Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 เรื่องระบบการติดตามข่าว พบปัญหาของการใช้ Reuters เป็น Source ของข่าวคือ ถ้าเป็นบริษัทใหญ่ หรือ บริษัทในกระแส(เช่น GameStop) จะมีข่าวมากและไม่ล้าสมัย แต่ถ้าเป็นบรืษัท ที่เล็กลงมา บางทีมีแต่ข่าวเก่า วันก่อน ได้ทำ Simulation เปรียบเทียบ 5 หุ้นใหญ่ไทย กับ 5 หุ้น Big Tech. สัปดาห์นี้ ลองเปลี่ยนไปใช้ ยุทธวิธี "ตามหลังปู่ Buffett แล้วรวย" ดู ปรากฎว่าได้ผลดีกว่าที่คาดมาก เลือกมา 5 บริษัท ที่ ปู่ Buffett ลงทุน คือ Apple , Bank of America , Coca Cola , Kraft Heinz , Mastercard จากเดิม หุ้นไทยพอสู้ได้ กลายเป็นคนละภาพครับ ในการสร้างแบบจำลองการ Allocation ครั้งก่อน ถึง 11 มิย. (5 Big Tech.) ถ้านับเฉพาะหลังเลือกตั้งของสหรัฐฯ จากเดิม local ราว 55 % ลงมาเหลือ 27-28 % local-foreign03.png ครั้งใหม่ ถึง 18 มิย. local-foreign04.png ********************************************************************************************* พอไปดู Sharpe Ratio เชิงเปรียบเทียบ ปรากฎว่า ค่าของการลงทุนต่างประเทศดีขึ้นมาก และค่า Sharpe Ratio ก็ปรับตัวดีขึ้นกว่าของเดิมอย่างชัดเจนครับ ครั้งก่อน ถึง 11 มิย. (5 Big Tech.) sharpe01.png ครั้งหลัง ถึง 18 มิย. (เดือน มิย. อาจใช้วัดไม่ได้ดีนักเนื่องจาก สัปดาห์นี้หุ้นลง ค่า Sharpe Ratio เลยลดลง) sharpe02.png โดย tritep009 อาทิตย์ มิ.ย. 20, 2021 3:48 pm

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 แก้ปัญหา Headline ตีกับ เนื้อข่าวโดย เพิ่ม for k in bs.find('div',class_=class3) : rhead = k.find('a').text print("Headline :",rhead) read01 = k.find(class_=class1).text print(read01) *************************************************************************************** ตัวอย่าง output read02.png โดย tritep009 เสาร์ มิ.ย. 19, 2021 4:42 pm

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 ร่างระบบงานการตามข่าว หุ้นต่างประเทศที่สนใจ แหล่งข่าว Reuter คำสั่งเบื้องต้น ชุดที่หนึ่ง ปัญหาที่พบ หัวข้อข่าว ไปเชื่อมกับเนื้อข่าวโดยไม่เว้นวรรค ภาพตัวอย่างของ output read01.png **************************************************** คำสั่งหลักที่ใช้ import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd u01 = 'https://www.reuters.com/companies/GME.N/news' u02 = 'https://www.reuters.com/companies/AAPL.OQ/news' u03 = 'https://www.reuters.com/companies/MSFT.OQ/news' u04 = 'https://www.reuters.com/companies/AMZN.OQ/news' u05 = 'https://www.reuters.com/companies/BRKa.N/news' u06 = 'https://www.reuters.com/companies/NVDA.O/news' u07 = 'https://www.reuters.com/companies/TDOC.N/news' u08 = 'https://www.reuters.com/companies/ZM.O/news' u09 = 'https://www.reuters.com/companies/SHOP.N/news' u10 = 'https://www.reuters.com/companies/ORCL.N/news' loopurl = [u01,u02,u03,u04,u05,u06,u07,u08,u09,u10] url_a = pd.Series(loopurl) last_no = url_a.index x = 0 for x in last_no : url = url_a.loc[x] page = requests.get(url) if page.status_code == requests.codes.ok: bs = BeautifulSoup(page.text , 'lxml' ) ******************************************************** ตัวอย่าง output https://www.reuters.com/companies/BRKa.N/news Berkshire Hathaway invests $500 million in Brazil's NubankBrazil's Nubank has raised $500 million in funds from Warren Buffett's Berkshire Hathaway, the digital bank said on Tuesday. (Reporting by Noor Zainab Hussain in Bengaluru; Editing by Maju Samuel)NetJets' supersonic plans delayed as Boeing-backed Aerion faltersBerkshire Hathaway's private aircraft firm NetJets said on Monday that it has temporarily halted plans to add supersonic jets to its fleet after news that Boeing Co-backed Aerion was unable to raise funding for production.JPMorgan Chase launches new healthcare-focused unit for U.S. employeesJPMorgan Chase & Co said on Thursday it launched a unit aimed at improving healthcare for its U.S. employees, months after its similar joint venture with Amazon.com Inc and Berkshire Hathaway Inc was disbanded.Buffett's Berkshire buys Aon, slashes Chevron and Wells FargoBerkshire Hathaway Inc said on Monday it has taken a $943 million stake in insurance brokerage Aon Plc and sold large portions of its investments in Chevron Corp and Wells Fargo & Co.Berkshire sheds nearly all of Wells Fargo, a holding since 1989Berkshire Hathaway Inc has sold nearly all of its holdings in Wells Fargo & Co, as Warren Buffett abandoned a more than 31-year-old investment that had been among his most successful before the bank was felled by scandals for mistreating customers. In a regulatory filing...Buffett's Berkshire discloses stake in Aon, sheds nearly all of Wells FargoBerkshire Hathaway Inc said on Monday it has taken a $943 million stake in the insurance company Aon Plc and nearly dissolved a more than three-decade-old investment in Wells Fargo & Co.Analysis: Buffett's ESG snub risks alienating Wall StreetBerkshire Hathaway Inc shareholders can accept Chairman Warren Buffett's hostility to bitcoin, blank-check acquisition firms and wild bets on trading app Robinhood. But when it comes to environmental, social and corporate governance (ESG) standards, many are drawing a line.Broker Robinhood upbraids Buffett over casino comparisonRobinhood Financial on Monday struck back against comments by Warren Buffett that likened the retail brokerage to a casino that encourages millions of inexperienced day traders to place short-term stock market bets.Warren Buffett says Greg Abel would become Berkshire CEO after he's gone -CNBCWarren Buffett ended years of speculation about who would succeed him at Berkshire Hathaway Inc by saying Vice Chairman Greg Abel would take over as chief executive officer if he were to step down.Berkshire shareholders comment on Buffett successionWarren Buffett ended years of speculation about succession at Berkshire Hathaway Inc by saying Greg Abel, who oversees its non-insurance businesses, would become chief executive officer if he were no longer in charge.QUOTES-Berkshire shareholders comment on Buffett succession Warren Buffett ended years of speculation about succession at Berkshire Hathaway Inc by saying Greg Abel, who oversees its non-insurance businesses, would become chief executive officer if he were no longer in charge.Analysis: Headwinds facing Buffett's Berkshire Hathaway have some investors frettingFor some Berkshire Hathaway shareholders a list of post-pandemic challenges including looming inflation, a dearth of acquisitions and more environmental and social disclosure demands are prompting a rethink on Warren Buffett's conglomerate.RPT-ANALYSIS-Warren Buffett's Berkshire Hathaway faces headwinds as shareholders look to its futureSome Berkshire Hathaway shareholders are grappling with how Warren Buffett's conglomerate will handle a thicket of post-pandemic challenges, including looming inflation, a dearth of acquisitions and demands for more environmental and social disclosures.ANALYSIS-Warren Buffett's Berkshire Hathaway faces headwinds as shareholders look to its futureSome Berkshire Hathaway shareholders are grappling with how Warren Buffett's conglomerate will handle a thicket of post-pandemic challenges, including looming inflation, a dearth of acquisitions and demands for more environmental and social disclosures.Buffett and Munger heap criticism on Robinhood for casino-like atmosphereWarren Buffett on Saturday likened the millions of inexperienced day traders who entered the stock market in the past year to gamblers, and said commission-free brokerages such as Robinhood Financial for promoted a casino-like atmosphere.Warren Buffett says U.S. economy's unexpected strength benefits BerkshireWarren Buffett said on Saturday that Berkshire Hathaway Inc is being lifted by a U.S. economy faring far better than he predicted early in the coronavirus pandemic, though investor euphoria is making it hard to deploy cash.Berkshire shareholders reject climate change, diversity proposals that Buffett opposedBerkshire Hathaway Inc shareholders on Saturday easily rejected proposals requiring the company run since 1965 by Warren Buffett to disclose more about its efforts to address climate change and promote diversity and inclusion in its workforce.Berkshire defends $8 billion Texas power proposal to combat blackoutsBerkshire Hathaway Inc on Saturday defended its $8 billion proposal to build natural gas plants in Texas to help reduce the threat of devastating blackouts such as those in February.Buffett says Berkshire "not competitive" with SPACs on dealsWarren Buffett on Saturday compared the buying frenzy by special purpose acquisition companies, or SPACs, to gambling with other people's money and said their activity has made it tough for his company, Berkshire Hathaway Inc, to compete on deals.BRIEF-Buffett and Munger criticize rise of Robinhood; Berkshire shareholder proposals failBuffett says robinhood has become 'a very significant part of the casino aspect' that the market has taken on in the last 12-18 months Buffett, on robinhood and rivals, says: 'they're taxing hope' Berkshire hathaway shareholders reject proposal to require more disclosures... โดย tritep009 เสาร์ มิ.ย. 19, 2021 12:20 pm

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ เช้านี้ Update Risk Factors 10-K ของ Microsoft (MSFT) ครับ ภาพแรก Sentiment Analysis Score msft01.png ภาพที่สอง การกระจายของการใช้คำ ในรอบ 10 ปี msft02.png ภาพที่สาม เปรียบเทียบกับบริษัทอื่นๆ msft03.png โดย tritep009 พฤหัสฯ. มิ.ย. 17, 2021 10:11 am

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ Sentiment Score comparison : วันนี้ ถือโอกาสฟัง Risk Factors 10-K อันที่ส่งล่าสุดของ 4 บริษัท (โดยใช้ Software @Voice อ่าน) ทำให้เห็นภาพปัญหาของแต่ละกิจการ ต่างๆ กันไปจากผลของ Covid-19 ฺคะแนนอันดับหนึ่ง Berkshire ความยาว 15 นาที แทบไม่ละคายผิวจาก Covid-19 กังวลเรื่อง IT Securities คะแนนอันดับสอง APPLE ยาวสุด 52 นาที ปัญหาที่กังวลและกระทบ ช่องทางการขาย (เหมือน GameStop) , IT Security, ปัญหาเรื่องทรัพย์สินทางปัญญา คะแนนอันดับสาม AMAZON ราว 45 นาที ปัญหาที่กังวล IT Security คะแนนอันดับ.... GameStop ราว 48 นาที ปัญหาเพียบ ได้คะแนน Sentiment Score ราว 1 ใน 10 ของ Berkshire หลายปี ต่ำกว่า 0 Risk Factors 10-K Sentiment Score _ AAPL, AMZN, BERKSHIRE และ GAMESTOP.png โดย tritep009 พุธ มิ.ย. 16, 2021 4:25 pm

