JP Trust Learning
JP TRUSTLEARNING
Momentum · มุมมองสถาบัน

นักลงทุนสถาบัน
ใช้ Momentum อย่างไร

หลายคนคิดว่า Momentum เป็นเกมของนักเก็งกำไรรายย่อย — ความจริงกลับตรงข้าม เงินสถาบันระดับหลายแสนล้านดอลลาร์ใช้ Momentum เป็นแกนของพอร์ตอย่างเปิดเผย ตั้งแต่ ETF ปัจจัยของ BlackRock กองทุนควอนต์ระดับโลก ไปจนถึงกองทุนบำนาญของทั้งประเทศ — แต่วิธีที่สถาบันใช้ ต่างจากที่รายย่อยจินตนาการมาก และในความต่างนั้น มีทั้งบทเรียนที่ลอกได้ และแต้มต่อที่รายย่อยมีแต่สถาบันไม่มี

ระดับกลาง · ต่อยอดจากบทความพื้นฐาน · เรียบเรียงโดย JP Trust Learning
ส่วนที่ 1 — หลักฐานเชิงเงินทุน
Follow The Money

ไม่ใช่ทฤษฎีในตำรา
แต่คือเงินจริงระดับแสนล้าน

ถ้าอยากรู้ว่าสถาบันเชื่ออะไรจริง อย่าฟังที่เขาพูด — ให้ดูที่เงินเขาไป

เริ่มจากตัวที่จับต้องง่ายที่สุด — ETF ปัจจัยโมเมนตัมตัวใหญ่ที่สุดของโลกอย่าง iShares MSCI USA Momentum Factor ETF (MTUM) ของ BlackRock มีสินทรัพย์ราว 29,000 ล้านดอลลาร์ ทำหน้าที่เดียวคือถือหุ้นสหรัฐฯ ที่มีแรงส่งราคาสูงกว่าตลาดตามดัชนี MSCI USA Momentum และเงินส่วนใหญ่ที่ไหลเข้ากองแบบนี้มาจากที่ปรึกษาการลงทุนและสถาบัน ไม่ใช่รายย่อยเทรดรายวัน

ถัดมาคือกองทุนควอนต์ — AQR Capital Management บริษัทที่ร่วมก่อตั้งโดย Cliff Asness ผู้เขียนงานวิจัยโมเมนตัมคนสำคัญ เปิดกองทุนที่ใช้ชื่อ Momentum ตรง ๆ หลายกอง คัดหุ้นอย่างเป็นระบบจากสัญญาณราคา ผลประกาศงบ และโมเมนตัมส่วนเกิน ย้อนหลัง 1 ถึง 12 เดือน — นี่คือบริษัทที่บริหารเงินให้กองทุนบำนาญและกองทุนความมั่งคั่งแห่งชาติทั่วโลก พูดคำว่าโมเมนตัมบนหน้ากองทุนอย่างเปิดเผย

และสายที่คนไทยได้ยินน้อยที่สุดแต่ตัวใหญ่ที่สุดคือ Managed Futures หรือ CTA — อุตสาหกรรมกองทุนที่เทรดสัญญาซื้อขายล่วงหน้าทั่วโลกด้วยกลยุทธ์ตามแนวโน้ม (Trend Following) ซึ่งก็คือโมเมนตัมในอีกร่างหนึ่ง อุตสาหกรรมนี้มีขนาดราว 340,000 ล้านดอลลาร์ และกลยุทธ์หลักที่ครองวงการคือการตามแรงส่งของราคาอย่างเป็นระบบล้วน ๆ

$29B
สินทรัพย์ใน MTUM — ETF โมเมนตัมตัวเดียวของ BlackRock
iShares · 2026
$340B
ขนาดอุตสาหกรรม Managed Futures ที่ครองด้วยกลยุทธ์ตามแนวโน้ม
AIMA / SocGen
1993
ปีที่ Jegadeesh & Titman ตีพิมพ์งานวิจัยโมเมนตัมฉบับต้นตำรับ — ผ่านมากว่า 30 ปี สัญญาณยังถูกใช้จริง
Journal of Finance
2009
ปีที่รายงานวิชาการต่อกองทุนน้ำมันนอร์เวย์สรุปว่า ผลงานของผู้จัดการกองทุน อธิบายได้มากด้วยปัจจัยเชิงระบบอย่างโมเมนตัมและ Value
Ang, Goetzmann & Schaefer

