สิ่งที่ยากจะหยั่งรู้ / คนขายของ

สิ่งที่ยากจะหยั่งรู้ / โดย คนขายของ

“อย่าลงทุนในสิ่งที่คุณไม่เข้าใจ” เป็นคำพูดที่ Warren Buffett ได้กล่าวไว้ แต่ทุกวันนี้นักลงทุน หลายท่านต้องทำในสิ่งที่ตรงกันข้าม ทั้งนี้อาจจะเป็นเพราะว่า สิ่งที่ไม่มีความชัดเจนและยากจะคาดเดานั้น ปกติมีความผันผวนสูง และเพราะว่ามีความผันผวนสูง จึงทำให้นักลงทุนบางกลุ่มคาดหวังว่าจะสามารถทำกำไรได้จากความผันผวนนั้น แต่หากเราศึกษาการคาดเดาของผู้รู้ หรือ กูรูที่เป็นคนซึ่งอยู่ในธุรกิจนั้นๆในอดีต เราจะพบว่าการทำนายราคาในอนาคตของเขาเหล่านั้น มีความคลาดเคลื่อนอยู่หลายครั้ง ในบทความนี้ผมจะขอยกเรื่องราคาน้ำมันมาเป็นตัวอย่าง เนื่องจากเป็น สิ่งที่มีความผันผวนสูงยากแก่การคาดเดา แต่การคาดเดาราคาน้ำมันนั้นเป็นสิ่งที่มีให้เห็นอยู่เสมอ

ในปี 2008 หลังจากที่ราคาน้ำมันซึ่งเป็นขาขึ้นมาตลอดในปี 2007 ก็ได้ทะยานขึ้นต่อจากราคา 96$ ต่อบาเรล ในเดือนมกราคม ขึ้นมาสูงถึง 140$ ในตอนกลางปี ในช่วงนั้น Jim Rogers ผู้ซึ่งได้ชื่อว่าเป็นผู้จุดประกายกระทิงในตลาดสินค้าโภคภัณฑ์ซึ่งเริ่มก่อตัวตั้งแต่ปี 2003 และในอดีตเขา ยังเคยเป็นคู่หูของ George Soros ผู้ถล่มค่าเงินปอนด์ในตำนาน ได้ตอบคำถามของสื่อแห่งหนึ่ง ที่ถามเขาว่า “มีสถาบันการเงินแห่งหนึ่งคาดว่าน้ำมันจะขึ้นไปถึง 200$ ต่อ บาเรล คุณเห็นด้วยไหม?” เขาตอบทันทีว่าเขาเห็นด้วยเพราะโลกเราห่างหายจากการค้นพบแหล่งน้ำมันขนาดใหญ่มาเป็นเวลานาน แต่ภายหลังการให้สัมภาษณ์หกเดือน ราคาน้ำมันจาก 140$ ก็ได้หล่นลงมาราว 70% มาอยู่ที่ 39$ ตอนต้นปี 2009

ใกล้ปัจจุบันเข้ามาอีกนิด ในปี 2014 บริษัทไทยแห่งหนึ่ง ได้คาดการณ์ราคาน้ำมันเฉลี่ยในปี 2014 ว่าจะอยู่ที่ 104$ แต่กลับไม่เป็นเช่นนั้น นอกจากราคาจะไม่ใช่ 104$ แล้ว ราคาน้ำมันในปีนั้นได้ตกลงอย่างรุนแรงตั้งแต่เดือนมิถุนายนเป็นต้นมา จนปิดปี 2014 ราคาน้ำมันกลับเหลือเพียงราว 50$ ทำให้ราคาเฉลี่ยทั้งปีเหลือประมาณ 87$ ผ่านมาในปี 2015 หนังสือพิมพ์ The Wall Street Journal ได้ออกบทความ “What went wrong with oil-price forecast?” มีการอ้างถึงการสำรวจความเห็นเรื่องราคาน้ำมัน กับสถาบันการเงินสิบแห่งว่า ราคาน้ำมันในไตรมาสสุดท้ายของปี 2015 นั้นน่าจะอยู่ที่เท่าไร? โดยการสำรวจนั้นทำในเดือนมีนาคมปีเดียวกัน ผลปรากฎว่า ผลสำรวจให้ราคาน้ำมันอยู่ที่ 50$ แต่ในความเป็นจริงนั้น ราคาน้ำมันเคลื่อนไหวอยู่ที่ต่ำกว่า 50$ เกือบทั้งไตรมาส

ต้นเดือนมีนาคม 2016 สำนักข่าว Bloomberg ได้รายงานข่าวเกี่ยวกับกองทุนเฮจด์ฟันด์ที่เน้นการลงทุนในสินค้าโภคภัณฑ์ Blenheim Capital Management ว่ากำลังตกที่นั้งลำบาก เนื่องจากสินทรัพย์ที่บริหารอยู่ลดลงราว 85% ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา ทั้งนี้เพราะว่าราคาสินค้าโภคภัณฑ์ที่ผันผวนอย่างมาก อีกทั้งมีผู้ถือหน่วยขอถอนเงินออก เนื่องจากผลประกอบการที่ย่ำแย่ กองทุนนี้มีประวัติความเป็นมาอันยาวนานนับตั้งแต่ปี 1987 ผู้บริหารมีประสบการณ์และความรู้ความเชียวชาญสูงมาก ในปี 2011 สินทรัพย์ภายใต้การบริหาร (AUM) เคยอยู่สูงถึง 9.1 พันล้านเหรียญ Bloomberg ให้เหตุผลการตกต่ำของกองทุนนี้ว่า เป็นเพราะผู้บริหารคาดการณ์ผิด ไม่คิดว่าราคาสินค้าโภคภัณฑ์จะชะลอตัวลงขนาดนี้

จากตัวอย่างที่กล่าวมาข้างต้น จะเห็นว่าการคาดเดาราคาน้ำมัน หรือราคาสินค้าโภคภัณฑ์นั้นเป็นเรื่องที่ยากมาก แม้แต่คนที่มีประสบการณ์ยาวนาน แม้แต่บุคคลที่อยู่ในแวดวงอุตสาหกรรม หรือ แม้แต่นักวิเคราะห์จากสถาบันการเงิน ล้วนเคยผิดพลาดในการคาดเดามาแล้วทั้งนั้น ดังนั้นการลงทุนในสินโภคภัณฑ์หรือหุ้นที่เกี่ยวเนื่องจึงเป็นสิ่งที่ยากสำหรับนักลงทุนรายบุคคล ซึ่งยังคงนั่งทำงานประจำ และงานประจำก็ไม่ได้เกี่ยวข้องกับเรื่องดังกล่าว แต่เข้ามาลงทุนเพราะเห็นว่าตลาดนี้มีความผันผวนสูง ขึ้นลงเร็วและแรง จึงคิดว่าน่าเสี่ยงน่าลอง แต่กลับกลายเป็นว่านักลงทุนหลายคน ต้องประสบกับความล้มเหลวอย่างคาดไม่ถึง การลงทุนในหุ้นที่ทำธุรกิจทางด้านนี้ จะมีการคาดเดากำไรได้ลำบาก ทั้งนี้เพราะราคาขายสินค้าจะขึ้นลงไปมาตลอด ถ้าเราลองนึกถึง ร้านข้าวขาหมูร้านหนึ่ง ซึ่งราคาขายเปลี่ยนไปทุกวัน วันจันทร์ขาย 30 บาท วันศุกร์เหลือ 20 บาท ที่สำคัญคือ ราคาขายนั้นเจ้าของร้านกำหนดเองไม่ได้ ขึ้นกับตลาดโลกเป็นหลัก เจ้าของร้านจะปวดหัวขนาดไหน และจะต้องเก่งขนาดไหนเพื่อที่จะอยู่รอดได้ในอนาคต ก็ขอฝากไว้ให้ลองคิดดู

ผลกระทบของดอกเบี้ยต่ำ /ดร.นิเวศน์ เหมวชิรวรากุล

อัตราดอกเบี้ยคงที่ของพันธบัตรรัฐบาลไทยอายุ 10 ปีที่ประกาศมาล่าสุดที่ประมาณ 1.7% ต่อปีนั้นทำให้ผมรู้สึก  “ช็อก”  ยิ่งกว่าอัตราดอกเบี้ยติดลบของธนาคารกลางของหลาย ๆ  ประเทศที่พัฒนาแล้ว  เพราะนี่คืออัตราดอกเบี้ยอ้างอิงของอัตราดอกเบี้ยที่คนฝากเงินหรือนักลงทุนไทยจะได้รับในการนำเงินไปลงทุนในเงินฝากหรือตราสารหนี้ในระยะ 10 ปีข้างหน้า  พูดให้ง่าย ๆ  ก็คือ  ถ้าคุณมีเงินสดเหลือและไม่สามารถที่จะนำไปทำธุรกิจหรือลงทุนในอสังหาริมทรัพย์หรือลงทุนในหุ้น  โอกาสก็คือ  คุณจะต้องไปลงทุนในเงินฝากหรือตราสารหนี้ทั้งระยะยาวและสั้นที่มีความเสี่ยงต่ำเป็นที่ยอมรับได้    ผลตอบแทนที่จะได้ก็คือประมาณปีละ 2-3% เป็นอย่างมากและมีโอกาสน้อยมากที่อัตราดอกเบี้ยจะเพิ่มขึ้นในอนาคตอีก 10 ปีข้างหน้า

การที่ดอกเบี้ยต่ำมากและจะต่ำอยู่นานมากเป็น 10 ปี ขึ้นไปนั้น  ผลกระทบของมันในแง่ของการลงทุนโดยเฉพาะในหุ้นนั้นย่อมมีมหาศาลและมันอาจจะเปลี่ยน “ข้อเท็จจริงในประวัติศาสตร์”ของการลงทุนไปอย่างมากมาย  ลองมาดูว่าอัตราดอกเบี้ยที่ต่ำมากนี้อาจจะทำให้เกิดอะไรขึ้นในตลาดทุนหลังจากนี้

ข้อแรกก็คือ  คนจะมีแนวโน้มย้ายเงินมาลงทุนตลาดหุ้นมากขึ้นเรื่อย ๆ  แม้ว่าหุ้นจะดูมีราคาแพง  ในอดีตที่อัตราดอกเบี้ยยังสูงนั้น  ตลาดหุ้นมักจะมีราคาโดยเฉลี่ยคิดเป็นค่า PE ประมาณ 10 เท่า ซึ่งแปลว่าถ้าเราลงทุนในตลาดหุ้นโดยเฉลี่ยแล้วเราจะได้ผลกำไรต่อปีประมาณ 10% (หาได้โดยการกลับเศษเป็นส่วนของค่า PE เป็น EP) ซึ่งจะดีกว่าการฝากเงินซึ่งอาจจะได้ดอกเบี้ยอยู่ที่ประมาณ 5% ต่อปี  ส่วนต่างที่ได้ก็คือ 5% ต่อปี ซึ่งนี่ก็คือค่าของความเสี่ยงที่นักลงทุนในหุ้นต้องรับ  แต่เมื่ออัตราดอกเบี้ยลดลงเหลือเพียง 1-2% ต่อปี  ผลตอบแทนจากหุ้นก็ควรที่จะลดลงมาเหลือเพียง 6-7% ต่อปี  ซึ่งถ้าคิดเป็นค่า PE ก็จะเท่ากับค่า PE ที่ประมาณ 15 เท่า  ข้อสรุปก็คือ  นับจากวันนี้  ค่า PE ของตลาดหลักทรัพย์ที่ไม่เกิน 15-16 เท่าก็ถือว่าเป็นตลาดหุ้นที่  “ไม่แพง”  พอลงทุนได้  เพราะมันยังให้ผลตอบแทนเฉลี่ยต่อปีประมาณปีละ 6-7%  “ดีกว่าการฝากเงินประมาณ 5%”

