Retirement

การพยากรณ์ดัชนี S&P500 โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก (ตอนที่ 1)


การพยากรณ์ดัชนี S&P500 โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก (ตอนที่ 1)

เกริ่นนำ

นปัจจุบันตลาดหุ้นนั้นมีความผันผวนค่อนข้างสูงโดยเฉพาะในสถานการณ์ปัจจุบันที่ต้องรับมือกับ โรคระบาด COVID-19, อัตราเงินเฟ้อที่ลุกลามทั่วโลก โดยเฉพาะสหรัฐฯที่เป็นประเทศเศรษฐกิจสำคัญ, ปัญหา Supply Chain ที่ยืดยาว ยังไม่กลับสู่ภาวะปกติซึ่งส่งผลกระทบต่อเนื่อง และเป็นสาเหตุหลักในตอนต้นที่ทำให้เกิดภาวะเงินเฟ้อ, การพยายามควบคุมอัตราเงินเฟ้อของธนาคารกลางสหรัฐฯ (FED) ด้วยนโยบายการเงินแบบเข้มงวด, และภาวะสงครามในยูเครนที่ซ้ำเติมปัญหา ทำให้ตลาดทุนค่อนข้างที่จะคาดการณ์ไม่ได้ จะดีกว่าไหมถ้าเราสามารถสร้างตัวช่วยในการประเมิณดัชนีตลาดหุ้นได้ ทางทีม Investment Research ของทาง Lief ได้มีไอเดียในกาสร้างเครื่องมือในการทำนาย ดัชนีตลาดหุ้น S&P 500 โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI และเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ซึ่งเป็นที่นิยมอย่างมากในการพยากรณ์ตลาดหุ้น

ทำไมทาง Lief ถึงต้องทำโจทย์นี้

หลายๆคนอาจจะตั้งคำถามว่าทำไมทางทีม Investment Research ถึงต้องศึกษาตลาดหุ้นโดยการนำ AI มาใช้ในขณะที่หลายๆที่ก็มีการนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้กันอยู่แล้ว หนึ่งในคำตอบนั้นคือเทคนิคการเรียนรู้ของตัว AI, สถาปัตยกรรมของ AI และสิ่งที่สำคัญไม่แพ้กันเลยคือ ข้อมูลที่จะนำไปสอน AI ซึ่งสิ่งเหล่านี้มีความสำคัญเป็นอย่างมากที่จะทำให้โปรเจกต์นี้สำเร็จ เปรียบเสมือน ข้อมูลนั้นเป็นวัตถุดิบ และ AI คือพ่อครัว ถึงแม้ว่า พ่อครัวจะเก่งแค่ไหนแต่ถ้าวัตถุดิบไม่มีคุณภาพ รสชาติของอาหารจานนั้นก็จะไม่อร่อย ทางทีมของ Lief ได้มีการเลือกวัตถุดิบอย่างพิถีพิถัน (Input) หรือข้อมูลเป็นอย่างดีเพื่อที่จะสร้างตัวช่วยในการทำนายดัชนีของ S&P 500

ที่มาที่ไปในการสร้าง AI

ในปัจจุบันเทคโนโลยีทางด้านคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมได้พัฒนาไปอย่างก้าวกระโดดทำให้การสร้างปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทำได้สะดวกขึ้นแต่ถึงอย่างนั้นก็ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะสร้างทุกอย่างได้ถ้าขาดผู้ที่มีความรู้ทางด้าน AI และตลาดหุ้น อย่างไรก็ตามทางทีม Lief ได้พยายามอย่างหนักในการเลือกข้อมูลและสถาปัตยกรรม AI ที่ตอบโจทย์กับตลาดหุ้นเพื่อให้นักลงทุนมั่นใจว่าเครื่องมือที่ทาง lief สร้างจะสามารถตอบโจทย์กับนักลงทุน

ก่อนอื่นเลยอยากจะขออธิบายว่าทำไมทางทีมถึงเลือกใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก (Deep learning) หลายคนอาจจะเคยได้ยินคำว่า machine learning บางคนอาจจะเคยได้ยินคำว่า deep learning ซึ่ง ณ ปัจจุบัน สถาปัตยกรรมต่างๆของ AI ถูกสร้างด้วยพื้นฐานของ Deep learning ทั้งสิ้น ทางทีมของ Lief ขอเล่าถึงหลักการทำงานคร่าวๆของ Deep learning model ดังต่อไปนี้ Deep learning หรือ การเรียนรู้เชิงลึกนั้นเป็น subset ของ machine learning ซึ่งประกอบไปด้วย Neural Network ที่มีหลายๆชั้นประกอบกัน จริงๆแล้ว Neural Network นั้น มีที่มาจากสมองของมนุษย์ นักวิทยาศาสตร์เชื่อว่า การสร้างสถาปัตยกรรม AI ที่มีความคล้ายคลึงกับมนุษย์นั้นจะทำให้ AI มีความฉลาดคล้ายมนุษย์