เหตุการณ์ที่เล่าเรื่องนี้ได้ดีที่สุดคือกรณีกองทุนความมั่งคั่งแห่งชาตินอร์เวย์ — กองทุนที่ใหญ่ที่สุดในโลก หลังวิกฤตปี 2008 รัฐบาลจ้างนักวิชาการสามคนมาตรวจว่าผู้จัดการกองทุนที่จ้างมาแพง ๆ สร้างผลตอบแทนส่วนเกินจากฝีมือจริงไหม คำตอบที่ได้คือ ผลงานส่วนใหญ่อธิบายได้ด้วยการเอียงพอร์ตไปทางปัจจัยเชิงระบบไม่กี่ตัว — และหนึ่งในนั้นคือโมเมนตัม ข้อเสนอของรายงานตรงไปตรงมา: ถ้าผลตอบแทนมาจากปัจจัย ก็ควรถือปัจจัยนั้นอย่างเป็นระบบตั้งแต่ระดับนโยบาย ไม่ต้องจ่ายค่าฝีมือแพง ๆ ให้สิ่งที่ระบบทำแทนได้

สถาบันไม่ได้เถียงว่าโมเมนตัม มีจริงไหม — เขาเถียงกันแค่ว่า จะถือมันอย่างไร

ส่วนที่ 2 — สองสายพันธุ์
Two Flavors Of Momentum

โมเมนตัมของสถาบัน
มีสองสายพันธุ์

คำว่า Momentum ในโลกสถาบันหมายถึงของสองอย่างที่วัดคนละแบบ — และสถาบันจำนวนมากถือทั้งคู่

สายแรกคือ Cross-Sectional Momentum หรือโมเมนตัมแบบเปรียบเทียบข้ามตัว — เอาหุ้นทั้งจักรวาลมาเรียงอันดับตามผลตอบแทนย้อนหลัง แล้วถือกลุ่มบนสุด นี่คือรูปแบบในงานต้นตำรับของ Jegadeesh และ Titman (1993) และเป็นแบบเดียวกับที่ ETF ปัจจัยอย่าง MTUM กองทุนหุ้นของ AQR และระบบของ JPTrust ใช้ คำถามที่สายนี้ตอบคือ “หุ้นตัวไหนแรงกว่าเพื่อน” — ต่อให้ทั้งตลาดขึ้น ก็ยังมีตัวที่ขึ้นแรงกว่าให้เลือกเสมอ

สายที่สองคือ Time-Series Momentum หรือโมเมนตัมแบบดูตัวมันเอง — ไม่เปรียบเทียบกับใคร แต่ถามว่าสินทรัพย์ตัวนี้ “ผลตอบแทนย้อนหลังของตัวมันเองเป็นบวกหรือลบ” ถ้าบวกก็ถือ Long ถ้าลบก็ Short หรือถอยออก งานวิจัยของ Moskowitz, Ooi และ Pedersen (Journal of Financial Economics, 2012) ทดสอบแนวคิดนี้กับสัญญาซื้อขายล่วงหน้า 58 ตลาด ทั้งหุ้น พันธบัตร ค่าเงิน และสินค้าโภคภัณฑ์ พบว่าผลตอบแทนย้อนหลัง 12 เดือนของสินทรัพย์แต่ละตัว ทำนายทิศทางของตัวมันเองในระยะถัดไปได้อย่างมีนัยสำคัญแทบทุกตลาด — นี่คือกระดูกสันหลังทางวิชาการของอุตสาหกรรม CTA ทั้งวงการ

Cross-Sectional — แรงกว่าเพื่อนไหม

เรียงอันดับหุ้นทั้งจักรวาล ถือกลุ่มบนสุด — ใช้ใน ETF ปัจจัย กองทุนหุ้นควอนต์ และระบบคัดหุ้นอย่างของ JPTrust พอร์ตยังอยู่ในหุ้นเสมอ แค่สลับตัวถือ

Time-Series — ตัวเองยังบวกไหม

ดูแนวโน้มของสินทรัพย์ทีละตัว บวกถือ Long ลบถอยหรือ Short — ใช้ในกองทุน Trend Following ข้ามสินทรัพย์ จุดขายคือสร้างผลตอบแทนได้แม้ปีที่หุ้นทั้งตลาดลง

