Pocket Option blog
ฐานความรู้
การซื้อขาย
การซื้อขายรายได้คงที่: การเชี่ยวชาญในคณิตศาสตร์เบื้องหลังการวิเคราะห์ที่ประสบความสำเร็จ

การซื้อขายรายได้คงที่: การเชี่ยวชาญในคณิตศาสตร์เบื้องหลังการวิเคราะห์ที่ประสบความสำเร็จ

1 นาทีในการอ่าน

07 กรกฎาคม 2025

1 นาทีในการอ่าน

การซื้อขายรายได้คงที่: การวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์สำหรับกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพ

291

Updated on 07 Jul 2025

การซื้อขายรายได้คงที่เกี่ยวข้องกับโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนและกรอบการวิเคราะห์ การเข้าใจวิธีการรวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการตัดสินใจในการซื้อขายอย่างมีข้อมูล บทความนี้สำรวจเมตริกหลัก การคำนวณ และแนวทางการวิเคราะห์ที่ใช้โดยมืออาชีพในสาขานี้

Article navigation

ความเข้าใจพื้นฐานการซื้อขายตราสารหนี้
วิธีการเก็บข้อมูลที่สำคัญ
เมตริกการวิเคราะห์ที่สำคัญสำหรับการซื้อขายตราสารหนี้
ตัวอย่างการคำนวณในทางปฏิบัติ
โมเดลทางสถิติในการซื้อขายตราสารหนี้
บทสรุป

ความเข้าใจพื้นฐานการซื้อขายตราสารหนี้

เมื่อเข้าหาการซื้อขายตราสารหนี้จากมุมมองเชิงวิเคราะห์ ผู้ค้าต้องเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างราคาพันธบัตรและผลตอบแทน ความสัมพันธ์นี้เป็นพื้นฐานของการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ทั้งหมดในกลุ่มตลาดนี้

แนวคิดพื้นฐาน	สมการทางคณิตศาสตร์	การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ
ความสัมพันธ์ระหว่างราคาและผลตอบแทน	P = C × (1 – (1 + r)-n) / r + F × (1 + r)-n	กำหนดว่าราคาพันธบัตรเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อผลตอบแทนเปลี่ยนแปลง
ระยะเวลา	D = ∑(t × PV(CFt)) / Price	วัดความไวของราคาเมื่ออัตราดอกเบี้ยเปลี่ยนแปลง
ความโค้ง	C = ∑(t2 + t) × PV(CFt) / (Price × (1+r)2)	ปรับระยะเวลาให้เหมาะสมกับการเคลื่อนไหวของราคาแบบไม่เป็นเชิงเส้น

แนวคิดทางคณิตศาสตร์เหล่านี้ทำหน้าที่เป็นกระดูกสันหลังในการซื้อขายตราสารหนี้อย่างมีประสิทธิภาพ ผู้ค้าบนแพลตฟอร์มเช่น Pocket Option อาศัยสูตรเหล่านี้ในการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายตามการเคลื่อนไหวของตลาดที่คาดหวัง

วิธีการเก็บข้อมูลที่สำคัญ

การซื้อขายรายได้ที่ประสบความสำเร็จเริ่มต้นด้วยการเก็บข้อมูลที่เหมาะสม คุณภาพและความเกี่ยวข้องของข้อมูลมีผลโดยตรงต่อผลลัพธ์การวิเคราะห์และการตัดสินใจในการซื้อขาย

ข้อมูลผลตอบแทนในอดีตในหลายช่วงเวลา
การวิเคราะห์สเปรดระหว่างตราสารหนี้ที่แตกต่างกัน
การวัดความผันผวนสำหรับหมวดพันธบัตรเฉพาะ
สัมประสิทธิ์การถ่วงน้ำหนักกับสินทรัพย์ประเภทอื่น

เมื่อเก็บข้อมูล ต้องพิจารณาทั้งแหล่งข้อมูลหลัก (ข้อมูลตลาดโดยตรง) และแหล่งข้อมูลรอง (ผู้ให้บริการข้อมูลรวม) ความถี่ในการเก็บข้อมูลก็มีความสำคัญ—ผู้ค้าที่มีความถี่สูงต้องการการอัปเดตทุกนาที ในขณะที่นักลงทุนเชิงกลยุทธ์อาจพึ่งพาจุดข้อมูลรายวันหรือรายสัปดาห์