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 ขอนำ Link ของ อาจารย์ Aswath Damodaran มา แปะไว้ เพราะคาดว่าต้องใช้ในอนาคต ครับ http://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/New_Home_Page/valuation/val.htm โดย tritep009 พุธ มิ.ย. 16, 2021 9:18 am

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 ใน Board นี้ มีการถกเถียงกันมากว่า จะลงทุน ต่างประเทศดีหรือไม่ ในหัวข้อ Post ที่แล้ว ผมเอาห้าหุ้นใหญ่ไทย มารวมกับ ห้าหุ้นใหญ่ด้าน Technology มาทำ Optimisation เพื่อให้กระจ่างขึ้น ก็เลย ทำแบบ แยกส่วน กลุ่มละห้าหุ้น แล้ว เอา Sharpe Ratio มา เทียบกัน มีบางช่วง หุ้นไทยดีกว่า แต่บางช่วง หุ้นนอกดีกว่า ส่วนค่า สุดท้าย ทางขวาสุด Election คือ Run ตั้งแต่ 2020-11-01 ถีง 2021-06-11 นอกนั้นเป็น ต้นเดือน จบ ปลายเดือน ครับ ผมเห็นว่า การลงทุนหุ้นต่างประเทศด้วย ดูมีภาษีกว่าเล็กน้อย Sharpe Ratio _ Local-Foreign, Local_only-5 และ Foreign_only-5 .png โดย tritep009 อังคาร มิ.ย. 15, 2021 2:54 pm

Re: รีวิวหลักสูตร Advanced Valuation ของอาจารย์ Aswath Damodaran ผมเคยศึกษา การทำ Valuation ของ อาจารย์ Aswath Damodaran แต่จำชื่อ worksheet ไม่ได้แล้ว ท่านอาจารย์ แบ่ง การศึกษา ออกเป็น 3 Phase ถ้าจำไม่ผิดคือ Growth-Stable-Decline ผมคิดว่า น่าจะเอามาใช้กับการประเมินมูลค่า บริษัท Technology ที่ขาดทุนได้ แต่ปรับเป็น Loss-Growth-Stable และ เมื่อเราปรับตัวแปรต่างๆ จะทำให้เราเห็นภาพว่า อัตราการเติบโตจะต้อง เป็นเท่าใดจึงจะชดเชยการขาดทุนได้ และ ภาพกว้างๆในการกำหนดขอบเขตของมูลค่าครับ การทำแบบจำลองอาจช่วยให้เราวางขอบเขต ความเสี่ยงและกำหนดจุดตัดสินใจล่วงหน้าได้ หากกิจการไม่เติบโตในอัตราที่เราคาดหวังไว้ โดย tritep009 อังคาร มิ.ย. 15, 2021 12:51 pm

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ เหตุผลทำไมผมจึงสนใจ nlp เพราะภาษาอังกฤษไม่ใช่ภาษาพูดภาษาเขียนของเรา ความเข้าใจที่ลึกซึ้ง ย่อมต่างจากภาษาไทย เราอ่านแล้วอาจจะเข้าใจ แต่น้ำหนักของคำก็มีความหมายเสมอ เช่น "ไม่ชอบ" "เกลียด" ภาษาอังกฤษก็เช่นกัน important กับ significant อย่างนี้เป็นต้น เราอ่านแล้วอาจคิดว่าเข้าใจหมดแล้ว แต่น้ำหนัก ของคำก็ยังเป็นปัญหา การใช้ nlp และ sentiment analysis มาเพื่อปิดจุดอ่อน เพื่อยืนยันว่าเราเข้าใจถูกต้องครับ ระบบอาจจะไม่ต้องเริดหรู มาก เอาพอเป็นเครื่องนำทางและยืนยัน หากจะทำให้ดีเลิศก็อาจต้องใช้เวลามาก แต่ที่สำคัญรู้ว่า ระบบของเราเป็นอย่างไร ยกตัวอย่างเช่น อาจจะไม่ต้องอ่านเอกสารทั้ง 10 ปี เลือกเอาปีที่ค่า sentiment สูงโด่ง ปีที่ต่ำมาอ่าน และปีที่มีค่ากลางๆ มาอ่าน เพื่อให้ได้ภาพ หากสนใจก็อ่านต่อให้ครบ 10 ปีครับ ผมมุ่งหวังว่าระบบนี้จะเป็นเหมือนไม้บรรทัดที่ใช้วัด บริษัทต่างๆ ทำให้สะดวกมากขึ้นครับ *********************************************************************************************** ตัวอย่างการ ศึกษา Risk Factors 10-K ของ GameStop ครับ Sentiment Analysis Score gme03.png การศึกษา คำที่ใช้บ่อยใน Risk Factors 10-K gme02.png การดึงมาลง worksheet ครับ gme01.png โดย tritep009 อังคาร มิ.ย. 15, 2021 11:42 am

Re: รีวิวหลักสูตร Advanced Valuation ของอาจารย์ Aswath Damodaran ปัจจุบัน ยัง Search พบ worksheet นี้ ที่ http://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/pc/ ขอแก้ไข ชื่อ worksheet ครับ ที่ถูกเป็น fcff3st.xls ครับ โดย tritep009 อังคาร มิ.ย. 15, 2021 11:15 am

Re: รีวิวหลักสูตร Advanced Valuation ของอาจารย์ Aswath Damodaran worksheet นี้ ถูกสร้าง โดย Aswath Damodaran เมื่อ 17-Nov-2004 17.05 น. ชิ่อ feff3st.xls aswath01.png เป็นการวิเคราะห์ แบบ Three Stage Analysis ผมใช้มาเป็นต้นแบบในการศึกษา การควบรวมระหว่าง BECL กับ BMCL (BEM) แต่ผมหาต้นฉบับ อันนี้ไม่พบแล้ว แต่ยืนยันว่า ช่วยประกอบการตัดสินใจได้ดีมากครับ โดย tritep009 อังคาร มิ.ย. 15, 2021 10:05 am

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 บทสรุปเกี่ยวกับการพัฒนาระบบ ข้อที่ 1 เรื่องจังหวะเวลาการลงทุน ใช้ระบบ sp500-nasdaq-vix ซึ่งเป็นการศึกษาการเคลื่อนไหวของ sp500 Nasdaq และ VIX จากการทำแบบจำลองพบว่ามีต้นทุนต่ำกว่าแบบ dca ประมาณ 2-3 เปอร์เซ็นต์ ที่ต้องทำเพิ่มคือ Future ของ Nasdaq (SP500 ทำแล้ว) ตัวแปรเพิ่มที่ใช้จากเดิม VIX ตัวเดียวเพิ่ม RSI-60 นาที ของ sp500 และ Nasdaq ข้อที่ 2 เรื่องการบริหารพอร์ต ได้พัฒนาระบบย่อยรวม 3 อย่าง Run รายสัปดาห์ คือ - ระบบที่ 1 เป็นการติดตามการเปลี่ยนแปลงของราคาในแต่ละ ETF และในหุ้นสิบตัวแรกของแต่ละ ETF - ระบบที่ 2 เป็นการใช้โปรแกรม optimisation ช่วยตรวจสอบการจัดสรรพอร์ต - ระบบที่ 3 เป็นระบบประเมินความเสี่ยงจากปัจจัยพื้นฐานและติดตามการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยพื้นฐาน ของ ETF แต่ละตัว ซึ่งมีหุ้นทั้งหมด 50 ตัวใน 5 กลุ่ม ETF หมายเหตุ: พลังการคำนวณบนมือถือ กำลังแซงหน้า PC แล้ว บวกกับการกำเนิดของ Cloud Storage ทำให้ทุกอย่างง่ายขึ้นมาก แนวโน้มบ่งว่า สามารถย้ายการทำงานจากบน PC ไปบนมือถือได้มากขึ้นเรื่อยๆ โดยสรุป ณ ปัจจุบันยังไม่พบความเสี่ยงที่น่ากังวลแต่อย่างใด ***************************************************************** การเตรียมการสำหรับ การลงทุนในหุ้นต่างประเทศ หลังปี 2565 (ตามที่เขาว่าๆกันว่าตลาดไทยแย่แล้ว) 1. ระบบการเข้าถึงข้อมูลต่างๆ ต้องอยู่ในระดับที่มั่นใจได้ว่า มีข้อมูลประกอบการตัดสินใจอย่างครบถ้วน (กำลังขึ้นรูประบบงานอยู่) 2. ศึกษาข้อจำกัดด้านเวลาในการติดตามหุ้นที่ ต่างเวลากัน จะต้องสร้างระบบติดตามที่ทำงานได้แม้ไม่อยู่หน้าจอคอมพิวเตอร์และเตือนได้อย่างทันถ่วงที ปัจจุบัน Colab ยังไม่สามารถตั้งเวลาทำงานได้ แต่สามารถสั่งให้ทำงานจากมือถือได้แล้ว อาจต้องหันไปสร้าง Script บน google sheet ซึ่งตั้งเวลาทำงานได้มาเป็นส่วนเสริม เลือกวันที่ต้องสนใจเป็นพิเศษในแต่ละสัปดาห์ เช่นวันพฤหัส - Job Less Claim หรือ ในแต่ละเดือน เช่น วันประชุม FED , วันประกาศ Core Inflation , เรื่องที่เกี่ยวกับการจ้างงานที่ประกาศเป็นรายเดือน ปัจจุบันทำเพียงติดตามดัชนีหลักเท่านั้นและสามารถสั่งให้ทำงานเพื่อเก็บข้อมูลได้จากมือถือ เนื่องจากตลาดสหรัฐฯไม่มี Floor หรือ Ceiling อย่างบ้านเรา จึงต้องระมัดระวังมากขึ้น 3. การมีขั้นตอนการทำงานที่ชัดเจนไว้ล่วงหน้าสำหรับ ปัญหาต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้น เนื่องจากอายุมากแล้วการมีขั้นตอนที่ชัดเจนและบันทึกไว้จะทำให้ไม่เกิดข้อผิดพลาดหรือเสียหายน้อยลง ถ้าให้ดีทำการ Backtest โดยอาศัยเหตุการณ์ในอดีตมาช่วยเสริม ต้องกำหนด Decision Rule ให้ชัดเจน โดยเฉพาะเมื่อมีการลดลงของราคาอย่างรุนแรง การทำ Check List เพื่อเสริมการทำงาน โดยควรทำ automation check list เมื่อทำงานตาม Program ใดแล้วส่งข้อมูลเข้าส่วนกลาง เพื่อใช้ทบทวน 4. ระบบการคัดเลือกหุ้นต่างประเทศในดวงใจต้องก้าวหน้ากว่าปัจุบันอีกมากและมีอีกหลายเรื่องต้องทำ มีเวลาอีก 18 เดือน ***************************************************************** มีระบบอะไรแล้วบ้าง 1. ระบบการเลือกจังหวะการลงทุน - มีแล้ว 1 โปรแกรม SP500-Nasdaq-VIX 2. ระบบการจัดสรร Port - มีแล้ว 1 Series ของการศึกษาใน ส่วนผสมต่างๆ (Allocation-Optimisation) 3. ระบบประเมินความเสี่ยงด้านปัจจัยพื้นฐาน - มีแล้ว 1 Data Source- Yahoo เพิ่ม Rueters อีกแห่งเพื่อ Cross-Check 4. ระบบการติดตามดัชนีหุ้นต่างประเทศ - มีแล้ว 3 โปรแกรม ต้องเพิ่ม Future ของ Nasdaq 5. ระบบการประเมินเชิงเปรียบเทียบ(Risk Factors-10K) - มีแล้ว 1 Series ที่ยังไม่มี (เท่าที่นึกได้) 1. ระบบติดตามข่าวสารต่างประเทศ ในกลุ่มหุ้นที่สนใจ 2. ระบบการประเมินความเสี่ยงเชิงเปรียบเทียบ ในแง่การดำเนินธุรกิจ 3. Workflow ของการลงทุนหุ้นต่างประเทศ และขั้นตอน (check list และ การรวมศูนย์สถานะการทำงาน อยู่ในหัวข้อนี้) 4. เครื่องมือในการกรองหาหุ้นและติดตาม การเปลี่ยนแปลงของ Mega Trend (Revenue-Profit ราย Sector ของ SP500 ใช้ได้หรือไม่? มอง 10-20 ปี) ***************************************************************** แบบจำลองเปรียบเทียบ Simulation Local-Foreign จาก 2020-03 และจาก การเลือกตั้งสหรัฐ (2020-11) เพื่อให้เห็นภาพทิศทาง 5 หุ้นใหญ่ไทย กับ 5 Big Tech. local-foreign.png local-foreign02.png local-foreign03.png โดย tritep009 จันทร์ มิ.ย. 14, 2021 12:13 pm