ข้อสอง  การที่ดอกเบี้ยต่ำมากเป็นประวัติการณ์และจะต่ำแบบนี้ต่อไปอีกนานนั้น  แปลว่าการลงทุนสร้างโรงงานหรือทรัพย์สินถาวรเพื่อประกอบธุรกิจจะมีหรือเติบโตน้อยลงไปมากและเป็นอย่างนั้นอีกนาน  ผลที่ตามมาก็คือ  เศรษฐกิจก็น่าจะโตช้าลงและจะคงอยู่อย่างนั้นอีกนาน  ถ้าจะพูดก็คือ  เศรษฐกิจไทยนั้นคงโตได้ประมาณไม่เกิน 3-4% เป็นอย่างมากในระยะเวลาหลายปีข้างหน้า  และถ้าเหตุการณ์เลวร้ายลง  เช่น  เศรษฐกิจโลกฟื้นตัวช้าด้วย  เศรษฐกิจไทยก็อาจจะถึงจุด “อิ่มตัว”  และติดกับดัก  “คนชั้นกลาง”  ประเทศไม่สามารถกลายเป็นประเทศพัฒนาแล้วได้  ซึ่งนี่ก็มีโอกาสเกิดขึ้นเมื่อคำนึงถึงว่าคนไทยแก่ตัวลงอย่างรวดเร็วและจะกลายเป็น  “สังคมคนแก่”  ในอีกประมาณ 10-20 ปี ข้างหน้า

ข้อสาม  ถ้าเศรษฐกิจไม่โต  ตลาดหุ้นก็ไม่สามารถโตได้  และตลาดหุ้นนั้นก็จะต้องสะท้อนภาวะการเติบโตของเศรษฐกิจในระยะยาว  ผลก็คือ  การลงทุนในตลาดหุ้นนั้น   น่าจะให้ผลตอบแทนต่อปีที่น้อยลง  ในอดีตย้อนหลังไป 41 ปี ตลาดหุ้นให้ผลตอบแทนโดยเฉลี่ยประมาณ 10% ต่อปี  โดยเป็นการเพิ่มขึ้นของราคาหุ้นประมาณ 6.6% ต่อปีและเป็นปันผลประมาณ 3.4% ต่อปี  อนาคตผมคิดว่าตลาดหุ้นน่าจะให้ผลตอบแทนน้อยลง  ผมคิดคร่าว ๆ  ว่าผลตอบแทนรวมน่าจะอยู่ที่ประมาณ 6% ต่อปี  โดยที่ราคาหุ้นน่าจะเพิ่มขึ้นเฉลี่ยปีละ 3% ในขณะที่ปันผลจะให้ผลตอบแทนปีละประมาณ 3% เช่นเดียวกัน  นั่นแปลว่าการลงทุนนับจากนี้  ปันผลจะถือว่าเป็นปัจจัยสำคัญมากเท่า ๆ  กับการปรับขึ้นของราคาหุ้นในการพิจารณาเลือกหุ้นลงทุน

ข้อสี่ อัตราเงินเฟ้อของไทยที่ในอดีตเคยสูงและต่อมาลดลงเรื่อย ๆ  จนเหลือต่ำมากเพียง 1-2% ต่อปี ก็น่าจะมีอัตราเงินเฟ้อที่ต่ำมากต่อเนื่องไปอีกนานหลาย ๆ  ปี โอกาสที่อัตราเงินเฟ้อจะกลับมาสูงนั้นเป็นไปได้ยาก  นี่ก็คงคล้าย ๆ  กับประเทศที่ค่อนข้างเจริญส่วนใหญ่ในโลกที่เงินเฟ้อน่าจะกลายเป็นเรื่องในอดีตไปแล้วเนื่องจากการผลิตของโลกมีประสิทธิภาพสูงมากขึ้นและสินค้าสามารถเคลื่อนย้ายไปค่อนข้างเสรีทั่วโลก  การขาดแคลนสินค้าและวัตถุดิบที่จะทำให้เกิดเงินเฟ้อมีน้อย

ข้อห้า  ในภาพของธุรกิจหรือบริษัทจดทะเบียนนั้น  บริษัทที่มีหนี้มากที่นักลงทุนเคยเกรงว่าจะมีปัญหาและ Discount หรือให้มูลค่าหุ้นต่ำลงนั้น  การที่ดอกเบี้ยลดลงมากทำให้บริษัทจะมีผลประกอบการที่ดีขึ้นโดยเฉพาะเมื่อหนี้ก้อนเดิมถึงกำหนดและบริษัทกู้หนี้ใหม่ในอัตราดอกเบี้ยที่ต่ำลง  ดังนั้น หุ้นของบริษัทเหล่านั้นก็อาจจะมีมูลค่าที่สูงขึ้นได้ในอนาคตมองจากมุมของดอกเบี้ยที่จะจ่ายน้อยลง

ข้อหก  การทำ M&A หรือการซื้อกิจการเพื่อการเติบโตของบริษัทจดทะเบียนน่าจะเพิ่มขึ้นเนื่องจากอัตราดอกเบี้ยที่ต่ำลงและการที่สถาบันการเงินและตลาดการเงินมีสภาพคล่องสูง  ดังนั้น  บริษัทที่มีความมั่นคงและมีหนี้ไม่มากก็จะมีความสามารถในการกู้เงินระยะยาวที่จะใช้ซื้อกิจการที่มีกำไรที่แน่นอนพอสมควรโดยที่ราคาซื้อหุ้นอาจจะสูงกว่าปกติได้  เหตุผลก็คือ  บริษัทที่เทคโอเวอร์บริษัทอื่นนั้นอาจจะคิดว่าตนเองสามารถนำกำไรจากบริษัทเป้าหมายมาจ่ายดอกเบี้ยจากการกู้เงินมาซื้อได้โดยที่ตนเองไม่ต้องเพิ่มทุนหรือเพิ่มไม่มาก

ข้อเจ็ด  บริษัทที่มีการจ่ายปันผลที่ดีกว่าเฉลี่ยของตลาดและมีความมั่นคงของผลประกอบการและมีกระแสเงินสดที่ดีน่าจะกลายเป็นหุ้นที่ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น  นี่อาจจะรวมถึงสถาบันการเงินขนาดใหญ่ที่มีความมั่นคงสูงเช่นกลุ่มธนาคารพาณิชย์บางแห่งที่จ่ายปันผลถึง 4-5% ต่อปี เหตุผลก็เพราะว่านักลงทุนมั่นใจว่าอย่างน้อยถ้าถือหุ้นเหล่านั้นก็จะได้ปันผลที่สูงกว่าเงินฝากปีละ 1-2% มาก  ดังนั้นพวกเขาอาจจะเข้าไปซื้อหุ้นเพื่อลงทุนระยะยาวและได้ผลตอบแทนดีกว่าการฝากเงิน  เพราะต่อให้หุ้นไม่ขึ้นเลยทั้งปีเขาก็ยังได้กำไรมากกว่าการถือเงินสดและฝากไว้ในธนาคาร

ข้อแปด  เช่นเดียวกับหุ้น  กองทุนอสังหาริมทรัพย์และ REIT และกองทุนโครงสร้างพื้นฐานที่มีรายได้ค่อนข้างแน่นอนและให้ผลตอบแทนอยู่ในหลัก 7-8% ต่อปีก็จะได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ เนื่องจากคนที่ถือเงินสดมากแต่ไม่กล้ารับความเสี่ยงหรือความผันผวนของหุ้นจะเข้ามาลงทุนเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ  แม้ว่าผลตอบแทนในกองทุนเหล่านั้นจะค่อย ๆ  ลดลงเพราะราคาหน่วยลงทุนจะมีแนวโน้มเพิ่มขึ้น

ที่  “ทำนาย”  แนวโน้มระยะยาวต่าง ๆ  ดังที่ได้กล่าวมาแล้วนั้นผมก็ไม่รับรองว่าจะต้องเกิดขึ้นอย่างแน่นอน  โดยเฉพาะอย่างยิ่งมันเป็นการพยากรณ์ที่บอกว่าจะเกิด  “New Normal” หรือ “มาตรฐานใหม่”  ซึ่งแตกต่างจากเดิมไปมาก  การทำนายแบบ “สุดโต่ง” แบบนั้นมักจะมีโอกาส “หน้าแตก” ได้ง่าย ๆ  และเราก็ได้เห็นมามากแล้ว  ตัวอย่างเช่นการทำนายก่อนหน้านี้เรื่องปริมาณการผลิตน้ำมันที่จะลดลงมากและราคาน้ำมันจะเพิ่มขึ้นมากซึ่งภายใน 3-4 ปี ก็ปรากฏว่าทุกอย่างเป็นตรงกันข้ามอย่างสิ้นเชิง  ดังนั้น  สิ่งที่ผมเขียนในวันนี้จึงอาจจะไม่เกิดขึ้นในอนาคต  ตลาดของอัตราดอกเบี้ยต่ำมากขณะนี้อาจจะ  “ผิด”  เช่น  ภายใน 3-4 ปีข้างหน้าดอกเบี้ยอาจจะเปลี่ยนเป็น  “ขาขึ้น”  อย่างแรง  และคนที่คิดและกำหนดกลยุทธ์การลงทุนโดยเน้นไปที่สมมุติฐานของอัตราดอกเบี้ยระยะยาวที่ต่ำมากก็อาจจะเจ็บตัวหรือเสียหายหนักก็ได้

เพื่อเป็นการป้องกันความเสียหายที่จะเกิดขึ้นถ้าเราคาดสถานการณ์ผิด  สิ่งที่เราควรทำก็คือ  ทุกครั้งที่จะลงทุนไม่ว่าจะเรื่องอะไร  เราจะต้อง “เผื่อ”  หรือกำหนด Margin of Safety ไว้เสมอนั่นก็คือ  ถ้าเราคาดสถานการณ์ผิด  หุ้นหรือหลักทรัพย์ที่เราลงทุนก็ยังอยู่ได้  อย่างน้อยก็ไม่กลายเป็นหายนะ  และนั่นคือ  “กฎเหล็ก”  ที่ VI ทุกคนจะต้องรักษาไว้ตลอดเวลา

Mega Trend ยุคของหุ่นยนต์ (2) /วีระพงษ์ ธัม

เราอาจจะไม่รู้ว่า ธุรกิจขนาดใหญ่บนโลกในยุคนี้ ก้าวขึ้นมาได้ไม่ใช่เพราะความสามารถของ “คน” เพียงอย่างเดียว แต่มี “มือที่มองไม่เห็น” ที่ฉลาดขึ้นทุกวันอย่าง AI (Artificial Intelligence) เป็นส่วนประกอบสำคัญที่ทำงานอยู่เบื้องหลัง นับตั้งแต่ที่มนุษย์ให้กำเนิด AI ในปี 1958 พวกมันพิสูจน์ตัวเอง ว่าสามารถช่วยงานมนุษย์ได้จริง จนในที่สุด AI ก็ชนะมนุษย์แล้วในหลาย ๆ หน้าที่ มันกำลังผนวกเข้ากับชีวิตผู้คน เข้ากับธุรกิจ และสังคมมนุษย์ AI กำลังก้าวขึ้นมามีบทบาทมากขึ้นเรื่อย ๆ โดยที่เราไม่รู้ตัว

