คนสายเทคโนโลยี ต้องเรียนรู้ตลอดชีวิต เช่นเดียวกับการลงทุน

[tritep009]

TRS80.jpg

คนสายเทคโนโลยี ต้องเรียนรู้ตลอดชีวิต เช่นเดียวกับการลงทุน

ภาษาคอมพิวเตอร์ล่าสุดที่ผมศึกษาคือ python นับเป็นภาษาคอมพิวเตอร์ที่ 10 กว่า แล้ว ภาษาแรกที่เรียน คือภาษาเครื่อง สำหรับสั่ง cpu Z80 เป็นรุ่น 8 บิต (ปัจจุบัน cpu ที่ใช้กันอยู่เป็น 64 บิตแล้ว) มีหน่วยความจำแค่ 64 KB เท่านั้น
คนทำงานสายนี้ต้อง โยนความรู้ทิ้ง ทุก 2-3 ปี (สมัยก่อนอาจจะ 4-5 ปี) สมัยก่อนอาจจะต้องอ่าน text book ภาษาอังกฤษ หนา 500 หน้าเดือนละเล่ม แต่ตอนนี้ สามารถใช้เทคโนโลยี อ่านหนังสือให้ฟัง และผมใช้มาแล้วกว่า 20 ปี ทำให้เราสามารถอ่านหนังสือได้ (PDF file) ชั่วโมงละ 50-60 หน้า
ผมมีโอกาสได้วางระบบหลังบ้านด้านการลงทุน ทั้งการให้สินเชื่อ การทำ cashflow การใช้คอมพิวเตอร์วิเคราะห์งบ
การมองภาพรวมของการลงทุน การติดตามหนี้ การจัดชั้นลูกหนี้ การบริหารเงินสด การซื้อขาย หุ้น พันธบัตร หุ้นกู้ ตั๋วสัญญาใช้เงิน และระบบบัญชีมาตรฐานสากล (Oracle Finance) แต่ทั้งหมดนี้มีประโยชน์บ้างเมื่อนำมาใช้กับตลาดทุน
2-3 ปีก่อนผมศึกษาเรื่อง algorithm trading (quantopian) เพื่อมองว่าจะกระทบกับการลงทุนที่ทำอยู่มากน้อยเพียงใด ตามมาด้วยการศึกษาเกี่ยวกับ AI (ในช่วงปี 1980 มีแนวคิดเรื่อง expert system ซึ่งน่าจะนับเป็นต้นร่างของ AI และ algorithm trading) เพื่อดูผลกระทบที่จะเกิดกับธุรกิจต่างๆ ที่จริงแนวคิดเรื่อง algorithm trading มีมานานหลายสิบปีแล้วแต่ศักยภาพของคอมพิวเตอร์ยังไม่สูงพอ
ปัจจุบันแทนที่จะอ่านหนังสือผมกับใช้การฟังพ็อดคาสท์แทน รวมทั้งฟังการบรรยายจาก YouTube ซึ่งทำให้ผมได้ข้อมูลข่าวสารได้มากขึ้นในเวลาที่น้อยลง
สำหรับผมแล้วในโลกนี้ไม่มีอะไรยากเกินเรียน (ผมจบ วิชาเอก marketing วิชาโท จิตวิทยา)
อยากให้กำลังใจทุกคนครับว่าการเรียนรู้ตลอดชีวิตเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับโลกยุคปัจจุบัน ภาษาอังกฤษและความเขี่ยวชาญด้านคอมพิวเตอร์ เป็นเหมือนอาวุธประจำกายที่ใช้ต่อสู้เพื่อดำรงชีวิต



เรื่องล่าสุดที่ฟัง

Best Biotech Stocks & ETFs for mRNA , Gene Editing
-------------
https://podcasts.google.com/feed/aHR0cH ... MWY1?ep=14

[tritep009]

แหล่งข้อมูล หุ้น ต่างประเทศ - FACEBOOK
https://www.nasdaq.com/market-activity/ ... b/earnings
https://secfilings.nasdaq.com/filingFra ... &View=html
https://www.nasdaq.com/market-activity/ ... financials
https://www.nasdaq.com/market-activity/ ... peg-ratios
https://www.nasdaq.com/market-activity/ ... r-activity
https://www.nasdaq.com/market-activity/ ... t-interest

