การวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analysis) คืออะไร
คำนิยาม
การวิเคราะห์เชิงปริมาณหมายถึงการตรวจสอบเชิงประจักษ์เชิงประจักษ์อย่างเป็นระบบของปรากฏการณ์ที่สังเกตได้โดยใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ สถิติ หรือการคำนวณ มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำความเข้าใจและตีความข้อมูลโดยการแปลงข้อมูลตัวเลขให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ การวิเคราะห์เชิงปริมาณถูกนำไปใช้ในหลากหลายสาขาวิชา รวมถึงการเงิน เศรษฐศาสตร์ การแพทย์ และสังคมศาสตร์ เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ การทดสอบทฤษฎี และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
Quantitative Analysis การวิเคราะห์เชิงปริมาณ
ลักษณะเฉพาะของการวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analysis)
1. ความเที่ยงธรรม
เป้าหมายหลักคือการรักษาวัตถุประสงค์ให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้โดยมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่เป็นตัวเลขและวัดผลได้ สิ่งนี้แตกต่างกับการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ ซึ่งจะตรวจสอบคุณลักษณะเชิงอัตวิสัยที่ไม่สามารถวัดผลได้ เช่น ความคิดเห็นและอารมณ์
2. ความแม่นยำ
การวิเคราะห์เชิงปริมาณเกี่ยวข้องกับวิธีการเก็บรวบรวมและประมวลผลข้อมูลที่แม่นยำ เทคนิคต่างๆ เช่น การสำรวจ การทดลอง และการสังเกตได้รับการออกแบบมาเพื่อลดอคติและเพิ่มความน่าเชื่อถือสูงสุด
3. ลักษณะทั่วไป
วิธีการนี้มักเกี่ยวข้องกับขนาดตัวอย่างขนาดใหญ่เพื่อเพิ่มความสามารถในการสรุปผลการค้นพบ ผลลัพธ์สามารถขยายไปยังประชากรในวงกว้างได้ หากตัวอย่างเป็นตัวแทนอย่างเพียงพอ
4. การทดสอบสมมติฐาน
แนวทางนี้มักรวมถึงการทดสอบสมมติฐานเพื่อประเมินความถูกต้องของแนวคิดทางทฤษฎี โดยทั่วไปสมมติฐานว่างจะถูกวางตำแหน่งและทดสอบเทียบกับสมมติฐานทางเลือกโดยใช้วิธีการทางสถิติ
เทคนิคสำคัญของการวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analysis)
1. สถิติเชิงพรรณนา
นี่เป็นการดูข้อมูลเบื้องต้น โดยสรุปแนวโน้มจากศูนย์กลาง การกระจายตัว และรูปร่างของข้อมูล การวัดเช่นค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และความแปรปรวนเป็นสิ่งจำเป็น
2. สถิติอนุมาน
เทคนิคนี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถอนุมานหรือคาดการณ์ตามข้อมูลได้ มักใช้วิธีต่างๆ เช่น การทดสอบที การทดสอบไคสแควร์ และการวิเคราะห์การถดถอย
3. การสร้างแบบจำลองข้อมูล
นักวิเคราะห์เชิงปริมาณใช้แบบจำลองต่างๆ เช่น การถดถอยเชิงเส้น การถดถอยโลจิสติก และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและทำการคาดการณ์
4. การเพิ่มประสิทธิภาพ
ในบริบททางการเงินและการดำเนินงาน โมเดลการปรับให้เหมาะสม เช่น โปรแกรมเชิงเส้นถูกนำมาใช้เพื่อค้นหาผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เช่น การเพิ่มผลกำไรสูงสุดหรือลดต้นทุนให้เหลือน้อยที่สุด
การใช้ประโยชน์ในการวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analysis)
1. การเงิน
ใช้สำหรับการประเมินความเสี่ยง การจัดการพอร์ตโฟลิโอ และการวิเคราะห์หุ้น
2. ดูแลสุขภาพ
ใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การทดลองแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุม (RCT) เพื่อทดสอบประสิทธิผลของการรักษา
3. การวิเคราะห์นโยบาย
ใช้ในการประเมินผลลัพธ์ของทางเลือกนโยบายต่างๆ ในเชิงปริมาณ เพื่อช่วยชี้แนะการตัดสินใจ
4. การวิจัยทางการตลาด
ช่วยในการทำความเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภค แนวโน้มของตลาด และความต้องการของผลิตภัณฑ์ผ่านเทคนิคต่างๆ เช่น การสำรวจและการวิเคราะห์ข้อมูล
ข้อจำกัด
1. ความซับซ้อน
เทคนิคทางสถิติขั้นสูงต้องใช้ทักษะและซอฟต์แวร์เฉพาะทาง
2. คุณภาพข้อมูล
การทดลองที่ออกแบบมาไม่ดีหรือข้อมูลคุณภาพต่ำอาจทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ทำให้เข้าใจผิดได้
3. บริบท
ข้อมูลตัวเลขอาจขาดความแตกต่างเชิงบริบทที่วิเคราะห์เชิงคุณภาพได้
การวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analysis) แบ่งเป็นกี่ประเภท
การวิเคราะห์เชิงปริมาณสามารถแบ่งกว้าง ๆ ได้เป็นประเภทต่าง ๆ ตามวัตถุประสงค์ของการศึกษา ระเบียบวิธี และลักษณะของข้อมูล ต่อไปนี้เป็นประเภทที่ใช้กันทั่วไป
1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา
คำอธิบาย
การวิเคราะห์ประเภทนี้จะสรุปประเด็นหลักของข้อมูล มีจุดมุ่งหมายเพื่ออธิบายชุดคุณลักษณะจากข้อมูล แต่ไม่อนุญาตให้มีการสรุปนอกเหนือจากข้อมูลที่วิเคราะห์
เทคนิค
- ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน โหมด
- ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ความแปรปรวน
- การกระจายความถี่
การใช้ประโยชน์
- การวิจัยตลาดเพื่ออธิบายพฤติกรรมผู้บริโภค
- การศึกษาเชิงพรรณนาทางระบาดวิทยาในการดูแลสุขภาพ
2. การวิเคราะห์เชิงอนุมาน
คำอธิบาย
การวิเคราะห์เชิงอนุมานช่วยให้นักวิจัยสามารถคาดการณ์และอนุมานเกี่ยวกับประชากรตามกลุ่มตัวอย่างได้
เทคนิค
- การทดสอบสมมุติฐาน (t-test, chi-square)
- ช่วงความมั่นใจ
- ANOVA (การวิเคราะห์ความแปรปรวน)
การใช้ประโยชน์
- การทดลองทางคลินิกเพื่ออนุมานประสิทธิผลของยา
- การสำรวจการเลือกตั้งเพื่อทำนายพฤติกรรมผู้มีสิทธิเลือกตั้ง
3. การวิเคราะห์เปรียบเทียบ
คำอธิบาย
โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อเปรียบเทียบสองกลุ่มขึ้นไปเพื่อประเมินความแตกต่างและความคล้ายคลึงกัน
เทคนิค
- การทดสอบทีเพื่อเปรียบเทียบวิธีการ
- Mann-Whitney U ทดสอบการแจกแจงแบบไม่ปกติ
- ตารางไขว้
การใช้ประโยชน์
- การเปรียบเทียบตัวชี้วัดประสิทธิภาพระหว่างแผนกต่างๆ ในบริษัท
- การวิจัยทางการศึกษาเปรียบเทียบคะแนนสอบระหว่างนักเรียนกลุ่มต่างๆ
4. การวิเคราะห์สหสัมพันธ์
คำอธิบาย
การวิเคราะห์สหสัมพันธ์จะศึกษาจุดแข็งและทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไป
เทคนิค
- สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน
- ความสัมพันธ์อันดับของสเปียร์แมน
การใช้ประโยชน์
- การเงินเพื่อประเมินความสัมพันธ์ของสินทรัพย์ลงทุนที่แตกต่างกัน
- จิตวิทยาเพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างความเครียดและประสิทธิภาพการทำงาน
5. การวิเคราะห์การถดถอย
คำอธิบาย
การวิเคราะห์การถดถอยใช้เพื่อทำความเข้าใจว่าค่าของตัวแปรตามเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อตัวแปรอิสระหนึ่งตัวหรือมากกว่ามีการเปลี่ยนแปลง