ประเภทข้อมูล	ความถี่ในการเก็บข้อมูล	การใช้งานหลัก
จุดบนเส้นอัตราผลตอบแทน	รายวัน	การวิเคราะห์โครงสร้างระยะเวลา
สเปรดเครดิต	รายสัปดาห์	การประเมินความเสี่ยง
ปริมาณการซื้อขาย	รายชั่วโมง	การประเมินสภาพคล่อง
สเปรดที่ปรับด้วยออปชัน	รายวัน	การประเมินมูลค่าออปชันที่ฝังอยู่

เมตริกการวิเคราะห์ที่สำคัญสำหรับการซื้อขายตราสารหนี้

เมตริกหลายตัวเป็นแกนหลักของเครื่องมือวิเคราะห์สำหรับผู้ค้าตราสารหนี้ การคำนวณเหล่านี้ช่วยในการวัดความเสี่ยง ศักยภาพในการคืนทุน และมูลค่าที่เปรียบเทียบได้

ผลตอบแทนถึงวันครบกำหนด (YTM) – มาตรการผลตอบแทนที่ครอบคลุม
ระยะเวลาที่ปรับเปลี่ยน – ตัวบ่งชี้ความไวต่ออัตราดอกเบี้ย
อัตราส่วน Sharpe – การวัดผลตอบแทนที่ปรับความเสี่ยง
Z-Spread – การประเมินเบี้ยประกันความเสี่ยงเครดิต
มูลค่าที่เสี่ยง (VaR) – การวัดความเสี่ยงด้านลบ

เมตริก	สูตร	การตีความ
YTM	อัตราที่ NPV(กระแสเงินสด) = ราคาปัจจุบัน	ค่าที่สูงขึ้นบ่งชี้ถึงศักยภาพในการคืนทุนที่มากขึ้น
ระยะเวลาที่ปรับเปลี่ยน	ระยะเวลา Macaulay / (1 + YTM)	ค่าที่สูงขึ้นหมายถึงความผันผวนของราคาที่มากขึ้น
อัตราส่วน Sharpe	(ผลตอบแทน – อัตราปลอดความเสี่ยง) / ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน	ค่าที่สูงขึ้นบ่งชี้ถึงผลตอบแทนที่ปรับความเสี่ยงที่ดีกว่า

ตัวอย่างการคำนวณในทางปฏิบัติ

พิจารณาพันธบัตรบริษัท 5 ปีที่มีคูปอง 4% ซึ่งซื้อขายที่ราคา $980 นี่คือวิธีการคำนวณเมตริกที่สำคัญ:

ขั้นตอน	การคำนวณ	ผลลัพธ์
1. คำนวณ YTM	แก้สมการสำหรับ r: $980 = $40 × (1-(1+r)-5)/r + $1000 × (1+r)-5	4.42%
2. กำหนดระยะเวลา	เวลาน้ำหนักเฉลี่ยของกระแสเงินสด	4.55 ปี
3. คำนวณระยะเวลาที่ปรับเปลี่ยน	4.55 / (1 + 0.0442)	4.36
4. การประมาณการการเปลี่ยนแปลงราคา	$980 × -4.36 × 0.01	-$42.73 สำหรับการเพิ่มขึ้นของผลตอบแทน 1%

โมเดลทางสถิติในการซื้อขายตราสารหนี้

การซื้อขายตราสารหนี้ขั้นสูงรวมถึงโมเดลทางสถิติเพื่อคาดการณ์การเคลื่อนไหวของตลาดและเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจในการซื้อขาย

การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) สำหรับการเคลื่อนไหวของเส้นอัตราผลตอบแทน
โมเดล GARCH สำหรับการคาดการณ์ความผันผวน
โมเดล Nelson-Siegel-Svensson สำหรับการสร้างเส้นอัตราผลตอบแทน
การวิเคราะห์การรวมตัวกันเพื่อการระบุมูลค่าที่สัมพันธ์

โมเดลเหล่านี้ช่วยให้ผู้ค้าสามารถระบุโอกาสที่เมตริกง่ายๆ อาจพลาดไป ตัวอย่างเช่น PCA สามารถแยกปัจจัยหลักที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงของเส้นอัตราผลตอบแทน ทำให้สามารถสร้างกลยุทธ์การซื้อขายที่มีเป้าหมายมากขึ้น

ประเภทโมเดล	การใช้งานหลัก	เมตริกผลลัพธ์
การกลับสู่ค่าเฉลี่ย	การซื้อขายการรวมตัวของสเปรด	อายุครึ่งชีวิตของการเบี่ยงเบน
อนุกรมเวลา	การคาดการณ์ผลตอบแทน	ค่าที่คาดการณ์พร้อมช่วงความเชื่อมั่น
การเรียนรู้ของเครื่อง	การรู้จำรูปแบบ	ความน่าจะเป็นในการจำแนกประเภท

