วิธีการใช้ปริมาณ Tick ในตลาดโดยไม่ต้องพึ่งข้อมูลบนบล็อกเชน

ความเข้าใจในความสำคัญของปริมาณ tick ในตลาดการเงินเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับเทรดเดอร์ นักวิเคราะห์ และนักลงทุนที่ต้องการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล โดยทั่วไปแล้ว ปริมาณ tick — ซึ่งแสดงจำนวนธุรกรรมที่ดำเนินการในระดับราคาที่กำหนด — เป็นตัวชี้วัดสำคัญในการประเมินกิจกรรมและแนวโน้มของตลาด ถึงแม้ว่าสกุลเงินคริปโตจะได้รับประโยชน์จากข้อมูลบนบล็อกเชนที่สามารถเข้าถึงได้ง่าย แต่ตลาดแบบดั้งเดิม เช่น หุ้นและสินค้าโภคภัณฑ์ กลับขาดความโปร่งใสนี้ ซึ่งสร้างความท้าทายว่า ผู้เข้าร่วมตลาดจะสามารถใช้ประโยชน์จากปริมาณ tick ได้อย่างไรโดยไม่อาศัยข้อมูลบนบล็อกเชน ลองมาสำรวจหัวข้อนี้อย่างละเอียดกันเถอะ

ปริมาณ Tick คืออะไร และทำไมจึงสำคัญ?

ปริมาณ tick วัดจำนวนธุรกรรมแต่ละรายการในระดับราคาที่กำหนดภายในช่วงเวลาหนึ่ง แตกต่างจากตัวชี้วัดปริมาณแบบรวมซึ่งนับยอดจำนวนสินค้าหรือหน่วยงานที่ซื้อขายกันไปแล้ว ปริมาณ tick เน้นไปที่ความถี่ของธุรกรรมมากกว่า เมื่อมีจำนวน ticks สูง แสดงถึงความสนใจในการซื้อขายหรือความผันผวนเพิ่มขึ้น ในขณะที่ตัวเลขต่ำอาจหมายถึงกิจกรรมเบาบางหรือเกิดความลังเลในหมู่เทรดเดอร์

สำหรับนักวิเคราะห์ทางเทคนิคและเทรดเดอร์รายวัน การศึกษาการเปลี่ยนแปลงของปริมาณ tick ช่วยให้ระบุแรงสนับสนุนแนวโน้ม หรือสัญญาณว่ามีโอกาสเกิดการกลับตัว เช่น การเพิ่มขึ้นของ ticks ระหว่างแนวโน้มขึ้น อาจยืนยันแรงซื้อ ขณะที่ลดลงในช่วงราคาขึ้น อาจเตือนว่าความเคลื่อนไหวเริ่มอ่อนแรงลง

ความท้าทายในการเข้าถึงข้อมูลบนบล็อกเชน

ในตลาดคริปโต เช่น Bitcoin หรือ Ethereum บรรดา explorers ของบล็อกเชนให้ข้อมูลธุรกรรมแบบโปร่งใส ซึ่งช่วยให้นักวิจัยสามารถวิเคราะห์ข้อมูลบนเครือข่ายได้โดยตรง รวมถึงจำนวนธุรกรรมซึ่งคล้ายกับปริมาณ ticks อย่างไรก็ตาม ตลาดแบบดั้งเดิมไม่ได้ดำเนินอยู่บนบล็อกเชนสาธารณะ แต่พึ่งพารายงานจากแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนคริปโตและแหล่งข้อมูลเฉพาะทางมากกว่า ซึ่งมีข้อจำกัดหลายด้าน:

• ความโปร่งใสจำกัด: ตลาดหุ้นไม่ได้เผยแพร่รายละเอียดธุรกรรมต่อรายการต่อสาธารณะ
• กระจัดกระจายของข้อมูล: มีหลายเวทีซื้อขายเดียวกันแต่ต่างภูมิภาค
• ค่าใช้จ่ายสูง: ค่าบำรุงรักษาข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับผู้ค้าปลีกอาจแพงเกินไป

