← สารบัญหนังสือ
4.3 — Position Sizing
& ความอยู่รอด
ภาค 4 · หน่วยวัดการเทรด · อ่าน ~16 นาที · วิชาเดียวที่ตัดสินว่าใครได้อยู่เห็น edge ของตัวเองทำงาน
สองคนใช้ ระบบเดียวกันเป๊ะ ชนะ 50% กำไรต่อไม้ 2 เท่าของขาดทุน — ในที่สุดคนหนึ่งรวย อีกคนหนึ่งเจ๊งตอนแพ้ติด 7 ไม้
ที่ต่างกันตัวเดียว: คนแรกเสี่ยง 2% ต่อไม้ คนที่สองเสี่ยง 15% ต่อไม้
ระบบไม่ผิด — การ sizing ผิด · และบทนี้คือทั้งหมดที่ต้องรู้เรื่องนี้
1. โจทย์เลขข้อเดียวที่อธิบายทั้งวิชา
ก่อนเข้าสูตร ขอให้ดูตัวเลขก่อน เพราะมันโหดกว่าที่คาด:
ระบบ: ชนะ 50% · ไม้ชนะ = +2R · ไม้แพ้ = −1R
ลำดับแพ้ชนะใน 100 ไม้ เหมือนกัน 100% ทั้งสองคน
คนแรก — เสี่ยง 2%/ไม้:
เจอแพ้ติด 7 ไม้ → พอร์ตหด (1-0.02)^7 ≈ 86.8% = ลดลง ~13%
ยังคิดตรง ทำตามระบบต่อ → จบ 100 ไม้: พอร์ตโต
คนที่สอง — เสี่ยง 15%/ไม้:
เจอแพ้ติด 7 ไม้เดียวกัน → พอร์ตเหลือ (1-0.15)^7 ≈ 32% = ลดลง 68%
ต้องกำไร ~210% แค่เพื่อกลับมาเท่าทุน
ไม่มีมนุษย์คนไหนกดไม้ถัดไปตามระบบได้ปกติเมื่อพอร์ตเหลือ 1 ใน 3
→ ตายทั้งที่ถือระบบ "ถูก" อยู่ในมือ
ที่ win rate 50% ใน 100 ไม้ โอกาสเจอแพ้ติดกัน ≥7 ไม้สักครั้ง = 32% — แทบหนีไม่พ้นเมื่อเทรดต่อเนื่องหลายร้อยไม้ในชีวิตจริง · ไม่ใช่โชคร้าย แต่เป็นเหตุการณ์ที่ "ควรคาดหวังไว้เลย" และออกแบบระบบให้รองรับมันได้ตั้งแต่วันแรก
2. ทำไม % ไม่ใช่จำนวนเงินคงที่ — Anti-Martingale
คนส่วนใหญ่ตั้งใจว่า "เสี่ยงได้ไม้ละ $1,000" ดูเป็นระเบียบ แต่มันซ่อนปัญหาใหญ่:
วิธีเงินคงที่ $1,000/ไม้:
พอร์ต $100,000 → เสี่ยง 1% = $1,000 ✓
แพ้ 10 ไม้ → เหลือ $90,000 → ยังเสี่ยง $1,000 = 1.11% แล้ว
แพ้ 20 ไม้ → เหลือ $80,000 → เสี่ยง $1,000 = 1.25%
= size จริงโตขึ้นเรื่อยๆ ตอนพอร์ตหด — เหยียบคันเร่งตอนหักโค้ง
วิธี % คงที่ 1%/ไม้ (Anti-Martingale):
พอร์ต $100,000 → เสี่ยง $1,000
แพ้ 10 ไม้ → เหลือ $90,000 → เสี่ยง $900 อัตโนมัติ
แพ้ 20 ไม้ → เหลือ $80,000 → เสี่ยง $800
= size หดเองตอนพอร์ตหด — เบรกอัตโนมัติ
= คณิตศาสตร์การันตีว่าพอร์ตจะเข้าใกล้ศูนย์แต่ไม่แตะศูนย์จริงๆ
💡 Anti-Martingale คืออะไร: เดิมพันใหญ่ขึ้นตอนชนะ เดิมพันเล็กลงตอนแพ้ — ตรงข้ามกับ martingale (เบิ้ลหลังแพ้) · anti-martingale เป็น % ของพอร์ต ทำโดยธรรมชาติ: ชนะ = พอร์ตโต = 1% ใหม่ใหญ่ขึ้น · แพ้ = พอร์ตหด = 1% ใหม่เล็กลง · ไม่ต้องตั้งใจ ระบบทำเองโดยอัตโนมัติ