งานวิจัยที่มัดสองสายเข้าด้วยกัน

Asness, Moskowitz และ Pedersen ตีพิมพ์ “Value and Momentum Everywhere” (Journal of Finance, 2013) แสดงว่าผลตอบแทนส่วนเกินจากโมเมนตัมไม่ได้มีแค่ในหุ้นสหรัฐฯ แต่ปรากฏพร้อมกันใน 8 ตลาดและประเภทสินทรัพย์ ทั้งหุ้นทั่วโลก พันธบัตร ค่าเงิน และสินค้าโภคภัณฑ์ — ปรากฏการณ์ที่โผล่ทุกที่พร้อมกันแบบนี้ ยากจะเป็นความบังเอิญจากการขุดข้อมูล และนี่คือเหตุผลสำคัญที่สถาบันกล้าวางเงินก้อนใหญ่กับมัน

รายย่อยเห็นโมเมนตัมเป็น เทคนิคเทรดหุ้น — สถาบันเห็นมันเป็น ปรากฏการณ์ของทุกสินทรัพย์

ส่วนที่ 3 — วินัยของเงินก้อนใหญ่
How Institutions Actually Run It

สี่วินัยที่สถาบันทำ
แล้วรายย่อยลอกได้

ความต่างระหว่างสถาบันกับรายย่อย ไม่ได้อยู่ที่สัญญาณลับ — อยู่ที่สิ่งที่ทำรอบ ๆ สัญญาณ

แล้ววันที่มันพังล่ะ — สถาบันรู้อยู่แล้ว

Daniel และ Moskowitz (Journal of Financial Economics, 2016) บันทึกไว้ชัดว่าเดือนที่โมเมนตัมเจ็บหนักที่สุดคือช่วงตลาดเด้งกลับแรงจากก้นเหว อย่างปี 1932 และ 2009 — สถาบันไม่ได้แก้ด้วยการเลิกใช้ แต่แก้ด้วยการรู้ล่วงหน้าและกำหนดขนาดเดิมพันเผื่อวันนั้นไว้แล้ว ความเสียหายที่รุนแรงที่สุดในงานวิจัยมาจากฝั่งขายชอร์ต พอร์ตซื้ออย่างเดียวเจอเบากว่า แต่ก็ยังต้องเผื่อใจกับช่วงตามหลังดัชนีตอนตลาดกลับตัว — เราเขียนเรื่องนี้ละเอียดไว้ในบทความ วิธีหาหุ้น Momentum แบบมืออาชีพ

สัญญาณเดียวกัน — แต่สถาบันสร้าง รั้วรอบสัญญาณ ไว้ก่อนวันจริงเสมอ

ส่วนที่ 4 — อีกด้านของเหรียญ
The Retail Edge

ข้อจำกัดของเงินแสนล้าน
คือแต้มต่อของเงินหลักแสน

เรื่องที่ไม่ค่อยมีใครเล่าคือ — การเป็นสถาบันมีต้นทุนที่รายย่อยไม่ต้องจ่าย

ต้นทุนแรกคือ ขนาด — กองทุนหมื่นล้านดอลลาร์ขยับเข้าหุ้นตัวหนึ่ง ราคาขยับหนีก่อนที่เขาจะซื้อครบ ยิ่งกลยุทธ์หมุนเร็วอย่างโมเมนตัม ต้นทุนตรงนี้ยิ่งกัดแรง สถาบันจึงต้องกระจายถือหุ้นเป็นร้อยตัว ทยอยซื้อเป็นสัปดาห์ และหลีกเลี่ยงหุ้นขนาดกลาง-เล็กที่สัญญาณอาจแรงที่สุด — รายย่อยกดซื้อ 15 ตัวจบในเช้าเดียวโดยราคาไม่รู้สึกอะไรเลย

ต้นทุนที่สองคือ เจ้านาย — ผู้จัดการกองทุนถูกวัดผลเทียบดัชนีทุกไตรมาส ช่วงที่โมเมนตัมตามหลังตลาด (ซึ่งเกิดแน่นอนเป็นระยะ) คือช่วงที่ลูกค้าถอนเงินและกรรมการตั้งคำถาม แรงกดดันนี้ผลักให้หลายกองไม่กล้าเอียงพอร์ตแรงพอที่จะเก็บผลตอบแทนของปัจจัยได้เต็มเม็ด — รายย่อยที่เข้าใจระบบของตัวเอง ไม่มีใครมาบังคับให้เลิกในจังหวะที่แย่ที่สุด