            ชัยชนะของ AI ที่ชาญฉลาดช่วยให้ Google ก้าวขึ้นมาเป็นบริษัทอันดับต้น ๆ ของโลก ด้วยความฉลาดในการ ของ Search Engine ที่ช่วย “ค้นหา” ทุกสิ่งที่มนุษย์อยากได้ ทุกสิ่งที่มนุษย์อยากรู้ นี่คือ “ผู้ช่วยที่มองไม่เห็น” ของมนุษย์ที่เราสามารถนำไปติดตัวไปทุกที่บนมือถือของคนทุกคน APPLE สร้าง AI ที่จัดการงานสั่งงานด้วยเสียงอย่าง SIRI การคาดการณ์การพิมพ์โดย AI (ซึ่งแต่เดิมเราต้องใช้ปากกา Stylus จิ้มหน้าจอ) ก็ช่วยให้ iPhone 1 ชนะ Smart Phone ทุกรุ่นไปอย่างรวดเร็ว

            ในด้านสังคมศาสตร์ AI ของ Facebook ช่วยให้เราติดต่อกับ “เพื่อนสนิท” หรือ “เพื่อนที่เราน่าจะสนิท” อย่างง่ายดายบน Newsfeed ปัจจุบันเราอาจจะไม่ได้เป็นคน “เลือก” ที่จะคุยกับเพื่อนคนไหนอีกต่อไป แต่ AI ต่างหากที่ช่วยจัดหมวดหมู่เพื่อน ช่วยให้เราคุยกับคนที่เราอยากจะคุย เวลาเราต้องการ Shopping ก็มี AI ใน Amazon ทำหน้าที่ช่วยแนะนำสินค้าที่เราน่าจะสนใจ โดยศึกษาจากพฤติกรรมของเรา ผนวกกับฐานข้อมูล จนกลายเป็น “นักขายชั้นยอด” ที่สามารติดต่อกับคนนับล้านคนได้ในเวลาเดียวกัน และ AI คือส่วนสำคัญที่ช่วยให้ e-commerce เติบโตขึ้นมาอย่างน่ากลัวในทุกแห่งของโลก

            ผลสืบเนื่องจากบทความที่แล้วเมื่อเซียนหมากล้อมเกาหลีอย่างลี เซดอล แพ้ AI ที่ชื่อว่า Alpha Go “รัฐบาลเกาหลี” ตอบโต้โดยการทุ่มเงิน 1 ล้านล้านวอน ใน 5 ปีข้างหน้า เพื่อสร้าง “AI” ที่เก่งกว่า เป็นที่แน่ชัดว่า นี่คือสงคราม AI โดย “มนุษย์” ต้องยืนดูอยู่ข้าง ๆ ผลผลิตของพวกมัน ช่วยให้บริษัททั้งหลายก้าวขึ้นมาเป็นมหาอำนาจทางธุรกิจ เราอยู่ในยุคที่ “เปลี่ยนมือ” จากบริษัทที่พึ่งพิงมนุษย์ กลายมาเป็นพึ่งพิง AI ว่าของใครเก่งกว่ากัน

            Elon Musk เคยพูดว่า การสร้าง AI เสมือนเรากำลังจะเสกปีศาจขึ้นมา และการนี่คือภัยคุกคามที่น่ากลัวที่สุดต่อการคงอยู่ของมนุษย์ คล้าย ๆ กับหนังภาพยนต์ฮอลลี่วู๊ดที่เราเคยดู แต่นี่คือสิ่งที่ไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้ ขึ้นอยู่กับว่าเราจะควบคุมและใช้ประโยชน์มันได้อย่างไร

            มนุษย์อาจจะต้องเริ่มคิดผลกระทบของ AI ต่อ “งาน” ของตัวเอง IBM ที่ชื่อ WATSON กำลังทำให้ “จัดซื้อ” อาวุธให้กับกระทรวงกลาโหมสหรัฐด้วยตัวเอง วงการแพทย์กำลังจะมี AI หลายตัวช่วยวินิจฉัยโรค ช่วยคาดการณ์ความน่าจะเป็นของโรคตั้งแต่เรื่องการควบคุมอาหารจนถึงโรคมะเร็ง ในวงการการเงิน AI ที่ชื่อ PEFIN รุ่น beta กำลังจะช่วยวางแผนการเงินให้กับคนทั้งโลกอย่างสมบูรณ์ได้เป็นครั้งแรก สำหรับวงการลงทุน ไม่มีอะไรดีกว่า AI เพราะพวกมันสามารถทำงานได้ไม่มีวันเหนื่อย มันสามารถหาหุ้นได้ตลอดเวลา ตรวจสอบข่าวสาร หาหุ้นที่ “ราคาถูก ต่ำกว่ามูลค่า” พวกมันไม่มีอคติ สามารถเข้าใจและคาดคะเนงบการเงินได้ทะลุปรุโปร่ง สามารถซื้อขายหุ้นได้โดยใช้เวลาชั่วพริบตา นี่คือสิ่งที่ยังไม่ได้เกิดขึ้น แต่ถ้าเกิดขึ้นคงเปลี่ยนวงการลงทุนไปมากทีเดียว

            ไม่นับการนำ AI มาใช้เทรดหุ้น ซึ่งใช้คอมพิวเตอร์ช่วย การวิเคราะห์ความน่าจะเป็น โดยใช้ปัจจัยด้าน “ราคา” และ “ปริมาณการซื้อขาย” ย่อมซับซ้อนน้อยกว่ามาก ไม่น่าแปลกใจที่ 50-60% ของการเทรดในตลาดอเมริกาถูกกระทำด้วย AI ไปเรียบร้อยแล้ว ไม่แน่ว่าเราอาจจะได้เห็นกองทุนที่ทำงานโดยหุ่นยนต์ที่สามารถคิดเอง สามารถปรับปรุงกลยุทธ์ได้ด้วยตัวเองตลอดเวลา อย่างสมบูรณ์ในไม่ช้า

            นี่อาจจะเป็นเรื่องหนึ่งที่เราต้องติดตามอย่างใกล้ชิด ทั้งในแง่ว่า มันจะเกิดประโยชน์ และภัยคุกคามให้กับบริษัทไหน ที่อันตรายยิ่งไปกว่า คือมันจะคุกคาม “ตัวเราเอง” หรือไม่ พัฒนาการของมันอาจจะเร็วเกินไปที่จะบอกว่า “เมื่อไหร่” มันจะเกิดขึ้น หรือมันจะ “น่ากลัว” อย่างที่คนพูดถึงกันหรือไม่ แต่คนที่เตรียมตัวย่อมเป็นผู้ที่ได้เปรียบ ทักษะของมนุษย์ที่ยังจำเป็นอยู่ คือการคิดวิเคราะห์อย่างซับซ้อน ความคิดสร้างสรรค์ การจัดการอารมณ์ระหว่างมนุษย์ ทักษะไหนที่หุ่นยนต์เลียนแบบเราได้ เราคงต้องเลิกให้ความสำคัญไป เพราะ Megatrend เรื่องหุ่นยนต์คงไม่ใช่เพียงแค่เรื่อง “วิทยาศาสตร์” หรือ “หนังภาพยนตร์” อีกต่อไป แต่นี่คือเรื่องเกี่ยวข้องกับวงการอื่น ๆ จำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง คำถามที่ว่าเราจะเลี้ยงดู ให้การศึกษา เด็กรุ่นใหม่ ให้ “ทำงาน” คู่กับ AI ได้อย่างไร

อ่านเรื่อง Mega Trend ยุคของหุ่นยนต์ บทความ 1 โดยคุณวีระพงษ์ ธัม 

นกในกงสี/ดร.นิเวศน์ เหมวชิรวรากร

 ผมมีเพื่อนสมัยที่เรียนในมหาวิทยาลัยหลายคนที่ในตอนนั้นเป็นลูกของครอบครัวคนรวยที่ทำธุรกิจ  ในขณะนั้นผมและเพื่อนคนอื่น ๆ  ต่างก็เห็นว่าพวกเขาก็คือคนที่โชคดีที่ “เกิดมารวย”  มีเงินใช้จ่ายได้ฟุ่มเฟือย  บางคนมีรถขับ  บางคนได้รับการ “ยอมรับ”  จาก “ผู้ใหญ่” และสังคมมากกว่าคนอื่น  ที่สำคัญอีกอย่างก็คือ  พวกเขามักได้ “แฟนสวย”  หรือเป็นแฟนที่ “ไฮโซ”  เป็น “ดอกฟ้า”  ที่คนในมหาวิทยาลัยต่างก็หมายปอง   ผมไม่ได้อิจฉาอะไรกับพวกเขา  เราเป็นเพื่อนที่ดีต่อกันเหมือนกับเพื่อนคนอื่น ๆ  น่าจะพูดได้ว่าแทบจะไม่มีช่องว่างระหว่างความสัมพันธ์  จริง ๆ  ก็น่าจะต้องเป็นอย่างนั้น  เพราะในสมัยก่อนนั้น  กิจกรรมที่ทำร่วมกันก็มักจะวนเวียนอยู่ในรั้วมหาวิทยาลัยซึ่งไม่ได้ใช้เงินทองอะไร  ส่วนสิ่งที่เกิดขึ้นนอกรั้วมหาวิทยาลัยหรือความเป็นอยู่ที่บ้านเขาจะเป็นอย่างไรนั้น  เราก็ไม่ได้รับรู้อยู่แล้ว   แต่ความคิดลึก ๆ  ของผมในตอนนั้นก็คือ  เราจะไม่มีทางเป็นแบบพวกเขาหรือรวยเท่าได้  โอกาสที่จะร่ำรวยอย่างสุจริตของคนในสังคมในเวลานั้น  ดูเหมือนว่าจะต้องพึ่งพิงอยู่กับการเป็นเจ้าของธุรกิจเป็นหลัก  แต่การเป็นเจ้าของธุรกิจก็ต้องพึ่งพาเงินทุน  คอนเน็คชั่น  และประสบการณ์หรือฐานทางธุรกิจ ซึ่งสำหรับผมแล้ว  เป็นไปไม่ได้!