อย่างไรก็ตาม Neural Network นั้นมีโครงสร้าง 3 ส่วนหลักๆคือ Input Layer, Multiple Hidden Layer, Output Layer. ถ้าให้พูดง่ายๆคือ Input Layer ให้เปรียบเสมือนขั้นตอนการเตรียมวัตถุดิบที่เราได้เตรียมมาจากการหาข้อมูล หลังจากนั้นวัตถุดิบจะเข้าสู่กระบวนการปรุง (AI จะเริ่มเรียนรู้ตั้งแต่ขั้นตอนนี้) ซึ่งจะอยู่ใน Multiple Hidden Layer ซึ่งยิ่งมีหลาย Layer AI จะใช้เวลาในการเรียนรู้นานขึ้นแต่ก็แลกมากับความแม่นยำในการใช้งาน และส่วนสุดท้าย Output Layer คือ ผลลัพธ์ที่เราต้องการ (เมนูอาหารนั่นเอง) จะเห็นได้ว่าสถาปัตยกรรม AI ที่ใช้ Deep Learing นั่นจะมีความซับซ้อนแล้ะแม่นยำ นั่นจึงเป็นสาเหตุที่ทำให้ทางทีมของ Lief ตัดสินใจที่จะใช้ Deep learning model ในการสร้าง AI ขึ้นมานั่นเอง

การเลือกข้อมูลที่ดีมีชัยไปกว่าครึ่ง

ก่อนที่จะพูดถึง AI อยากจะให้ทุกคนมาดูว่าปัจจัยอะไรบ้างที่น่าจะส่งผลกับดัชนีหุ้น S&P 500 ทางทีม Investment Research ได้ไปทำการสำรวจปัจจัยที่เกี่ยวข้องซึ่งมีข้อมูลดังต่อไปนี้ Index Price, Index EPS, FED Balance Sheet, 2Y Bond Yield, 10Y Bond Yield, Fed Fund Rate, CPI, VIX, USD Index ทางทีม Investment Research เชื่อว่าปัจจัยเหล่านี้ส่งผลกระทบทางตรงต่อดัชนี S&P 500

ทำไมทางทีมของ Lief ถึงคิดว่าปัจจัยเหล่านี้น่าจะส่งผลกระทบต่อดัชนี S&P500 ขอยกตัวอย่างบางปัจจัย เช่น Index EPS คือปัจจัยที่จะสะท้อนถึงกำไรโดยรวมของตลาดหุ้นนั้นๆ ซึ่งหมายถึงว่าถ้า Index EPS มีค่าที่สูงขึ้นย่อมส่งผลทำให้ มูลค่าของหุ้นแต่ละตัวนั้น มีมูลค่ามากขึ้นหรือน้อยลงด้วยเช่นกัน มากไปกว่านั้น ถ้า Index EPS มีค่ามากขึ้นแต่ในขณะที่ ดัชนี S&P500 ลดลง อาจเป็นปัจจัยเสริมที่ทำให้นักลงทุนเข้าซื้อหุ้นมากขึ้นนั่นเอง. 

Consumer Price Index หรือ CPI นั่นก็ส่งผลกระทบต่อ S&P500 ด้วยเช่นกัน นั่นเพราะว่า  ยิ่งผู้บริโภคมีความต้องการที่จะซื้อสินค้ามากขึ้น(มี Demand ในความต้องการของสินค้านั้นๆ) ย่อมส่งผลทำให้ เศรษฐกิจดีขึ้นซึ่ง ธุรกิจที่อยู่ในตลาดหุ้น S&P500 ย่อมได้รับผลกระทบทางบวกด้วยเช่นกัน แต่ในอีกแง่มุมหนึ่ง คือความต้องการอาจไม่ได้เพิ่มขึ้นหรือลดลง แต่ด้วยต้นทุนที่แพงขึ้นทำให้สินค้าหรือบริการแพงขึ้นซึ่งอาจเป็นอีกเหตุผลหนึ่งที่ทำให้ดัชนี CPI สูงขึ้นได้เช่นกัน