[tritep009]

การดึงข้อมูล งบ FB
https://www.sec.gov/edgar/browse/?CIK=1 ... er=exclude
และ
https://www.sec.gov/ix?doc=/Archives/ed ... 210331.htm


ข้อความ บางตอน

Our financial results will fluctuate from quarter to quarter and are difficult to predict.
Our quarterly financial results have fluctuated in the past and will fluctuate in the future. Additionally, we have a limited operating history with the current scale of our business, which makes it difficult to forecast our future results. As a result, you should not rely upon our past quarterly financial results as indicators of future performance. You should take into account the risks and uncertainties frequently encountered by companies in rapidly evolving markets. Our financial results in any given quarter can be influenced by numerous factors, many of which we are unable to predict or are outside of our control, including:
•our ability to maintain and grow our user base and user engagement;
•our ability to attract and retain marketers in a particular period;
•our ability to recognize revenue or collect payments from marketers in a particular period, including as a result of the effects of the COVID-19 pandemic;
•fluctuations in spending by our marketers due to seasonality, such as historically strong spending in the fourth quarter of each year, episodic regional or global events, including the COVID-19 pandemic, or other factors;
•the frequency, prominence, size, format, and quality of ads shown to users;
•the success of technologies designed to block the display of ads;
•changes to third-party policies that limit our ability to deliver, target, or measure the effectiveness of advertising, including changes by mobile operating system and browser providers such as Apple and Google;
•the pricing of our ads and other products;
•the diversification and growth of revenue sources beyond advertising on Facebook and Instagram;
•our ability to generate revenue from Payments, or the sale of our consumer hardware products or other products we may introduce in the future;
•changes to existing products or services or the development and introduction of new products or services by us or our competitors;


การประยุกต์ ใช้ Technology มาช่วย
- ทดสอบ Program ด้านการโหลด รายงานงบการเงิน ในรูป PDF File เข้าไป แล้วให้ AI - Model เรียนรู้ จนสามารถตอบคำถามได้ระดับหนึ่ง ว่า AI - Model ดังกล่าวทำงานได้ดีเพียงใด
- ใช้แนวคิด เรื่อง Sentiment Analysis มาเพื่อเปรียบเทียบ รายงานของ บริษัท ต่างๆ
- เปรียบเที่ยบ เรื่อง Sentiment Analysis กับ Big Tech หลายๆ บริษัท และใช้ NLP มาช่วยวิเคราะห์ เบื้องต้น เช่น Word Count " Pandamic " ใน การรายงาน หลายๆ บริษัท หาความสัมพันธ์ กับ ผลการดำเนินงาน
- เปรียบเทียบ แบบ ข้อก่อน แต่เป็น ระหว่าง Value Stock กับ Growth Stock

[tritep009]

ความเป็นไปได้ ในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีในการวิเคราะห์แบบฟอร์ม 10-Q
หลักการคือการนำ unstructured data มาวิเคราะห์และใช้ประโยชน์โดยผ่าน
1. นำเอา NLP (national language processing) มาเป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์
2. ประยุกต์ใช้ concept ของ sentiment analysis โดยใช้การมองเชิงเปรียบเทียบ ระหว่างบริษัท หรือ ระหว่าง sector หรือระหว่างกลุ่ม (growth stock , value stock)
3. จัดทำ word count เช่น increase, decrease , better than expect , less that expect ,under ,over ,และอื่นๆ โดยเปรียบเทียบในสองทิศทาง คือในตัวบริษัทเองแต่ย้อนหลังไปเทียบกับผลการดำเนินงาน อีกทิศทางหนึ่งคือระหว่างบริษัทหรือระหว่างกลุ่ม
4. ใช้ sentiment analysis กับหมวดความเห็นของผู้สอบบัญชี รวมถึงหมายเหตุประกอบงบ ( หาบริษัทที่มีปัญหามาเป็นต้นแบบ เทียบกับบริษัทที่มีผลงานดี)
5. ประเมินความคืบหน้าการพัฒนา nlp ภาษาไทย ว่าจะสามารถมาประยุกต์ใช้กับรายงาน รายไตรมาส ได้มากน้อยเพียงใด สำหรับตลาดหุ้นไทย