    แต่แล้วเศรษฐกิจของไทยก็เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว  เวลาผ่านไปกว่า 40 ปี ผมก็พบว่า  เรื่องแรก  เพื่อนหลายคนที่เป็นลูกเจ้าของธุรกิจที่  “ร่ำรวย”  ในสมัยนั้น  ตอนนี้บางคนก็อาจจะยังทำธุรกิจอยู่แต่เป็นธุรกิจ “ธรรมดา ๆ”  ที่มีการแข่งขันสูงมากและไม่ได้ทำเงินอะไรนัก  คิดแล้วแทบไม่ต่างจากการเป็นพนักงานระดับสูงในบริษัท  เขาไม่ได้เป็น “คนรวยมาก” อีกต่อไปแล้ว  เรื่องที่สองก็คือ  หลายคนนั้น  ขณะนี้ไม่ได้ทำธุรกิจหรือทำงานอยู่กับทางบ้านเนื่องจากตนเองไม่ใช่  “พี่ชายคนโต”  ที่รับช่วงบริหารธุรกิจของ  “กงสี” ต่อจากพ่อแม่  เขาทำงานเป็นพนักงานระดับสูงขององค์กรบริษัทขนาดใหญ่  มีเงินเดือนและรายได้ดีพอสมควรแก่อัตภาพแต่ไม่ใช่คนรวยอีกต่อไป  เหนือสิ่งอื่นใดก็คือ  ธุรกิจเดิมของครอบครัวหรือของพ่อแม่นั้นถดถอยหรือ “ดับ” ไปนานแล้ว  ส่วนผู้นำ “กงสี” คนใหม่ที่มักจะเป็น “พี่ชายใหญ่”  นั้น  บางครอบครัวก็  “เจ๊ง” ไปแล้วเพราะธุรกิจนั้นกำลัง “ล้าสมัย” หรือหมดยุคไม่สามารถแข่งขันได้ในปัจจุบัน   บางครอบครัวพี่ใหญ่ก็ไปเริ่มธุรกิจที่เกี่ยวข้องหรือธุรกิจใหม่ที่เป็นของ “ส่วนตัว”  ที่มักอาศัย  “ฐานธุรกิจ” หรือเงินจากกงสีเดิม  ในระหว่างนั้น  ความสัมพันธ์ระหว่างพี่น้องในกงสีก็เสื่อมลงอย่างรุนแรงจนแทบไม่มองหน้ากัน

    กรณีสุดท้ายก็คือเพื่อนที่เคยรวยมาก “ระดับชาติ”  และธุรกิจของครอบครัวเป็นสินค้าที่ยังเติบโตหรือมีความต้องการอยู่แม้ว่าการเติบโตจะไม่มากแล้วในขณะนี้  ปัจจุบันพวกเขายังทำงานเป็นผู้บริหารระดับสูงหรือสูงสุดของกลุ่มบริษัทที่ครอบครัวยังเป็นผู้ถือหุ้นใหญ่  หลาย ๆ  บริษัทจดทะเบียนอยู่ในตลาดหลักทรัพย์ “กงสี” ของเขาก็ยังอยู่แต่กลายเป็น Holding Company ที่ถือหุ้นหลาย ๆ  บริษัท  อย่างไรก็ตามค่าที่มีพี่น้องจำนวนมากมาย  รวมถึงเขยและสะใภ้และลูกหลานของพวกเขาอีกจำนวนเป็นทวีคูณ  การแบ่งหุ้นก็จะกระจายมาก  คิดแล้วแต่ละคนก็มีหุ้นไม่มากอย่างที่คิด  เขาอาจจะยังรวยเป็นเศรษฐี  แต่ก็ไม่ใช่มหาเศรษฐีอย่างในสมัยก่อนที่สังคมเห็น  แต่นี่ก็คือ “กงสี” ส่วนน้อยมากที่ประสบความสำเร็จสูงและสามารถรักษาความมั่งคั่งและความสัมพันธ์ของครอบครัวไว้ได้ในระดับหนึ่ง  อย่างไรก็ตาม  ดูเหมือนว่าอนาคตก็คงไม่เข้าข้างพวกเขาเท่าไร  เพราะนับวันดูเหมือนว่าธุรกิจจะด้อยลงเมื่อเทียบกับธุรกิจใหม่ ๆ  ที่เติบโตเร็วกว่ามาก

    เหตุผลสำคัญที่ทำให้ธุรกิจกงสีตกต่ำลงมาต่อเนื่องนั้น  ผมคิดว่าเป็นเพราะธุรกิจของกงสีมีโครงสร้างการถือหุ้นและการบริหารที่ไม่เหมาะสมโดยเฉพาะในโลกยุคใหม่ที่มีการแข่งขันสูงขึ้นมากเช่นเดียวกับการที่จะต้องปรับตัวและอาศัยความคิดสร้างสรรค์ในการทำธุรกิจสูงกว่าเดิมมากซึ่งธุรกิจกงสีไม่มี    ในประเด็นการถือหุ้นนั้น  ดูเหมือนว่าผู้นำหรือหัวหน้ากงสีจะ “ผูกขาด”  คือถือหุ้นทั้งหมด  แต่จะ “แบ่ง”  เงินที่ได้กำไรให้แก่สมาชิกตามความพอใจของตน  ในกรณีที่หัวหน้าเป็นพ่อแม่  ประเด็นความไม่พอใจก็อาจจะไม่รุนแรงมากนัก  แต่ในกรณีที่เป็นพี่ชายใหญ่หรือพี่น้องคนใดคนหนึ่ง  ปัญหาก็จะมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อสมาชิกเริ่มมี  “คนนอก”  เช่นสะใภ้หรือเขยเข้ามาเกี่ยวข้องด้วย  นี่ทำให้แรงจูงใจในการทำงานอย่างทุ่มเทของสมาชิกกงสีลดน้อยลงและไม่สัมพันธ์กับรายได้ที่เขาจะได้รับ  บางกงสีนั้นอาจจะมีการแบ่งการถือหุ้นอย่างเท่าเทียมกัน  แต่ในทางปฏิบัติเองนั้น  เนื่องจากระบบบัญชีไม่มีมาตรฐานและการอนุมัติรายจ่ายต่าง ๆ  นั้นมักจะอยู่ในมือของสมาชิกที่มีอำนาจซึ่งก็คือหัวหน้ากงสี  การแบ่งผลประโยชน์ก็มักจะมีปัญหาอยู่ดี  นั่นส่งผลให้ธุรกิจไม่ก้าวหน้าอย่างที่ควรเป็น  และสุดท้าย  ความมั่งคั่งของกงสีก็มักจะลดลงเรื่อย ๆ จนสุดท้ายอาจจะต้องล้มหายตายจากไป

    การแก้ปัญหาของกงสีนั้น  ดูเหมือนว่าวิธีที่ดีที่สุดอย่างหนึ่งก็คือ  การเอาบริษัทเข้าจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ซึ่งจะแก้ปัญหาเรื่องโครงสร้างการบริหารและการถือหุ้นของสมาชิกแต่ละคนได้มาก  อย่างไรก็ตาม  บริษัทที่จะสามารถจดทะเบียนเข้าตลาดหรือเจ้าของยินดีที่จะเข้าจดทะเบียนนั้นน่าจะเป็นส่วนน้อยมากเมื่อเทียบกับธุรกิจกงสีทั้งหมด  ดังนั้น  วิธีที่จะทำให้ธุรกิจของกงสีดำเนินไปอย่างมีประสิทธิภาพและทำให้พี่น้องมีความปรองดองกันและมีความสัมพันธ์ที่ดีนั้นน่าจะอยู่ที่การจัดการหรือปรับโครงสร้างของหัวหน้ากงสีโดยเฉพาะที่เป็นพ่อแม่  เนื่องจากลูกหลานจะยอมรับมากกว่าที่หัวหน้าจะเป็นพี่น้องกัน  ประเด็นนี้มักจะไม่เกิดขึ้นง่าย  เหตุผลก็เพราะว่าพ่อแม่นั้นมักจะไม่เห็นปัญหาที่จะเกิดขึ้นในอนาคตซึ่งก็แน่นอนเพราะเขายัง  “คุมเงินทุกบาททุกสตางค์”  ใครกล้า “หือ” ก็อาจจะ “ถูกตัดออกจากกองมรดก”  ได้

    ประสบการณ์ของผมกับเรื่องของกงสีนั้น  ผมแทบจะกล้าบอกได้เลยว่าแทบทุกแห่งมีปัญหา  ถ้าไม่ใช่เรื่องของธุรกิจที่แย่ลงหรือเจ๊งก็จะเป็นเรื่องของการทะเลาะเบาะแว้งแย่งชิงผลประโยชน์ของสมาชิกหลังจากที่พ่อแม่เสียชีวิตหรือหมดบทบาทไปแล้ว  ปัญหาสำคัญที่การปรับโครงสร้างของกงสีทำไม่ได้หรือทำไม่ได้ดีอยู่ที่ว่าพ่อแม่ที่เป็นหัวหน้ากงสีนั้นมักจะไม่ยอม “แบ่งสมบัติ” ก่อนที่ตนเองจะตายหรือหมดความสามารถหรือต้องการเกษียณ  นี่ก็อาจจะเป็นเรื่องของสัญชาติญาณมนุษย์ที่อยากจะมีอำนาจอย่างน้อยก็กับลูกหลานของตน  คนกลัวว่าถ้าให้ไปหมดแล้วลูกหลานจะไม่ฟังตนเองอีกต่อไปและอาจจะใช้เงินไปอย่างไม่ระมัดระวัง  เฉพาะอย่างยิ่งคนเอเชียอย่างเราที่มักมองลูกว่ายังเป็น “เด็ก”  ที่ต้องการเราคอยปกป้อง  เป็น “นกในกรงทอง”  ถ้าปล่อยให้เป็นอิสระก็อาจจะเอาตัวไม่รอด   บางคนก็คิดว่าอยากที่จะให้ลูกหลานอยู่ด้วยกันช่วยเหลือดูแลกันต่อไปเรื่อย ๆ  ถ้าปล่อยให้เป็นอิสระก็จะมีบางคนเอาตัวไม่รอด  ดู ๆ ไปแล้วก็อุปมาเหมือนกับการพยายาม  “เลี้ยงนกในกงสี”  ของพ่อแม่  แต่ประเด็นก็คือ  วันหนึ่งกงสีก็อาจจะ “แตก”  และเวลานั้น  นกบางตัวที่ถูกเลี้ยงไว้ใน “กงสี” ก็เอาตัวไม่รอดอยู่ดี

    ส่วนตัวผมเองคิดว่าการได้อยู่ในกงสีนั้นก็ยังเป็น  “โชคดี” อยู่ดีเพราะเขามี “แต้มต่อ”  ไม่น้อยในการที่จะเติบโตและประสบความสำเร็จในชีวิต  อย่างไรก็ตาม ในสังคมปัจจุบันนั้น  คนที่มีความสามารถและมีทัศนคติที่ถูกต้องก็สามารถประสบความสำเร็จและร่ำรวยได้เช่นเดียวกันและไม่น้อยไปกว่ากัน  ประสบการณ์กว่า 40 ปี ที่ผ่านมาของผมเป็นเครื่องยืนยันได้  โดยส่วนตัวแล้วผมคิดว่าผม “โชคดี” ที่ไม่ได้อยู่ใน “กงสี”  และก็จะไม่มี “กงสี” ให้กับลูกหลาน   การทะเลาะกันของลูกหลานนั้นผมคิดว่าไม่คุ้มค่า  ดังนั้น  ถ้าผมมีกงสี  เช่นเดียวกับที่หลายคนมี  ผมก็จะ “จัดการ” ทุกอย่างที่จะทำให้อนาคตของกิจการและลูกหลานไม่มีปัญหา  และนั่นก็คือสิ่งที่ทุกคนต้องการไม่ใช่หรือ

Magic Formula โดย ดร.นิเวศน์ เหมวชิรวรากุล

ปัญหาของนักลงทุนแบบเน้นคุณค่าหรือ Value Investor ที่สำคัญอย่างหนึ่งก็คือ  เขาไม่มีข้อมูลเพียงพอที่จะวิเคราะห์ตัวหุ้นที่เขาจะเลือกลงทุน  นอกจากนั้น  เขาก็อาจจะไม่มีความสามารถเพียงพอที่จะวิเคราะห์คุณภาพของกิจการหรือคาดการณ์อนาคตของบริษัทว่าจะดีขึ้นหรือแย่ลง  เหตุที่เป็นเช่นนั้นอาจจะเป็นเพราะว่าเขา  “ไม่เก่งพอ”  หรืออาจจะเพราะว่าเขาไม่มีเวลาพอที่จะทำอย่างนั้น  เช่น  การลงทุนในหุ้นต่างประเทศที่เขามักไม่ค่อยมีโอกาสสัมผัสกับธุรกิจของบริษัทมากนัก  ในกรณีแบบนี้ VI จะทำอย่างไร?

