4 ขั้นตอนการลงทุน: ใช้ AI หาสินทรัพย์คุณภาพที่ถูกเทขายผิดพลาดได้อย่างไร?

ผู้เขียน: jiayi

สิ่งที่ยากอย่างหนึ่งในการลงทุนคือ การอดทนเมื่อตลาดร้อนแรง และเมื่อตลาดย่ำแย่ ก็ยังมีเงินและวิจารณญาณพอที่จะกล้าซื้อ

คำพูดของบัฟเฟตต์ที่ว่า "จงกลัวเมื่อผู้อื่นโลภ และโลภเมื่อผู้อื่นกลัว" ในทางปฏิบัติก็คือการรอให้มี "สินทรัพย์คุณภาพที่ถูกเทขายผิดพลาด" แล้วจึงเข้าซื้อ เพื่อให้อัตราส่วนความเสี่ยงต่อผลตอบแทนคุ้มค่ามากพอ และเมื่อบวกกับเวลาเป็นตัวทวีคูณ ก็จะได้ผลลัพธ์ที่ยิ่งใหญ่

เมื่อนำมาปรับใช้กับตัวเอง ปัญหาที่ตามมาคือ:

ตอนนี้ถือว่าตลาดตื่นตระหนกหรือยัง? สินทรัพย์ที่ราคาตกลงมานั้นถูกเทขายผิดพลาด หรือมีปัญหาจริง? ถ้าซื้อไปแล้วจะรับการขาดทุนได้อีกเท่าไหร่ และต้องรอนานแค่ไหน?

เมื่อเร็ว ๆ นี้ได้ดูวิดีโอเกี่ยวกับการใช้ AI ติดตามความเชื่อมั่นของตลาด รู้สึกว่าทิศทางนี้น่าทำมาก: เปลี่ยนการหา "สินทรัพย์คุณภาพที่ถูกเทขายผิดพลาด" ให้เป็นกระบวนการที่ทำงานต่อเนื่อง

ให้ AI จัดการข้อมูลและติดตามความเปลี่ยนแปลงตามปกติ เมื่อมีโอกาสที่น่าศึกษา ค่อยทุ่มความสนใจลงไป

สำหรับคนที่มีงานหลักเป็นของตัวเองและอยากมีส่วนร่วมในการลงทุนคริปโตและหุ้นสหรัฐฯ เรื่องนี้ยิ่งมีความหมาย

ขั้นตอนที่ 1: บอก AI ก่อนว่าคุณต้องการซื้ออะไร

ถ้าถามทุกวันเพียงว่า "วันนี้มีอะไรน่าซื้อ" คำตอบที่ได้ก็มักเป็นรายการที่เปลี่ยนไปตามกระแส

ฉันชอบที่จะสร้างรายการสินทรัพย์ที่ติดตามที่ตัวเองเข้าใจได้ก่อน

เช่น คริปโต ฉันจะสนใจ: มีอุปสงค์จริงไหม มี PMF หรือยัง รายได้พึ่งพาเงินอุดหนุนหรือเปล่า ทีมต้องขายเหรียญเพื่อความอยู่รอดหรือไม่ ผู้ถือโทเคนได้รับประโยชน์จริงหรือไม่ และมีตัวเร่งอะไรในอนาคต

หุ้นสหรัฐฯ จะสนใจ: ความสามารถในการแข่งขันของธุรกิจ กระแสเงินสด หนี้สิน การประเมินมูลค่า และความคาดหวังการเติบโตถูกสะท้อนในราคาหมดแล้วหรือยัง

คิดล่วงหน้าให้ชัด: สินทรัพย์ไหนที่ฉันเต็มใจศึกษาและซื้อในราคาที่เหมาะสม?