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ ข้อมูลของ Apple 10-K Risk Factors ปี 2011-2020 ภาพแรก เป็นจำนวนการใช้คำต่างๆ ใน Risk Factors ML_S04_AAPL.png ภาพที่สอง ค่าของ Sentiment Analysis (ค่าลดลงแสดงว่าความเสี่ยงสูงขึ้น) ML_SO3_AAPL.png โดย tritep009 อาทิตย์ มิ.ย. 13, 2021 6:32 pm

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ ในที่สุด ร่างแรกของตัวชึ้วัดที่จะใช้ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจ ก็ขึ้นรูปได้สำเร็จ เป็นการนำ Risk Factors ใน 10-K ของ Berkshire มาทำ Sentiment Analysis (สาขาย่อย ของ Machine Learning) หลังจากเริ่มคิดและตั้งกระทู้ รวม เวลา 40 วัน คงจะศึกษาต่อไปโดยนำ บริษัทใหญ่ ด้าน Technology มาเปรียบเทียบผลกันครับ ML_S01.png ML_S02.png โดย tritep009 เสาร์ มิ.ย. 12, 2021 12:13 pm

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ work around process ในการเข้าถึงข้อมูล 10-Q หรือ 10-K ****************************************************************** การขยายผลของการ Work around processs 1. ยังคงสามารถเข้าถึงข้อมูล 10-Q และ 10-K ได้ โดยสามารถนำข้อความที่ได้ มาใช้ประโยชน์ ที่ต้องทำเพิ่มคือส่วนของ Management’s Discussion and Analysis of Financial Condition and Results of Operations ซึ่งมีทั้งข้อความและตาราง 2. ลำดับถัดไป คือ ให้ Program Python อ่านจาก google sheet โดยใน sheet ระบุ เลข cik ทำการ run โปรแกรม ใน colab ส่งผลกลับมาที่ google sheet และส่งผลข้อความ ของแต่ละปี มายัง sheet (เริ่มต้นเฉพาะ Risk Factors ก่อน) 3. นำข้อความใน sheet ไปหา คะแนน Sentiment Analysis ในแต่ละปี และส่งผล คะแนนกลับมายัง sheet 4. โดยสรุปคือ สามารถประมวลผลได้ ต่อหนึ่ง บริษัท น่าจะราว ไม่เกิน 15-30 นาที ต่อ เอกสาร 10-K ของระยะเวลา 10 ปี Project : สถานะ เดินหน้าต่อได้ ****************************************************************** รายละเอียดขั้นตอน ประกอบด้วย 1. Function Download จาก EDGAR คำสั่งหลัก #https://pypi.org/project/sec-edgar-downloader/ !pip install -U sec-edgar-downloader 2. หาที่ตั้ง ของ local file ที่ download from EDGAR (แทนการ link โดยตรงบน Website ที่มีปัญหาการอ้างอิง linkในการเชื่อมโยงเอกสารต่างๆ ในขณะที่การ Download มีรูปแบบคงที่กว่า เปลี่ยนเฉพาะตัวเลขชุดหลังคำว่า 10-K เท่านั้น) คำสั่งหลัก from bs4 import BeautifulSoup import requests import sys cik = '0001067983' type = '10-K' dateb = '' base_url = "https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar?action=getcompany&CIK={}&type={}&dateb={}" edgar_resp = requests.get(base_url.format(cik, type, dateb)) ตัวอย่าง Link ที่ได้ "/content/sec-edgar-filings/0001067983/10-K/0001564590-21-009611/filing-details.html" เลขที่ต้องการคือ 0001564590-21-009611 ซึ่งเหมือนกันทั้งบน website และการ Download 3. Function เอาเฉพาะข้อความ คำสั่งหลัก import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse(location) root = tree.getroot() 4. เจาะจงเฉพาะ Risk Factors คำสั่งหลัก result1 = words.find('Item 1A. Risk Factors') result2 = words.find('Item 1B. Unresolved Staff Comments') result3 = result2-result1 result_end = len(words) result4 = result_end - result2 result5 = words[result1 : -result4 + 35] ปัญหาที่พบ "None" ตามหลังหมายเลขหน้า 5. เขียนผลที่ได้ลง Google Sheet คำสั่งหลัก import gspread_dataframe as gd from google.colab import auth auth.authenticate_user() import gspread from oauth2client.client import GoogleCredentials gc = gspread.authorize(GoogleCredentials.get_application_default()) ws = gc.open("edgar02").worksheet("risks") ****************************************************************** ภาพตัวอย่างเอกสารที่เข้ามาใน Sheet work_around01.png โดย tritep009 ศุกร์ มิ.ย. 11, 2021 11:15 am

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ สรุปปัญหาของระบบ EDGAR EDGAR, the Electronic Data Gathering, Analysis, and Retrieval system, ความมุ่งหมายเดิม เพื่อสืบค้นข้อมูลของ บริษัทฯ ต่างๆได้อย่างสะดวกและ ใช้หลักให้คอมพิวเตอร์ ทำงานแทนคน พบปัญหาดังนี้ 1. จากการใช้ aapl เป็นต้นแบบในการสืบค้น พบว่า โครงสร้างการอ้างอิงไม่ต่อเนื่องเป็นเนื้อเดียวกัน เช่น ก่อน ปี 2000 มี บางปี มีการสร้างตารางข้อมูล แต่ไม่ปรากฎ Link เชื่อมโยง (มีขนาด File แต่ Link เชื่อมโยงไปยังเอกสารไม่มี) 2. จากปี 2019 เป็นต้นมา เปลี่ยนโครงสร้างการเชื่อมโยงใหม่และวิธีอ้างอิงใหม่ ทำให้การสืบค้น ไม่เป็นหลักเดียวกัน ตลอดทั้งระบบ (ไม่น่าเชื่อว่า เบอร์หนึ่งของโลกก็ยังทำแบบนี้) 3. การบันทึกข้อมูลจาก ปี 2019 เป็นต้นมา เปลี่ยนจาก HTML ธรรมดา เป็น XBRL ซึ่งยังไม่มีการเชื่อมต่อ ที่เชื่อถือได้ ถูกพัฒนาขึ้นกับ การใช้ ภาษา Python 4. ถ้าจะสืบค้น ต้องใช้คน หา Link ซึ่งไม่ตรงกับแนวคิดเริ่มต้น มองว่าเปลืองทรัพยากรมากเกินไป 5. XBRL ใช้ ทรัพยากรมากในการเข้าถึงข้อมูล และ การพัฒนาด้าน API (Application Program Interface) ยังไม่แพร่หลาย ########## ปิดโครงการ การสืบค้นโดยระบบคอมพิวเตอร์ กับ 10-Q และ 10-K ########## :juju: :juju: :juju: สุดท้ายมองจาก คนสายงานด้านเทคโนโลยี เห็นว่า ระบบ EDGAR ยังขาด Framework ที่ดี ขาด การจัดการฐานข้อมูลที่เชื่อถือได้และเป็นระบบ คล้ายๆ ทำไป ปะผุไป ไม่ยอมยกเครื่องให้เป็นเรื่องเป็นราวครับ โดย tritep009 อังคาร มิ.ย. 08, 2021 3:32 pm

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 Update ข้อมูล กลุ่ม Big-Tech พบว่า ใน 10 อันดับแรก มีการเพิ่ม NVDA เข้ามา Nvidia Corp. ิิอัตรากำไร เทียบย้อนไป 4 Q เพิ่มจาก 16.09 เป็น 33.77 % (แหล่งข้อมูลจาก Yahoo Finance ) big tech june2021.png Link อื่นๆ ของ Nvidia Corp https://www.wsj.com/market-data/quotes/NVDA/research-ratings https://www.wsj.com/market-data/quotes/NVDA/financials/quarter/income-statement หมายเหตุ ตัวเลข Net income ของ ทั้งสองแหล่งตรงกัน คือ 1912 และ 622 (จะใช้ WSJ เป็น Secondary Verification ของการประเมินความเสี่ยงด้านปัจจัยพื้นฐานได้หรือไม่ ต้องทดสอบต่อ) โดย tritep009 อาทิตย์ มิ.ย. 06, 2021 2:22 pm

