ขอความรู้ครับ ซื้อETFต่างประเทศผ่านกองทุน/ซื้อETFต่างประเทศเอง/ซื้อแบบรายตัว อย่างไหน ดีกว่ากัน ในสภาพปัจจุบัน (2021)

[tritep009]

ในช่วงเดือนที่ผ่านมา ตลาดต่างประเทศปรับฐานได้ปรับ การดำเนินการไปสองครั้ง
คือ ลดขนาด กลุ่ม Cloud ลงอย่างมีนัยยะ (แม้ว่า Proofprint จะถูก Takeover ทำให้ราคาปรับขึ้น 30 %)
เนื่องจากเห็นว่าข้อมูลเชิงพื้นฐานยังอ่อนแอ และลดขนาดกลุ่ม EM Emerging Market ลง
เนื่องจาก ราคา ไม่ Perform ไปสู่กลุ่ม Big Tech. ซึ่ง งบออกมาเป็นไปในทางที่คาดไว้ ส่วนกลุ่มอื่นรอดูงบ
เพื่อตัดสินใจอีกครั้ง

result-adj-2021-04.png

[Peter1011]

I have to say, 70 years old doing python is amazing. When did you start learning? I do use python too, but on portfolio evaluation. Do you use SEC API? this one can give you NAVs of all Thai mutual funds

[tritep009]

### 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/{pr ... /{date_nav}' )
url=f'https://api.sec.or.th/FundDailyInfo/{pr ... /{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
##########################################

[tritep009]

### 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/{pr ... /{date_nav}' )
url=f'https://api.sec.or.th/FundDailyInfo/{pr ... /{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. ####

[tritep009]

ผลประกอบการของกลุ่ม Bigh Tech. ล่าสุด Data source Yahoo Finance

001.png

[tritep009]

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)

[tritep009]

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

[tritep009]

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

[tritep009]

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/12 ... R-Database
ตัวอย่าง
https://www.sec.gov/cgi-bin/viewer?acti ... brl_type=v#
(หากต่อไปสามารถ เชื่อมโยงข้อมูลได้ดี จะใช้แทน Yahoo Finance ในกรณี บริษัทนั้นจดทะเบียนในสหรัฐอเมริกา และ ต่อยอดได้กับโครงการด้านNLPได้อีกด้วย)
ตัวอย่าง https://www.sec.gov/ix?doc=/Archives/ed ... 201231.htm
หรือ เรื่อง Risk Factor : https://www.sec.gov/ix?doc=/Archives/ed ... 73005f3_22
(ใช้ NLP มาศึกษาได้)

[tritep009]

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%

[tritep009]

สรุปข้อมูลปัจจัยพื้นฐาน
ข้อมูลจาก Yahoo Finance
กลุ่ม Digital Healthcare
รายได้เริ่มไม่ค่อยโต ดัชนี เป็นแค่ 152 เทียบกับ Q ก่อนที่ 149
ยังไม่มีกำไรเหมือนเดิม แถมด้วยหลาย บริษัทใน 10 อันดับแรก
มีอัตราการเพิ่มของรายจ่ายยังวิ่งเร็วกว่ารายได้

digital health.png

[tritep009]

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

[tritep009]

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

[tritep009]

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

[wj]

อยากเขียนโปรแกรมบนgoogle ได้ ครับ แต่ไม่มีเวลาและมีไฟน้อยลง
สมัยก่อนผมจะเขียนพวก vb c++ เพื่อออกแบบด้านวิศวกรรมด้วยความสนุก ตัวผมก็ไม่ได้เรียน programing และไม่ได้ทำงานด้านนี้ทำให้ไม่ได้พัฒนาด้านนี้เท่าที่ควร
ทุกวันนี้ใช้ sellenium+vba excel ในการเขียนโปรแกรมเพื่อดึงฐานข้อมูลหุ้นในตปท.ง่ายดี ถ้ามีเวลาผมก็จะลองศึกษาภาษาใหม่ๆที่รันบน cloud ดู
ขอบคุณสำหรับข้อมูล

[tritep009]

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

[tritep009]

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

[tritep009]

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

[tritep009]

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 %

[tritep009]

ไปพบ บทความนี้ ที่เห็นว่าให้ภาพ การนำ AI ไปสู่รูปแบบทางธุรกิจ
รวมทั้งให้รายชื่อ และ แนวทางการทำธุรกิจด้าน AI
Link: https://www.datamation.com/artificial-i ... 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

[tritep009]

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/ ... ch-ratings
https://www.wsj.com/market-data/quotes/ ... -statement
หมายเหตุ
ตัวเลข Net income ของ ทั้งสองแหล่งตรงกัน คือ 1912 และ 622
(จะใช้ WSJ เป็น Secondary Verification ของการประเมินความเสี่ยงด้านปัจจัยพื้นฐานได้หรือไม่ ต้องทดสอบต่อ)

[tritep009]

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

[tritep009]

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

[tritep009]

ขอนำ Link ของ อาจารย์ Aswath Damodaran มา แปะไว้ เพราะคาดว่าต้องใช้ในอนาคต ครับ

http://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/Ne ... on/val.htm

[tritep009]

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...

[tritep009]

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

[tritep009]

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

[Peter1011]

ที่ใช้เข้าไปดูข่าวสาร มีโดน captcha เล่นงานไหมครับ (ผมเคยโดน bloomberg กับ investing) เคยเจอวิธี bypass ไหมครับ