ถ้าเป็นในอดีตที่ข้อมูลโดยเฉพาะที่เป็นตัวเลขของกิจการและหุ้นยังเป็นสิ่งที่หาได้ยาก  การลงทุนในแบบ VI ก็ทำได้ยาก  แต่ในปัจจุบันที่มีความก้าวหน้าสูงมากในด้านของอินเตอร์เน็ตและข้อมูลต่าง ๆ  ที่หาได้ง่าย  “เพียงแค่ปลายนิ้ว”  การลงทุน “แบบ VI” ก็ทำได้ง่ายขึ้นมาก  และอาจจะไม่ต่างจากการลงทุน “แบบเทคนิค” ที่ทำได้ในชั่วพริบตา    ลองมาดูกันว่าทำอย่างไร

วิธีลงทุนแบบ VI ที่ “ไม่ต้องวิเคราะห์” นี้ก็คือการลงทุนที่เรียกว่า Mechanical Trading หรือการลงทุนโดยใช้สูตรทางคณิตศาสตร์ที่จะมากรองหุ้นเพื่อที่จะเลือกหุ้นลงทุน  สูตรที่ใช้ก็คือตัวเลขที่เกี่ยวกับพื้นฐาน เช่น  อัตราการทำกำไรและการเติบโตของกิจการ  และอัตราความถูกความแพงของราคาหุ้น  เป็นต้น  ซึ่งตัวเลขเหล่านี้สามารถที่จะหาได้ง่าย ๆ  จากข้อมูลที่อยู่ในคอมพิวเตอร์หรือในเว็บไซ้ต์ต่าง ๆ  ทั้งที่ให้ฟรีและต้องเสียเงินซื้อ

สูตรที่มีการศึกษาในอดีตและพบว่าสามารถเลือกหุ้นเป็นพอร์ตและทำกำไรและผลตอบแทนได้น่าประทับใจนั้น  เริ่มแรกก็เป็นสูตรที่เน้นเลือกหุ้นที่มีราคาถูกแนว “VI ดั้งเดิม”  ซึ่งสูตรหนึ่งที่ใช้กันมากก็คือ  เลือกหุ้นที่มีค่า PE ต่ำ เช่น  ไม่เกิน 10 เท่า  และค่า PB ต่ำ  เช่นไม่เกิน 1 เท่า  และค่า Dividend Yield สูง  เช่น  ไม่ต่ำกว่า 5% ต่อปีในปีล่าสุด  หุ้นตัวไหนที่เข้าข่ายทั้งสามข้อก็จะถูกเลือกเข้ามาลงทุนในพอร์ต  โดยที่ทุกตัวจะลงทุนเท่า ๆ  กันเช่นอาจจะตัวละ 10,000 บาท  จำนวนหุ้นที่เข้าข่ายอาจจะประมาณ 50 ตัว  ใช้เงินไปประมาณ 500,000 บาท  หลังจากซื้อในตอนต้นปีก็จะถือไปถึงสิ้นปีแล้วเราก็จะคำนวณว่าพอร์ตมีมูลค่าเท่าไร  อาจจะเป็น 700,000 บาทหรือกำไร 40% ต่อปี รวมเงินปันผลแล้ว) ในปีแรก  หลังจากนั้นเราก็จะเอาหุ้นทั้งตลาดมาเลือกใหม่ด้วยสูตรเดิม  เราอาจจะได้หุ้นจำนวน 35 ตัวที่เข้าเกณฑ์ที่จะลงทุน  โดยที่แต่ละตัวเราจะลงทุนเท่า ๆ  กันคิดเป็นเงินตัวละ 20,000 บาท  ซึ่งสิ่งที่เราจะทำก็คือการ “Rebalance” หรือการปรับพอร์ตหุ้น 50 ตัวของเราให้เป็นไปตามพอร์ตใหม่ 35 ตัวที่เราคัดไว้แล้ว  เราจะทำแบบนี้ซ้ำ ๆ  ไปเรื่อย ๆ  ทุกปีตราบที่เรายังลงทุนอยู่และนี่ก็คือสูตรแรก

สูตรแบบที่สองที่ภายหลังเริ่มมีคนเสนอและใช้กันมากขึ้นจนอาจจะมากกว่าสูตรแบบแรก  นั่นก็คือสูตรที่ใช้ข้อมูลด้าน “คุณภาพ” ของกิจการ  เช่นการทำกำไรที่วัดโดยผลตอบแทนต่อส่วนของผู้ถือหุ้นหรือ ROE ประกอบกับข้อมูลความถูกความแพงที่วัดด้วยค่า PE ของหุ้น  และสูตรหนึ่งที่น่าจะเป็นที่นิยมไม่น้อยนั้นเสนอโดย Joel Greenblat ในหนังสือชื่อ The Little Book That Beats The Market ซึ่งเขาเรียกมันว่า  Magic Formula (MF) หรือ  “สูตรมหัศจรรย์” เพราะจากการศึกษาย้อนหลังพบว่ามันให้ผลตอบแทนที่เหนือกว่าตลาดมหาศาลคิดเป็นปีละกว่า 20-30% โดยเฉลี่ยเป็นเวลายาวนานถึง 17 ปี ตั้งแต่ปี 1988 ถึง 2004 เปรียบเทียบกับผลตอบแทนของตลาดหลักทรัพย์อเมริกาที่ประมาณ 10% ต้น ๆ  ต่อปี

เกณฑ์ของ MF คร่าว ๆ ก็คือ  การเลือกหุ้นที่มี “ROE สูงที่สุด และ PE ต่ำที่สุด”  พูดง่าย ๆ  ก็คือ “คุณภาพดีสุดแต่ราคาต่ำสุด”  โดยวิธีที่เขาทำก็คือ  ข้อแรก  เขาจะเรียงลำดับหุ้นทุกตัวในตลาดด้วยค่า ROE แล้วก็จะกำหนดตัวเลข 1 ให้แก่ตัวที่มี ROE สูงที่สุด  ตัวเลข 2 ให้แก่หุ้นตัวที่มี ROE สูงที่สุดอันดับสอง  และไล่ไปเรื่อย ๆ  กับหุ้นทุกตัว  ขั้นตอนที่สอง  เขาจะเรียงลำดับหุ้นทุกตัวใหม่ด้วยค่า PE จากต่ำสุดไปสูงสุด  จากนั้นก็ให้ตัวเลขหุ้นที่มีค่า PE ต่ำสุดเป็นเลข 1  หุ้นที่มีค่า PE ต่ำที่สุดเป็นอันดับสองก็ได้ตัวเลข 2 ทำอย่างนี้ไปเรื่อย ๆ  กับหุ้นทุกตัว  ในขั้นตอนที่สาม เขาจะเอาตัวเลขค่า ROE กับค่า PE ของหุ้นแต่ละตัวมาบวกกันหรือรวมกันเพื่อให้ได้ตัวเลขที่เรียกว่า  “คะแนน”  ของหุ้น  โดยที่คะแนนน้อยคือหุ้นที่ดีเพราะจะเป็นหุ้นที่มีคุณภาพดีแต่ราคาถูก  ในขั้นตอนที่สี่นั้น  เขาจะเอาหุ้นทุกตัวมาเรียงลำดับตามคะแนนและเลือกเฉพาะหุ้นที่มีคะแนนต่ำที่สุด 30 ตัวแรกมาลงทุนตั้งแต่ต้นปี  เมื่อถึงปลายปี  เขาก็จะปรับพอร์ตใหม่โดยใช้เกณฑ์เดิมและทำซ้ำ ๆ  แบบเดียวกับในกรณีแรกที่ใช้สูตรหุ้นถูกที่ผมกล่าวถึงแล้ว

ในตลาดหุ้นไทยเองนั้น  ดร. ไพบูลย์ เสรีวิวัฒนา ที่นิด้าได้ทำการศึกษาทดสอบผลการลงทุนโดยใช้ทั้งเกณฑ์แบบแรกและ Magic Formula กับตลาดหุ้นไทยในช่วงปี 1996 -2010 คิดเป็นเวลา 15 ปี ก็พบว่าพอร์ตสามารถทำผลตอบแทนสูงอย่าง “น่ามหัศจรรย์”  คือแบบ VI ดั้งเดิมให้ผลตอบแทนทบต้นโดยเฉลี่ยปีละ 36.69% เทียบกับตลาดที่เพียง 2.4% เงิน 1 ล้านบาทกลายเป็น 108.7 ล้านบาทเทียบกับ 1.42 ล้านบาทในกรณีของตลาด  และในกรณีที่ใช้ MF นั้น  ให้ผลตอบแทนปีละถึง 66.18% เทียบกับ 2.4% ของตลาด  เงิน 1 ล้านบาทกลายเป็น 2,035 ล้านบาทเทียบกับตลาดที่เพียง 1.42 ล้านบาทในเวลา 15 ปี

นั่นคือ  “การศึกษาข้อมูลจากอดีต”  ที่มีการตั้งสมมุติฐานหลายอย่าง เช่น  เราสามารถซื้อขายหุ้นได้จริงตามที่เรากำหนด  แต่ความเป็นจริงอาจจะทำไม่ได้ เช่น  หุ้นมีสภาพคล่องน้อย  เวลาเราซื้อ  หุ้นอาจจะวิ่งขึ้นไปมากทำให้ต้นทุนของเราสูงกว่าที่เห็นในตัวเลขย้อนหลัง  เช่นเดียวกับที่เวลาขาย  เราอาจจะขายไม่ได้ราคาที่เห็น  นอกจากนั้น  พฤติกรรมของหุ้นใน  “อนาคต” ก็อาจจะไม่เป็นแบบเดิมเพราะสถานการณ์ต่าง ๆ  อาจจะเปลี่ยนแปลงไปมากเช่นเดียวกับนักลงทุนที่ก็อาจจะเปลี่ยนความนิยมจากหุ้นที่เข้าเกณฑ์ VI ในสมัยก่อน  เช่น  นักลงทุนอาจจะสนใจลงทุนในหุ้นที่เติบโตเร็วมากกว่าหุ้นที่ถูกอย่างในอดีต เป็นต้น

