การลงทุนอย่ามองแค่ผลตอบแทน! มือใหม่ต้องเข้าใจ "การลดลงสูงสุด" และ "ค่า Sharpe"

2025-06-24
คำศัพท์, เรียนฟอเร็กซ์, พื้นฐาน

นักลงทุนมือใหม่อย่ามองแค่ผลตอบแทน! เรียนรู้การใช้ 「การลดลงสูงสุด」 เพื่อดูความเสี่ยง, 「ค่า Sharpe」 เพื่อดูค่า CP, สร้างพอร์ตการลงทุนที่ต้านทานการขาดทุนได้ดียิ่งขึ้น

เว็บไซต์นี้ใช้บริการแปลภาษาด้วย AI หากคุณมีคำแนะนำหรือข้อเสนอแนะ โปรดติดต่อเรา เรารอคอยคำแนะนำอันมีค่าของคุณ! [email protected]

เว็บไซต์นี้ใช้บริการแปลภาษาด้วย AI หากคุณมีคำแนะนำหรือข้อเสนอแนะ โปรดติดต่อเรา เรารอคอยคำแนะนำอันมีค่าของคุณ! [email protected]

อย่ามองแค่ผลตอบแทน! เข้าใจ「 การลดลงสูงสุด 」และ「ค่า Sharpe」เพื่อให้พอร์ตการลงทุนของคุณต้านทานความผันผวนได้ดีขึ้น

ในบทความก่อนหน้านี้ เราได้กำหนดแนวคิดหลักว่า "การบริหารความเสี่ยงสำคัญกว่าการแสวงหาผลตอบแทน"
วันนี้ เราจะเรียนรู้วิธีเปลี่ยนแนวคิดนี้จากวิธีคิดให้กลายเป็นทักษะการวิเคราะห์ที่สามารถปฏิบัติได้จริง

ลองคิดถึงสถานการณ์นี้: ตอนนี้มีสองแผนการลงทุนให้คุณเลือก

แผน A: ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา ผลตอบแทนเฉลี่ยต่อปี 15%
แผน B: ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา ผลตอบแทนเฉลี่ยต่อปี 10%

หลายคนอาจตอบสนองโดยเลือกแผน A ที่มีผลตอบแทนสูงกว่า
แต่ถ้าเราเพิ่มข้อมูลอีกหน่อย: แผน A เคยมีการลดลงของสินทรัพย์ในช่วงความผันผวนของตลาดถึง 50% ขณะที่แผน B ในสถานการณ์ที่แย่ที่สุดลดลงเพียง 15% คุณจะตัดสินใจต่างออกไปไหม?

นี่คือเหตุผลที่เราต้องเข้าใจความจริงเบื้องหลังตัวเลขผลตอบแทน
สองตัวชี้วัดสำคัญต่อไปนี้จะช่วยให้คุณตัดสินใจได้รอบด้านมากขึ้น

ตัวชี้วัดสำคัญที่หนึ่ง: การลดลงสูงสุด (Max Drawdown, MDD) - วัดการลดลงสูงสุดที่อาจเกิดขึ้น

「 การลดลงสูงสุด 」เป็นข้อมูลสำคัญที่ใช้วัดความเสี่ยงของการลงทุน
คำจำกัดความง่ายๆ คือ: พอร์ตการลงทุนของคุณจากจุดสูงสุดในอดีตลดลงไปถึงจุดต่ำสุดในภายหลัง ซึ่งเป็นเปอร์เซ็นต์การลดลงสูงสุด

ตัวอย่างเช่น: การลงทุนของคุณเพิ่มจาก 1 ล้านบาทเป็น 1.2 ล้านบาท (ซึ่งเป็นจุดสูงสุดในประวัติศาสตร์) จากนั้นตลาดลดลงจนสินทรัพย์ของคุณต่ำสุดที่ 900,000 บาทก่อนจะฟื้นตัว
ดังนั้น การลดลงสูงสุดในครั้งนี้คือการลดลงจากจุดสูงสุด 1.2 ล้านบาทไปยังจุดต่ำสุด 900,000 บาท คำนวณได้เป็น (1.2 ล้าน - 0.9 ล้าน) / 1.2 ล้าน = 25%

ตัวเลขนี้สำคัญมาก เพราะ:

มันเปิดเผยสถานการณ์ที่แย่ที่สุด: MDD บอกคุณว่า หากคุณลงทุนในจุดที่ไม่เหมาะสมที่สุด (จุดสูงสุดในประวัติศาสตร์) คุณอาจต้องเผชิญกับการขาดทุนสูงสุดในบัญชี
เบื้องหลังคือความจริงทางคณิตศาสตร์ที่เข้มงวด:
- การขาดทุนของสินทรัพย์และการฟื้นตัวไม่เป็นเส้นตรง
- เมื่อสินทรัพย์ลดลง 30% คุณต้องการการเพิ่มขึ้น 43% เพื่อกลับสู่ระดับเดิม
- เมื่อสินทรัพย์ลดลง 50% คุณต้องการการเพิ่มขึ้นถึง 100% เพื่อกลับสู่ระดับเดิม!

ยิ่งขาดทุนมาก การฟื้นตัวก็ยิ่งยาก
กลยุทธ์การลงทุนที่เคยมี การลดลง สูงสุดถึง 50% แม้ว่าผลตอบแทนระยะยาวจะน่าสนใจ แต่ความผันผวนที่รุนแรงอาจสร้างความกดดันทางจิตใจอย่างมาก และอาจบังคับให้นักลงทุนขายออกในช่วงเวลาที่ไม่ควรขาย

สรุปง่ายๆ การลดลงสูงสุด (MDD) เป็นตัวชี้วัดสำคัญในการวัด "ความเสถียร" ของการลงทุน
ตัวเลขนี้ยิ่งน้อย ยิ่งแสดงว่ากระบวนการลงทุนราบรื่นมากขึ้น และคุณมีโอกาสถือครองระยะยาวและประสบความสำเร็จมากขึ้น

ตัวชี้วัดสำคัญที่สอง: ค่า Sharpe (Sharpe Ratio) - ประเมินประสิทธิภาพการลงทุน

ถ้า MDD เป็นการประเมิน "ความลึก" ของความเสี่ยง ค่า Sharpe คือการประเมิน "ประสิทธิภาพ" ของการลงทุน
มันวัดว่า: พอร์ตการลงทุนได้รับผลตอบแทนเพิ่มขึ้นเท่าไรต่อความเสี่ยงหนึ่งหน่วยที่รับไว้

เราไม่จำเป็นต้องเจาะลึกสูตรคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน แค่เข้าใจความหมายหลัก:

ค่า Sharpe ยิ่งสูง หมายความว่าการลงทุนนี้มี "ประสิทธิผล" ในการรับความเสี่ยงที่ดีขึ้น
ค่า Sharpe ยิ่งสูง หมายความว่ากระบวนการลงทุนมีความเสถียรมากขึ้นและความผันผวนต่ำกว่าในขณะที่ได้ผลตอบแทนเท่ากัน

ผลตอบแทนเฉลี่ยต่อปี 10% หากพอร์ตการลงทุนมีค่า Sharpe สูง หมายความว่าเป้าหมายนี้บรรลุด้วยความผันผวนที่ค่อนข้างน้อย ขณะที่พอร์ตที่มีค่า Sharpe ต่ำ อาจหมายถึงผ่านความผันผวนรุนแรงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์เดียวกัน

สรุป: เป็นนักลงทุนที่ฉลาดขึ้น

ตั้งแต่ตอนนี้เป็นต้นไป เมื่อประเมินโอกาสการลงทุนใดๆ อย่าหลงใหลแค่ผลตอบแทนที่ดูดี
คุณควรฝึกนิสัยในการเจาะลึกข้อมูลเชิงลึก:

“กลยุทธ์การลงทุนนี้มี การลดลงสูงสุด ในประวัติศาสตร์เท่าไร?”
“ค่า Sharpe ของมันเป็นอย่างไร?”

เมื่อคุณมีเครื่องมือวิเคราะห์สองอย่างนี้ คุณจะมีมุมมองที่เป็นมืออาชีพมากขึ้นในการประเมินความเสี่ยง
ในบทความถัดไป เราจะนำเครื่องมือทั้งสองนี้ไปใช้วิเคราะห์ตัวเลือกการลงทุนที่ได้รับความนิยมสูงสุดในตลาด

ตัวอย่างบทความชุด:
เราได้เรียนรู้เครื่องมือในการประเมินความเสี่ยงแล้ว ตอนนี้มาดูการใช้เครื่องมือนี้วิเคราะห์กลยุทธ์การลงทุน ETF ที่ได้รับความนิยมกัน ว่าจะมีอะไรใหม่ๆ ที่ค้นพบบ้าง