3. สูตรเดียวที่ใช้ทั้งชีวิต
คำถาม "เปิดกี่ lot?" มีสูตรตอบ — ไม่ใช่เรื่องของความรู้สึกหรือประสบการณ์:
ขนาดไม้ = (พอร์ต × %เสี่ยง) ÷ ระยะ stop (หน่วยเงิน)
ตัวอย่างทอง XAU/USD ราคา ~$4,200:
พอร์ต $50,000 · เสี่ยง 1% · stop ห่าง $80
เงินเสี่ยงต่อไม้ = $50,000 × 1% = $500
ขนาดไม้ = $500 ÷ $80 = 6.25 oz = 0.0625 standard lot
ตัวอย่างยืนยัน:
ถ้า stop โดน: เสีย 6.25 oz × $80 = $500 = 1% ของพอร์ต ✓
ถ้าอยากเปิด 0.5 lot (50 oz) แต่ stop อยู่ที่ $80:
เงินเสี่ยง = 50 × $80 = $4,000 = 8% → เกินเพดานมาก
💡 ทิศของสูตรสำคัญที่สุด: stop กำหนดขนาดไม้ — ไม่ใช่ขนาดไม้กำหนด stop
มือใหม่ทำกลับด้าน: อยากเปิด lot ใหญ่ → ขยับ stop ให้แคบพอ margin ไหว → stop อยู่ใน noise → โดนเก็บฟรีซ้ำซาก · ทิศกลับด้านนี้คือสาเหตุหลักที่มือใหม่ DD เยอะผิดปกติ ไม่ใช่ระบบสัญญาณแย่
4. 1% คือแผน ไม่ใช่สัญญา — เรื่อง Gap ที่ต้องรู้
Stop loss ไม่ได้การันตีว่าจะเสียแค่ 1R เสมอไป — บางครั้งตลาดกระโดดข้าม stop โดยไม่ผ่าน:
Gap เกิดเมื่อ:
• ทองเปิดวันจันทร์หลังข่าวสุดสัปดาห์ (ตลาดปิด แต่ราคาย้าย)
• ประกาศ NFP/FOMC ราคากระโดดหลายดอลลาร์ในวินาทีเดียว
• ข่าวภูมิรัฐศาสตร์ระหว่างคืน (สงคราม ลอบสังหาร มาตรการฉุกเฉิน)
• Crypto CFD ที่โบรกปิดศุกร์-อาทิตย์ แต่ราคาวิ่งต่อ
ไม้ที่วางแผน −1% (−$500) อาจกลายเป็น −1.5 ถึง −3% จริงๆ
แก้โดย: พิจารณาปิดไม้ก่อนช่วงข่าวใหญ่และก่อนสุดสัปดาห์ หรือลด size 50% ช่วงนั้น
กฎการออกแบบ: ตั้งใจให้ gap ที่เจอได้ = 1.5-2R แล้วออกแบบ heat รวมให้ absorb ได้ — ไม่ใช่คำนวณราวกับว่าทุก stop จะ fill ที่ราคาพอดี
5. Heat รวม — ดูทั้งพอร์ต ไม่ใช่แค่รายไม้
เปิดหลายไม้พร้อมกันไม่ผิด แต่ต้องดูความเสี่ยงรวมทั้งพอร์ต ที่เรียกว่า portfolio heat:
Heat รวม = ผลรวม % เสี่ยงของทุกไม้ที่เปิดค้าง
เปิด 4 ไม้ๆ ละ 1% = heat 4% → ปลอดภัย
เปิด 6 ไม้ๆ ละ 1% = heat 6% → เพดานของระบบเรา
เปิด 8 ไม้ๆ ละ 1% = heat 8% → เกินเพดาน ไม่เปิดเพิ่ม
กฎ Correlation:
ทอง + Silver + ดัชนีโลหะ = กลุ่มเดียวกัน (correlation ~0.7-0.85)
→ เพดานกลุ่ม correlation ≤ 3% ไม่ใช่ 6%
6 ไม้ในทอง-Silver-Palladium-ดัชนีโลหะ-ทองเงิน-Mining stocks:
= heat 6% ในชื่อ "กระจาย" แต่จริงๆ คือ 1 ไม้ใหญ่ 6% ฝั่งเดียว
