2026: How Ordinary People Can Engage in Quantitative Trading
- Core Viewpoint: The article systematically explains that in the era of AI and Agents, quantitative trading has become a core competency for traders. It constructs a complete "Quantitative Trading Knowledge Map" ranging from probability theory to stochastic calculus, aiming to help individual traders build mathematically-driven trading capabilities to gain an edge in prediction markets like Polymarket.
- Key Elements:
- The essence of quantitative trading is pure mathematics, focusing on finding statistical correlations, pricing inefficiencies, and structural advantages, rather than relying on intuition.
- Bayes' theorem is the soul of quantitative trading, used to update probabilistic beliefs in real-time based on new information. Speed and accuracy are key to profitability.
- The Kelly Criterion and Half-Kelly strategies are used for scientific position sizing, balancing profit growth with the risk of ruin, serving as core tools for capital management.
- Stochastic calculus (Itô's lemma) is the foundation for understanding continuous-time financial models (like the Black-Scholes option pricing model), revealing that option prices depend primarily on volatility rather than directional expectations.
- Polymarket's prediction market integrates core quantitative concepts like probability theory and optimization. Its CLOB mechanism requires market makers to possess sophisticated probabilistic modeling and cross-market hedging capabilities.
- True trading advantage stems from respect for estimation errors, unique data/model/execution capabilities, and deep mathematical intuition, not merely the use of tools.
- The article provides a phased learning path from probability, statistics, and linear algebra to stochastic calculus, along with programming exercises and recommendations for classic textbooks, constructing a complete learning framework.
ต้นฉบับโดย: @gemchange_ltd
ลิงก์ต้นฉบับ: https://x.com/gemchange_ltd/status/2028904166895112617
เรียบเรียง แปล และปรับปรุงโดย: Mr.RC, ผู้ก่อตั้ง insiders.bot (@insidersdotbot), อดีตประธาน @0xUClub
ในปี 2026 การเทรดเชิงปริมาณคือทักษะพื้นฐานของเทรดเดอร์ทุกคน
สัปดาห์ที่แล้ว ฉันได้รับเชิญจากสมาคมปัญญาประดิษฐ์และการจัดการแห่งมหาวิทยาลัยฮ่องกง (@camo_hku) ไปแลกเปลี่ยนและแบ่งปันวิธีหาเงินในยุคเอเจนต์ หลังจากจบกิจกรรมทั้งหมด สิ่งที่ฉันได้รับมากที่สุดคือสิ่งหนึ่ง นั่นคือ:
ยุค AI = ยุคแห่งความเท่าเทียมทางเทคโนโลยี