ไม่ว่าจะเป็นอย่างไร  การใช้เกณฑ์การลงทุนแนว VI นั้น  ก็น่าจะเป็นวิธีที่น่าสนใจอยู่โดยเฉพาะในโลกที่เป็นโลกาภิวัตรและการลงทุนข้ามประเทศมีมากขึ้นเรื่อย ๆ ในขณะที่ความรู้เกี่ยวกับธุรกิจของหุ้นมีจำกัด  ผมเองได้เข้าไปลงทุนในตลาดหุ้นเวียตนามโดยอาศัยเกณฑ์การคัดเลือกหุ้นทั้งแบบแรกและ MF โดยมีการผสมผสานบ้าง  จำนวนหุ้นที่ถืออยู่มีถึงกว่า 50 ตัว  การลงทุนผ่านมาเกือบ 2 ปี  ผลตอบแทนที่ได้นั้นต้องถือว่าน่าพอใจในระดับหนึ่งแต่ปัญหาก็คือ  ผมไม่สามารถขายทำกำไรได้เนื่องจากสภาพคล่องของหุ้นดูเหมือนจะไม่ใคร่พอเนื่องจากหุ้นที่ถือนั้นมีขนาดเล็กเกินไป  ผมคงต้องรอไปอีก  อาจจะหลายปีถ้าต้องการขาย  ผมคิดว่าเกณฑ์ที่ผมใช้นั้นอาจจะไม่เหมาะสมโดยเฉพาะในแง่ของขนาดและสภาพคล่องของหุ้น  นั่นทำให้ผมไม่ได้ปรับพอร์ตในแต่ละปีตามเกณฑ์  ผมไม่รู้ว่าหลังจากการลงทุนอาจจะซัก 4-5 ปี อะไรจะเกิดขึ้น  ในขณะนี้ถ้าจะเรียกว่าผม  “ติดหุ้น” ก็ไม่ใช่  จะเรียกว่าประสพผลสำเร็จก็ไม่น่าจะใช่  เวลาและผลตอบแทนที่จะได้รับที่แท้จริงคือ  “ขายหุ้นได้”  จะเป็นตัวบอก  แต่บทเรียนสำหรับคนที่จะใช้หลักเกณฑ์การลงทุนตามสูตรก็คือ  ผลตอบแทนที่จะได้จาก “สูตรมหัศจรรย์”  อาจจะไม่ได้มหัศจรรย์อย่างที่เขาบอก  ดังนั้นก่อนที่จะใช้ต้องคิดดูให้ดีและต้องพร้อมที่จะรับผลของมันด้วย

หลุมพราง PE / โดย คนขายของ

“จะเลือกหุ้นที่จะลงทุนต้องดูอะไร?” เป็นคำถามยอดฮิตที่นักลงทุนมือใหม่มักถามรุ่นพี่ๆในทุกยุคทุกสมัย คำตอบแบบสั้นๆกระชับรวบรัดที่มักได้ยินก็คือ “ดูค่า PE อันไหนต่ำแสดงว่าถูก” ข้อมูลนี้ดูเหมือนจะถูกถ่ายทอดกันมายาวนานตั้งแต่สมัยยังไม่มีอินเตอร์เน็ต นักลงทุนต้องเปิดตารางหุ้นในหนังสือพิมพ์ แล้วไล่ดู

ค่า PE จากตารางหุ้นแล้วเอาปากกาวงหุ้นที่ PE ต่ำทีละตัว ความเชื่อเรื่องการดูค่า PE นั้นยังถูกใช้ อ้างอิงในอีกหลายรูปแบบ เช่น PE กลุ่มอุตสาหกรรม และ PE ในอดีต เพื่อใช้หาราคาที่เหมาะสม และ มีการใช้ในบทวิเคราะห์เพื่อหาราคาเป้าหมาย บทสรุปเหล่านี้จะใช้ได้จริงหรือไม่? มีประเด็นไหนที่เป็น จุดอ่อนบ้าง? ในบทความนี้เราจะลองมาพิจารณากัน

PE คือค่าอัตราส่วนระหว่างตัวเลข 2 ตัวคือ ราคาต่อหุ้น หารด้วย กำไรต่อหุ้น ตัวเลข PE ที่เรามักเห็นใน หน้าหนังสือพิมพ์ หรือ ตามอินเตอร์เนต มักเป็นตัวเลข PE ที่ใช้ราคาปัจจุบัน หารด้วยกำไรต่อหุ้นย้อน หลังไปสี่ไตรมาส (Trailing 12 Months PE หรือ TTM PE) หากเราใช้ตัวเลขนี้เป็นหลักในการเลือกหุ้น ก็อาจจะเข้าทำนอง การขับรถโดยการมองแต่กระจกมองหลัง เพราะเป็นการให้ น้ำหนักกับกำไรที่ ผ่านมาแล้ว โดยไม่สนใจกำไรที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ดังนั้น อัตราส่วน PE ที่นักลงทุนสถาบัน หรือ นักวิเคราะห์มักให้ความสำคัญมากกว่า TTM PE ก็คือ Forward PE ซึ่งเป็นการมองออกไปข้างหน้าอีก โดยเอากำไรของบริษัทที่คาดว่าจะได้ในอีก 12 เดือนข้างหน้ามาคำนวณค่า PE ซึ่งการใช้อัตราส่วนนี้น่าจะเหมาะสมกับนักลงทุนมากกว่า เพราะการลงทุนส่วนมากเป็นการซื้ออนาคตไม่ใช้อดีตที่ผ่านมาแล้ว

“PE กลุ่ม” หรือ Sector PE / Industry PE ก็เป็นอีกตัวเลขที่มีการใช้กันมาก โดยเฉพาะในบทวิเคราะห์ เพื่อหาราคาเป้าหมาย โดยใช้เป็นตัวอ้างอิงสำหรับหุ้น IPO ที่เพิ่งเข้ามาใหม่ เช่น มีบริษัทค้าปลีกใหม่เข้า มาทำการซื้อขายในตลาด ก็จะมีการอ้างอิง PE เฉลี่ยของกลุ่มค้าปลีกที่ 24 เท่า ดังนั้นหุ้น IPO นี้ก็ควรจะ มีราคาเหมาะสมที่ PE 24 เท่าด้วย แต่หากเราพิจารณาความเป็นจริงของกลุ่มค้าปลีกไทย เราจะเห็นได้ว่าแต่ละบริษัทมีรายละเอียดไม่เหมือนกัน ค้าปลีกแบบค้าส่ง มีอัตรากำไรสุทธิน้อยกว่า ค้าปลีกแบบร้าน สะดวกซื้อ และ ห้างสรรพสินค้า อัตราส่วน ROI ก็ไม่เท่ากัน โอกาสการเติบโตในอนาคตก็ไม่เท่ากัน ดังนั้นการใช้ PE กลุ่ม เพื่อหาราคาเป้าหมายอาจไม่เหมาะสมเท่าไหร่นัก คล้ายกันกับว่า รอบเอวเฉลี่ย ของชายไทยอยู่ที่ 32 นิ้ว ดังนั้นหากใครไม่รู้รอบเอวตัวเองและต้องการซื้อกางเกง ก็ควรจะซื้อกางเกงเอว 32 มาใส่ ซึ่งผมคิดว่าตรรกะแบบนี้ไม่น่าจะถูกต้องเท่าไหร่นัก ทางที่ถูกคือน่าจะเอาสายวัดมาวัดเอวของ ตัวเองดีกว่า

“PE ในอดีต” หรือ Historical PE เป็นค่า PE เฉลี่ยในอดีตซึ่งมักมีการใช้เป็นตัวเลขอ้างอิงเทียบกับค่า PE ในปัจจุบันว่าราคาในตอนนี้ถูกหรือแพง การใช้ PE ในอดีตอาจพอให้เห็นภาพคร่าวๆได้ ใช้ประกอบการพิจารณาในการลงทุนได้ แต่ไม่ควรคิดว่าเป็นของศักดิ็สิทธิ์ที่จะสัมฤิทธิ์ผลทุกครั้งไป จุดอ่อนของการใช้ PE ในอดีต อยู่ที่ว่า ตัวเลขนี้ไม่ได้ใส่ความละเอียดอ่อนเรื่องของ วงจรธุรกิจลงไป หรือ เรื่องของ วัฏจักรของอุตสาหกรรมลงไป เช่น PE เฉลี่ยของหุ้นของ Microsoft ในช่วงปี 1990-2000 มีค่าเฉลี่ย อยู่ที่ราวๆ 39 เท่า ซึ่งในยุคนั้นเป็นยุครุ่งเรืองของอุตสาหกรรมคอนพิวเตอร์ส่วนบุคคล แต่ต่อมาเมื่อ การใช้ Smart Phone และ Tablet เข้ามากินส่วนแบ่งการตลาด ทำให้ PE เฉลี่ยในช่วงปี 2005-2015 อยู่ที่ประมาณ 14 เท่า ดังนั้นการที่ Microsoft ซื้อขายกันอยู่ต่ำกว่า PE ในอดีตก็เป็นเรื่องที่สมเหตุผล ไม่ได้หมายความว่าหุ้น Microsoft ราคาถูกน่าซื้อลงทุนแต่อย่างใด

การวิเคราะห์หุ้นนั้นแบ่งเป็นหลักๆได้สองแบบ คือ หนึ่ง การวิเคราะห์แบบเชิงคุณภาพ ซึ่งเน้นเรื่องความ สามารถในการแข่งขัน, พลวัตในอุตสากรรม และ อำนาจต่อรองของบริษัทที่มีต่อคู่ค้า และ สองการวิเคราะห์เชิงปริมาณ ซึ่งเน้นเรื่องอัตราส่วนทางการเงินต่างๆ เช่น PE, PBV, ROE เป็นต้น การวิเคราะห์หุ้นที่ดีนั้นควรใช้การวิเคราะห์ทั้งสองอย่างประกอบกัน การใช้ค่า PE นั้นเป็นเพียงส่วนหนึ่งของการวิเคราะห์เชิงปริมาณเท่านั้น นักลงทุนควรพิจารณาอัตราส่วนทางการเงินอื่นๆประกอบการตัดสินใจด้วย ตัวอย่างที่ดีของการวิเคราะห์หุ้นนั้น สามารถดูได้จาก “ความเห็นที่ปรึกษาการเงินอิสระเกี่ยวกับ รายการได้มาซึ่งสินทรัพย์” ซึ่งบริษัทจดทะเบียนต้องจัดทำให้ผู้ถือหุ้นเวลามีการซื้อขายกิจการ M&A)  แล้วเราจะได้เห็นว่าการวิเคราะห์อย่างมืออาชีพจริงๆนั้นเป็นอย่างไร

แนวรบด้านตะวันออก /โดยดร.นิเวศน์ เหมวชิรวรากุล

 