วันตลาด panic ทุกอย่าง correlation วิ่งไปหา 1 — วันที่เราต้องการ "การกระจาย" มากที่สุดคือวันที่การกระจายหายไปพอดี ออกแบบเผื่อวันนั้น ไม่ใช่วันปกติ
6. Kelly Criterion — เพดานทฤษฎีที่ไม่ควรแตะ
Kelly Criterion คือสูตรคำนวณขนาดเดิมพันที่ทำให้เงินโตเร็วสุดเชิงคณิตศาสตร์:
f* = W − (1−W) ÷ R
W = win rate · R = payoff ratio (กำไรเฉลี่ย ÷ ขาดทุนเฉลี่ย)
ตัวอย่าง ระบบชนะ 40% · ไม้ชนะได้ 2.5R · ไม้แพ้เสีย 1R:
f* = 0.40 − 0.60 ÷ 2.5 = 0.40 − 0.24 = 16% ต่อไม้
ตัวอย่าง ระบบชนะ 45% · ไม้ชนะได้ 2.0R:
f* = 0.45 − 0.55 ÷ 2.0 = 0.45 − 0.275 = 17.5% ต่อไม้
16-17.5% ต่อไม้ฟังดูดี แต่ Full Kelly = โหดมาก:
⚠️ ทำไมมืออาชีพไม่ใช้ Full Kelly:
1. DD สุดขีด: Full Kelly ให้ DD 50%+ เป็นเรื่องปกติ — มนุษย์ส่วนใหญ่ปิดระบบก่อนถึงตอนฟื้น
2. Input เป็นค่าประมาณ: W และ R ที่รู้คือค่าจากอดีต ประมาณเกินจริงนิดเดียว = over-bet มหาศาล · Kelly ลงโทษการประมาณผิดแรงมาก
3. ตลาดไม่ stationary: W และ R เปลี่ยนตลอด Kelly ที่คำนวณจากข้อมูล 3 ปีที่แล้วอาจผิดหมดวันนี้
💡 มืออาชีพใช้ ¼ ถึง ½ Kelly: กรณีตัวอย่าง 16% → ¼ Kelly = 4% · ½ Kelly = 8% · แต่ระบบเราเริ่มที่ 1% ช่วงพิสูจน์ระบบ = แถว ⅙ Kelly ซึ่งปลอดภัยมากๆ · Kelly มีไว้บอก "เพดานทฤษฎี" ไม่ใช่ไว้ใช้เต็ม
7. Volatility Targeting — เทคนิคที่งานวิจัยสถาบันหนุน
แทนที่จะ size คงที่ที่ "กี่ %" — Volatility Targeting ปรับ size ให้ "ความเสี่ยงที่แบกจริง" คงที่เสมอ แม้ตลาดจะสงบหรือบ้าแค่ไหน
แนวคิด: เป้าหมาย = พอร์ตเหวี่ยงประมาณ 10%/ปี
→ ตลาดสงบ (vol ต่ำ) = ถือ size ใหญ่ขึ้น
→ ตลาดบ้า (vol สูง) = ถือ size เล็กลงอัตโนมัติ
ระบบเราใช้ ATR-based sizing (= vol targeting ฉบับพื้นบ้าน):
ขนาดไม้ = (พอร์ต × 1%) ÷ (k × ATR ณ ตอนนั้น)
ATR ทอง ช่วงสงบ = $25 → ใช้ stop 2×ATR = $50 → size ปกติ
ATR ทอง ช่วงบ้า = $80 → ใช้ stop 2×ATR = $160 → size หดอัตโนมัติ
ผลลัพธ์: ถือไม้เล็กที่สุดในช่วงตลาดอันตรายที่สุด
โดยไม่ต้องทำนายอะไรเลย — ฉลาดโดยโครงสร้าง
งานวิจัย Moreira & Muir (2017) และ Harvey et al. (2018) ยืนยันว่าแค่เติม vol targeting เข้าไปก็ลด tail risk และมักเพิ่ม Sharpe ให้กลยุทธ์เดิม — ทำไม? เพราะ volatility clustering (วันโหดมาเป็นพวง) ทำให้ "ตลาด vol สูง" เกาะกลุ่มกับ "ขาดทุนใหญ่" ระบบที่ลดไม้ตอน vol สูงจึงเจ็บน้อยกว่าโดยอัตโนมัติ