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ Project Pending สาเหตุหลัก เกิดจากการที่ EDGAR เปลี่ยนวิธีการจัดเก็บข้อมูลจากรูปแบบ html ธรรมดาไปเป็น xbrl จากการทดสอบข้อมูล 10 k ของบริษัท Berkshire ในปี 2019 และ 2020 (ช่วงปี 2009 ถึง 2018 ยังประมวลผลได้) พบว่าเมื่อดึงเข้ามาประมวลผลโดยใช้ python มีปัญหาในการแยกคำ เนื่องจาก python เป็นภาษาหลักในการประมวลผลด้าน machine learning ปัจจุบันยังไม่มี utility ที่ใช้เชื่อมต่อระหว่าง python กับ xbrl ที่เชื่อถือได้ จึงส่งผลให้ต้องรอจนกว่าจะมี utility นี้เสียก่อน เท่าที่พบในปัจจุบันมีแค่การเชื่อมต่อในเชิงการระบุเส้นทางเข้าถึงข้อมูลเท่านั้น เท่าที่พบในประเด็นอื่นคือการดึงข้อมูลในระบบ EDGAR ตามมาตรฐาน GAAP มาแสดงผล แต่ยังไม่ครอบคลุมทุกรายละเอียด ******************************************* อ้างอิง https://www.codeproject.com/Articles/1227765/Parsing-XBRL-with-Python https://pypi.org/project/python-xbrl/ https://pypi.org/project/py-xbrl/ https://github.com/xbrlus ******************************************** Berkshine Link #2020 #https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1067983/000156459021009611/brka-10k_20201231.htm#ITEM_1A_RISK_FACTORS #2019 #https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1067983/000156459020005874/brka-10k_20191231.htm#ITEM_1A_RISK_FACTORS #2018 #https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1067983/000119312519048926/d678758d10k.htm#toc678758_3 #2017 #https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1067983/000119312518057033/d437858d10k.htm#toc437858_3 #2016 #https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1067983/000119312517056969/d303001d10k.htm#toc303001_2 #2015 #https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1067983/000119312516483023/d103603d10k.htm#toc103603_3 #2014 #https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1067983/000119312515070966/d820461d10k.htm#toc820461_3 #2013 #https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1067983/000119312514078778/d656225d10k.htm#toc656225_3 #2012 #https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1067983/000119312513087679/d484968d10k.htm#toc484968_3 #2011 #https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1067983/000119312512079022/d280149d10k.htm#tx280149_2 #2010 #https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1067983/000119312511048914/d10k.htm#toc154094_2 #2009 #https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1067983/000119312510043450/d10k.htm#toc49005_2 โดย tritep009 พุธ มิ.ย. 02, 2021 3:00 pm

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 ไปพบ บทความนี้ ที่เห็นว่าให้ภาพ การนำ AI ไปสู่รูปแบบทางธุรกิจ รวมทั้งให้รายชื่อ และ แนวทางการทำธุรกิจด้าน AI Link: https://www.datamation.com/artificial-intelligence/ai-companies/ ข้อสรุปที่ได้หลังจากอ่านบทความนี้ 1. ต้องทำ Short List โดยการกำหนดประเด็นเพื่อคัดกรองให้เหลือ 10 บริษัท (ปัญหาคือจะกำหนดประเด็นอย่างไร) หรือ พัฒนา App. เพื่อทำการติดตามข้อมูลพัฒนาการ ของบริษัท เหล่านี้ (หลายบริษัท ลงทุน ผ่าน ETF ที่ถืออยู่แล้ว) โดยทำในรูปการรวบรวมข้อมูลให้สัปดาห์ละครั้ง ซึ่งต้องกำหนดหัวข้อที่จะรวบรวมอีกครั้ง รวมทั้งเงื่อนไขที่จะคัดเลือกขึ้นมาให้อ่าน เช่น รายได้ การควบรวม การถูกเข้าซื้อ พัฒนาการที่สำคัญ และอื่นๆ (ใช้แนวคิดให้คอมพิวเตอร์ทำงานแทนเรา รวมถึง Text Summaization และ Sentiment Analysis) 2. หากจะซื้อ ETF ก็ต้องดูว่า ในETF ด้าน AI and Robotic มี บริษัทเหล่านี้อยู่ใน List หรือไม่ 3. จัดแบ่งกลุ่มการทำธุรกิจด้าน AI ว่าแต่ละ กลุ่มมีพัฒนาการอย่างไร #############List of Companies##################### 01 Amazon Web Services 02 Google Cloud 03 IBM Cloud 04 Microsoft Azure 05 Alibaba Cloud 06 Anduril Industries 07 Sift 08 Nauto 09 Tempus 10 Salesforce 11 Automation Anywhere 12 SenSat 13 Phrasee 14 Defined Crowd 15 Pymetrics 16 Siemens 17 Socure 18 AEye 19 Rev.Comel in the future. 20 Suki.Ai 21 Verkada 22 DataVisor 23 People.Ai 24 AlphaSense 25 Icertis 26 Casetext 27 Blue River Technology 28 Nvidia 29 Bright Machines 30 Orbital Insight 31 Brighterion 32 H2O 33 Intel 34Clarifai 35 X.Ai 36 Zebra Medical Vision 37 Iris.AI 38 Freenome 39 Neurala 40 Graphcore 41 CognitiveScale 42 ICarbonX 43 One Model 44 Lobster Media 45 Next IT 46 Pointr 47 Tencent 48 CopyAI 49 Twilio 50 ViSenze 51 SenseTime 52 Flatiron Health 53 Deep 6 54 Directly 55 Element AI 56 Pony.Ai 57 C3.Ai 58 Big Panda 59 Accubits 60 Stem 61 Bossa Nova Robotics 62 Tamr 63 Xant 64 Dataminr 65 K Health 66 Qualcomm 67 HyperScience 68 Vivint 69 Facebook 70 Ayasdi 71 DocuSign 72 CrowdStrike 73 Cylance 74 Tetra Tech 75 Nuro 76 SoundHound 77 Zoox 78 Zymergen 79 The Trade Desk 80 DJI 81 HiSilicon 82 Insitro 83 Blue Prism 84 Rulai 85 OpenAI : OpenAI is a non-profit research firm 86 Vicarious 87 Ubiquity6 88 AIBrain 89 CloudMinds 90 DataRobot 91 Affectiva 92 UiPath 93 Algorithmia 94 Deepmind 95 Domino Data Lab 96 Narrative Science 97 Sherpa.Ai 98 Swim.Ai 99 Xanadu 100 Butterfly Network โดย tritep009 อังคาร มิ.ย. 01, 2021 3:09 pm

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 ขอแก้ไข ข้อความครับ เดิม Revenue Index ที่มากกว่า 120 จาก 7 ใน 8 เป็น 8 ใน 9 และ Average Net Income จาก 29.78 % ไปเป็น 40.38 % เป็น Revenue Index ที่มากกว่า 120 จาก 7 ใน 10 เป็น 8 ใน 10 และ Average Net Income จาก 29.78 % ไปเป็น 40.38 % โดย tritep009 จันทร์ พ.ค. 31, 2021 7:50 am

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 เปรียบเทียบความเสี่ยงด้านปัจจัยพื้นฐาน ระหว่าง 2021-02-27 กับ 2021-05-30 ข้อสังเกตุ 1. Cloud จาก เดิม ไม่มีบริษัทใด ใน 10 อันดับแรก มี Net Income > 20 % เป็น 6 บริษัท แสดงว่ามี 4 บริษัท ที่ Net Income มากกว่า 20 % คะแนนความเสี่ยงลดลง และ Average Net Income จาก -25.49 มาเป็นบวก 14.67 2. EM ดูมีความเสี่ยงเพิ่มมากขึ้น 3. New Economy ดีขึ้น Average Net Income เพิ่มขึ้นจาก ติดลบ -3.62 % เป็น บวก 11.63 % 4. กลุ่ม Big Tech ยังโตวันโตคืน 9 ใน 10 อันดับแรก Net Income > 20 % เทียบกับ 8 ใน 10 , Revenue Index ที่มากกว่า 120 จาก 7 ใน 8 เป็น 8 ใน 9 และ Average Net Income จาก 29.78 % ไปเป็น 40.38 % :) FUNDAMENTAL03.jpg แหล่งที่มาของข้อมูลดิบ Yahoo Finance โดย tritep009 อาทิตย์ พ.ค. 30, 2021 12:22 pm

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ เอกสารฉบับนี้เป็นการทำการศึกษาเกี่ยวกับ AN ANALYSIS OF SPECULATIVE LANGUAGE IN SEC 10-K FILINGS ซึ่งถึงแม้จะผ่านมา หลายปีแล้วแต่ก็ให้ แนวทางและบ่งบอกปัญหาในการใช้ NLP กับ 10-K หรือ 10-Q เช่น คำว่า Cancer อาจเป็นเชิงลบ ในการวิเคราะห์ทั่วๆไป แต่อาจเป็นเชิงบวก หากนำมาวิเคราะห์ใน Sector Healthcare หรือ ค้นพบว่า ในหัวข้อ management’s discussion ผู้บริหารอาจพูดในเชิงบวกเพื่อกลบผลเชิงลบที่กำลังจะออกมาในช่วงเวลาต่อไป สามารถ Download เอกสารมาอ่านได้ที่ https://cdr.lib.unc.edu/downloads/d504rp73r อาจจะซับซ้อนบ้างสำหรับคนที่ไม่ได้ศึกษาเรื่อง NLP แต่ก็ให้มุมมองอย่างกว้างได้ตามสมควรครับ บทสรุปของเอกสาร 6. Conclusion This study created a model for speculative language based on the MPQA corpus and applied the resulting model to a corpus of financial documents. The documents with the most speculative sentences contained a different concentration of terms compared to the complete collection on a TF.IDF basis. Specifically terms such as regulation, fund, and supplier were ranked much higher in the documents with the highest amount of speculative sentences. Upon further examination some of the sentences labeled as speculative contained discussion regarding potential risks to the firm, especially pertaining to projects, pensions and taxes. The model succeeded in labeling these 30 particular groups of sentences that perhaps could be overlooked within these large documents by a human reader. Speculation is a necessity when communicating possible future events, so there needs to be some level of speculation present in all financial documents. Firms deciding to overuse speculation may be cloaking risks, but firms that choose to underutilize speculation may not be fully expressing the possible opportunities and dangers to the firm. In this study the relative concentration of speculative sentences was taken as the barometer for the abnormality of a document, and therefore its worthiness of further inspection. That does not necessarily mean that any of these firms were using speculation inappropriately. The statements within these filings are very particular to the operations of the firm at a point in time, and one firm’s choice to use more or less speculative language compared to the rest of the industry may be more indicative of its particular situation than any planned manipulation of the text for the purpose of obfuscating financial results. Speculative sentences are often connected to some underlying risk that an event may or may not occur, and capturing the amount of speculation in a document could be critical to a field such as finance which is built around risk modeling. This study will hopefully improve the visibility of this issue within financial filings. If the SEC continues to enforce the “plain English” guidance, these document should reflect the actual underlying sentiment of the firm’s management, and therefore serve as an important source of information beyond financial figures. โดย tritep009 อาทิตย์ พ.ค. 30, 2021 9:06 am

