การหาอัตราต่อรองที่ตั้งราคาไม่ถูกต้องในตลาดพยากรณ์ ให้เปรียบเทียบ 2 ค่า:
- ความน่าจะเป็นโดยนัยของตลาด (ราคาปัจจุบัน)
- ความน่าจะเป็นจริงที่คุณประเมินจากข้อมูล
ถ้าสัญญาเทรดที่ $0.40 (40%) แต่คุณประเมินได้ 55% อาจเป็นโอกาสที่มี Expected Value เป็นบวก
การเทรดแบบนี้ไม่ใช่การเดาผู้ชนะ แต่คือการหาช่วงที่ราคาตลาดเบี่ยงจากความจริงเพราะข่าวกระแส สภาพคล่องต่ำ หรืออคติทางอารมณ์
ใจความสำคัญ: คุณไม่ได้ซื้อความแน่นอน แต่ซื้อ "ความน่าจะเป็น" ที่ราคาต่ำกว่ามูลค่ายุติธรรมที่คุณประเมิน
เริ่มต้นเร็ว: เวิร์กโฟลว์ 5 ขั้น
- แปลงราคาเป็นความน่าจะเป็นโดยนัย
- ประเมินความน่าจะเป็นจริงจากข้อมูล
- คำนวณ Expected Value (EV)
- ตรวจคุณภาพการส่งคำสั่ง (สเปรด ความลึก สภาพคล่องขาออก)
- กำหนดขนาดความเสี่ยงก่อนเข้าเทรด
ถ้าขั้นใดไม่ผ่าน ให้ข้ามดีลนั้น
ตลาดพยากรณ์คืออะไร
ตลาดพยากรณ์คือแพลตฟอร์มที่ซื้อขายสัญญาเหตุการณ์อนาคต เช่น การเลือกตั้ง ดอกเบี้ย รางวัล ภูมิอากาศ หรือข้อมูลเศรษฐกิจ
ในตลาดแบบไบนารี สัญญาจะปิดที่:
- $1.00 ถ้าเหตุการณ์เกิดขึ้น
- $0.00 ถ้าเหตุการณ์ไม่เกิดขึ้น
ดังนั้นราคาเท่ากับสัญญาณความน่าจะเป็นโดยตรง
- "Yes" ที่ $0.60 หมายถึง 60%
- ซื้อที่ $0.60 แล้วถูก จะกำไร $0.40 ต่อสัญญา
- ถ้าผิด จะขาดทุน $0.60
"ราคาไม่ถูกต้อง" หมายถึงอะไร
คือความต่างที่วัดได้ระหว่างมุมมองตลาดกับความน่าจะเป็นจริง
- ตลาดมอง: 45%
- คุณประเมิน: 55%
- ช่องว่างมูลค่า: 10 จุดเปอร์เซ็นต์
ช่องว่างนี้คือ edge ที่เป็นไปได้
ตัวอย่าง
มีโพสต์เชิงลบหนึ่งครั้ง ทำให้สัญญา "เศรษฐกิจขยายตัว" ลดลงไปที่ $0.30 (30%) แต่ข้อมูลย้อนหลังของคุณชี้ว่าโอกาสจริงใกล้ 50%
หากโมเดลของคุณแข็งแรง นี่คือภาวะตลาด overreact และอาจเกิด mispricing
ขั้นที่ 1: ความน่าจะเป็นโดยนัย
จากราคาสัญญา
Probability (%) = Price x 100
- $0.72 -> 72%
จาก Decimal Odds
Probability = 1 / Decimal Odds
- 2.50 -> 40%
ก่อนตัดสินใจ ให้เทียบทุกอย่างในรูปแบบความน่าจะเป็นเดียวกัน
ขั้นที่ 2: ประเมินความน่าจะเป็นจริง
1) Base Rates
เริ่มจากความถี่ในอดีตภายใต้เงื่อนไขใกล้เคียง
2) สถิติจำลอง (Monte Carlo)