8. Circuit Breaker — กฎที่ทำงานแทนเราตอนสติไม่ดี
ความรู้ทั้งหมดข้างบนจะไม่มีประโยชน์ถ้าตอนเงินจริงเต้น เราทำกลับด้านหมด — สมองมีกลไกต้านเรา 3 อย่าง:
Loss aversion: ความเจ็บจากขาดทุน ~2 เท่าของความสุขจากกำไรเท่ากัน → อยาก "ขออีกนิด" ก่อนปิดไม้ · เลื่อน stop ออก · "ไม้นี้จะกลับมาแน่ๆ"
House money effect: กำไรมาใหม่รู้สึกเหมือน "เงินฟรี" → size บวมหลังช่วงชนะ พอดีกับ regression to the mean ที่รอเก็บ
Revenge mode: หลังแพ้สมองเข้าโหมด "เอาคืน" — ตัดสินใจแย่ลงจริงๆ วัดได้จากงานวิจัยด้านประสาทวิทยา
ทางแก้ไม่ใช่ "ใจแข็งขึ้น" — คือออกแบบให้ใจไม่ต้องแข็ง:
Circuit Breaker ของระบบเรา:
ขาดทุนวันเดียว ≥ −3% หรือแพ้ 3 ไม้:
→ ปิดจอ จบวัน ไม่มีอุทธรณ์
ขาดทุนรายสัปดาห์ ≥ −5%:
→ หยุดถึงจันทร์หน้า + เขียนรีวิวก่อนกลับมา
DD แตะ P95 ของ Monte Carlo:
→ ลด size ครึ่งหนึ่งทันที
DD แตะ P99 ของ Monte Carlo:
→ หยุดทั้งระบบ ตรวจสอบก่อนกลับมา
💡 กฎที่ตั้งตอนสติดี มีหน้าที่ทำงานแทนเราตอนสติไม่ดี — เครื่องคำนวณ size ให้มาเลย หน้าที่มนุษย์เหลือแค่ "ไม่ override" และ Circuit Breaker มีหน้าที่บังคับให้ "ไม่ override" ได้แม้ตอนอารมณ์เต้น
9. LTCM — บทเรียนจากคนฉลาดที่สุดในโลกที่ตายด้วยเรื่อง sizing
Long-Term Capital Management ก่อตั้งปี 1994 โดย Myron Scholes และ Robert Merton (ได้โนเบลเศรษฐศาสตร์ปี 1997) ร่วมกับ John Meriwether อดีตหัวหน้า bond desk ของ Salomon Brothers — และ LTCM ล้มละลายในปี 1998 สูญเงิน $4.6 พันล้านดอลลาร์ใน 6 สัปดาห์
กลยุทธ์ LTCM: เก็บส่วนต่างเล็กๆ ที่ "ต้องลู่เข้าหากันแน่ๆ" (convergence trade)
เช่น พันธบัตร 2 ประเภทที่ควรราคาใกล้กัน แต่ปัจจุบันต่างกัน $0.02
กลยุทธ์ถูกต้อง! — แต่กำไรต่อไม้จิ๋วมากจึงใช้ leverage ~25-30 เท่าขยาย
วิกฤตรัสเซีย 1998: รัสเซียผิดนัดชำระหนี้ → ส่วนต่างที่ "ต้องลู่เข้า" ถ่างออกพร้อมกันทุกตลาด
→ ขาดทุนกระดาษ × leverage 25× = โดนบังคับขาย
→ การขายของตัวเองยิ่งดันส่วนต่างถ่างออก (ตัวใหญ่เกินตลาด)
→ ตายใน 6 สัปดาห์ ทั้งที่ "ถ้าถือต่อได้อีกปี ไม้ส่วนใหญ่กลับมากำไรจริง"
บทเรียน 3 ข้อที่เอาไปใช้ได้เลย:
1. ถูกทางคณิตศาสตร์แต่ตายก่อนถึงวันพิสูจน์ = ผิด — ตลาดอยู่บ้าได้นานกว่าที่เงินเราจะพัง (Keynes: "The market can remain irrational longer than you can remain solvent") · leverage คือตัวแปรที่กำหนดว่าเรา "มีสิทธิ์รอถึงวันที่ตัวเองถูก" ไหม
2. Correlation วิ่งหา 1 วันวิกฤต — LTCM คิดว่า position กระจายในหลายตลาด แต่วันวิกฤต "ทุกอย่างพร้อมใจลงพร้อมกัน" ไม่มีการกระจายใดรอด · heat รวม 6% จึงเป็น "เพดานที่ยอมรับได้วันปกติ" ไม่ใช่ "ปลอดภัยทุกวัน"
3. ความรู้ขั้นโนเบลไม่ได้กัน sizing ผิด — กลไกที่ฆ่า LTCM คือ over-size + ถัวเฉลี่ยตอนแพ้ · กลไกเดียวกับที่ฆ่าบัญชี retail ทุกวันทุกโบรก · ต่างแค่จำนวนศูนย์
10. สูตรปฏิบัติสุดท้าย — ทุกอย่างรวมกัน
สูตรเดียวที่ระบบเราใช้:
ขนาดไม้ = (พอร์ต × 1%) ÷ (k × ATR ณ ตอนนั้น)
k = 2.0 สำหรับระบบ H4/Daily ส่วนใหญ่
เพดานเพิ่มเติม:
Heat รวม ≤ 6% (ไม่เกินนี้ไม่ว่ากรณีใด)
กลุ่ม correlation ≤ 3%
วันแดง −3% หรือ 3 ไม้ = ปิดจอ
DD แตะ P95 Monte Carlo = ลด size 50%
ขั้นตอนก่อนเปิดไม้:
1. ATR ตอนนี้เท่าไหร่? → คำนวณ stop
2. stop → คำนวณ size
3. size + heat ค้าง = heat รวมใหม่เท่าไหร่? ≤ 6%?
4. correlation กับไม้ที่เปิดอยู่? → ≤ 3% สำหรับกลุ่มเดียวกัน
5. ผ่านทุกข้อ → เปิดไม้
6. ไม่ผ่านข้อใด → ข้ามไม้นี้
ระบบคำนวณทุกอย่างข้างต้นให้แล้ว ดูได้ที่ Market Dashboard · หน้าที่มนุษย์เหลือแค่ตรวจสอบว่าเกินเพดานไหมและ "ไม่ override"
แบบฝึกคิด
โจทย์ 1: พอร์ต $75,000 · เสี่ยง 1% · ทองราคา ~$4,200 · ATR = $35 · ใช้ stop 2.5×ATR
ควรเปิดกี่ oz?
→ เงินเสี่ยง = $75,000 × 1% = $750 · stop = 2.5×$35 = $87.50 · ขนาดไม้ = $750 ÷ $87.50 = 8.57 oz ≈ 0.086 standard lot
โจทย์ 2: ระบบชนะ 42% · payoff ratio 2.2 เท่า · คำนวณ Full Kelly, ½ Kelly และ ¼ Kelly
แนะนำให้ใช้เท่าไหร่?
→ f* = 0.42 − 0.58/2.2 = 0.42 − 0.264 = 15.6% · ½K = 7.8% · ¼K = 3.9% · แนะนำเริ่มที่ 1% (ช่วงพิสูจน์) ≈ ⅙K — ปลอดภัยมาก ถ้าระบบพิสูจน์ตัวแล้วค่อยขึ้น 2%
โจทย์ 3: มีไม้เปิดอยู่: ทอง 1% + Silver 1% + Palladium 0.5% + ทองแดง 0.5%
heat รวมเท่าไหร่? ยังเปิดไม้ทองใหม่ได้ไหม?
→ heat รวม = 3% · กลุ่ม correlation โลหะ (ทอง+Silver+Palladium+ทองแดง) = 3% ≤ เพดาน 3% · heat รวม 3% ≤ เพดาน 6% · เปิดได้อีกแต่ถ้าเปิดทองอีก = กลุ่ม correlation จะเกิน 3% → ควรรอหรือเปิดตลาดกลุ่มอื่นแทน