Re: หุ้นโรงไฟฟ้าระหว่างหุ้นของไทยกับฮองกง และแนะนำโบรกตปท.ค่าคอมถูก ตัวอย่าง บทบาทของ พรรคคอมมิวนิสต์ ต่อเรื่อง เงินๆทองๆ รู้สึกขอบคุณ บทความดีๆอย่างนี้ จาก https://www.posttoday.com/world/653864 เรื่อง เหรียญโลหิต ประโยคที่น่าสนใจ "หลิวเฮ่อ" ซึ่งเป็น หัวหน้าคณะกรรมการความมั่นคงทางการเงินและการพัฒนา เรียกได้ว่าเป็น "ซาร์เศรษฐกิจ" ของจีนก็ว่าได้ หรือ เมื่อวันที่ 21 พฤษภาคม คณะกรรมการเสถียรภาพทางการเงินและการพัฒนาของสภาแห่งรัฐ ได้ประชุมโดยหลิวเฮ่อเข้าร่วมด้วยแถลงการณ์การประชุมถึงกับใช้คำว่า "ระบบการเงินจะต้องปฏิบัติตามการตัดสินใจและการปรับใช้ของคณะกรรมการกลางพรรคและสภาแห่งรัฐอย่างเฉียบขาด" หรือ "ประการที่สอง คือการป้องกันและควบคุมความเสี่ยงทางการเงินอย่างเฉียบขาด ยึดมั่นในแนวความคิดการตรวจสอบอย่างรอบคอบ เสริมสร้างการตรวจสอบที่ครอบคลุม และการเตือนภัยล่วงหน้าเกี่ยวกับความเสี่ยงทางการเงิน ส่งเสริมการปฏิรูปสถาบันการเงินขนาดเล็กและขนาดกลาง มุ่งเน้นการลดความเสี่ยงด้านเครดิต เสริมสร้างการกำกับดูแลกิจกรรมทางการเงินขององค์กรแพลตฟอร์ม" หรือ ข้อที่สี่ที่เขากล่าวถึงคือ "การมุ่งเน้นไปที่บทบาทของเทคโนโลยีทางการเงิน, บิ๊กดาต้า, การประมวลผลแบบคลาวด์, บล็อกเชน, ปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีอื่นๆ ที่กำลังเปลี่ยนแปลงนิเวศวิทยาทางการเงินในอนาคตอย่างมาก จำเป็นต้องแสวงหาข้อดีและหลีกเลี่ยงข้อเสียเพื่อส่งเสริมการพัฒนาเทคโนโลยีทางการเงินที่มีสุขภาวะที่ดี" :8) โดย tritep009 พฤหัสฯ. พ.ค. 27, 2021 8:59 am

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ การใช้ COLAB ของ Google ดึงข้อมูล 10-K จาก ระบบ EDGAR คำสั่ง #https://pypi.org/project/sec-edgar-downloader/ !pip install -U sec-edgar-downloader import pandas as pd from sec_edgar_downloader import Downloader dl = Downloader() dl.get("10-K", "FB" , amount = 1) dl *************************************************************** ไปเปิด file ดู โดยกดที่รูป folder จะได้ข้อมูลดังภาพครับ pic01.png *************************************************************** ทำการ Download ได้ มาเปิดดูใน Browser อีกครั้ง pic02.png pic03.png โดย tritep009 อาทิตย์ พ.ค. 23, 2021 3:35 pm

Re: หุ้นโรงไฟฟ้าระหว่างหุ้นของไทยกับฮองกง และแนะนำโบรกตปท.ค่าคอมถูก ข้อกังวลเดียวของผม ต่อ ตลาดหุ้น จีน เวียตนาม คือมี พรรค คอมมิวนิสต์ บริหารประเทศ ปรัชญาพื้นฐานของ พรรคคอมมิวนิสต์ คือ "แรงงานสร้างสรรโลก" เฉก เช่น สโลแกน "เราจะเป็นโรงงานของโลก" หรือ ถ้าผมอ่านข่าวและจำไม่ผิด หัวเว่ย มีประธาน เป็น วิศวกร จาก กองทัพประชาขนจีน และ ทำการแจกหุ้นให้ คนงาน ซึ่ง สอดคล้องกับปรัชญา "แรงงานสร้างสรรโลก" คำถาม พรรคคอมมิวนิสต์ จะยอมให้ ผู้ที่ไม่ทำงาน แล้วมีความมั่งคั่งเพิ่มพูน มีบทบาทมากขึ้น หรือไม่ จะยอมให้ตลาดทุนเติบโต หรือ เพียงต้องการให้เป็นแหล่งการระดมทุนสำหรับคนขั้นกลาง (ชนชั้นนายทุนน้อย) จะยอมให้ Jack Ma พัฒนาตนเองจากนายทุนชาติ เป็น นายทุนผูกขาดหรือไม่ มองเรื่องดอกเบี้ยและการรับเงินปันผล ว่าเป็นเรื่อง สอดคล้องกับ ปรัชญา ของ พรรคคอมมิวนิสต์หรือไม่ เป็นคำถามที่รอคอยการค้นหาครับ :) ปล. การที่ บริษัทจีนไป จดทะเบียนต่างประเทศ เท่ากับ การหาเงินตราต่างประเทศ เข้าประเทศ การจดทะเบียนในตลาดหุ้นจีน ดูจะไม่ช่วยอะไรมาก และยังทำให้ คนมุ่งหวังหาเงินโดยไม่ต้องทำงาน ซึ่งน่าจะไม่สอดคล้องกับแนวคิด "แรงงานสร้างสรรโลก" ครับ โดย tritep009 เสาร์ พ.ค. 22, 2021 9:11 am

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ การใช้ NLP เปรียบเทียบจดหมายในวาระครบรอบ 50 ปี คุณ Buffett กับ คุณ Munger โดยสรุป คุณ Munger มองโลกสวยกว่า คุณ Buffett (0.1445 ต่อ 0.1693) และดูเหมือน คุณ Munger จะสนใจใน ระบบงานและบริษัทย่อย และภาคทำงานจริง คุณ Buffett เขียน 15 หน้า พูดถึง คุณ Munger 19 ครั้ง คุณ Munger เขียน 5 หน้า พูดถึง คุณ Buffett 25 ครั้ง Link: https://www.berkshirehathaway.com/SpecialLetters/WEB%20past%20present%20future%202014.pdf https://www.berkshirehathaway.com/SpecialLetters/CTM%20past%20present%20future%202014.pdf letter50.png โดยสรุป สำหรับผม ต้องมีหัวหอก นักคิด นักยุทธศาสตร์ บวก นักปฎิบัติ ทำงานประสานกัน โดย tritep009 พฤหัสฯ. พ.ค. 20, 2021 12:29 pm

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ ผลการทดสอบการนำแนวคิดการใช้ NLP โดยใช้ Management Discussion and Analysis Quarter 1 Ending 31 Mar 2021 (ฉบับภาษาอังกฤษ) ของ 10 บริษัท BBL SCB KBANK ADVANC PTT PTTEP PTTGC SCC CPALL STA top10_01.png top10_02.png โดย tritep009 อังคาร พ.ค. 18, 2021 2:59 pm

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ ความถี่ในการใช้คำ (จดหมายถึงผู้ถือหุ้น ปี 1977-2020) ความถี่ในการใช้คำ 1977-2020.png โดย tritep009 จันทร์ พ.ค. 17, 2021 3:17 pm

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ ถ้าผมตีความตามนี้แปลว่า คุณลุง Buffett ยังมองโลกสดใสครับ Sentiment Analysis จดหมายถึงผู้ถือหุ้น Berkshires ปี 1977-2020 (ปีที่ต่ำคือ 2008 และ 2017).png โดย tritep009 อาทิตย์ พ.ค. 16, 2021 5:57 pm

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 สำหรับ แนวคิดให้ คอมพิวเตอร์ ทำงานแทนเรา โดยไม่ต้องเปิดคอมฯ นั้นสามารถ ทำได้ โดยใช้ Google Sheet ควบคู่กับ Script ของ Google Sheet เราสามารถ ตั้งเวลาทำงาน ล่วงหน้า ทำให้เราไม่ต้องเปิดคอมฯ ณ เวลาดังกล่าวเพื่อเก็บข้อมูล ใน Google Sheet มี Function ImportHTML แปลว่า เราสามารถ ดึงข้อมูลจาก Website ต่างๆมาลงใน Google sheet ได้ และให้ มันทำการบันทึกข้อมูลไว้ให้เรา ตัวอย่าง เช่น ต้องการ Snapshot ข้อมูล เวลา FOMC แถลง ตอน ตีสอง ตีสาม เราก็สามารถ เก็บข้อมูล ตั้งแต่เริ่ม หรือ ก่อน แถลง ไป จน จบการ แถลง อาจ Snapshot ได้ ทุก 10 นาที ทำให้เราไม่ต้องตื่นมากลางดึกเพื่อมาเก็บข้อมูลครับ :D โดย tritep009 อาทิตย์ พ.ค. 16, 2021 3:36 pm