ในอดีต การเทรดเชิงปริมาณเป็นเรื่องเฉพาะของสถาบันบางแห่งเท่านั้น แต่ตอนนี้ มีสตูดิโอและแม้แต่บุคคลทั่วไปจำนวนมากที่เข้ามามีส่วนร่วมในการสร้างกลยุทธ์เชิงปริมาณและได้รับผลตอบแทนอย่างต่อเนื่อง กล่าวอีกนัยหนึ่ง หากคุณยังไม่เข้าใจแก่นแท้ของการเทรดเชิงปริมาณ คุณจะเผชิญกับข้อเสียเปรียบอย่างมากในตลาด
ในยุคที่ OpenClaw แพร่หลาย ทุกคนสามารถหาเงินจากการเทรดเชิงปริมาณได้ แต่สิ่งนี้ต้องการเงื่อนไขเบื้องต้นสองประการ
- ประการแรก คือ โครงสร้างพื้นฐาน นี่คือสิ่งที่เรากำลังพยายามทำให้สำเร็จที่ @insidersdotbot ผ่านการสร้างแพลตฟอร์มการเทรดที่เน้นเอเจนต์และอัลกอริทึมเป็นหลัก ฐานข้อมูล และสกิล ฟังก์ชันแบ็กเทสต์อย่างเป็นทางการที่ใช้เอเจนต์เป็นพื้นฐานก็จะเป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศนี้เช่นกัน
- ประการที่สอง ซึ่งเป็นสิ่งที่สำคัญที่สุดสำหรับแต่ละบุคคล คือ ความสามารถในการออกแบบโครงสร้างและกลยุทธ์ กลยุทธ์ไม่จำเป็นต้องแม่นยำ 100% แต่ต้องมีความเป็นเอกลักษณ์ ละเอียดประณีต และสามารถจับโอกาสใหญ่ที่คนอื่นมองไม่เห็นได้
ตราบใดที่คุณมีกลยุทธ์ที่เป็นของคุณเอง + โครงสร้างพื้นฐานชั้นยอด เมื่อเสริมด้วยพลังของ Vibe Coding คุณก็อยู่ไม่ไกลจากอิสรภาพทางการเงินแล้ว
และในเรื่องของการเรียนรู้กลยุทธ์และการออกแบบโครงสร้าง ต้นฉบับจาก @gemchange_ltd นี้ คือ "แผนที่ความรู้การเทรดเชิงปริมาณ" ที่สมบูรณ์ที่สุดที่ฉันเคยเห็นมา มันใช้ตลาดทำนายเป็นตัวอย่าง อธิบายทุกชิ้นส่วนที่จำเป็นในการเป็นควอนต์ (เทรดเดอร์เชิงปริมาณ) ชั้นยอด ตามลำดับการเรียนรู้ที่ถูกต้อง อย่างครบถ้วนในครั้งเดียว
เชื่อว่าหลังจากอ่านจบ แม้แต่มือใหม่ คุณก็จะเข้าใจวิธีเริ่มต้นการเทรดเชิงปริมาณ และวิธีออกแบบกลยุทธ์ที่เป็นของคุณเอง
หากคุณเป็นเทรดเดอร์ในตลาดทำนาย นี่คือบทความที่คุณต้องอ่าน
หากคุณเป็นเทรดเดอร์สินทรัพย์ประเภทอื่น หลายแนวคิดในบทความนี้สามารถนำไปใช้ได้ทั่วไป เชื่อว่าคุณจะได้รับประโยชน์อย่างมากเช่นกัน
ต้นฉบับมีความเข้มข้นและเป็นวิชาการมาก เพื่อให้ผู้ใช้ที่เพิ่งเริ่มรู้จัก Polymarket หรือแม้แต่ไม่มีพื้นฐานคณิตศาสตร์เลยสามารถเข้าใจได้ ฉันได้ทำการปรับปรุงและเพิ่มเติมเนื้อหาอย่างมาก ฉันสมมติว่าคุณไม่มีความรู้เกี่ยวกับคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเลย เพิ่มแผนภาพประกอบภาษาไทย 20 ภาพ และใช้ภาษาพูดที่เข้าใจง่ายที่สุด การเปรียบเทียบที่คุ้นเคย และตัวอย่างจริง เพื่อช่วยคุณแยกแยะทุกแนวคิด
หากคุณต้องการทำเงินในตลาดทำนายในระยะยาว แทนที่จะเป็นนักพนัน บทความนี้คือจุดเริ่มต้นของคุณ
อ้อ บทความนี้ได้รับการปรับโครงสร้างให้เหมาะสมกับเอเจนต์แล้ว เหมือนกับที่แพลตฟอร์ม insiders.bot ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับทั้งเทรดเดอร์ที่เป็นมนุษย์และ AI ดังนั้น ยินดีต้อนรับให้คุณป้อนบทความนี้ให้กับ OpenClaw, Manus, Claude หรือ AI ตัวใดก็ได้ของคุณ แล้วเริ่มสร้างโมเดลเชิงปริมาณของคุณได้ทันที
บทนำ: คุณกำลังเทรดอยู่ หรือกำลังพนัน?