Fed Balance Sheet เองก็มีส่วนสำคัญ นั่นก็เพราะว่า Fed Balance Sheet นั่น บ่งบอกถึง money supply ในระบบเศรษฐกิจจากนโยบายของ FED โดยทั่วไปนั้น money supply เหล่านี้ได้ไหลไปสู่สถาบันการเงินแล้วก็เข้าสู่ตลาดหุ้นด้วยเช่นกัน นั่นหมายความว่า Fed Balance Sheet ย่อมส่งผลกระทบต่อดัชนี S&P 500 ด้วยเช่นกัน

2 Years และ 10 Years yield rate นั้นสะท้อนมุมมองบางส่วนต่อความเชื่อมั่นในเศรษฐกิจระยะสั้น และเศรษฐกิจระยะยาวของประเทศนั้น ๆ เนื่องจากเป็น 1 ในสินทรัพย์ที่ค่อนข้างมีความผันผวนต่ำในภาวะปกติ และเป็น 1 ในสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์กับตลาดหุ้นอย่างมีนัยสำคัญ

จะเห็นได้ว่าข้อมูลหรือปัจจัยที่จะนำมาใช้นั้นส่งผลต่อดัชนีตลาดหุ้นทั้งสิ้นและทางทีมของ Lief เชื่อมั่นว่า AI จะสามารถเรียนรู้ข่อมูลเหล่านี้เพื่อที่จะทำนายดัชนีหุ้นต่อไป

การสร้าง AI ที่ดีต้องเลือกเทคนิคที่เหมาะสมด้วยเช่นกัน

อย่างไรก็ตามการเลือกและสร้างสถาปัตยกรรม AI ก็มีความสำคัญไม่แพ้กับการเลือกวัตถุดิบหรือข้อมูลที่เอาใช้ ทางทีมของเรา ได้เลือกใช้เทคนิค Sample Convolution and Interaction Networks ซึ่งเป็นหนึ่งในการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ซึ่งถ้าให้พูดกันแบบง่ายๆโดยไม่มีการอ้างอิงสมการทางคณิตศาสตร์ใดๆนั้นคือ เทคนิคนี้จะแบ่งข้อมูลเป็น เลขคู่ กับ เลขคี่ ซึ่ง ข้อมูลเหล่านี้จะถูกป้อนเข้า AI ให้เรียนรู้แบบคู่ขนานและมีการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างที่ AI กำลังเรียนรู้ (Interactive Learning) ซึ่งเทคนิคนี้ทำให้สามารถตรวจจับเทรนด์ในอดีตได้แม่นยำกว่าเทคนิคอื่นๆ

สำหรับบทความถัดไปจะพูดถึงการนำข้อมูลที่ทางทีมได้เลือกและสถาปัตยกรรม AI นำไปใช้งานอย่างไรรอติดตามชมกันได้เลยครับ

Lief index lab

การพยากรณ์ดัชนี S&P500 โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก (ตอนที่ 2)


การพยากรณ์ดัชนี S&P500 โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก (ตอนที่ 2)

ความเดิมตอนที่แล้ว

ในบทความที่แล้วเราได้พูดถึงความสำคัญของ Lief Index แล้วว่าทำไมเราต้องสร้าง Lief Index ขึ้นมา ความสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ว่าทำไมถึงต้องให้ AI ทำนายผลลัพธ์ของ Lief Index และ ปัจจัยทางเศรษฐกิจที่สำคัญต่อ Lief Index ว่ามีปัจจัยอะไรบ้าง ในบทความนี้อยากจะพูดถึง การนำข้อมูลที่ทางทีม Investment Research ได้พูดไปในบทความก่อน มาทำการทดลองกับโมเดล (AI) ที่ทาง Lief ได้คิดค้นขึ้นมาสำหรับการทำ Lief Index โดยเฉพาะ

โมเดลที่มีความซับซ้อนย่อมทำให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความแม่นยำ

โมเดลของเอไอหรือ Deep Learning model ถ้าเราเปรียบภาพของสิ่งนี้ง่ายๆมันก็คือสมองของเรานั่นเอง แต่เราสามารถดีไซน์สมองอันนี้ให้ยิ่งมีความซับซ้อนได้ ยิ่งมีความซับซ้อนมากเท่าไหร่ ก็จะสามารถรับข้อมูลที่ยากและมีความซับซ้อนได้มากเท่านั้น ซึ่งโครงสร้างที่เรานำมาใช้อ้างอิงจากงานวิจัยชื่อว่า SCINet หรือ Sample Convolution and Interaction Network ซึ่งเป็นโมเดลทางด้าน Time Series ซึ่งมีความโดดเด่นกว่าโมเดลอื่นๆทั้งในแง่ของโครงสร้างและประสิทธิภาพ