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 source code บน google sheet ทำการเก็บข้อมูล หลังตลาดปิด ผมใช้มาตั้งแต่ปี 2013 เวลาไปเที่ยวไหนก็ไม่กังวลครับ ไป ห้าวัน เจ็ดวัน ข้อมูลก็ทำการบันทึก ให้ครับ ****************************************** function s01_rw() { if (Utilities.formatDate(new Date(), "GMT+7:00", "E" ).charAt(0) == "S" ) return ///// read ///////////// var ss1 = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet(); var s1 = ss1.setActiveSheet(ss1.getSheets()[0]); //// Force change value for importhtml SpreadsheetApp.getActiveSheet().getRange("v12:v15").clear(); SpreadsheetApp.flush(); //////// write ///////////////////////////////// var s0 = ss1.getSheetByName("control"); var dataRange_s0 = s0.getDataRange(); var check_on_time = dataRange_s0.offset(9,7,1,1).getValues(); s0.getRange(13,8,1,1).setValue(check_on_time); if ( check_on_time == "Active" ) { var o1 = ss1.getSheetByName("Output1"); var dataRange_o1 = o1.getDataRange(); //**** for Output1 *** var i = 1; var value1 = dataRange_o1.offset(i, 0).getValue(); if ( value1 == '#VALUE!' ) { var delay02 = dataRange_s0.offset(20,7,1,1).getValue(); var delay01 = dataRange_s0.offset(7,7,1,1).getValues(); s0.getRange(14,8,1,1).setValues(delay01); if ( delay02 < 12000 ) { delay02 = delay02 + 3000 ;} Utilities.sleep(delay02); s0.getRange(21,8).setValue(delay02); var dataRange_o1 = o1.getDataRange(); o1.getRange(1,2).setValue(delay02); var value1 = dataRange_o1.offset(i, 0).getValue(); } if ( value1 > 0 ) { var value2 = dataRange_o1.offset(i, 1).getValue(); var value3 = dataRange_o1.offset(i, 2).getValue(); var value4 = dataRange_o1.offset(i, 3).getValue(); var value5 = dataRange_o1.offset(i, 4).getValue(); var value6 = dataRange_o1.offset(i, 5).getValue(); var value7 = dataRange_o1.offset(i, 6).getValue(); var value8 = dataRange_o1.offset(i, 7).getValue(); var value9 = dataRange_o1.offset(i, 8).getValue(); var value10 = dataRange_o1.offset(i, 9).getValue(); var value11 = dataRange_o1.offset(i,10).getValue(); var value12 = Utilities.formatDate(new Date(),"GMT+7:00", "yyyy-MM-dd' 'HH:mm:ss"); o1.appendRow([value1,value2,value3,value4,value5,value6,value7,value8,value9,value10,value11,value12]); } } var last_time_write = Utilities.formatDate(new Date(),"GMT+7:00", "yyyy-MM-dd' 'HH:mm:ss"); s0.getRange(7,5,1,1).setValue(last_time_write); }; ///////////////////////////////////////////////////////////// *************************************************** เมื่อทำงานให้ mail บอกเราด้วย function s01_start() { if (Utilities.formatDate(new Date(), "GMT+7:00", "E" ).charAt(0) == "S" ) return // ***** Interval 10 min. ***** ScriptApp.newTrigger("s01_rw").timeBased().everyMinutes(10).create(); Utilities.sleep(25000); var ss1 = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet(); ss1.setActiveSheet(ss1.getSheets()[0]); var s0 = ss1.getSheetByName("control"); var dataRange_s0 = s0.getDataRange(); var check_on_time = "Active"; s0.getRange(13,8,1,1).setValue(check_on_time); var message = "<HTML><BODY>" + "<br /><br />" + "<P> s01-Trigger-Start" + "<P> " + "<P> " + "<P> Best Regards, " + "<P> Cloud Computer " + "</HTML></BODY>"; MailApp.sendEmail("[email protected]", "s01-Trigger-Start" , "" ,{htmlBody: message}); }; ************************************************** เมื่อหยุดทำงานให้ mail บอก function s01_stop() { var ss1 = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet(); var s0 = ss1.getSheetByName("Control"); var dataRange_s0 = s0.getDataRange(); // Remark Locate a trigger by unique ID var allTriggers = ScriptApp.getScriptTriggers(); // Remark Loop over all triggers for(var i=0; i < allTriggers.length; i++) { var Trigger_name = allTriggers .getHandlerFunction(); s0.getRange(3+i,17,1,1).setValue(Trigger_name); s0.getRange(3+i,18,1,1).setValue(allTriggers .getUniqueId()); if( Trigger_name == 's01_rw' ) { s0.getRange(3+i,19,1,1).setValue("Delete"); ScriptApp.deleteTrigger(allTriggers ); var message = "<HTML><BODY>" + "<br /><br />" + "<P> s01-Trigger-Stop" + "<P> " + "<P> " + "<P> Best Regards, " + "<P> Cloud Computer " + "</HTML></BODY>"; MailApp.sendEmail("[email protected]", "s01-Trigger-Stop" , "" ,{htmlBody: message}); } else {s0.getRange(3+i,19,1,1).setValue("Keep"); } } }; ********************************************************** a001.png a002.png โดย tritep009 อาทิตย์ พ.ค. 16, 2021 2:45 pm

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 สรุปข้อมูลปัจจัยพื้นฐาน ข้อมูลจาก Yahoo Finance กลุ่ม Big Tech ดัชนีรายได้ โตจาก 100 เป็น 130 (เทียบย้อนหลัง 4Q) Net Income ยังที่ 40 จาก ตารางประเมินความเสี่ยง 9 ใน 10 มี อัตรา Net Income มากกว่า 20 % (เทียบย้อนหลัง 4Q) 8 ใน 10 มี ดัชนี รายได้ จาก 100 เป็นเท่ากับหรือมากกว่า 120 (เทียบย้อนหลัง 4Q) (จากตารางประเมินความเสี่ยง ยืนยันผลการตัดสินใจปรับ Port ที่ผ่านมา) big tech.png RISK01.png โดย tritep009 อาทิตย์ พ.ค. 16, 2021 11:58 am

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 สรุปข้อมูลปัจจัยพื้นฐาน ข้อมูลจาก Yahoo Finance กลุ่ม New Economy (ARKW) ดัชนี รายได้ ย้อนหลัง 4Q โตขึ้นจาก 100 เป็น 250 มี บริษัทใหม่ที่เข้ามา 10 อันดับแรกที่น่าสนใจคือ COIN รายได้โต 9 เท่าเอง new economy.png โดย tritep009 อาทิตย์ พ.ค. 16, 2021 11:15 am

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 สรุปข้อมูลปัจจัยพื้นฐาน ข้อมูลจาก Yahoo Finance กลุ่ม Emerging Market มี Infosys IT อินเดีย เข้ามาเป็นอันดับ 10 ดัชนีรายได้โตดี จาก 4 Q ก่อน 100 เป็น 134 แต่งบยังไม่ Update เท่าไหร่ อัตรากำไรเฉลี่ย 34 % em.png โดย tritep009 อาทิตย์ พ.ค. 16, 2021 9:11 am

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 สรุปข้อมูลปัจจัยพื้นฐาน ข้อมูลจาก Yahoo Finance กลุ่ม Digital Healthcare รายได้เริ่มไม่ค่อยโต ดัชนี เป็นแค่ 152 เทียบกับ Q ก่อนที่ 149 ยังไม่มีกำไรเหมือนเดิม แถมด้วยหลาย บริษัทใน 10 อันดับแรก มีอัตราการเพิ่มของรายจ่ายยังวิ่งเร็วกว่ารายได้ digital health.png โดย tritep009 อาทิตย์ พ.ค. 16, 2021 8:45 am

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 สรุปข้อมูลปัจจัยพื้นฐาน เชิงเปรียบเทียบ กลุ่ม 10 บริษัท ของไทย กับ ETF ต่างประเทศ ข้อมูล งบการเงิน Yahoo Finance ณ 2021-05-14 TOP10-SET.png cloud.png กลุ่ม cloud 10 บริษัทแรก มีปรับเปลี่ยน 3 บริษัทเข้าใหม่ รายได้ 4Q ย้อนหลังโต จาก 100 เป็น 137 อัตรากำไรเฉลี่ย ที่ 21.4 % เทียบกับของไทย รายได้ 4Q ย้อนหลังโต จาก 100 เป็น 121.8 อัตรากำไรเฉลี่ย ที่ 17.5% โดย tritep009 อาทิตย์ พ.ค. 16, 2021 8:16 am

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ แก้ไขครับ NLP = Natural Language Processing (Speech to Text ทำพิษอีกแล้ว) ประเด็นเพิ่มเติม ในการศึกษา 10-Q และ 10-K XBRL เครื่องมือในการเข้าถึงข้อมูล ของ SEC และ EDGAR system Link : http://xbrl.squarespace.com/ Vedio: 1. https://www.youtube.com/watch?v=nATJBPOiTxM&ab_channel=CharlesHoffman 2. https://www.youtube.com/watch?v=ibfQwRTP4_c&ab_channel=CharlesHoffman เท่าที่ฟังดูเบื้องต้น คล้ายๆ เป็น ภาษา HTML สำหรับ โลก บัญชีและการเงิน ตัวอย่าง Link การเข้าถึงข้อมูล งบ Facebook https://www.sec.gov/ix?doc=/Archives/edgar/data/1326801/000132680121000033/fb-20210331.htm โดย tritep009 จันทร์ พ.ค. 10, 2021 12:45 pm

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 สรุปข้อมูลปัจจัยพื้นฐาน ณ วันที่ 2021-05-07 Cloud Link: cloud.png Digital Health Link: digital health.png Emerging Market Link: em.png New Economy (ARKW) Link: new economy.png หมายเหตุ เป็นสัปดาห์แรกที่ ขนาดกองทุนลดลงจาก 2021-01-15 -5.10 % Big Tech Link: big tech.png งานลำดับถัดไป Verify ข้อมูล กับแหล่งอื่นๆ เช่น SEC ผ่านระบบ EDGAR Link:https://www.codeproject.com/Articles/1227268/Accessing-Financial-Reports-in-the-EDGAR-Database ตัวอย่าง https://www.sec.gov/cgi-bin/viewer?action=view&cik=1326801&accession_number=0001326801-21-000033&xbrl_type=v# (หากต่อไปสามารถ เชื่อมโยงข้อมูลได้ดี จะใช้แทน Yahoo Finance ในกรณี บริษัทนั้นจดทะเบียนในสหรัฐอเมริกา และ ต่อยอดได้กับโครงการด้านNLPได้อีกด้วย) ตัวอย่าง https://www.sec.gov/ix?doc=/Archives/edgar/data/1326801/000132680121000014/fb-20201231.htm หรือ เรื่อง Risk Factor : https://www.sec.gov/ix?doc=/Archives/edgar/data/1326801/000132680121000014/fb-20201231.htm#i5d2898d61ccf450cbccb20a5c73005f3_22 (ใช้ NLP มาศึกษาได้) โดย tritep009 อาทิตย์ พ.ค. 09, 2021 9:44 am

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ การหาหุ้นต่างประเทศ 10x สำหรับผมคือการมองหา CEO 10x ตัวอย่างกิจการที่สำเร็จ ระดับโลกมาจาก CEO มากกว่า มาจากตัวสินค้าและบริการที่ให้เพียงอย่างเดียว เป็นซีอีโอ บวกวิสัยทัศน์ บวก โอกาสทางธุรกิจ ตัวอย่าง Microsoft Facebook Tesla Berkshire Apple Alibaba ล้วนมาจากบุคคล สำหรับ google มาจากอรรถประโยชน์ การมีแนวคิดที่ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญ ดังนั้นสำหรับผมการหา 10x คือการหา CEO 10 x ครับ ทำไมผมถึงใช้ nlp (national language processing) เพราะ nlp สามารถช่วยสะท้อนความคิดเห็นของบุคคลได้ผ่านภาษาที่เขาใช้ มองเห็นทัศนคติ และพอให้ทราบว่า เขาสนใจสิ่งใดเป็นพิเศษครับ สรุปคือ หาคนที่ใช่ ในกิจการที่ใช่ครับ โดย tritep009 เสาร์ พ.ค. 08, 2021 5:58 pm

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ ผลการ Run ทดสอบ Sentiment Analysis จดหมายถึงผู้ถือหุ้น ปี 1977-1997 เทียบ สองแบบ แบบแรก มององค์รวมแล้วให้คะแนน จาก -1 แย่มาก , 0 เป็นกลาง , 1 ดีมาก แบบที่สอง ประเมินคำ เชิงลบ เชิงบวก กลางๆ ว่า เป็นสัดส่วนเท่าใด ข้อสังเกตุ มีคำที่ใช้บ่อย มาก บ้าง น้อยบ้างในแต่ละปี เช่น earning , value , would ที่น่าสังเกตุ คือ ใน ช่วง 1987-1997 มีคำว่า stock เพิ่มขึ้นมา pic003.png pic004.png โดย tritep009 เสาร์ พ.ค. 08, 2021 3:30 pm