บทสรุป

การซื้อขายตราสารหนี้ต้องการพื้นฐานที่แข็งแกร่งในด้านการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์และสถิติ โดยการเข้าใจเมตริกที่สำคัญ วิธีการเก็บข้อมูล และกรอบการวิเคราะห์ ผู้ค้าสามารถพัฒนากลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เครื่องมือและการคำนวณที่ระบุไว้ให้จุดเริ่มต้นสำหรับการวิเคราะห์เชิงปริมาณในตลาดตราสารหนี้ ช่วยให้สามารถตัดสินใจในการซื้อขายที่มีข้อมูลมากขึ้นตามหลักฐานเชิงประจักษ์แทนที่จะเป็นการคาดเดา

FAQ

เมตริกที่สำคัญที่สุดในการติดตามในการซื้อขายตราสารหนี้คืออะไร?

ในขณะที่เมตริกทั้งหมดมีความสำคัญในที่ของมัน แต่ระยะเวลานั้นมีความสำคัญเป็นพิเศษเนื่องจากมันวัดความไวของราคาในการเปลี่ยนแปลงอัตราดอกเบี้ย ซึ่งเป็นพื้นฐานสำหรับหลักทรัพย์ที่มีรายได้คงที่ ระยะเวลาที่ปรับแล้ว (Modified Duration) จะบอกคุณถึงการเปลี่ยนแปลงราคาโดยประมาณในเปอร์เซ็นต์สำหรับการเปลี่ยนแปลงผลตอบแทน 1%

ควรคำนวณการวิเคราะห์สำหรับพอร์ตการลงทุนที่มีรายได้คงที่ของฉันบ่อยแค่ไหน?

สำหรับกลยุทธ์การซื้อขายที่ใช้งานอยู่ ควรมีการคำนวณเมตริกใหม่ทุกวันหรือหลังจากการเคลื่อนไหวของตลาดที่สำคัญ สำหรับการลงทุนระยะยาว การคำนวณใหม่รายสัปดาห์หรือรายเดือนอาจเพียงพอ ขึ้นอยู่กับขนาดของพอร์ตโฟลิโอและความผันผวนของตลาด

โมเดลทางคณิตศาสตร์เหล่านี้สามารถคาดการณ์การล่มสลายของตลาดในตลาดตราสารหนี้ได้หรือไม่?

โมเดลทางคณิตศาสตร์มีข้อจำกัดและมักทำงานได้ดีที่สุดในสภาวะตลาดปกติ พวกเขาอาจระบุปัจจัยความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้น แต่แทบจะไม่สามารถคาดการณ์การล่มสลายได้อย่างแม่นยำ โมเดลความเสี่ยงเช่น Value-at-Risk ควรได้รับการเสริมด้วยการทดสอบความเครียดเพื่อการประเมินความเสี่ยงที่ครอบคลุมมากขึ้น

ฉันจะใช้แนวคิดการวิเคราะห์เหล่านี้บนแพลตฟอร์มการซื้อขายเช่น Pocket Option ได้อย่างไร?

แพลตฟอร์มการซื้อขายส่วนใหญ่ให้การคำนวณผลตอบแทนและราคาเบื้องต้น สำหรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนมากขึ้น คุณอาจต้องใช้เครื่องมือภายนอกหรือสเปรดชีตในการคำนวณเมตริกต่างๆ เช่น ระยะเวลาที่ปรับเปลี่ยนหรือความโค้ง จากนั้นนำข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ไปใช้ในการตัดสินใจซื้อขายของคุณบนแพลตฟอร์ม

มีความแตกต่างที่สำคัญในการวิเคราะห์หลักทรัพย์หนี้ที่รัฐบาลออกเทียบกับหลักทรัพย์หนี้ที่บริษัทออกหรือไม่?

ใช่, พันธบัตรรัฐบาลมักจะมุ่งเน้นไปที่ความเสี่ยงจากอัตราดอกเบี้ย (การวิเคราะห์ระยะเวลา) ในขณะที่พันธบัตรบริษัทต้องการการวิเคราะห์ส่วนต่างเครดิตเพิ่มเติม พันธบัตรบริษัทยังต้องการความสนใจมากขึ้นในด้านเมตริกสภาพคล่องและการคำนวณความน่าจะเป็นในการผิดนัด ซึ่งไม่เกี่ยวข้องมากนักสำหรับหลักทรัพย์ของรัฐบาลในเศรษฐกิจที่มีเสถียรภาพ