กองทุนป้องกันความเสี่ยงเชิงระบบประสบภาวะขาดทุนติดต่อกันในเดือนตุลาคม | โมเดลความถี่สูงและกลยุทธ์เชิงปริมาณเผชิญแรงกดดันจากการถอนเงิน

🕘 วันวางจำหน่าย: 13 ตุลาคม 2025

📍 ที่มา: BrokerHiveX Global Macro

🧩 หมวดหมู่: การซื้อขายเชิงปริมาณ | กองทุนป้องกันความเสี่ยง | ความผันผวนของตลาด

1. พื้นหลัง: รายงานของ Goldman Sachs เผยให้เห็น "คลื่นการย้อนกลับอย่างเป็นระบบ"

ในเดือนตุลาคม พ.ศ. 2568 โกลด์แมนแซคส์ได้เผยแพร่รายงานการติดตามสภาพคล่องในตลาดฉบับล่าสุด โดยระบุว่า
กองทุนป้องกันความเสี่ยงเชิงระบบ ประสบกับการสูญเสียรายวันครั้งใหญ่ที่สุดนับตั้งแต่ปีที่แล้วในช่วงต้นเดือนตุลาคม
การถอนเงินโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 1.8%–2.6% โดยกองทุนกลยุทธ์โมเดลความถี่สูงบางกองทุนขาดทุนมากกว่า 4%

รายงานระบุว่าแหล่งที่มาหลักของการสูญเสีย ได้แก่:

• การฟื้นตัวในระยะสั้นของอัตราผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ ส่งผลให้แบบจำลองแนวโน้มล้มเหลว

• โปรแกรมเชิงปริมาณที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไม่สามารถจับภาพการเปลี่ยนแปลงฉับพลันในนโยบายมหภาคได้

• ผู้ค้าความถี่สูงถูกบังคับให้ลดตำแหน่งและลดการขาดทุนเมื่อความผันผวนเพิ่มมากขึ้น

2. เหตุผลหลัก: โมเดลนี้พึ่งพา “สมมติฐานเสถียรภาพ” มากเกินไป

Goldman Sachs กล่าวถึงในรายงานว่าในช่วงสามเดือนที่ผ่านมา โมเดลอัลกอริทึมของกองทุนระบบบางกองทุนพึ่งพาสมมติฐาน "สภาพแวดล้อมความผันผวนต่ำ" มากเกินไป
อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงสัญญาณนโยบายจากธนาคารกลางสหรัฐและธนาคารกลางญี่ปุ่นในเดือนตุลาคม ส่งผลให้เกิดความไม่ตรงกันเชิงโครงสร้างในตลาด

“โมเดลนี้ถูกต้อง แต่โลกกำลังเปลี่ยนแปลง” — Goldman Sachs QIS

III. ผลกระทบต่อตลาด: สภาพคล่องลดลงอย่างกะทันหันและความผันผวนที่แพร่กระจาย

ในช่วงต้นเดือนตุลาคม การลดตำแหน่งโดยกองทุนเชิงปริมาณและเชิงระบบทำให้ความตึงเครียดด้านสภาพคล่องในตลาดรุนแรงยิ่งขึ้น

ตามข้อมูลร่วมจาก Goldman Sachs และ JPMorgan Chase:

• กองทุน Systematic ลดการถือครองหุ้นทั่วโลกลงประมาณ 32,000 ล้านดอลลาร์ ในหนึ่งสัปดาห์

• ตำแหน่ง CTA (กองทุนติดตามแนวโน้ม) ลดลงมากกว่า 25%

• ดัชนีความผันผวนตลาดหุ้นโลก (VIX) ปรับตัวเพิ่มขึ้นแตะระดับ 22.8 จุด ในช่วงสั้นๆ

ส่งผลให้สภาพคล่องในตลาดระยะสั้นลดลงอย่างรวดเร็ว ส่งผลให้เกิด การเทขายตามโปรแกรม เพิ่มเติม
การสร้าง "วงจรป้อนกลับการสูญเสีย"

IV. ประเภทกองทุนที่ได้รับผลกระทบหลัก

ที่มา: รายงานกลยุทธ์การลงทุนเชิงปริมาณ (QIS) ของโกลด์แมนแซคส์ ปี 2025

5. มุมมองของนักวิเคราะห์: ความเสี่ยงเปลี่ยนไปสู่ ​​“เสถียรภาพของแบบจำลอง”

นักวางกลยุทธ์ของ Goldman Sachs ชี้ให้เห็นว่าการถอยกลับในรอบนี้ไม่ได้มาจากการตกต่ำของตลาดแบบดั้งเดิม แต่มาจาก "ผลกระทบจากการซื้อขายที่แออัด" ที่เกิดจาก ความสอดคล้องกันมากเกินไปของพฤติกรรมของแบบจำลอง