ดังนั้น การพึ่งพาเพียงยอดรวมตามรายงานจากแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนอาจทำให้มองเห็นภาพรวมไม่ครบถ้วนเกี่ยวกับกิจกรรมเฉพาะระดับราคาได้ดีเท่ากับระบบ blockchain จริงๆ

การใช้แหล่งข้อมูลนอกรหัส (Off-Chain Data)

เพื่อแก้ไขข้อจำกัดเหล่านี้ ผู้เล่นในวงการได้หันมาใช้โซลูชั่นนอกรหัส (off-chain) ที่รวบรวมข่าวสารและกิจกรรมตลาดสด ๆ จากหลายแหล่ง:

1. API ของแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยน: หลายแห่งให้ API สำหรับดูรายละเอียดคำสั่งซื้อขาย แม้ว่าจะมีข้อจำกัดด้านรายละเอียด
2. ผู้ให้บริการข้อมูลตลาด: บริษัทอย่าง Refinitiv (อดีต Thomson Reuters) และ Bloomberg รวบรวมชุดฐานข้อมูลใหญ่จากหลายแห่งเข้าสู่แพลตฟอร์มเดียว พร้อมใช้งานผ่านสมาชิก
3. ผู้รวบรวมรายบุคคล: บางบริการเก็บภาพ snapshot ของ order book และ logs จากหลายเวที เพื่อประมาณค่ากิจกรรมจริง ๆ ของตลาด

ด้วยการผสมผสานแหล่งเหล่านี้ผ่านระบบ infrastructure ขั้นสูง เช่น ระบบเก็บรวบรวม data ความเร็วสูง เทรดเดอร์ต่าง ๆ จึงได้รับข่าวสารเกี่ยวกับแรงสนับสนุนหรือแรงขาย ณ ราคาต่าง ๆ ได้ใกล้เคียงกับสถานะจริง โดยไม่ต้องเปิดเผยผ่าน blockchain เลยก็เป็นได้

บทบาทของ Machine Learning & AI

วิวัฒนาการด้าน AI ได้พลิกโฉมวิธีการวิเคราะห์ data นอกรหัสเพื่อหา insights ที่นำไปใช้งานจริง:

• Predictive Analytics: โมเดล machine learning ฝึกฝนด้วยรูปแบบธุรกรรมย้อนหลัง เพื่อทำนายแนวโน้มราคาอนาคตตาม ticks ปัจจุบัน
• Detection of Anomalies: อัลกอริธึ่ม AI ค้นหาการ spike หรือ drop ที่ผิดธรรมชาติ ซึ่งอาจเป็นเครื่องหมายว่ามีการฉ้อโกงหรือเหตุการณ์ผันผวนที่จะเกิดขึ้นเร็ว ๆ นี้

เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้นักลงทุนสามารถตีความหมายเพิ่มเติมเหนือเพียงตัวเลขพื้นฐาน เช่น แยกระหว่างแรงสนับสนุนแท้จริง กับกลยุทธ์ spoofing ด้วย algorithms แล้วปรับกลยุทธ์ตามนั้นได้ดีขึ้นอีกด้วย

มาตรฐานร่วมระหว่างประเภทสินทรัพย์

หนึ่งในอุปสรรคเมื่อพูดถึงเมตrics แบบ off-chain คือ ความแตกต่างกันระหว่างแพลตฟอร์มหรือประเภทสินทรัพย์ เพื่อแก้ไขเรื่องนี้ กลุ่มอุตสาหกรมกำลังผลักดันมาตรฐานรูปแบบใหม่สำหรับเผยแพร่ microstructure data ให้สามารถแชร์กันได้ง่าย รวมทั้งสร้าง protocol แบบ interoperable เพื่อให้ระบบต่าง ๆ สามารถแบ่งปัน metric ที่เทียบเคียงกันได้

มาตรฐานนี้จะช่วยเสริมศักยภาพในการวิเคราะห์ข้ามตลาด—ซึ่งสำคัญมากเมื่อบริหารจัดการ portfolio หลากหลาย ทั้งหุ้น สินค้าโภคภัณฑ์ และอนุพันธ์—ส่งผลต่อคุณภาพในการประกอบ decision-making อย่างแม่นยำมากขึ้น