เทคนิค
- การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย
- การถดถอยหลายครั้ง
- การถดถอยโลจิสติก
การใช้ประโยชน์
- เศรษฐศาสตร์เพื่อศึกษาว่าอุปสงค์แปรผันตามราคาอย่างไร
- การดูแลสุขภาพเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ของผู้ป่วยโดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ
6. การวิเคราะห์สาเหตุ
คำอธิบาย
สิ่งนี้พยายามระบุความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลระหว่างตัวแปร
เทคนิค
- การทดลองแบบสุ่มที่มีการควบคุม (RCT)
- การวิเคราะห์เส้นทาง
- การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM)
การใช้ประโยชน์
- การวิจัยทางวิทยาศาสตร์เพื่อสร้างสาเหตุระหว่างตัวแปร
- การวิเคราะห์นโยบายเพื่อทำความเข้าใจผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงทางกฎหมาย
7. การวิเคราะห์อนุกรมเวลา
คำอธิบาย
การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์จุดข้อมูลที่รวบรวมหรือบันทึกในช่วงเวลาที่ต่างกัน
เทคนิค
- ARIMA (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รวมแบบถดถอยอัตโนมัติ)
- การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล
- การสลายตัวตามฤดูกาล
การใช้ประโยชน์
- การทำนายตลาดหุ้น
- การพยากรณ์อากาศ
8. การวิเคราะห์เครือข่ายและคลัสเตอร์
คำอธิบาย
สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการศึกษาความสัมพันธ์หรือโครงสร้างระหว่างโหนดหรือเอนทิตีต่างๆ
เทคนิค
-
- การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม
- การจัดกลุ่ม K-mean
- การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น
การใช้ประโยชน์
-
- วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อระบุกลุ่มลูกค้า
- สังคมวิทยาเพื่อศึกษาโครงสร้างทางสังคม
การวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analysis) ในตลาด Forex ทำอย่างไร
การวิเคราะห์เชิงปริมาณในตลาด Forex เกี่ยวข้องกับการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติเพื่อวิเคราะห์คู่สกุลเงินและคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาในอนาคต นักเทรดและนักวิเคราะห์ใช้ประโยชน์จากเทคนิคเชิงปริมาณที่หลากหลายเพื่อระบุโอกาสในการซื้อขาย จัดการความเสี่ยง และเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุน โดยมีขั้นตอนและตัวอย่างดังต่อไปนี้
ขั้นตอนที่ 1: การรวบรวมข้อมูล
คำอธิบาย
ขั้นตอนแรกเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลราคาในอดีต ปริมาณการซื้อขาย และตัวชี้วัดตลาดอื่นๆ เช่น อัตราดอกเบี้ย การเติบโตของ GDP ฯลฯ สำหรับคู่สกุลเงินที่คุณสนใจ
ตัวอย่าง
สมมติว่าคุณสนใจคู่ EUR/USD คุณสามารถดาวน์โหลดข้อมูลราคาในอดีต (เช่น ราคาปิดรายวันหรือรายชั่วโมง) ในช่วงสองปีที่ผ่านมาได้จากแพลตฟอร์มข้อมูลทางการเงิน
ขั้นตอนที่ 2: การวิเคราะห์เชิงพรรณนา
คำอธิบาย
สถิติเชิงพรรณนาช่วยให้คุณเข้าใจลักษณะพื้นฐานของชุดข้อมูล เช่น ค่าเฉลี่ย ความแปรปรวน และความเบ้
ตัวอย่าง
คำนวณราคาปิดเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของคู่ EUR/USD ในช่วง 100 วันทำการซื้อขายล่าสุด สิ่งนี้จะทำให้คุณรู้สึกถึงช่วงการซื้อขาย “ปกติ”