     หลังจากการเริ่มเข้าไปลงทุนในตลาดหุ้นเวียตนามในช่วงกลางปี 2557 หรือเป็นเวลาประมาณ 1 ปี กับอีก 9 เดือน ผมก็มี  “การประเมินสถานการณ์” เพื่อที่จะดูว่าผลการลงทุนเป็นอย่างไรบ้างและน่าจะทำอะไรต่อไป  แต่นี่ก็แน่นอนว่าไม่ใช่เป็นการประเมินครั้งแรก  ว่าที่จริงผมประเมินมาตลอด  ดูว่าสิ่งที่ทำนั้นถูกต้องหรือผิดพลาดอย่างไรโดยเฉพาะเมื่อเปรียบเทียบกับสิ่งที่คาดหวังไว้ก่อนเข้าไปลงทุนในตลาดหุ้นเวียตนาม  และผมควรที่จะปรับตัวหรือปรับกลยุทธ์อย่างไรเพื่อที่จะทำให้ประสบความสำเร็จมากขึ้น  หรือเพื่อที่จะ “ถอย” เพื่อที่จะลดความสูญเสียให้น้อยลงในกรณีที่เห็นว่าตนเองจะ  “พ่ายแพ้”  ดูไปแล้วผมคิดเหมือนกับเป็นเสนาธิการหรือแม่ทัพที่ส่งกองทัพออกไปสู้รบกับฝ่ายตรงข้ามในสงคราม  ซึ่งสิ่งแรกที่ต้องทำก็คือ  การประเมินว่าเราน่าจะมีโอกาสชนะหรือไม่มากน้อยแค่ไหนถ้าเราเข้าไปรุกรบในสมรภูมินั้น  ประเด็นต่อมาก็คือการวางยุทธวิธีที่จะรบให้ได้ชัยชนะโดยคำนึงถึงศักยภาพของทหาร อาวุธยุทโธปกรณ์และการส่งกำลังบำรุงเป็นต้น  หลังจากนั้นเราก็ต้องประเมินผลการรบต่อเนื่องเป็นระยะเพื่อที่จะดูว่าจะต้องปรับกลยุทธ์อย่างไรเพื่อให้บรรลุภารกิจที่วางไว้และในเวลาแค่ไหน

            ตลาดหุ้นเวียตนามนั้น  สำหรับผมแล้ว  มันก็คือการ “รบ” หรือการลงทุนในอีกสมรภูมิหนึ่งหรือในอีกตลาดหนึ่งที่ผมเพิ่งจะเริ่มวางแผนและลงมือปฏิบัติเมื่อประมาณ 2 ปีมาแล้ว  ถ้าจะใช้คำศัพท์เพื่อที่จะล้อไปกับเรื่องของสงคราม  ผมจะเรียกว่านี่คือ  “แนวรบด้านตะวันออก”  เลียนแบบการรุกรบของเยอรมันต่อรัสเซียซึ่งเป็นประเทศที่อยู่ทางฝั่งตะวันออกในสงครามโลกครั้งที่สองหลังจากที่เยอรมันชนะฝรั่งเศสใน  “แนวรบด้านตะวันตก” เรียบร้อยแล้ว  เนื่องจากเวียตนามนั้นก็อยู่ทางฝั่งตะวันออกของไทย

            วันที่ผมตัดสินใจเข้าไปลงทุนในตลาดหุ้นเวียตนามนั้น  ผมประเมินหรือวิเคราะห์ดูแล้วก็พบว่าโอกาสที่จะ  “ชนะ”  ในการลงทุนโดยเฉพาะในระยะยาวน่าจะสูงพอสมควร  เหตุผลสำคัญก็คือ  ข้อแรกเศรษฐกิจของเวียตนามกำลังเติบโตขึ้นอย่างรวดเร็วและน่าจะโตอย่าง  “ยั่งยืน” หรือเติบโตต่อเนื่องไปอีกนานเนื่องจากนโยบายต่าง ๆ  ของรัฐบาลที่เน้นการเปิดเสรีทางเศรษฐกิจของประเทศมากขึ้นมาก  และที่สำคัญมากอีกอย่างหนึ่งก็คือ  ประชากรของเวียตนามนั้นมีจำนวนมาก  มีคุณภาพสูงและยังมีอายุไม่มาก  สองสิ่งนี้น่าจะทำให้เศรษฐกิจเวียตนามโตเร็วไปอีกนานคล้าย ๆ กับไทยเมื่อ 20 ปีก่อนที่สามารถดึงดูดนักลงทุนต่างชาติให้มาลงทุนสร้างโรงงานเพื่อผลิตสินค้าส่งออกไปทั่วโลก  ผมคาดว่าในที่สุดเวียตนามก็จะโตทันและอาจจะ  “แซง” ไทยที่เศรษฐกิจเริ่มชะลอตัวลงอย่างมากด้วยเหตุผลสำคัญหลายอย่างรวมถึงการที่ประชากรแก่ตัวลงอย่างรวดเร็ว

            ในแง่ของตลาดหุ้นเวียตนามเองนั้น  ผมก็ดูว่าน่าสนใจมาก  เนื่องจากตลาดหุ้นเวียตนามซึ่งเปิดในปี 2000 นั้นยังค่อนข้างใหม่และเมื่อประมาณ 9 ปีที่แล้วดัชนีตลาดหุ้นเคยขึ้นไปสูงถึงประมาณ 1200 จุด  แต่หลังจากนั้นตลาดก็เกิดวิกฤติ  ดัชนีลดลงมาเหลือเพียง 200 กว่าจุดในเวลาอันสั้นเนื่องมาจากภาวะเศรษฐกิจที่ตกต่ำลงหนักและค่าเงินด่องลดลงมหาศาล  แต่หลังจากนั้น  เศรษฐกิจและตลาดหุ้นก็เริ่มฟื้นตัวขึ้นมาอย่างมั่นคง  ค่าเงินด่องมีเสถียรภาพ  การลงทุนจากต่างประเทศเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลและส่งผลให้เศรษฐกิจเติบโตแบบก้าวกระโดดและเวียตนามกลายเป็น“ซุปเปอร์สตาร์” ทางเศรษฐกิจในช่วงหลายปีที่ผ่านมา  อย่างไรก็ตาม  ดัชนีตลาดหุ้นและปริมาณการซื้อขายหุ้นในตลาดหลักทรัพย์กลับไม่ดีตามภาวะเศรษฐกิจและศักยภาพของประเทศ  ดัชนีตลาดหุ้นเวียตนามปรับตัวขึ้นมาอยู่ในระดับประมาณ 5-600 จุด และอยู่ในระดับนั้นมาเป็นเวลานาน  ปริมาณการซื้อขายหุ้นต่อวันแค่ประมาณ 3-4000 ล้านบาทต่อวัน  เช่นเดียวกับที่มูลค่าตลาดหุ้นหรือ Market Cap ของทั้งตลาดก็ต่ำมากคิดเป็นประมาณไม่เกิน 20% ของ GDP ในขณะที่ของไทยนั้นอยู่ในหลัก 100% ของ GDP  และราคาหุ้นเวียตนามก็ค่อนข้างถูก  หุ้นจำนวนมากโดยเฉพาะที่เป็นหุ้นขนาดเล็กที่นักลงทุนต่างชาติไม่สนใจนั้นมีราคาถูกมาก  ค่า PE ต่ำกว่า 10 เท่า  ค่า PB ต่ำกว่า 1 เท่า  และอัตราปันผลเทียบกับราคาหุ้นนั้นมักจะสูงกว่า 5% และจำนวนไม่น้อยสูงถึง 10%ต่อปี

            สถานการณ์ของเวียตนามดังกล่าวนั้น ผมมองดูแล้วคล้ายคลึงกับของไทยหลังวิกฤติเศรษฐกิจในปี 2540 มาก  ดังนั้นผมเชื่อว่าถ้าเราเข้าไปลงทุนในช่วงที่ตลาดหุ้นยังแย่อยู่ทั้ง ๆ  ที่เศรษฐกิจนั้นฟื้นตัวและกำลังเติบโตอย่างแรง  โอกาสที่เราจะได้กำไรหรือผลตอบแทนที่สูงจากตลาดหุ้นก็น่าจะมีมาก—อย่างน้อยถ้าเราถือหุ้นไว้ อาจจะซัก 3-5 ปีที่คนเวียตนามจะกลับมาสนใจตลาดหุ้นอีกครั้งเมื่อคนเวียตนามรวยขึ้นและมีเงินสดเหลือที่จะลงทุนในตลาดหุ้นมากขึ้น

            กลยุทธ์การลงทุนในเวียตนามของผมนั้น  เนื่องจากผมไม่มีความรู้เกี่ยวกับตัวกิจการแต่ละบริษัทเลย  ดังนั้นผมจึงใช้วิธีซื้อหุ้นโดยใช้แต่ข้อมูลที่เป็นตัวเลข 2 ชุด  นั่นคือ  ข้อมูลทางด้านพื้นฐานเช่น  กำไรต่อส่วนของผู้ถือหุ้น  และข้อมูลด้านความถูกความแพงของหุ้น เช่น ค่า PE และ PBเป็นต้น มาเป็นตัวคัดกรองหุ้นที่จะลงทุน  หลักเกณฑ์ที่ตั้งไว้สำหรับการคัดกรองบางส่วนผมก็ใช้สูตร Magic Formula ของ Joel Greenblatt และสูตรที่ผมเองเคยศึกษากับข้อมูลอดีตแล้วได้ผลดีมาใช้ในการเลือกหุ้นที่จะลงทุน  ผลก็คือ  ผมลงทุนในหุ้นถึงประมาณ 60 ตัว โดยที่ไม่รู้เลยว่าแต่ละบริษัททำหรือขายอะไร  หลังจากที่ซื้อหุ้นครบซึ่งกินเวลาไม่น้อยกว่า 3-4 เดือน  ผมก็ถือหุ้นไว้เฉย ๆ ไม่เคยขายหุ้นเลยแต่มีการซื้อหุ้นเพิ่มขึ้นบ้างเนื่องจากมีเงินสดเพิ่มขึ้นจากปันผล ผมคิดว่าถ้าสิ่งที่ผมคาดไว้ถูกต้อง  ในที่สุดหุ้นราคาถูกที่ผมซื้อไว้น่าจะปรับตัวขึ้น  โอกาสที่เงินจะเพิ่มเป็นเท่าตัวในเวลา 5 ปี  หรือทำผลตอบแทนแบบทบต้นปีละ 15% น่าจะเป็นไปได้  โอกาสที่จะขาดทุนน่าจะน้อย

            ผมติดตามผลการดำเนินงานของพอร์ตโฟลิโอเป็นระยะ ๆ  บ่อย ๆ  ในช่วงแรก  ภายในช่วงเวลาประมาณ 1 ปีแรก  สิ่งที่ผมพบก็คือ  ดัชนีตลาดหุ้นเวียตนามไม่ไปไหน  และแม้จนถึงวันนี้  ดัชนีตลาดเวียตนามก็ยังอยู่ที่เดิมคือประมาณ 580 จุด พอ ๆ  กับวันที่ผมเริ่มลงทุนเมื่อเกือบ 2 ปีที่ผ่าน  อย่างไรก็ตาม เงินปันผลเริ่มจะ “ไหลเข้ามา”  เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ  จากเกือบทุกบริษัท  เวลาผ่านไป 1 ปี  พอร์ตไม่ได้กำไรเลยจากราคาหุ้นแต่เงินจากปันผลทำให้พอร์ตโดยรวมโตขึ้นประมาณเกือบ 10%  ซึ่งทำให้ผม “สรุป”  ในเบื้องต้นว่ากลยุทธ์การลงทุนแบบ “หว่านแห”  นั้น  ไม่ค่อยได้ผลเท่าไรแต่ผมก็ยังค่อนข้างพอใจที่ได้ผลตอบแทนประมาณ 10%  ต่อปี  อย่างไรก็ตาม  ผมคงไม่ลงทุนเพิ่มเนื่องจากผมคงไม่สามารถเพิ่มการลงทุนให้มากขึ้นจนมีนัยสำคัญด้วยวิธีนี้ซึ่งเป็นวิธีที่มักจะได้แต่หุ้นตัวเล็กที่เข้าเกณฑ์ตามสูตรการลงทุนที่ใช้

