ทำไมแม้แต่ 'นักลงทุนวอลล์สตรีท' สุดเก๋า ก็ยังตอบไม่ได้ว่า 'ฟองสบู่' จะแตกเมื่อไร

บทวิเคราะห์ของสำนักข่าวดิอีโคโนมิสต์ระบุว่า ที่ผ่านมา ผู้เชี่ยวชาญและนักลงทุนต่างเห็นพ้องกันว่า มูลค่าของสินทรัพย์จำนวนมากปรับตัวสูงขึ้น อย่างเจมี่ ไดมอน ประธานกรรมการบริหารของเจพีมอร์แกนเชส ที่ออกมาเตือนในช่วงกลางเดือน ต.ค. ว่า สินทรัพย์จำนวนมาก "กำลังเข้าสู่ภาวะฟองสบู่" ในขณะเดียวกัน เจน เฟรเซอร์ ประธานกรรมการบริหารของซิตี้กรุ๊ปเอง ก็ได้พูดถึง "การประเมินมูลค่าสินทรัพย์ที่สูงเกินจริง" เช่นกัน

นอกจากนี้ สถาบันอย่าง ธนาคารกลางอังกฤษชี้ว่า “ความเสี่ยงที่ตลาดจะปรับฐานอย่างรุนแรงมีเพิ่มขึ้น" และกองทุนการเงินระหว่างประเทศ (IMF) ก็มีความกังวลเกี่ยวกับ "ความผันผวน" เนื่องจาก "ราคาของสินทรัพย์เสี่ยงที่สูงกว่าปัจจัยพื้นฐานเป็นอย่างมาก" โดยเมื่อพิจารณาจากการซื้อหุ้นในดัชนี S&P 500 ของอเมริกาในปัจจุบัน นักลงทุนจะต้องจ่ายเงินในราคาที่สูงกว่า 41 เท่าของกำไรพื้นฐานโดยเฉลี่ย ซึ่งตลอดระยะเวลาที่ผ่านมา อัตราส่วนที่มากขนาดนี้พบเจอได้แค่ในช่วงวิกฤตฟองสบู่ดอทคอมเท่านั้น ซึ่งตัวเลขในช่วงเวลานั้นก็ไม่ได้สูงไปกว่าในปัจจุบันมากเท่าไร

ในปัจจุบัน ช่องว่างระหว่างเครดิตของตราสารหนี้บริษัทเอกชนที่มีความน่าเชื่อถือระดับปานกลาง-สูง ให้ผลตอบแทนสูงกว่าพันธบัตรรัฐบาลเพียง 0.8 % ซึ่งครั้งสุดท้ายที่ส่วนต่างของเครดิตต่ำขนาดนี้ ก็คือช่วงฟองสบู่ดอทคอมในปี 1998 เช่นเดียวกัน 

แม้แต่ในด้านของ "ทองคำ" ซึ่งปกติแล้วจะทำหน้าที่เป็นสินทรัพย์ปลอดภัย ก็ดูเหมือนจะอ่อนไหวต่อความต้องการของนักลงทุนมากผิดปกติ โดยหลังจากพุ่งขึ้นแตะระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์เมื่อวันที่ 20 ต.ค. ราคาก็ลดลงกว่า 7% ในเวลาเพียงสองวัน และในปัจจุบันก็อยู่ต่ำกว่าจุดสูงสุดถึง 8% แล้ว

แม้การปรับฐานครั้งแรกของสินทรัพย์อาจเกิดขึ้นไปแล้วในช่วงกลางปี แต่คำถามที่สำคัญกว่านั้นคือ ครั้งต่อไปจะเกิดขึ้นเมื่อไร? 