• กองทุนหลายแห่งใช้โมเดลการฝึกพารามิเตอร์ที่คล้ายกัน (เช่น การถดถอยปัจจัยมหภาคและการทำนายแนวโน้ม LSTM)
  ส่งผลให้เกิด การลดตำแหน่งโดยรวม และความผันผวนรุนแรงขึ้นเมื่อสัญญาณทริกเกอร์กลับทิศทาง

• ระยะเวลาการถือครองเฉลี่ยของแบบจำลองความถี่สูงอยู่ที่เพียง 30 นาที และระยะเวลาการย้อนกลับนั้นสั้น แต่ความถี่นั้นสูง

มอร์แกน สแตนลีย์ กล่าวเสริมว่า:
“ความท้าทายสำคัญที่กองทุนเชิงปริมาณ AI ต้องเผชิญในปัจจุบันไม่ใช่พลังการประมวลผล แต่ เป็นความสามารถในการปรับตัวแบบไดนามิกที่ไม่เพียงพอ ”

6. การส่งผ่านความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น: มีความหมายต่อตลาดอย่างไร?

1️⃣ ความเสี่ยงในระยะสั้น : ความผันผวนเพิ่มขึ้น และความยืดหยุ่นของ CTA และการซื้อขายความถี่สูงต่อราคาตลาดลดลง
2️⃣ ความเสี่ยงในระยะกลาง : หากเงินทุนในระบบยังคงไหลออกอย่างต่อเนื่อง อาจทำให้เกิด "คลื่นการลดหนี้แบบพาสซีฟ" ได้
3️⃣ ความเสี่ยงในระยะยาว : ชุดการฝึกอบรมโมเดล AI พึ่งพาข้อมูลรอบเก่าและอาจต้องเผชิญกับการสร้างกลยุทธ์ระยะยาวใหม่ในอนาคต

ฝ่ายวิจัยภายในของธนาคารกลางสหรัฐฯ (FRB Labs) ระบุว่า:

“การประสานงานด้านเงินทุนอย่างเป็นระบบถือเป็นตัวแปรใหม่ของเสถียรภาพทางการเงิน”

7. การปรับกลยุทธ์: กองทุนควรตอบสนองอย่างไร

เมื่อเผชิญกับการถอนเงินอย่างต่อเนื่อง สถาบันเชิงปริมาณหลายแห่งจึงใช้มาตรการรับมือดังต่อไปนี้:

• การขยายน้ำหนักปัจจัยไดนามิก : การปรับปรุงการตอบสนองแบบเรียลไทม์ของตัวแปรนโยบายมหภาค

• แนะนำโมดูลตรวจสอบความเสี่ยง AI : การประเมินแบบเรียลไทม์ของความเสี่ยงจากการโอเวอร์ฟิตติ้งของโมเดลหรือความเสี่ยงจากการดริฟต์ของพารามิเตอร์

• การตรวจสอบสัญญาณข้ามตลาด : อ้างอิงสัญญาณจากตลาดพันธบัตร ตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ และตลาดสินค้าโภคภัณฑ์พร้อมกันเพื่อลดความเสี่ยงด้านความสอดคล้อง

• เสริมสร้างกลไกการแทรกแซงด้วยตนเอง : ตรวจสอบสัญญาณการซื้อขายด้วยตนเองเมื่อโมเดลแสดงผลผิดปกติ

ภาคอุตสาหกรรมคาดว่าสถาบันบางแห่งจะนำรอบการอัปเดตโมเดลปี 2026 มาไว้ในช่วงปลายปีนี้

8. บทสรุป: “ข้อจำกัดของอัลกอริทึม” ของกองทุนเชิงปริมาณถูกเปิดเผยอีกครั้ง

การถอนเงินทุนอย่างเป็นระบบอย่างเข้มข้นไม่เพียงแต่เปิดเผยถึงความเสี่ยงของโมเดลความถี่สูงเท่านั้น
นอกจากนี้ยังเตือนตลาดว่าในยุค AI อัลกอริทึมไม่ได้มีอำนาจทุกอย่างและสภาพคล่องยังคงเป็นเงื่อนไขขอบเขตสูงสุด

ดังที่รายงานของ Goldman Sachs สรุปไว้:

“ปัญหาหลักในตลาดการเงินในช่วง 20 ปีที่ผ่านมาคืออารมณ์ของมนุษย์ และตอนนี้มันคือฉันทามติของอัลกอริทึม”

🔗 อ้างอิง

• รอยเตอร์ – โกลด์แมน แซคส์ เผยกองทุนป้องกันความเสี่ยงเชิงระบบประสบภาวะขาดทุนรายวันในเดือนตุลาคม (2025)

• รายงานกลยุทธ์การลงทุนเชิงปริมาณจาก Goldman Sachs ตุลาคม 2568