ขอถามคุณก่อน
คุณเห็นสัญญาหนึ่งบน Polymarket ราคา YES ของ "ทรัมป์ชนะการเลือกตั้ง" คือ $0.52 คุณคิดว่าเขามีโอกาสชนะสูงกว่า คุณจึงใช้เงิน $520 ซื้อ YES 1,000 หุ้น
คุณคิดว่าคุณกำลังเทรด แต่จริงๆ แล้ว คุณกำลังพนันอยู่ เพราะคุณยังไม่ได้ตอบคำถามเหล่านี้:
- ตัวเลข 52% ของคุณคำนวณมาได้อย่างไร?
- แหล่งข้อมูลของคุณดีกว่าผู้เข้าร่วมตลาดคนอื่นๆ หรือไม่?
- หากพรุ่งนี้มีข่าวออกมา การประมาณความน่าจะเป็นของคุณควรอัปเดตอย่างไร?
- คุณควรซื้อเท่าไหร่ เพื่อที่ในกรณีที่ "เดาผิด" คุณจะไม่ขาดทุนจนหมดตัว?
คำถามเหล่านี้ ไม่สามารถตอบได้ด้วย "ความรู้สึก" จำเป็นต้องใช้คณิตศาสตร์
ในปี 2025 เงินเดือนเริ่มต้นของควอนต์ระดับเริ่มต้นในบริษัทเชิงปริมาณชั้นนำ (Jane Street, Citadel, HRT) อยู่ที่ $300K ถึง $500K การจ้างงานด้านการเงินในสาขา AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพิ่มขึ้น 88% เมื่อเทียบปีต่อปี ไม่ใช่เพราะบริษัทเหล่านี้ชอบนักคณิตศาสตร์ แต่เป็นเพราะคณิตศาสตร์สามารถทำเงินได้จริงผ่านโมเดลการประเมินมูลค่าที่ถูกต้องกว่า
และ Polymarket ก็เป็นตลาดการเทรดที่ผสมผสานแนวคิดหลักของการเงินเชิงปริมาณได้อย่างสมบูรณ์แบบ: ทฤษฎีความน่าจะเป็น ทฤษฎีสารสนเทศ การหาค่าเหมาะที่สุดแบบนูน การโปรแกรมจำนวนเต็ม ทั้งหมดนี้ล้วนนำมาใช้ได้
บทที่ 1: ความน่าจะเป็น ภาษาสำหรับโลกแห่งความไม่แน่นอนเพียงภาษาเดียว
คนส่วนใหญ่มีความเข้าใจผิดอย่างมากเกี่ยวกับการเทรดเชิงปริมาณ พวกเขาคิดว่าการเทรดเชิงปริมาณคือ "การเลือกหุ้น" คือการมีความเห็นที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับเหตุการณ์บางอย่าง
แต่จริงๆ แล้วไม่ใช่เลย
แก่นแท้ของการเทรดเชิงปริมาณ = คณิตศาสตร์ล้วนๆ
และพูดให้เจาะจงกว่านั้น สิ่งที่คุณกำลังมองหาคือ:
- ความสัมพันธ์เชิงสถิติ
- ความไม่มีประสิทธิภาพในการกำหนดราคา
- ข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้าง
ข้อได้เปรียบเหล่านี้มีอยู่เพราะตลาดเป็นระบบที่ซับซ้อนซึ่งประกอบด้วยมนุษย์ และมนุษย์มักจะทำผิดพลาดอย่างเป็นระบบ
ในโลกของการเงินเชิงปริมาณ ปัญหาทั้งหมดในที่สุดสามารถลดรูปเหลือเพียงคำถามเดียว: อัตราต่อรองคือเท่าไหร่ และอัตราต่อรองนี้ให้ข้อได้เปรียบกับฉันมากแค่ไหน?
ดังนั้น ก่อนอื่น คุณต้องเข้าใจแก่นแท้ของ "ความน่าจะเป็น" อย่างลึกซึ้ง
ความคิดแบบมีเงื่อนไข: ลาก่อนความถูกต้องและความผิดแบบสมบูรณ์
คนทั่วไปชอบคิดปัญหาโดยใช้ความถูกต้องและความผิดแบบสมบูรณ์ เหตุการณ์หนึ่งจะเกิดขึ้นหรือไม่เกิดขึ้น
แต่วิธีคิดของควอนต์คือแบบมีเงื่อนไข
พวกเขาจะถามว่า: เมื่อทราบข้อมูลบางอย่างแล้ว ความเป็นไปได้ที่เหตุการณ์นี้จะเกิดขึ้นมีมากแค่ไหน?