หมายเหตุ Sentiment Analysis อธิบายอย่างย่อคือ การนำข้อความมา สรุป และวิเคราะห์ว่าเป็น เชิงบวก หรือ เชิง ลบ คะแนนเป็น 1 ถึง -1

[tritep009]

แนวคิดการหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจ ภายใต้กรอบการใช้เทคโนโลยี
1.ใช้ NLP เป็นเครื่องมือ
2.วิธีการเบื้องต้น ใช้ sentiment analysis หาความรู้สึกของผู้ใช้สินค้าและบริการของบริษัทนั้น แบ่งตามช่วงเวลาต่างๆและนำมาเทียบกับผลการดำเนินงาน (ความเป็นไปได้และวิธีการ ต้องพิจารณาอีกครั้ง อาจต้องปรับตามสภาพข้อมูลที่มี)
3. มองหาเครื่องมือที่ใช้วิเคราะห์ความรู้สึกผ่านบันทึกวีดีโอการประชุมผู้ถือหุ้น หรือการพบปะนักวิเคราะห์ หรือการให้สัมภาษณ์สื่อของผู้บริหาร
4. เบื้องต้นใช้แบบฟอร์ม 10-Q เป็นฐานข้อมูลสำหรับสืบค้นหา
5. ใช้บันทึก conference call หลังประกาศงบ ซึ่งมักจะมีนักวิเคราะห์จากบริษัทโบรกเกอร์ใหญ่ๆซักถามผู้บริหาร หาหลายๆบริษัทในอุตสาหกรรมเดียวกัน เพื่อมองหาความกังวลและความสนใจของนักวิเคราะห์ (ใช้เครื่องมือ การสรุปความ มาช่วย)
6. อาจเริ่มจากรายชื่อบริษัทใน etf ก่อน เพราะเท่ากับมีการคัดสรรมาแล้ว
7. ศึกษาบริษัทที่ถูกเข้าซื้อกิจการ เช่น proofprint PFPT หรือโดย SPAC โดยมองผ่านเครื่องมือทางด้านเทคโนโลยี ซึ่งเท่ากับใช้มาตรฐานเดียวกันกับทุกๆบริษัทที่สนใจ เพื่อตัดความรู้สึกเชิงบวกและเชิงลบออกไป
8. แนวคิดพื้นฐานคือสร้างเครื่องมือทางเทคโนโลยีเพื่อหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจ ซึ่งทำให้สามารถสืบค้นบริษัทต่างๆได้มากขึ้นและใช้เวลาน้อยลงและมีมาตรฐานเดียวกันรวมทั้งสามารถตัดความรู้สึกเชิงบวกและเชิงลบออกไปได้
9. หาทางสรุประยะเวลาของบริษัท ที่เริ่มจากขาดทุน มาเป็นกำไร โดยเฉพาะสายเทคโนโลยี ว่ามีค่าเฉลี่ยประมาณกี่ไตรมาส

[tritep009]

ตัวอย่างการใช้ NLP วิเคราะห์ 10-K แต่ยังดูทำความเข้าใจยากอยู่ ว่าทำงานอย่างไร
https://towardsdatascience.com/nlp-in-t ... 60d062eb92

[Peter1011]

I tried to develop a python script to extract (detailed) financial data from many Thai xlsx files from SET.or.th based on their similarities, this did not work because the format differs greatly from one to another companies. Have you seen similar problems to this?

[tritep009]

Try this , I use python on COLAB.
*****************************************************************************************************************
import requests
import pandas as pd

######### set display and table display ######
%load_ext google.colab.data_table
from google.colab.data_table import DataTable
DataTable.min_width = '0' # avoid 100% width
######### Financial Highlight ########
dataurl ="https://www.set.or.th/set/companyhighli ... country=US"
# for Apple # #dataurl ="https://www.macrotrends.net/stocks/char ... ent?freq=Q"
# for Tisco Fund # #dataurl ="https://www.tiscoasset.com/th/historica ... rch.action? #navData.fundCode=TCLOUD&navData.dateFromStr=&navData.dateToStr=&_page=2&page=2"

htmlsource = requests.get(dataurl).content
df = pd.read_html(htmlsource)[0]
df

######### Balance Sheet ############
dataurl ="https://www.set.or.th/set/companyfinanc ... pe=balance"
htmlsource = requests.get(dataurl).content
df = pd.read_html(htmlsource)[2]
DataTable(df, include_index=False,
num_rows_per_page=100,
min_width='600')


