๆ
โพสต์ในความคิดเห็น ไม่มีคำตอบที่ผิด แต่มีคำตอบที่เปิดเผยข้อมูลได้มาก