"ความน่าจะเป็นเมื่อทราบข้อมูลบางอย่าง" คือความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข
พูดให้เข้าใจง่ายคือ: เมื่อคุณได้เบาะแสใหม่มา ความน่าจะเป็นเดิมจะเปลี่ยนไปอย่างไร?
ฟังดูซับซ้อน? มาดูตัวอย่างจริงบน Polymarket กัน
สมมติว่าคุณกำลังเทรดสัญญา "โทเค็นนี้จะขึ้นในวันนี้หรือไม่" ข้อมูลประวัติแสดงให้เห็นว่า โทเค็นนี้มีโอกาสขึ้นในแต่ละวัน 60% นี่คือความน่าจะเป็นพื้นฐาน (Base Rate) แต่ถ้าวันนี้ปริมาณการซื้อขายของโทเค็นนี้เกินค่าเฉลี่ยประวัติศาสตร์ โอกาสที่มันจะขึ้นอาจกลายเป็น 75%
ความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข 75% นั้น คือ "สัญญาณ" ที่แท้จริง ส่วน 60% ที่แยกเดี่ยวๆ นั้นเป็นเพียงข้อมูลพื้นหลังที่เต็มไปด้วยสัญญาณรบกวน
ยกตัวอย่างที่เข้าใจได้ง่ายกว่านี้ โอกาสที่ฝนจะตกคือ 30% แต่ถ้าบนฟ้ามีเมฆดำครึ้มล่ะ? โอกาสที่ฝนจะตกอาจกลายเป็น 85% "เมฆดำครึ้ม" คือข้อมูลเงื่อนไขของคุณ มันทำให้การประมาณความน่าจะเป็นของคุณกระโดดจาก 30% เป็น 85% นี่คือแก่นแท้ของความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข
ทฤษฎีบทของเบย์: อัปเดตความเชื่อของคุณแบบเรียลไทม์ได้อย่างไร
ทฤษฎีบทของเบย์คือจิตวิญญาณของการเทรดเชิงปริมาณ มันตอบคำถามว่า: เมื่อคุณได้รับข้อมูลใหม่ คุณควรอัปเดตความเชื่อเดิมของคุณอย่างไร?
สูตรของมันคือ
P(A|B) = P(A∩B) / P(B)
- P(A|B) : ความน่าจะเป็นที่ A จะเกิดขึ้น เมื่อรู้ว่า B เกิดขึ้นแล้ว
- P(A∩B): ความน่าจะเป็นที่ A และ B เกิดขึ้นพร้อมกัน
- P(B): ความน่าจะเป็นที่ B เกิดขึ้น
ตรรกะของทฤษฎีบทของเบย์โดยพื้นฐานแล้วเป็นดังนี้:
- คุณมีค่าประมาณในใจก่อน (เช่น: ฉันคิดว่าเหตุการณ์นี้มีโอกาสเกิดขึ้น 50%)
- ทันใดนั้น คุณเห็นหลักฐานใหม่ (เช่น: มีข่าวดีออกมา)
- คุณถามตัวเองสองคำถาม: หากเหตุการณ์นี้จะเกิดขึ้นจริง โอกาสที่จะมีข่าวนี้ออกมามีมากแค่ไหน? หากเหตุการณ์นี้จะไม่เกิดขึ้นเลย โอกาสที่จะมีข่าวนี้ออกมามีมากแค่ไหน?