ภาพแสดงโครงสร้างของ SCINet

โดยหลักการทำงานของ SCINet จะค่อยๆแบ่งข้อมูลออกมาทีละครึ่งแล้วจะมีชั้นที่คอยกรองวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้น การแบ่งข้อมูลย่อยๆทำให้โมเดลสามารถหาความสัมพันธ์ของข้อมูลได้ดีกว่า หลังจากนั้นโมเดลย่อยเหล่านี้จะถูกมาเรียงต่อกันเป็นชั้นอีกทีเพื่อเพิ่มความซับซ้อนของโมเดลทำให้สามารถวิเคราะห์ได้ละเอียดขึ้น ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการปรับจูนของข้อมูลแต่ละชุดด้วยที่จะทำให้โมเดลนั้นเรียนรู้ได้เหมาะกับข้อมูลเหล่านั้นมากขึ้น

ภาพแสดงประสิทธิภาพของ SCINet เทียบกับโมเดลอื่นๆ

จะเห็นได้ว่า loss ที่เกิดขึ้นจากโมเดล Time Series อื่นๆจะมีค่ามากกว่า SCINet ในทุกๆการทดสอบแสดงให้เห็นว่าการจัดโครงสร้างแบบใหม่นี้ช่วยทำให้โมเดลสามารถเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลได้ดีมากขึ้น

การทดลองที่ดีต้องสร้างหลายๆกรณี

จากข้อมูลที่ทางทีม Investment Research ได้ไปรวบรวมมากจากหลายแหล่ง ทางทีมจะขอจำแนกการทดลองเป็น 4 แบบ เราได้แบ่งการทดลองเป็น 4 แบบเพราะว่า 

ซึ่งการทดลองทั้ง 4 แบบ นั้นมีความแตกต่างกันขึ้นกับแต่ละปัจจัยที่ทางทีมได้ใส่เข้าไปโดยการทดลองนี้สร้างขึ้นเพื่อที่จะทดสอบประสิทธิภาพของปัจจัย(Input features) ที่มีต่อดัชนี S&P500     

  • การทดลองที่ 1 เป็นการศึกษาปัจจัยที่เราคิดว่าเกี่ยวข้องกับสภาพเศรษฐกิจและตลาดที่ส่งผลกระทบต่อ S&P500 มากที่สุด ซึ่งเราเรียกว่า prior human

  • การทดลองที่ 2 เป็นการเพิ่มเติมปัจจัย FED Sentiment หรือก็คือ ความรู้สึกของธนาคารกลางสหรัฐที่มีต่อภาพรวมเศรษฐกิจซึ่งทางทีมจะต้องแปลงข้อมูลการประชุมจาก FED หรือ FOMC Minute Meeting ที่เป็น Text ให้อยู่ในรูปแบบของตัวเลขในรูปแบบของ time series 

  • การทดลองที่ 3 ทางทีมจะต่อยอดจากการทดลองที่  2 โดยเพิ่มปัจจัย Google Trend เข้าไปหมายความว่า เราจะเก็บข้อมูลจำนวนครั้งในการค้นหาข้อมูลใน google ที่ผู้คนค้นหาคำว่า S&P500 ในแต่ละช่วงเวลาแล้วทำการทดลองร่วมกับการทดลองที่ 2 ส่วนการทดลองสุดท้าย

  • การทดลองที่ 4 นั้น ทางทีมจะโฟกัสไปที่ตลาดทุนอื่นๆที่อาจมีความเกี่ยวข้องกับตลาด S&P500 

สำหรับบทความถัดไปเราจะพูดถึงการทดลองที่ 1 ว่ามีรายละเอียดอย่างไรบ้างและผลลัพธ์การทดลองเป็นอย่างไร

Lief index lab

เงินเฟ้อ+ดอกเบี้ย+สงคราม แผนที่วางไว้จัดการอย่างไรดี


วิธีเตรียมตัว & จัดพอร์ตเกษียณให้ "รอด" ในสภาวะปัจจุบัน

ในช่วงเวลา

ที่สภาวะการลงทุนผันผวน (ไปทางลง) จนเรียกได้ว่า 6 เดือนแรกของปี 2022 ตลาดหุ้นให้ผลตอบแทนต่ำที่สุดในรอบหลายปี สำหรับท่านที่กำลังเตรียมจะเกษียณหรือเกษียณไปแล้วก็อาจจะเกิดตกใจ ไม่มั่นใจมากเป็นพิเศษ วันนี้เรามาคุยกันว่าเราจะมีวิธีจัดการสถานการณ์แบบนี้อย่างไรให้เงินลงทุนของเรายังสามารถตอบโจทย์เป้าหมายการใช้ชีวิตของเราได้อยู่