ถ้าผลลัพธ์หนึ่งชนะ 6,500 จาก 10,000 รอบจำลอง ความน่าจะเป็นที่ประเมินคือ 65%
3) เทียบข้ามแพลตฟอร์ม
ถ้าแพลตฟอร์ม A ให้ 55% แต่แพลตฟอร์ม B ให้ 48% กับเหตุการณ์เดียวกัน อย่างน้อยหนึ่งฝั่งอาจตั้งราคาคลาดเคลื่อน
ขั้นที่ 3: คำนวณ Expected Value (EV)
EV = (P(win) x profit_if_win) - (P(loss) x loss_if_wrong)
ตัวอย่าง:
- ราคาตลาด: $0.40
- ความน่าจะเป็นที่คุณประเมิน: 55%
- เงินที่เสี่ยง: $100
- กำไรเมื่อถูกทาง: $150
- ขาดทุนเมื่อผิดทาง: $100
EV = (0.55 x 150) - (0.45 x 100) = +$37.50
EV บวกไม่ได้การันตีกำไรในดีลเดียว แต่บอกว่าเกมนี้คุ้มในระยะยาวเมื่อทำซ้ำอย่างมีวินัย
ขั้นที่ 4: ตรวจคุณภาพการส่งคำสั่ง
- สเปรด: กว้างเกินไปจะกิน edge
- ความลึก: ตื้นเกินไปเสี่ยง slippage
- ทางออก: ต้องมีสภาพคล่องให้ปิดสถานะได้
- จังหวะข่าว: ระวังความผันผวนช่วงประกาศสำคัญ
ขั้นที่ 5: บริหารความเสี่ยงก่อนเข้าเทรด
- Smart money risk: ตลาดอาจมีข้อมูลที่คุณยังไม่รู้
- Liquidity risk: อาจออกไม่ได้ที่ราคาที่ต้องการ
- Black swan risk: เหตุการณ์สุดขั้วทำให้โมเดลพังได้
- Platform risk: กติกาการตัดสินผลไม่ชัดเจน
แนวทางปฏิบัติ:
- จำกัดขนาดต่อดีล
- ไม่กระจุกความเสี่ยงในธีมเดียว
- ตั้งจุดยกเลิกไอเดียและขาดทุนสูงสุดล่วงหน้า
ทำไมฝูงชนถึงตั้งราคาผิด
- ตอบสนองข่าวแรงเกินจริง
- อคติฝั่งตัวเต็ง
- ตลาดบาง สภาพคล่องต่ำ
- เทรดตามอารมณ์
Arbitrage vs Mispricing
| กลยุทธ์ | แนวคิดหลัก | ความเสี่ยง |
|---|---|---|
| Arbitrage | เก็บส่วนต่างราคาข้ามแพลตฟอร์ม | โดยทั่วไปต่ำกว่าเมื่อเฮดจ์ครบ |
| Mispricing | ถือสถานะตามแบบจำลองที่ต่างจากตลาด | ความเสี่ยงเชิงทิศทางสูงกว่า |
ตลาดพยากรณ์มีประสิทธิภาพไหม
โดยรวมถือว่าแม่นยำ โดยเฉพาะตลาดที่มีสภาพคล่องสูง แต่ตลาดเฉพาะทางที่บางมักมีความคลาดเคลื่อนมากกว่า
เช็กลิสต์ก่อนเปิดสถานะ
- ความน่าจะเป็นจริงของฉันมีหลักฐานรองรับหรือไม่?
- ช่องว่างราคายังคุ้มหลังหักค่าธรรมเนียมหรือไม่?
- EV เป็นบวกหรือไม่?
- มีสภาพคล่องพอสำหรับเข้าและออกหรือไม่?
- ขนาดสถานะสอดคล้องกับความเสี่ยงหรือไม่?
ถ้ายังตอบ "ใช่" ไม่ครบทุกข้อ ให้รอดีลที่ดีกว่า