ต้องมีสินทรัพย์ที่อยากซื้อก่อน ถึงจะรู้ว่าควรดูอะไรเมื่อราคาตกลง

ขั้นตอนที่ 2: ให้ AI ติดตามว่าตลาดเริ่ม "ลดราคา" หรือยัง

ขั้นตอนนี้ไม่จำเป็นต้องให้ AI คิดสูตรซับซ้อนตั้งแต่แรก

หุ้นสหรัฐฯ อ้างอิง CNN Fear & Greed ได้ คริปโตอ้างอิง Alternative.me หรือดัชนี Fear & Greed ของ CMC แล้วรวมกับข้อมูลการลดลง ปริมาณการซื้อขาย และข้อมูลกระแสเงินทุนของรายการสินทรัพย์ที่ติดตาม

ดัชนีเหล่านี้คำนวณต่างกัน คะแนนใช้ปนกันไม่ได้ แต่ให้เบาะแสความเชื่อมั่นของตลาดได้ ส่วนการตัดสินสินทรัพย์รายตัวต้องใช้ข้อมูลเพิ่ม

สิ่งที่ฉันอยากให้ AI บอกคือ:

ครั้งนี้ตลาดโดยรวมตก หรือเป็นเฉพาะบางเซกเตอร์หรือสินทรัพย์ตัวเดียว?

การตกครั้งนี้ตรงกับเหตุการณ์ที่ยืนยันแล้วอะไรบ้าง? คำอธิบายไหนยังเป็นแค่การคาดเดา?

แรงกดดันปัจจุบันเมื่อเทียบกับประวัติศาสตร์ ถือเป็นความผันผวนปกติหรือผิดปกติ?

ถ้าจะให้คะแนนเอง ต้องทดสอบกับข้อมูลในอดีตก่อน แล้วค่อยกำหนดกฎตายตัว อย่าเลื่อนเส้นซื้อจาก 20 คะแนนเป็น 40 คะแนนเพียงเพราะ "รอต่ำกว่า 20 คะแนนยากเกินไป"

ขั้นตอนที่ 3: เมื่อเกิดความตื่นตระหนก ค่อยตรวจสอบว่าสินทรัพย์คุณภาพที่ถูกเทขายผิดพลาดนั้นคุ้มค่าหรือไม่

นี่คือขั้นตอนที่ฉันคิดว่าสำคัญที่สุด

ความตื่นตระหนกหมายความว่ามีคนรีบขาย แต่ต่อไปต้องตัดสินว่า ทำไมพวกเขาถึงขาย? ตรรกะการลงทุนเดิมยังอยู่หรือไม่?

สำหรับสินทรัพย์ที่เข้าข่ายแต่ละตัว ฉันจะให้ AI ให้เหตุผลซื้อและเหตุผลคัดค้านที่แข็งแกร่งที่สุดพร้อมกัน แล้วตอบคำถามสี่ข้อ:

Upside: ถ้าตัดสินถูก มีโอกาสขึ้นเท่าไหร่?

Downside: ถ้าตัดสินผิด อาจขาดทุนเท่าไหร่?

Time: ตรรกะอาจต้องใช้เวลานานแค่ไหนกว่าจะเป็นจริง?

Volatility: ระหว่างรอ ต้องรับความผันผวนมากแค่ไหน?

โดยเฉพาะในคริปโต โปรเจกต์มีรายได้ ไม่ได้หมายความว่าโทเคนมีผลตอบแทน ราคาตกลงจากจุดสูงสุดมาก ก็ไม่ได้หมายความว่าถูก

ต้องมองคุณภาพ ราคา และความเสี่ยงพร้อมกันเท่านั้น ถึงจะมีโอกาสตัดสินว่านี่คือ "สินทรัพย์คุณภาพที่ถูกเทขายผิดพลาด" ที่ตัวเองตามหาหรือไม่

ขั้นตอนที่ 4: ตั้งให้เป็นงานที่ทำงานจริง

เลือกเครื่องมือที่รองรับข้อมูลออนไลน์และงานอัตโนมัติตามเวลา ใส่รายการสังเกตการณ์ กฎการติดตาม และเวลาออกรายงานลงไป

เช่น คริปโตสแกนทุก 12 ชั่วโมง หุ้นสหรัฐฯ ทบทวนหลังปิดตลาดทุกวันทำการ ปกติให้รายงานสรุป เมื่อเข้าเงื่อนไขที่ตั้งไว้ ให้แสดงรายการสินทรัพย์ที่ต้องศึกษาสำคัญ