โดยแบ่งเป็นช่วงอายุ ต่าง ๆ 3 ช่วง ดังนี้

1. สำหรับกลุ่มที่อายุต่ำกว่า 40 ปี

ต้องนับว่า ท่านที่อยู่ในกลุ่มนี้ยังอยู่ในช่วงที่กำลังสะสมทรัพย์สินอยู่ ทยอยเก็บ ทยอยลงทุน
ทำให้กลุ่มนี้น่าเป็นห่วงน้อยสุด
จะมีเพียงความเสียหายทางจิตวิทยาที่ทำให้เกิดความวิตกกังวลมากหน่อย แต่เอาเข้าจริง เป้าหมายของพอร์ตไม่ได้มีปัญหาอะไร ไม่ได้รับผลกระทบมาก เพราะยังมีเวลาอีกหลายปีกว่าที่จะเกษียณ
เรื่องสำคัญตอนนี้น่าจะคือการโฟกัสไปยังสิ่งที่เราควบคุมได้ ซึ่งคืออัตราการออม
ในช่วงที่ตลาดตกรุนแรง อัตราการออมเราเท่าเดิมแต่เราจะซื้อหุ้นได้เยอะขึ้น ถ้าเป็นไปได้เราควรจะเช็คดูว่าเราสามารถเพิ่มอัตราการออมขึ้นอีกได้มั้ย
อีกอย่างที่ควรทำคือเช็คสัดส่วนการลงทุน (allocation) ของสินทรัพย์ไม่หลุดออกจากเป้าหมายมากนัก การ rebalance ในช่วงนี้ก็จะเป็นเหมือนการซื้อสินทรัพย์ที่ราคาตกลงมามาก ในสัดส่วนที่มากกว่า เป็นการดีที่เราจะได้ลงทุนในราคาถูกกว่าปกติ

2. สำหรับกลุ่มอายุ 41 - 55 คือยังไม่เกษียณแต่ใกล้ ๆ ละ

เรื่องที่เหมือนกับช่วงอายุแรก คือ ยังไงก็ยังให้ความสำคัญ กับอัตราการออม การออมเพิ่มในเวลานี้จะส่งผลไปในอนาคตอีกไกล ถ้าเป็นไปได้ ไหน ๆ เงินเดือนเราก็เหลือใช้ ผ่อนบ้าน ผ่อนรถหมดแล้ว ลองดูว่าเราสามารถเพิ่มอัตราการออมขึ้นอีกได้มั้ย
ช่วงอายุนี้ สัดส่วน allocation เป็นเรื่องสำคัญสุด ถ้าเป็นไปได้เราควรจะต้องมีสัดส่วนที่มีสมดุลระหว่างสินทรัพย์ปลอดภัยกับเสี่ยงมากขึ้น อาจจะทยอยลดหุ้นไปเพิ่ม การลงทุนในตราสารหนี้ระยะสั้นและระยะกลาง ตามอายุที่เข้าใกล้การเกษียณมากขึ้น
หรือถ้าใกล้ปีเกษียณมากแล้ว อาจจะควรเริ่มมีส่วนที่เป็นเงินสดบ้าง
โดยรวม หลักสำคัฯ สำหรับช่วงอายุนี้คือ ”ความสมดุล”
และสำหรับคนวัยนี้ การวางแผนเกษียณควรจะเป็นเรื่องที่ต้องลงรายละเอียดจริงจังแล้ว เช่น
ประมาณเงินที่ต้องใช้ เผื่อพวกเรื่องพิเศษด้วยเช่น ซื้อรถใหม่, ซ่อมบ้าน, ฯลฯ
จะย้ายถิ่นที่อยู่ไหม หรือมีการเปลี่ยนแปลงอะไรใหญ่ ๆ กับการดำเนินชีวิตมั้ย
ควรจะถอนเงินมาใช้ด้วยอัตราเท่าไหร่ดี หลังวันที่เราไม่มีรายได้ประจำแล้ว

3. สำหรับกลุ่มที่เกษียณอยู่แล้ว (55 ขวบขึ้นไป)