- จากคำตอบของสองคำถามนี้ คุณปรับค่าประมาณในใจของคุณ (เช่น: จาก 50% ปรับสูงขึ้นเป็น 58%)
ลองใช้สถานการณ์บน Polymarket มาทำความเข้าใจ
โมเดลของคุณคำนวณว่า ราคาที่สมเหตุสมผลของตลาดหนึ่งควรเป็น $0.50 (ซึ่งหมายความว่าคุณคิดว่าเหตุการณ์นี้มีโอกาสเกิดขึ้น 50%) นี่คือความเชื่อก่อนหน้าของคุณ
ทันใดนั้น มีข่าวด่วนออกมา ข้อมูลเศรษฐกิจดีกว่าที่คาดไว้ 3%
ผ่านสูตรของเบย์ คุณสามารถคำนวณความเชื่อใหม่ของคุณได้อย่างแม่นยำ สมมติว่าคำนวณได้ 58% ดังนั้น ราคาที่สมเหตุสมผลใหม่ของคุณคือ $0.58
ในตลาด ใครที่สามารถอัปเดตความน่าจะเป็นนี้ได้เร็วและแม่นยำที่สุด คนนั้นจะได้เงินส่วนใหญ่ไป นี่คือเหตุผลที่ทีมเชิงปริมาณใช้เงินหลายล้านดอลลาร์เพื่อสร้างระบบที่มีความล่าช้าต่ำ ไม่ใช่เพราะพวกเขาชอบความเร็ว แต่เป็นเพราะการเร็วขึ้น 0.1 วินาทีหมายถึงการทำเงินเพิ่มอีกหลายหมื่นดอลลาร์
หากคุณต้องการวางพื้นฐานให้ดี ลองอ่านหนังสือฟรีของมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ดเรื่อง "Introduction to Probability" (ทฤษฎีความน่าจะเป็นเบื้องต้น) แค่ 6 บทแรกก็พอ แล้วลองเขียนโค้ดด้วย Python เพื่อจำลองการโยนเหรียญ 10,000 ครั้ง ดูด้วยตาของคุณเองว่ากฎของจำนวนมากทำงานอย่างไร
ค่าคาดหวังและความแปรปรวน: เพื่อนที่ดีที่สุดสองคนของคุณ
ในการเทรด มีตัวเลขสองตัวที่สำคัญกว่าอะไรทั้งหมด
ค่าคาดหวัง (Expected Value, EV) คือระดับความมั่นใจของคุณ
หากการเทรดครั้งหนึ่งมีค่าคาดหวังเป็นบวก หมายความว่าหากคุณทำซ้ำหลายครั้งพอ ในระยะยาวคุณจะต้องทำเงินได้
ความแปรปรวน (Variance) คือความเสี่ยงของคุณ
มันบอกคุณว่า ก่อนที่จะถึง "ระยะยาว" ที่ทำเงินได้นั้น คุณจะต้องผ่านความผันผวนขึ้นลงมากแค่ไหน
ยกตัวอย่าง สมมติว่าคุณมีกลยุทธ์หนึ่งที่ให้ผลตอบแทนที่คาดหวังต่อการเทรดคือ $2 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน $50 นี่หมายความว่าแม้ว่าโดย "เฉลี่ย" แล้วคุณจะได้ $2 ต่อการเทรด แต่ผลลัพธ์ของการเทรดแต่ละครั้งอาจผันผวนรุนแรงระหว่างขาดทุน $100 ถึงได้กำไร $100 หากเงินทุนของคุณมีเพียง $200 คุณอาจขาดทุนติดต่อกันสามครั้งจนหมดตัวก่อนที่ "ระยะยาว" จะมาถึงเสียอีก
สูตรของเคลลี: ตัดสินใจขนาดการลงทุนอย่างเป็นวิทยาศาสตร์
เมื่อรู้ค่าคาดหวังและความแปรปรวนแล้ว เมื่อเจอโอกาสดี ฉันควรซื้อเท่าไหร่ดี? ลงเต็มพอร์ตเลยไหม?
ห้ามเด็ดขาด ที่นี่เราต้องแนะนำสูตรของเคลลี (Kelly Criterion)
สูตรของเคลลีถูกออกแบบมาเพื่อบอกคุณว่า: ในอัตราชนะ