ขั้นตอนที่ 3: การวิเคราะห์แนวโน้ม
คำอธิบาย
ระบุแนวโน้มโดยใช้ตัวบ่งชี้ทางเทคนิค เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ โบลินเจอร์ แบนด์ หรือเส้นแนวโน้ม
ตัวอย่าง
หากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันของ EUR/USD สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน แสดงว่าเป็นสัญญาณกระทิงซึ่งบ่งบอกถึงแนวโน้มขาขึ้น
ขั้นตอนที่ 4: การจดจำรูปแบบ
คำอธิบาย
การวิเคราะห์เชิงปริมาณมักเกี่ยวข้องกับการจดจำรูปแบบแผนภูมิที่เกิดซ้ำ เช่น หัวและไหล่ ธง หรือสามเหลี่ยม
ตัวอย่าง
หากคุณสังเกตเห็นรูปแบบ ‘ดับเบิ้ลท็อป’ ใน EUR/USD โดยทั่วไปถือว่าเป็นรูปแบบการกลับตัวที่เป็นขาลง
ขั้นตอนที่ 5: การวิเคราะห์สหสัมพันธ์
คำอธิบาย
ศึกษาว่าคู่สกุลเงินที่แตกต่างกันหรือสินทรัพย์ทางการเงินอื่นๆ มีความสัมพันธ์กันอย่างไร นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการบริหารความเสี่ยงและการกระจายพอร์ตการลงทุน
ตัวอย่าง
หาก EUR/USD มีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมากกับ GBP/USD การถือทั้งสองอย่างอาจเพิ่มความเสี่ยงในพอร์ตโฟลิโอของคุณ
ขั้นตอนที่ 6: แบบจำลองทางสถิติ
คำอธิบาย
เทรดเดอร์ขั้นสูงใช้แบบจำลองทางสถิติ เช่น ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) หรืออัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคา
ตัวอย่าง
ปรับโมเดล ARIMA เข้ากับข้อมูลราคาในอดีตของ EUR/USD เพื่อคาดการณ์ราคาในอนาคต
ขั้นตอนที่ 7: การทดสอบย้อนกลับ
คำอธิบาย
การทดสอบย้อนกลับเกี่ยวข้องกับการใช้แบบจำลองเชิงปริมาณของคุณกับข้อมูลในอดีตเพื่อดูว่าจะมีประสิทธิภาพเป็นอย่างไร ซึ่งจะช่วยตรวจสอบประสิทธิภาพของแบบจำลอง
ตัวอย่าง
เรียกใช้แบบจำลอง ARIMA ของคุณกับข้อมูลในอดีตสำหรับ EUR/USD เมื่อสองปีที่แล้ว และเปรียบเทียบการคาดการณ์กับการเคลื่อนไหวของราคาจริงเพื่อวัดความแม่นยำ
ขั้นตอนที่ 8: การบริหารความเสี่ยง
คำอธิบาย
ใช้ตัวชี้วัดเชิงปริมาณ เช่น Sharpe ratio หรือ Maximum Drawdown เพื่อประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับกลยุทธ์การซื้อขายของคุณ
ตัวอย่าง
หากกลยุทธ์ของคุณมีอัตราส่วน Sharpe น้อยกว่า 1 อาจบ่งชี้ว่าความเสี่ยงไม่ได้รับการพิสูจน์ด้วยผลตอบแทนที่อาจเกิดขึ้น
ขั้นตอนที่ 9: การดำเนินการและการตรวจสอบ
คำอธิบาย
เมื่อคุณพอใจกับโมเดลเชิงปริมาณของคุณแล้ว คุณสามารถเริ่มต้นการซื้อขายได้ แต่ต้องแน่ใจว่าได้ติดตามประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง และทำการปรับเปลี่ยนตามความจำเป็น
ตัวอย่าง
ใช้งานการซื้อขายอัตโนมัติโดยการเขียนโค้ดกลยุทธ์เชิงปริมาณของคุณลงในอัลกอริธึมการซื้อขาย จับตาดูตัวชี้วัดประสิทธิภาพอย่างใกล้ชิดเพื่อให้แน่ใจว่าตรงตามวัตถุประสงค์ความเสี่ยงและผลตอบแทนของคุณ
ขั้นตอนที่ 10: ทบทวนและปรับเปลี่ยน
คำอธิบาย
สภาวะตลาดเปลี่ยนแปลง และกลยุทธ์จำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบและอัปเดตเป็นระยะ
ตัวอย่าง
หากกลยุทธ์ของคุณมีประสิทธิภาพต่ำกว่าเกณฑ์มาตรฐานหรือเกินขีดจำกัดความเสี่ยงอย่างต่อเนื่อง อาจถึงเวลาที่ต้องเพิ่มประสิทธิภาพใหม่หรือเปลี่ยนแปลงแบบจำลองของคุณ