ต้องยืนยันว่างานถูกสร้างสำเร็จและรันรายงานได้หนึ่งรอบ การบอกในแชตว่า "ช่วยเตือนฉันทุกวัน" ไม่ได้หมายความว่าระบบเบื้องหลังทำงานแล้ว

การสแกนทุก 12 ชั่วโมง หมายความว่าจะพบความผิดปกติเฉพาะตอนสแกนเท่านั้น ไม่ใช่การจับตาดูแบบเรียลไทม์

คำสั่งด้านล่างใช้เป็นจุดเริ่มต้นได้เลย:

โปรดสร้างกระบวนการติดตามโอกาสคริปโต/หุ้นสหรัฐฯ ตามความชอบการลงทุนและรายการสังเกตการณ์ของฉัน ตรวจสอบแหล่งข้อมูลและความครอบคลุมทางประวัติศาสตร์ก่อน แล้วใช้ดัชนีความเชื่อมั่นสาธารณะ ราคา และปริมาณการซื้อขายเพื่อระบุแรงกดดันผิดปกติ วิเคราะห์แยกตลาด เซกเตอร์ และสินทรัพย์รายตัว ระบุเวลาข้อมูล แหล่งที่มา และรายการที่ขาดหาย เมื่อเกิดการลดลงชัดเจน ให้ตรวจสอบว่าเป็นแรงกระแทกระยะสั้นหรือพื้นฐานแย่ลง สำหรับสินทรัพย์ที่เข้าข่าย ให้ระบุคุณภาพ การประเมินมูลค่า ตัวเร่ง เหตุผลคัดค้านที่แข็งแกร่งที่สุด รวมถึงโอกาสขึ้น ความเสี่ยงขาลง เวลารอ และความผันผวน อย่าสร้างราคาเป้าหมายหรือความน่าจะเป็นขึ้นเองโดยไม่มีหลักฐาน คะแนนความตื่นตระหนกเป็นเพียงตัวกระตุ้นให้ศึกษาต่อ การซื้อต้องเป็นไปตามการคัดกรองสินทรัพย์และวงเงินความเสี่ยง เกณฑ์ที่ยังไม่ผ่านการทดสอบทางประวัติศาสตร์ใช้เป็นเพียงการแจ้งเตือนให้เฝ้าระวัง หากคุณรองรับงานอัตโนมัติตามเวลา โปรดสร้างตามความถี่ที่ฉันระบุและยืนยันเวลาทำงานครั้งถัดไป หากไม่รองรับ โปรดระบุให้ชัดเจน รายงานควรแจ้งฉันเป็นอันดับแรกว่า: เกิดอะไรเปลี่ยนแปลง สินทรัพย์ไหนน่าดูต่อ และสถานการณ์ไหนควรรอต่อไป

ความคิดของฉันคือ สร้างกระบวนการนี้ขึ้นมาก่อน แล้วใช้การทดสอบทางประวัติศาสตร์และบันทึกการทำงานจริงตัดสินว่ามันมีประโยชน์หรือไม่ สูตรที่ AI จัดการออกมา ยังต้องผ่านขั้นตอนนี้

ในการลงทุน หลายครั้งก็ไม่มีปฏิบัติการที่เหมาะกับตัวเอง

คุณค่าของ AI คือการลดต้นทุนการวิจัยและติดตามอย่างต่อเนื่อง ทำให้自己被อารมณ์พาไปน้อยลง และพลาดโอกาสที่น่าดูเพราะงานยุ่งน้อยลง

สุดท้ายสิ่งที่อยากได้คือ เงินจากการฟื้นตัวของมูลค่าและการเติบโตระยะยาวของสินทรัพย์ดีที่ซื้อในราคาสมเหตุสมผล

ปกติศึกษาอย่างจริงจัง ตั้งเงื่อนไขราคา กำหนดสัดส่วนการลงทุน แล้วเผื่อเวลาไปใช้ชีวิตของตัวเอง