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ ผลการ Run ทดสอบ เบื้องต้น จากการดึงข้อมูล จดหมายถึงผู้ถือหุ้น ปี 1977-1986 สรุปเฉพาะ คำที่พบบ่อย 20 ลำดับแรก 1. คำว่า Would ไม่ปรากฎใน สองปีแรก แต่มีขึ้นๆ ลงๆใน ปี ถัดๆ มา ราว 20 ครั้ง/ปี ขึ้นไป 2. เรื่อง Earning ดูจะเป็นเรื่องสำคัญมีการกล่าวถึงจำนวนมากในเกือบทุกปี 3. ใน 3-4 ปีแรก พูดถึง การรับประกัน ค่อนข้างมาก แล้ว ค่อยๆ หายไป 4. การพูดถึง ธุรกิจประกัน มีแนวโน้มลดลง ในช่วงปี ท้ายๆ 5. คำว่า "Instrinsic" ติดอันดับในปี 1982 (ตัวเลขคือจำนวนที่ปรากฎในเอกสาร) pic002.png โดย tritep009 พฤหัสฯ. พ.ค. 06, 2021 4:23 pm

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 ในเรื่องวันที่ทำการซื้อเพื่อให้ได้ต้นทุนต่ำสุด หลังจากทำการศึกษา โดยใช้ดัชนี Nasdaq และ RSI-VIX ราย 60 นาที เป็นแบบจำลองและปรับค่า RSI-VIX เป็น มากกว่า 60 ในตอนสิ้นวันทำการ นำมาทดสอบกับข้อมูลจริง พบว่า ดีกว่าเล็กน้อย คือ ได้ต้นทุนต่ำกว่า 2.85 % (แบบจำลอง แรกได้ 2.45 % มีบางวันทำการที่เราหยุด และอาจมาจากค่าเงิน) buydate01.png โดย tritep009 พฤหัสฯ. พ.ค. 06, 2021 10:23 am

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 ปัญหาที่พบ เนื่องจากต้องสั่งซี้อกองทุนล่วงหน้า ก่อน 15.30 ซึ่งไม่ทราบตลาด จะบวกหรือลบ จึงต้องหาตัวชึ้วัด เนื่องจากเป็นกลุ่มเทคโนโลยีจึงใช้ ดัชนี Nasdaq และ VIX ราย 60 นาที เป็นตัวชี้วัด โดยทำการศึกษาตั้งแต่เดือนมกราคม 2564 เก็บค่า ดัชนี Nasdaq ตอนปิดและ ค่า RSI ของ VIX ราย 60 นาทีตอนปิด โดยสรุปซื้อทุกวันพฤหัส ได้ต้นทุนต่ำสุด แต่ถ้าเปลี่ยนเงื่อนไขเป็น เมื่อตอนเช้าทราบผลค่า ดัชนี Nasdaq และค่า RSI-VIX ตอนปิด ตัดสินโดย ค่า RSI-VIX > 60 หากทำการซื้อ จะได้ต้นทุนต่ำกว่า 2.45 % (ณ ช่วง 1 มกราคม -30 เมษายน 2564) sum004.png โดย tritep009 พุธ พ.ค. 05, 2021 10:32 am

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 การสรุปบทเรียนครั้งที่สอง เกี่ยวกับการซื้อ ETF ต่างประเทศ 1.ด้านระบบงาน พบว่า การติดตาม 10 บริษัทแรกของแต่ละกองทุนมีประโยชน์ เพราะทำให้เห็นการเคลื่อนไหวต่างๆ ที่นำมาประกอบการตัดสินใจได้ โดยเฉพาะ กองทุนที่ มีผู้บริหารจัดการให้ ซึ่งไม่ได้โยงกับ ETF ใดในตลาดต่างประเทศ ด้านระบบงานวิเคราะห์ปัจจับพื้นฐาน 50 บริษัท 5 กองทุน ยังทำงานได้ดีและมีส่วนช่วยเมื่อต้องตัดสินใจ โยกย้ายเงินระหว่างกองทุนต่างๆ ในส่วนของระบบเตือนภัยผ่านการใช้ VIX พบว่า สามารถช่วยในการเลือกวันลงทุนได้ดีขึ้น จากเดิม สัปดาห์ละครั้งในวัน พฤหัส ได้ปรับเปลี่ยนเป็น วันหลังจากค่า RSI-VIX ราย 60 นาที มากกว่า 50 ณ เวลาปิดตลาด ซึ่งพบว่า ในวันรุ่งขึ้น ตลาด ปรับตัวลงทำให้การเข้าซื้อมีต้นทุนที่ถูกลงและพบอีกว่าตั้งแต่ต้นปี มี วันที่เข้าลักษณะดังกล่าว ถึง 30 ครั้ง ใน 4 เดือน และยังพบอีกว่า ช่วง 30 มีนาคม - 13 เมษายน ไม่เข้าเงื่อนไขดังกล่าว ซึ่งก็เป็นช่วงที่ตลาด Nasdaq ปรับตัวขึ้นเท่ากับสามารถหลีกเลี่ยงการซื้อที่มีราคาสูงได้ ในส่วนของการ ใช้งาน Optimzation Program ช่วยให้จัดสรรการลงทุน ได้ชัดเจนขึ้น ได้ลดขนาดของกองทุนที่เกี่ยวกับ Cloud ลง ซึ่งทั้ง ระบบงานที่วิเคราะห์ด้านปัจจัยพื้นฐาน และ ระบบงานการติดตามความเคลื่อนไหวของราคารายสัปดาห์ยืนยันผลของระบบงานด้าน Optimization ในส่วนของระบบงานการติดตามความเคลื่อนไหวของราคารายสัปดาห์ได้เพิ่มเติมข้อมูลเชิงเปรียบเทียบระหว่าง 5 กองทุน เพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจในการโยกย้ายกองทุน 001.png sum002.png 2. การตัดใจเชิงโครงสร้าง เนื่องจาก กองทุน Emerging Market กับตลาดหุ้นไทย อยู่ในตลาดที่มีลักษณะเดียวกัน จึงได้ทำการศึกษาเปรียบเทียบกองทุน Emerging Market กับ กองทุนของไทยซึ่งลงทุนในหุ้น 20 อันดับแรกของ SET50 และพบว่า ในช่วงหนึ่งเดือนที่ผ่านมา Emerging Market จะดีกว่า แต่เมื่อนำมาเปรียบเทียบในเชิงดัชนี พบว่า ต่ำกว่ากองทุนด้าน เทคโนโลยี จึงได้ลดขนาดกองทุนลงไปลงทุนในกองทุน Big Tech. แทน ซึ่งผลสรุปของการตัดสนใจ ปรับโครงสร้างกองทุนสองครั้ง ได้ผลสรุปดังนี ครั้งแรกจาก กองทุน Cloud ไป Big. Tech ได้ผลต่างเพิ่มขึ้น 6.94 % (ประมาณ 6 สัปดาห์ก่อน) ครั้งที่สอง จาก EM ได้ 1 % (ประมาณ 2 สัปดาห์ก่อน) result-adj-2021-04.png 3. การกำหนดน้ำหนักการลงทุน / ต่างประเทศ จากการศึกษา โดยตัด สองกองทุนต่างประเทศออก คือ Cloud และ EM ทำให้เหลือเพียง 3 กองทุนต่างประเทศ กับเพิ่ม หุ้นไทย 3 ตัว เข้าไปในแบบจำลอง โดยการศึกษาทั้งช่วงตั้งแต่ 2020-03 ถึง 2021-04 และ หลังเลือกตั้ง สหรัฐฯ 2020-11 ถึง 2021-04 พบว่าการจัดสัดส่วนอยู่ในค่า ต่างประเทศ 51-55 / ในประเทศ 49-45 SUM003.png 4. การศึกษาเกี่ยวกับ ETF ARKW ยังไม่พบการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยยะสำคัญ ณ ล่าสุด ขนาดกองทุนก็ยังเพิ่มขึ้น เกือบ 9 % เมื่อเทียบกับวันที่ 2021-01-15 สำหรับ การศึกษาเชิงเปรียบเทียบ ปรากฎในรูปภาพยังเน้นที่ Software as a service อยู่ แต่ที่เห็นชัดคือมีการเลิกลงทุนในหุ้นขนาดใหญ่ (เท่ากับช่วย ปรับสมดุลย์ในการลงทุน-เนื่องจากได้ตัดสินใจลงทุนในหุ้น Big. Tech มากขึ้น) sum001.png 5. สิ่งที่ยังไม่พอใจคือ ใน กองทุนของไทย คือยังไม่พบ กองทุนต่างประเทศที่โยงกับ ETF SP500 โดยตรง หรือ โยงกับ ETF Value Stock , Growth Stock และ การมีวันหยุดยาวแต่ไม่สามารถทราบข้อมูล NAV ได้ ทำให้ไม่ทราบภาพที่ชัดเจน แต่ ได้ชดเชยโดยใช้ระบบติดตามราคา หุ้น 10 ตัวแรก ของแต่ละกองทุน มาชดเชย รวมทั้งปัญหา เวลาที่ใช้ในการ สับเปลี่ยนกองทุน นานเกินควร ในโลกยุคดิจิตอล สำหรับผมแล้วดูเป็นเรื่องน่าแปลกใจมาก (หากใช้ นโยบายดอกเบี้ยติดลบแบบ EU คงรีบโอนเงินให้เราอย่างรวดเร็วแน่นอน) โดย tritep009 อังคาร พ.ค. 04, 2021 12:43 pm

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ From this paper I found that in training model it needs so much resources , so I think , I have to wait or find more information about FinBERT or may be wait for some academic research about how to use NLP in Financial Sector that need less resources. This paper also indicate that "Earning call" do not need FinBERT because it not uses so much financial word. paper:https://www.researchgate.net/publication/334974348_FinBERT_pre-trained_model_on_SEC_filings_for_financial_natural_language_tasks University of California, Berkeley FinBERT: pre-trained model on SEC filings for financial natural language tasks Here are some information from this paper: " Our available corpus consists of 131,153 10-K’s filed by 11,494 separate corporations. To avoid taxing EDGAR, we only ran a single thread to pull data, 900GB in total , and the process took approximately 78 hours to complete ." " We trained FinBERT using two servers each with two 32GB V100 GPUs on the IBM Cloud" The training process was accelerated using Hovorod (Sergeev and Balso,2018) [17], adistributed deep learning framework on TensorFlow,which allows inter-GPU communication, either in-side the same environment or with GPUs on other servers, as seen in Figure 2. Another significanttechnique used for faster training is the NVIDIA im-plementation of AMP (Automatic Mixed Precision)(NVIDIA,2019) [10], which halves the precision of the tensors to FP16 where possible, but maintains the network accuracy, as seen on Figure 3. Using these techniques, we sped up the pre-training of the models to around 2 days each." โดย tritep009 จันทร์ พ.ค. 03, 2021 6:52 pm