สำหรับคนที่เกษียณอยู่ สิ่งที่จะควบคุมได้ก็คืออัตราในการถอนเงินมาใช้
จากงานวิจัยที่เราศึกษา การที่เราสามารถที่จะมีความยืดหยุ่นในการถอนเงินได้จะทำให้เราได้เปรียบกว่าการถอนแบบคงที่ เช่นถ้าสมมติเป็นช่วงตลาดกำไรดี เราก็อาจจะถอนออกมาใช้เยอะหน่อยได้ และถ้าเป็นช่วงตลาดตก เราก็อาจจะถอนออกมาน้อยหน่อย แต่ก็ต้องสัมพันธ์กับเงินต้นคงเหลือที่จะเพียงพอให้มีสำรองใช้ไปนาน ๆ เช่นกัน
โดยรวมแล้วเราควรจะพิจารณาปีที่ผ่านมาเต็มปีว่าความเหมาะสมของการถอนคือเท่าไหร่ และอาจจะดูด้วยว่าจะลดออกจากสัดส่วนสินทรัพย์ใด จึงจะเหมาะสมที่สุด (เช่น ปีนี้หุ้นลงทั้งปี แต่ปัจจัยยังดีอยู่ก็อาจขายส่วนหุ้น น้อยหน่อย แต่ไปขายมากขึ้นในส่วนตราสารหนี้แทน เป็นต้น)
ในพอร์ตควรจะมีเงินสดหรือตราสารหนี้ระยะสั้นความเสี่ยงต่ำไว้ตลอด เพื่อสำรองค่าใช้จ่ายระหว่างทาง และยามฉุกเฉิน

สุดท้ายที่สำคัญคือ

พยายามอย่าติดตามข่าวมากนัก ให้ยึดและเดินตามแผนเกษียณที่วางไว้จะดีกว่า คนที่ติดตามข่าวสาร “ด่วน!” มากไปจะรู้สึกว่าต้องลงมือทำอะไรซักอย่างอยู่ตลอด ซึ่งเป็นอันตรายกับแผนเกษียณมากกว่าจะเป็นเรื่องดี

หวังว่าคำแนะนำเบื้องต้นของเรา

จะพอทำให้ท่านนักลงทุน คลายความกังวลลงได้ อย่างน้อยก็ได้มีแนวทางว่าขั้นทำถูกแล้ว ยึดแผนเดิมต่อไป โดยเฉพาะในวันที่ตลาดเริ่มฟื้นได้ ปัจจัยเริ่มคลี่คลาย ไม่ต้องคอยซื้อตาม ตลาด กองไหนดี ? ซื้อเมื่อไหร่ดี ? ซื้อได้ยัง ? อยู่ตลอดเวลาครับ

เตรียมตัวอย่างไร ?

 มั่นใจวัยเกษียณ (Lief Capital Exclusive Seminar)
แต่ถ้าอ่านบทความแล้วยังไม่มั่นใจ ลองมาเจอกันที่งานสัมมนาโดย บลจ.ลีฟแคปปิตอล ที่จัดขึ้นเพื่อการเตรียมตัวเกษียณโดยเฉพาะ วันที่ 27 สิงหาคม เวลา 9.00 – 12.00 ชั้น 7 ห้อง Auditorium ตึก KX Knowledge Xchange (ติด BTS กรุงธนบุรี) ลงทะเบียนจองที่นั่งก่อนใครได้เลยที่ https://bit.ly/3dc2I4Z

ทดสอบแผนเกษียณ

ของท่าน ว่ามีโอกาสเป็นจริงได้แค่ไหน https://kasiansystem.com/

บทสรุป

การลงทุนในแต่ละช่วงเวลาของชีวิตนั้น จะขึ้นอยู่กับความสามารถในการรับความเสี่ยงของเราเองครับ แต่ตามหลักแล้วยิ่งอายุมากก็ควรจะลดความเสี่ยงลง เพราะว่าเรามีเวลาก่อนจะเกษียณลดลงเรื่อย หากพอร์ตเสียหายตอนช่วงโค้งสุดท้ายก็จะไม่ดีเท่าไหร่ใช่ไหมครับ  แล้วโดยเฉพาะด้านจิตใจ เราอาจจะกังวลมากขึ้นด้วยซํ้าไป  ยิ่งถ้าตามข่าวมากก็ยิ่งกังวลเข้าไปอีกแล้วสุดท้ายก็จะกระทบกับการตัดสินใจของเราเองครับ

Share On :

Scroll to Top