นี่คือเหตุผลที่นักวิชาการบางส่วนเชื่อว่าผลตอบแทนส่วนเกินของโมเมนตัมยังไม่หายไปทั้งที่ทุกคนรู้จักมันมากว่า 30 ปี — ส่วนหนึ่งเพราะการเก็บมันให้ครบ ต้องทนสิ่งที่โครงสร้างของสถาบันทนได้ยาก ทั้งช่วงตามหลังดัชนีนาน ๆ และรอบหมุนพอร์ตที่ขัดกับข้อจำกัดด้านขนาด

เหมือนเรือบรรทุกน้ำมันกับเรือเร็ว — เรือใหญ่ได้เปรียบเรื่องต้นทุนต่อหน่วยและความทนคลื่น แต่กลับลำทีหนึ่งใช้พื้นที่เป็นกิโลเมตร เรือเล็กกลับลำได้ในไม่กี่วินาที เข้าอ่าวแคบที่เรือใหญ่เข้าไม่ได้ — คนละเกม คนละแต้มต่อ ปัญหาเกิดตอนเรือเล็กพยายามแล่นแบบเรือใหญ่ หรือคิดว่าตัวเองไม่มีทางสู้ ทั้งที่แต้มต่อของตัวเองอยู่คนละจุดกันตั้งแต่แรก

รายย่อยไม่ต้องชนะสถาบันในเกมของเขา — แค่ เล่นเกมที่โครงสร้างตัวเองได้เปรียบ

JPTrust Insight
What We Borrow

JPTrust ยืมอะไร
จากตำราสถาบัน

ระบบของเราคือการเอาวินัยแบบสถาบัน มาใส่ในขนาดที่รายย่อยได้เปรียบ

ส่วนคำถามว่าสัญญาณที่สถาบันใช้กันมา 30 ปี วันนี้ยังทำงานอยู่ไหม เราวัดตรง ๆ ด้วย Rank IC ทุกรอบปรับพอร์ตไว้ในงานวิจัย Factor Decay: สัญญาณโมเมนตัม 30 ปี เสื่อมหรือยัง

อ่านพื้นฐานก่อนได้ที่ หุ้น Momentum คืออะไร? · Momentum Investing คืออะไร? หรือดูผลทดสอบจริงพร้อม trade log เต็มที่ Rolling 6M Momentum Lab

สรุปให้จำ

โมเมนตัมไม่ใช่ของเล่นรายย่อย —
มันคือ เครื่องมือที่เงินแสนล้านใช้อยู่ทุกวัน

สิ่งที่ควรลอกจากสถาบันคือ วินัยรอบสัญญาณ — กฎก่อนความเห็น คุมความเสี่ยง นับต้นทุน
ส่วนสิ่งที่ไม่ต้องลอกคือข้อจำกัดของเขา — เพราะความเล็ก คือแต้มต่อที่เงินแสนล้านซื้อไม่ได้

Subscribe at jptrustlearning.com เริ่มต้นเส้นทางการลงทุนอย่างมีระบบไปกับเรา

การลงทุนมีความเสี่ยง · เนื้อหาเพื่อการศึกษา ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุน · ผลในอดีตไม่ได้การันตีผลในอนาคต
อ้างอิงแนวคิดจากงานศึกษา Jegadeesh & Titman, Journal of Finance (1993) · Ang, Goetzmann & Schaefer, รายงานต่อกระทรวงการคลังนอร์เวย์ (2009) · Moskowitz, Ooi & Pedersen, Journal of Financial Economics (2012) · Asness, Moskowitz & Pedersen, Journal of Finance (2013) · Barroso & Santa-Clara, Journal of Financial Economics (2015) · Daniel & Moskowitz, Journal of Financial Economics (2016) · Frazzini, Israel & Moskowitz, Trading Costs of Asset Pricing Anomalies · ตัวเลขขนาดกองทุนและอุตสาหกรรมเป็นค่าโดยประมาณ ณ ช่วงเรียบเรียง อาจเปลี่ยนแปลงได้ · การกล่าวถึงบริษัทหรือกองทุนใดเป็นการยกตัวอย่างเชิงการศึกษา ไม่ใช่การแนะนำผลิตภัณฑ์ · เรียบเรียงโดย JP Trust Learning