########## Income statement #########
dataurl ="https://www.set.or.th/set/companyfinanc ... country=US"
htmlsource = requests.get(dataurl).content
df = pd.read_html(htmlsource)[2]
DataTable(df, include_index=False,
num_rows_per_page=100,
min_width='600')


########## Cashflow ##########
dataurl ="https://www.set.or.th/set/companyfinanc ... country=US"
htmlsource = requests.get(dataurl).content
df = pd.read_html(htmlsource)[2]
DataTable(df, include_index=False,
num_rows_per_page=100,
min_width='600')

[tritep009]

NLP BERT FinBERT

ก่อนอื่นต้องขออภัย ผู้ที่เข้ามาใช้เว็บบอร์ดนี้ พี่ไม่ได้เป็นสายเทคโนโลยี แต่เห็นว่ามี BOT เข้ามาเก็บข้อมูลบ่อยๆ คิดว่าkeyword 3 คำนี้ จะช่วยให้ใครก็ตามที่ต้องการค้นคว้าเกี่ยวกับ NLP ได้ข้อมูลเรื่องนี้ไป
ผมไปพบ paper และการสร้าง โมเดลที่คิดว่ามีประโยชน์ และตรงกับปัญหาที่ผมขบคิดอยู่
ข้อแรก ผมพบว่ามีคนพัฒนาเครื่องมือในการทำความเข้าใจแบบฟอร์ม10-K 10-Q และ Earning call เครื่องมือที่ว่าชื่อ FinBERT พวกเขาเอาข้อมูล 10-K จำนวน 90 GB มาใช้สอน - สร้าง เครื่องมือดังกล่าว ทำให้เกิดความถูกต้องแม่นยำมากขึ้นกว่าการใช้ BERT ( เป็นเครื่องมือพื้นฐานในการประมวลผลเรื่องภาษาที่ใช้กันอย่างกว้างขวาง)

ข้อที่สอง เครื่องมือนี้ รวบรวมศัพท์แสงทางการเงินในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา มาเป็นองค์ประกอบในการสร้างเครื่องมือด้วย ทำให้มีความถูกต้องมากขึ้นในการประมวลผลด้านภาษา

ข้อที่สาม หากเครื่องมือใช้ได้ดี จะช่วยประหยัดเวลาอย่างมีนัยยะสำคัญในการมองหาหุ้นต่างประเทศในดวงใจ เพราะผมไม่ต้องเริ่มต้นจาก 0
ลิงค์ครับ
https://www.researchgate.net/publicatio ... uage_tasks

สำหรับคนสายไอที มีหลายเรื่องที่น่าสนใจ เช่น เครื่องช่วยการเข้าถึงข้อมูลของ SEC ซึ่งเป็นการลดเวลาในการพัฒนาโปรแกรม

https://pypi.org/project/sec-edgar-downloader/

หมายเหตุ
ภาษาอังกฤษและความเชี่ยวชาญด้านคอมพิวเตอร์ ทำให้เรา ทำงานมีประสิทธิภาพ กว่าคนอื่น
จากเครื่องมือข้างบน ทำให้สามารถ ดึงข้อมูลหุ้นต่างประเทศได้ เอามาใช้ Software อ่านออกเสียงให้เราฟัง
ก็ได้ มี ประสิทธิภาพกว่าการนั่งอ่านหน้าจอ หรือ เอา ข้อมูล สองไตรมาส มาเปรียบเทียบกัน มีเครื่องมือ
ที่ช่วยบอกความแตกต่างของเอกสาร 2 ชิ้น ทำให้เรารู้ความแตกต่างได้เร็วขึ้น
โดยปกติ รายงานพวกนี้ มัก มีข้อความ คล้ายของเก่า หากคุณต้องวิเคราะห์หุ้นต่างประเทศ
เจ้านายของคุณต้องชอบความมีประสิทธิภาพนี้แน่นอนครับ