เจมส์ ไวท์ จากบริษัทการลงทุน Elm Wealth  กล่าวว่า บริษัทจัดการกองทุนเชิงปริมาณ และกองทุนเฮดจ์ฟันด์อื่น ๆ ที่สัญญาว่าจะให้ผลตอบแทนไม่ว่าจะเกิดอะไรขึ้น รวมถึงใครก็ตามที่หวังจะเอาชนะตลาด ควรจะต้องคาดการณ์จุดเปลี่ยนของตลาดให้ได้อย่างแม่นยำ “กุญแจสำคัญของการซื้อขายแบบมหภาค คือการคาดการณ์จุดเปลี่ยน”

อย่างไรก็ตามในความเป็นจริงแล้ว การที่เราจะล่วงรู้การเปลี่ยนนั้น “แทบจะเป็นไปไม่ได้เลย”

ที่เป็นเช่นนั้นเพราะการคาดการณ์การปรับฐานของตลาด ขึ้นอยู่กับการคาดการณ์ความผันผวน ของแนวโน้มราคาสินทรัพย์ว่าจะขึ้นหรือลง ที่ผ่านมานักลงทุนและนักวิเคราะห์ที่พยายามคาดการณ์ความผันผวนของหุ้น จะอาศัยชุดข้อเท็จจริงจากรูปแบบที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ โดยหน่ึงในนั้นคือการดูความผันผวนตลาดจาก “สองลักษณะ” (bimodel) กล่าวคือ

1. การสังเกตว่าช่วงเวลาใดที่ราคาสินทรัพย์จะเคลื่อนไหวน้อยแต่ยาวนาน
2. ช่วงเวลาได้บ้างที่ราคาจะเคลื่อนไหวมากในช่วงสั้น ๆ 

การเคลื่อนไหวของราคาเหล่านี้มีความสัมพันธ์กับทิศทางที่ราคาสินทรัพย์ในภาพรวมจะเป็นไปในอนาคต โดยในช่วงที่ความผันผวนต่ำราคามักจะมี "เสถียรภาพ" หรือปรับตัวสูงขึ้น แต่ในช่วงที่ความผันผวนสูง ราคามักจะปรับตัวลดลง

วิธีที่ดีที่สุดในการคาดการณ์ความผันผวนในอนาคต คือการคาดการณ์จากปัจจุบัน โดยข้อสังเกตนี้เป็นพื้นฐานของแบบจำลอง 'ออโตรีเกรสซีฟ' (autoregressive models) ซึ่งนักลงทุนของธนาคารและบริษัทเพื่อการลงทุนใช้เป็นประจำเพื่อประเมินความเสี่ยง" นอกจากนี้ แบบจำลองดังกล่าวยังมักมีการนำไปใช้ในการกำหนดราคาออปชัน ทำให้นักลงทุนสามารถทำกำไรจากความผันผวนของราคาได้ 

อย่างไรก็ตาม แม้ว่าแบบจำลองเหล่านี้จะมีประโยชน์ในการคาดการณ์แบบวันต่อวัน แต่แท้จริงแล้วกลับไม่พร้อมสำหรับการคาดการณ์ความผันผวนที่เพิ่มขึ้นอย่างฉับพลัน ที่มาพร้อมกับการปรับฐานเมื่อตลาดมีการเปลี่ยนแปลง

ด้วยเหตุนี้ จึงมีการสร้างแบบจำลองอื่นๆ ขึ้นมาเพื่อเสริมแบบจำลองออโตรีเกรสซีฟ โดยอ้างอิงจากปัจจัยภายนอกอื่น ๆ ที่อาจทำให้ความผันผวนพุ่งสูงขึ้น โดยวิธีการที่ทันสมัยที่สุดคือการใช้แมชชีนเลิร์นนิ่ง (Machine learning) เพื่อวิเคราะห์ผลกระทบของตัวแปรทางเศรษฐกิจทุกตัวที่มีอยู่ ไม่ว่าจะเป็นรายได้องค์กร, GDP, อัตราเงินเฟ้อ, ข้อมูลการจ้างงาน หรือข้อมูลอื่นใดก็ตามที่อาจส่งผลให้ความเชื่อมั่นของตลาดลดลงอย่างกะทันหัน 