            ผมคิดว่ากลยุทธ์หรือวิธีการลงทุนที่ผมใช้อาจจะไม่ถูกต้อง  ผม “ไม่ชนะสงคราม” ในแนวรบด้านตะวันออกแต่ก็ “ไม่แพ้” หลังจากลงทุนได้ปีเศษ ๆ   ผมเริ่มลดระดับความสนใจติดตามหุ้นที่เวียตนาม  หลายเดือนที่ผ่านมาไม่เคยดูพอร์ตเลย  แต่แล้ว  เมื่อสัปดาห์ก่อนผมก็อยากจะดูว่าผลการดำเนินงานเป็นอย่างไรบ้างเนื่องจากค่าเงินบาทที่แข็งขึ้นเร็ว  ผมคิดว่าพอร์ตน่าจะกำไรน้อยลง  แต่ผิดคาด!  พอร์ตที่เคยนิ่งมานานกลับโตขึ้นเป็นประมาณ 26% ในเวลา 1 ปี 9 เดือน   หุ้นหลายตัวกำไรกว่า 100%  ผมเองยังไม่ได้ศึกษารายละเอียดและก็ไม่แน่ใจว่าตนเองจะมีเวลาศึกษามากน้อยแค่ไหน  แต่ความรู้สึกก็คือ  บางทีสิ่งที่เราเคยคิดไว้อาจจะถูกต้อง  และหุ้นของเราก็จะโตต่อไปและได้ “ชัยชนะ” การที่มันนิ่งมานานก่อนหน้านี้อาจจะเป็นแค่เรื่องของเวลาเท่านั้น  และตราบใดที่สถานการณ์ทางเศรษฐกิจของเวียตนามยังดีเยี่ยมและหุ้นที่เราถืออยู่ยังมีราคาถูกมาก  ในที่สุดแล้วสิ่งที่เราคาดหวังว่าจะได้ผลตอบแทนที่ดีก็จะต้องเกิดขึ้น  ก่อนหน้านี้ผมเคยคิดว่าผมอาจจะต้องเปิด “แนวรบด้านตะวันตก”  หรือการลงทุนในประเทศพัฒนาแล้วแทนที่การลงทุนในตลาดหุ้นไทย  แต่ก็มักจะหยุดทุกครั้งเนื่องจากผมยังไม่มั่นใจในชัยชนะ  ณ. เวลานี้ผมอาจจะต้องกลับมาทบทวนอีกครั้งว่าผมจะ “เพิ่มกำลัง” ในแนวรบด้านตะวันออกดีไหม  เวลาและสถานการณ์จะเป็นสิ่งที่บอก

Mega Trend ยุคของหุ่นยนต์ / โดยคุณวีระพงษ์ ธัม

ชัยชนะของหุ่นยนต์ “Alpha Go” ต่อมนุษย์ ในเกมกระดานที่ซับซ้อนที่สุดอย่างเกมหมากล้อมในช่วงต้นปี 2016 ถือเป็นก้าวสำคัญในหน้าประวัติศาสตร์ของปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI (Artificial Intelligence) สิ่งนี้กำลังบอกว่า “ยุคของหุ่นยนต์” กำลังเข้าใกล้มนุษย์มากขึ้นอีกก้าวใหญ่ ๆ หุ่นยนต์แบบโดราเอมอน หรือหนังวิทยาศาสตร์ฝรั่งกำลังจะเป็นเรื่องจริง และอาจจะได้เห็นเร็วกว่าที่คิด ถ้าความก้าวหน้าของ AI ยังเกิดขึ้นในอัตราเร่ง “ยุคของหุ่นยนต์” คืออีก Mega Trend ที่กำลังจะเปลี่ยนโลกไปตลอดกาล

            ความพยายามของมนุษย์ในการเลียนแบบ “ความคิด” หรือ “มันสมองของมนุษย์” มีมายาวนานเป็นพันปี ตั้งแต่การเข้าใจตรรกะ ปรัชญา สมัยกรีก พัฒนาการสู่การใช้คณิตศาสตร์พีชคณิต (Algebra) มาเป็นรากฐานของโครงสร้างทางความคิด Algorithm ของ AI แต่การจำลอง “วิธีคิด” ของมนุษย์ซึ่งมีเซลล์ 100,000 ล้านเซลล์เชื่อมโยงกันเป็นเครือข่าย ขนาดซับซ้อนใกล้เคียงกับ “จำนวนใบไม้ในป่าอเมซอน” นั้นไม่ใช่เรื่องง่าย แต่ในที่สุดประวัติศาสตร์ของ AI เริ่มนับหนึ่งในการประชุมที่ Dartmouth ในปี 1956 นักวิทยาศาสตร์ของ IBM ร่วมกับอาจารย์ MIT รวมตัวกันสร้างพันธกิจ และตั้งชื่อสิ่งนี้ว่า “AI” และทุกสิ่งก็เริ่มต้นตั้งแต่นั้นมา

            ยุคทองของ AI ก็เติบโตขึ้นตั้งแต่คอมพิวเตอร์เครื่องแรก เกิดขึ้นด้วยทรานซิสเตอร์ไม่กี่ร้อยตัว จนทรงพลังเป็นหลายพันล้านตัวใน CPU รุ่นใหม่ ๆ แต่คอมพิวเตอร์ “ที่เร็วขึ้น” ไม่ได้หมายถึงว่ามันจะกลายเป็น “หุ่นยนต์ที่ฉลาด” หากปราศจาก AI ที่จะควบคุมมันอีกที ความเร็ว CPU จึงเปรียบเสมือน “IQ” แต่ AI เปรียบเหมือน “วิธีคิด” ยุคของ AI จึงต้องพัฒนามาพร้อม ๆ กับความเร็วในการประมวลผล การพัฒนา AI ยุคแรกต่างเป็น Early Bird ที่มาเร็วเกินไป เพราะโลกต้องรอจนกระทั่งเรามีความเร็ว CPU รุ่นใหม่ที่ทรงพลังกว่ารุ่นบุกเบิกปี 1950s ถึง 10 ล้านเท่า ประกอบกับการค้นพบวิธีคิด AI แบบใหม่ ๆ ช่วยให้ AI ใช้งานได้จริง และเริ่มแพร่หลายในหลายอุตสาหกรรม และในที่สุดปี 1997 มนุษย์เราก็ให้กำเนิด Deep Blue

            AI ที่ชื่อว่า Deep Blue สามารถเอาชนะแชมป์หมากรุกของโลกได้ นับว่าเป็นจุดเริ่มต้นสำคัญที่เราเริ่มเห็นหุ่นยนต์ มีความเฉลียวฉลาด และมีความคิดสร้างสรรค์ ใกล้เคียงกับมนุษย์ แม้ว่าจะล่าช้ากว่าการคาดคะเนของนักวิทยาศาตร์ในยุค 1950s หลายสิบปี แต่หลังจากนั้น AI ก็สามารถชนะมนุษย์ทุกคนได้ในเกมทุกชนิด ยกเว้นเกมหมากล้อมที่มีความซับซ้อนสูง ล่าสุด AI ก็สร้างให้โลกตะลึงเมื่อมกราคม 2016 บริษัท DeepMind (ถูกซื้อโดย Google ในปี 2014) ก็ใช้ AI ที่ชื่อ Alpha Go ชนะมนุษย์ได้ เท่ากับว่าไม่มีเกมกระดานอะไรที่ AI ไม่สามารถจะชนะมนุษย์ได้อีกแล้ว

            วิธีคิดของ AI สร้างโดยวิธีคิดเหตุ-ผลตามแผนภูมิต้นไม้ โดยคาดคะเนความน่าจะเป็นทั้งหมดที่เกิดขึ้น และตอบสนองกลับด้วย “ทางเลือก” ที่ดีที่สุด เช่นถ้าเหตุนี้เกิด ผลจะเกิดอะไร โดยเกิดการคาดการณ์ล่วงหน้าไปหลาย ๆ ตา เหมือนความคิดมนุษย์ในลักษณะที่ว่า “มองข้าม Shot” หรือมองล่วงหน้า อย่างไรก็ดี AI ลักษณะนี้ เราจำเป็นต้อง “ใส่ข้อมูล” จำนวนมากเพื่อให้ AI ฉลาดขึ้น รวมถึงต้องใส่ “เงื่อนไข” ลงไปด้วย ปัญญาประดิษฐ์ลักษณะนี้จึงเป็นได้แค่ผู้ช่วยมนุษย์เท่านั้น

            แต่ DeepMind สร้าง AI ที่มีความฉลาดเพิ่มเติมขึ้นมา คือ การเรียนรู้ด้วยตัวเอง นั่นหมายถึงว่า AI จะสังเกตสภาพแวดล้อม และผลลัพท์ที่เกิดขึ้น และมองความสัมพันธ์ โดยคาดคำนึงถึง “เป้าหมาย” ของตัวเอง ด้วยความสามารถในการเรียนรู้ด้วยตัวเองนี่เอง ทำให้ AI ไม่มีข้อจำกัดอีกต่อไป AI ตัวหนึ่งจะสามารถทำงานอื่น ๆ ได้ หาก AI ตัวนั้นมีเวลาเพียงพอในการสังเกต ความสามารถนี้คือความสามารถเดียวกันกับมนุษย์ที่เรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง ดังนั้นงานไหนของมนุษย์ที่มีโอกาสทำซ้ำ ๆ บ่อย ๆ AI และหุ่นยนต์จะสามารถทำแทนได้ทันทีที่ต้นทุนต่ำกว่าเดิมมหาศาล เพราะเดิมทีเราจำเป็นต้อง Programming หุ่นยนต์สำหรับงานหนึ่ง ๆ แต่ถ้า AI สามารถเรียนรู้ด้วยตัวเองได้ ต้นทุนสำหรับการเอาหุ่นยนต์มาทำงานที่หลากหลายจะน้อยลงไปทันที

            ปัญหาของการสังเกตในระบบการเรียนรู้ด้วยตัวเองคือ ถ้าเป็นเกมกระดาน ตัวแปรที่เราจะต้องสังเกต มีเพียงแค่ “ตาเดินของคู่แข่ง” เท่านั้น แต่ในชีวิตจริง เรามีข้อมูลไหลเข้ามาในชีวิตเป็นจำนวนมาก การตัดสินใจหนึ่ง ๆ จึงไม่ได้ขึ้นอยู่กับตัวแปรเพียงตัวแปรเดียว แต่ขึ้นกับสภาพแวดล้อมจำนวนมาก อันที่จริงเกมกระดานอย่างหมากล้อม แม้ว่าจะมีตัวแปรเดียว แต่ก็มีความน่าจะเป็นสูงเกินกว่าที่จะสามารถวิเคราะห์ทุกทางเลือกที่เกิดขึ้นได้ ดังนั้นแนวคิดใหม่ของ AI คือการสร้าง Neutral Network หรือ Policy Network ขึ้นมา หลักการสำคัญคือ “การตัดทางเลือก” ที่ไม่สำคัญออกไป เพื่อให้คงเหลือทางเลือกที่น้อยที่สุด วิธีคิดที่ใกล้เคียงมนุษย์มากขึ้น จะช่วยหรือเป็นภัยคุกคามต่อธุรกิจ หรือนักลงทุนแค่ไหน ติดตามต่อตอนหน้าครับ