สิ่งควรรู้ก่อนใช้งาน Off-Chain Tick Volume Data

แม้ว่าการนำเข้า data นอกรหัสจะเปิดช่องทางใหม่สำหรับ insights แต่ก็ยังมีเรื่องควรรู้ไว้ดังนี้:

1. Latency ของ Data – การทำ analysis แบบเรียลไทม์ต้องลด delay จากขั้นตอน aggregation หาก latency สูง สัญญาณก็จะตกทันที
2. คุณภาพ & ความครบถ้วนของ Data – ข้อมูลบางเวทีหรือบางส่วน อาจไม่ได้ครอบคลุมทุก activity ทำให้เข้าใจผิด คีย์คือ ต้องมี integration ครอบคลุมทุกช่องทาง
3. Compliance ทางกฎหมาย – จัดเก็บและใช้งาน financial info ต้องอยู่ใต้กรอบกฎหมายทั้งด้าน privacy, reporting standards ฯลฯ
4. ค่าใช้จ่าย – ข้อมูลระดับ premium มีค่า subscription สูง ซึ่งบางครั้งเป็นข้อจำกัดสำหรับนักลงทุนรายย่อยหรือคนธรรมดาว่าเขาจะเข้าถึงไหวไหม

เพื่อรับมือกับสิ่งเหล่านี้ จำเป็นต้องลงทุนสร้าง infrastructure ที่แข็งแรง รองรับ big data พร้อมทั้งรักษามาตรฐาน compliance ไปพร้อมกัน

ผลกระทบ & แนวโน้มอนาคต

ประโยชน์หลักของการนำเสนอ metrics นอกจาก on-chain คือ:

– เพิ่มประสิทธิภาพของ Market Efficiency : เปิดเผยกิจกรรมแท้จริง ลด information asymmetry ระหว่างผู้เล่น
– พัฒนาด้านกลยุทธ์ : สัญญาณแม่นยำ ช่วยเลือกเวลาเข้าสถานะ
– สนับสนุนหน้าที่ regulator : วิธี aggregation โปร่งใสมาช่วยตรวจสอบกิจรรมผิดปรกติ

อนาคตรวมถึง เทคโนโลยีใหม่ๆ อย่าง decentralized marketplaces ที่เริ่มนำ protocol มาตรา microstructure มาใช้ จะทำให้เราได้รับ insights มากขึ้น โดยไม่ต้องพึ่ง blockchain ตรงๆ อีกต่อไป—ซึ่งถือเป็นวิวัฒนาการสำคัญ เมื่อเราพิจารณาว่า asset classes ยุคใหม่ ไม่ใช่เฉพาะ cryptocurrencies อีกต่อไปแล้ว

สรุปรายละเอียดสุดท้าย

แม้ว่าตลาดทั่วไปไม่มี access ตรงเหมือน crypto traders ใช้ transaction records บนนั้น แต่ด้วยวิธีคิดใหม่ ผสมผสาน data off-chain ร่วมกับ machine learning ก็ช่วยเติมเต็มช่องโหว่นั้นไว้ได้อย่างดีเยี่ยม ด้วยเครื่องมือเหล่านี้ นักลงทุนและเทคนิคัลส์สามารถเข้าใจ dynamics ของ market ได้ดีขึ้น ทั้งยังเตรียมพร้อมรับมือกับสถานการณ์ต่าง ๆ ได้ดีขึ้นอีกด้วย เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาเต็มที่ เรื่อง standardization, interoperability ก็จะผลักดันให้อุตสาหรรมเดินหน้าเข้าสู่ยุคนิวโมเม็นต์แห่ง “microstructure” อย่างเต็มรูปแบบ — ทำให้นักลงทุนทุกคนได้รับประสบการณ์ trading ที่ละเอียด ลึกซึ้ง ยิ่งกว่าเดิม ไม่ว่าจะอยู่ Asset class ใดยังไง