ในขณะเดียวกัน แมชชีนเลิร์นนิ่งก็เป็นเครื่องมือที่เหมาะในการบ่งชี้ถึงจุดเปราะบางในชุดข้อมูล ที่มนุษย์มองข้าม แม้แต่ Bridgewater ซึ่งเป็นหนึ่งในกองทุนเฮดจ์ฟันด์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ก็ยังมีชื่อเสียงในด้านกลยุทธ์การซื้อขายที่อาศัยการผสมผสานตัวแปรทางเศรษฐกิจที่ซับซ้อน

แม้จะเป็นเช่นนั้น แต่น่าเสียดายที่กลยุทธ์แมชชีนเลิร์นนิ่งยังใช้ได้ผลจริงน้อยมาก นักลงทุนจากบริษัทเฮดจ์ฟันด์แห่งหนึ่ง ได้สะท้อนความรู้สึกของเขากับ เดอะ อิโคโนมิสต์ว่า

"ผมไม่รู้จักบริษัทอื่นนอกจาก Bridgewater ที่ประสบความสำเร็จกับแบบจำลองพวกนี้" 

แม้แต่บริษัทที่ดีที่สุดก็ไม่สามารถคาดการณ์ "ภาวะช็อก" เช่น การระบาดของเชื้อไวรัส หรือการแห่ถอนเงินจากธนาคารที่มักนำมาสู่การปรับฐานครั้งใหญ่ได้อย่างแท้จริง แม้แบบจำลองจะสามารถระบุได้ว่าสถานการณ์ดังกล่าวมีโอกาสส่งผลกระทบรุนแรงต่อตลาด แต่ก็ไม่สามารถระบุได้แน่ชัดว่าจะเกิดขึ้นเมื่อใด

หรือเมื่อลองมองตัวเลือกอื่น ๆ นักลงทุนก็ยังมีเครื่องมือสำหรับการสังเกตจุดกลับตัว (reversal) อื่น ๆ อยู่ เช่น เมื่อสังเกตจากค่าความผันผวนที่มักจะพุ่งสูงขึ้นเมื่อราคามีการเปลี่ยนทิศทาง นักลงทุนสายโมเมนตัม (momentum traders) มักจะเทขายสินทรัพย์ทั้งหมดของตัวเองทันที หลังกำไรที่เคยได้ต่อเนื่องต้องสะดุดลงหลังการปรับฐานครั้งใหญ่ครั้งแรก 

นอกจากนี้ ความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ประเภทต่างๆ ยังสามารถเป็นสัญญาณเตือนล่วงหน้าว่ากำลังเกิดการปรับฐานได้ โดยสัญญาณทั่วไปที่บ่งบอกว่านักลงทุนได้เปลี่ยนไปอยู่ในโหมด "หลีกเลี่ยงความเสี่ยง" ก็สามารถสังเกตได้จาก การที่ราคาหุ้นตก ในขณะที่ราคาสินทรัพย์ปลอดภัยอย่างทองคำและพันธบัตรรัฐบาลปรับตัวสูงขึ้น

หัวหน้าฝ่ายกลยุทธ์จากกองทุนเฮดจ์ฟันด์ขนาดใหญ่อีกแห่งหนึ่งกล่าวกับดิอีโคโนมิสต์ว่า แม้แบบจำลองจะมีข้อบกพร่องอยู่บ้าง แต่ก็มีวิธีใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดเพื่อช่วยในการคาดการณ์ นั่นคือการรวมแบบจำลองอิสระหลาย ๆ แบบเข้าด้วยกัน ถึงอย่างนั้น สิ่งที่ดีที่สุดสำหรับนักลงทุนคือตรวจพบสัญญาณการปรับฐานตั้งแต่เนิ่น ๆ และขายสินทรัพย์เพื่อลดการขาดทุนก่อนจะสายเกินไป

“นักลงทุนที่เก่งที่สุดในวอลล์สตรีทอาจให้คำเตือนถึงการแตกของฟองสบู่กับคุณได้ แต่อย่าคาดหวังให้พวกเขาบอกคุณว่าเหตุการณ์นั้นจะเกิดขึ้นเมื่อไร”