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ ประเด็นเพิ่มเติม ควรนำ Function ของ NLTK มาใช้วิเคราห์ เอกสารหรือไม่ เช่น เรื่อง Frequency Distributions ตัวอย่างการใช้งาน words: list[str] = nltk.word_tokenize(text) fd = nltk.FreqDist(words) เพื่อให้เห็นภาพว่าเรื่องใด เป็นที่สนใจมากที่สุด หรือ เรื่อง most common ตัวอย่างการใช้งาน fd.most_common(3) [('must', 1568), ('people', 1291), ('world', 1128)] fd.tabulate(3) must people world 1568 1291 1128 ความเห็นเพิ่มเติม most_common น่าจะนำมาใช้โดยรวมเอกสารตั้งแต่ปี 1977-2020 ด้วยหรือไม่ นอกจากทำเป็นรายปี หรือ ควรตัดช่วงเวลารวมกันตาม สภาพเศรษฐกิจดี เช่น 1977-1982, 1982-1997, 1997-2002, 2000-2010 เป็นต้น ควรจะใช้ scikit-learn Classifiers กับ NLTK ในมุมใดบ้าง และจะนำมาต่อยอดอย่างไร โดย tritep009 จันทร์ พ.ค. 03, 2021 4:38 pm

Re: แนวคิดการใช้ Machine Learning ในการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจโดยใช้ ข้อมูลจาก https://www.berkshirehathaway.com เป็นต้ ประเมินศักยภาพของ Text Sentiment Analysis ในค่ายหรือแนวคิดต่างๆ และเปรียบเทียบกับที่ใช้ในปัจจุบัน Link: https://scholar.google.co.th/scholar?q=analysis.sentiment.polarity+python&hl=en&as_sdt=0&as_vis=1&oi=scholart https://investigate.ai/investigating-sentiment-analysis/designing-your-own-sentiment-analysis-tool/#textanalysis https://realpython.com/python-nltk-sentiment-analysis/#using-nltks-pre-trained-sentiment-analyzer https://docs.microsoft.com/en-us/archive/msdn-magazine/2018/may/artificially-intelligent-text-sentiment-analysis โดย tritep009 จันทร์ พ.ค. 03, 2021 1:52 pm

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 ผลประกอบการของกลุ่ม Bigh Tech. ล่าสุด Data source Yahoo Finance 001.png โดย tritep009 อาทิตย์ พ.ค. 02, 2021 12:30 pm

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 ### To get NAV ### https://api-portal.sec.or.th/Developer/Analytics #################################################### # @@@@@@@@@@ Problems : API interface with google sheet @@@@@@@@@@@@@@@ # @@@@@@@@@@ and limit of length of data that store in memory @@@@@@@@@ !pip install pandas openpyxl requests !pip install ratelimiter import numpy as np import json import pandas as pd from pandas import ExcelWriter import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import ratelimiter from ratelimiter import * import requests ############# GOOGLE SHEET ########################################################## import gspread_dataframe as gd from google.colab import auth auth.authenticate_user() import gspread from oauth2client.client import GoogleCredentials ##################################################################################### gc = gspread.authorize(GoogleCredentials.get_application_default()) # Connecting with `gspread` here ##################################################################################### To get all funds from beginning ########## Get all proj_id ############### #limiter = RateLimiter(headers) headers = { # Request headers Fund Factsheet 'Ocp-Apim-Subscription-Key': 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' # Don't forget to put your keys in xxxx } #################################################### req = requests.get(f'https://api.sec.or.th/FundFactsheet/fund/amc', headers = headers) amc = pd.read_json(req.content) xx = 0 all_funds = pd.DataFrame(columns=['proj_id', 'proj_abbr_name','proj_name_en', 'proj_name_th','unique_id','regis_date','cancel_date']) for unique_id in amc.unique_id: req = requests.get(f'https://api.sec.or.th/FundFactsheet/fund/amc/{unique_id}', headers = headers) projects = pd.read_json(req.content) all_funds = all_funds.append(projects[['proj_id', 'proj_abbr_name','proj_name_en', 'proj_name_th','unique_id','regis_date','cancel_date']]) xx = xx +1 #if xx > 2 : # break print(all_funds) ws = gc.open("list_of_funds_2021").worksheet("all_funds") gd.set_with_dataframe(ws,all_funds,row=1,col=1) #################################################### Get proj_id from worksheet after scanning finish. wsg = gc.open("list_of_funds_2021").worksheet("all_funds") all_funds = wsg.col_values(1) all_funds = pd.DataFrame(all_funds) all_funds = all_funds.rename(columns ={0:'proj_id'}) print(all_funds) ########### write active fund to list_of_funds at sheet "active_funds" ########### #limiter = RateLimiter(headers) jump01 = [] date_nav = '2021-02-15' store_fund = ['proj_id'] store_fund = pd.Series(store_fund) x1 = 1 headers = { # Request headers Fund Daily Info 'Ocp-Apim-Subscription-Key': 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' # Don't forget to put your keys in xxxx } for proj_id in all_funds.proj_id : #old# req = limiter.call_get_api(url=f'https://api.sec.or.th/FundDailyInfo/{proj_id}/dailynav/{date_nav}' ) url=f'https://api.sec.or.th/FundDailyInfo/{proj_id}/dailynav/{date_nav}' response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200 : store_fund = store_fund.append(pd.Series(proj_id)) print('proj_id = ',proj_id, 'Loop count =',x1) x1 = x1 + 1 #if x1 > 100 : # break store_fund = pd.DataFrame(store_fund) print(store_fund) ws = gc.open("list_of_funds_2021").worksheet("active_funds") gd.set_with_dataframe(ws,store_fund,row=1 ,col=1) ############# GOOGLE SHEET ########################################################## import gspread_dataframe as gd from google.colab import auth auth.authenticate_user() import gspread from oauth2client.client import GoogleCredentials ##################################################################################### gc = gspread.authorize(GoogleCredentials.get_application_default()) # Connecting with `gspread` here ##################################################################################### ws = gc.open("list_of_funds_2021").worksheet("active_funds") gd.set_with_dataframe(ws,store_fund,row=1 ,col=1) Subroutine and Call function ########################################## rate_limited = RateLimiter(max_calls=10, period=1) Jump = 1 # 1 วิ เรียกได้ 5 ครั้ง ########################################## class RateLimiter: def __init__(self, headers): headers = headers return @rate_limited def call_get_api(self, url): jump = 1 response = requests.get(url, headers=headers ) if response.status_code == 200 : jump = 0 #print(response) return response,jump ########################################## ######## important notice ################## ####### Some time NAVs are not up to date ##### ####### I still waiting on this issue from SEC. #### โดย tritep009 อาทิตย์ พ.ค. 02, 2021 6:19 am

Re: ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021 ### To get active Fund ### https://api-portal.sec.or.th/Developer/Analytics #################################################### # @@@@@@@@@@ Problems : API interface with google sheet @@@@@@@@@@@@@@@ # @@@@@@@@@@ and limit of length of data that store in memory @@@@@@@@@ !pip install pandas openpyxl requests !pip install ratelimiter import numpy as np import json import pandas as pd from pandas import ExcelWriter import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import ratelimiter from ratelimiter import * import requests ############# GOOGLE SHEET ########################################################## import gspread_dataframe as gd from google.colab import auth auth.authenticate_user() import gspread from oauth2client.client import GoogleCredentials ##################################################################################### gc = gspread.authorize(GoogleCredentials.get_application_default()) # Connecting with `gspread` here ##################################################################################### To get all funds from beginning ########## Get all proj_id ############### #limiter = RateLimiter(headers) headers = { # Request headers Fund Factsheet 'Ocp-Apim-Subscription-Key': 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' # Don't forget to put your keys in xxxx } #################################################### req = requests.get(f'https://api.sec.or.th/FundFactsheet/fund/amc', headers = headers) amc = pd.read_json(req.content) xx = 0 all_funds = pd.DataFrame(columns=['proj_id', 'proj_abbr_name','proj_name_en', 'proj_name_th','unique_id','regis_date','cancel_date']) for unique_id in amc.unique_id: req = requests.get(f'https://api.sec.or.th/FundFactsheet/fund/amc/{unique_id}', headers = headers) projects = pd.read_json(req.content) all_funds = all_funds.append(projects[['proj_id', 'proj_abbr_name','proj_name_en', 'proj_name_th','unique_id','regis_date','cancel_date']]) xx = xx +1 #if xx > 2 : # break print(all_funds) ws = gc.open("list_of_funds_2021").worksheet("all_funds") gd.set_with_dataframe(ws,all_funds,row=1,col=1) #################################################### Get proj_id from worksheet after scanning finish. wsg = gc.open("list_of_funds_2021").worksheet("all_funds") all_funds = wsg.col_values(1) all_funds = pd.DataFrame(all_funds) all_funds = all_funds.rename(columns ={0:'proj_id'}) print(all_funds) ########### write active fund to list_of_funds at sheet "active_funds" ########### #limiter = RateLimiter(headers) jump01 = [] date_nav = '2021-02-15' store_fund = ['proj_id'] store_fund = pd.Series(store_fund) x1 = 1 headers = { # Request headers Fund Daily Info 'Ocp-Apim-Subscription-Key': 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' # Don't forget to put your keys in xxxx } for proj_id in all_funds.proj_id : #old# req = limiter.call_get_api(url=f'https://api.sec.or.th/FundDailyInfo/{proj_id}/dailynav/{date_nav}' ) url=f'https://api.sec.or.th/FundDailyInfo/{proj_id}/dailynav/{date_nav}' response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200 : store_fund = store_fund.append(pd.Series(proj_id)) print('proj_id = ',proj_id, 'Loop count =',x1) x1 = x1 + 1 #if x1 > 100 : # break store_fund = pd.DataFrame(store_fund) print(store_fund) ws = gc.open("list_of_funds_2021").worksheet("active_funds") gd.set_with_dataframe(ws,store_fund,row=1 ,col=1) ############# GOOGLE SHEET ########################################################## import gspread_dataframe as gd from google.colab import auth auth.authenticate_user() import gspread from oauth2client.client import GoogleCredentials ##################################################################################### gc = gspread.authorize(GoogleCredentials.get_application_default()) # Connecting with `gspread` here ##################################################################################### ws = gc.open("list_of_funds_2021").worksheet("active_funds") gd.set_with_dataframe(ws,store_fund,row=1 ,col=1) Subroutine and Call function ########################################## rate_limited = RateLimiter(max_calls=10, period=1) Jump = 1 # 1 วิ เรียกได้ 5 ครั้ง ########################################## class RateLimiter: def __init__(self, headers): headers = headers return @rate_limited def call_get_api(self, url): jump = 1 response = requests.get(url, headers=headers ) if response.status_code == 200 : jump = 0 #print(response) return response,jump ########################################## โดย tritep009 อาทิตย์ พ.ค. 02, 2021 6:14 am