จากไล่ตามข่าวดีของโปรเจกต์ สู่การสร้างโมเดลตลาดของตัวเอง

ผู้เขียน Yuzhong Kuishui กล่าวว่า ตนเองเคยเน้นหาโอกาสเทรดจากข่าวดีของโปรเจกต์ ความต้องการของทีมโปรเจกต์ และเหตุการณ์ระยะสั้น แม้วิธีนี้จะได้ผลในระยะสั้น แต่ก็容易被ข้อมูลเฉพาะส่วนพาไป และมองข้ามความเชื่อมโยงระหว่างการกระทำของโปรเจกต์กับกลไกการทำงานของตลาด เขายกตัวอย่าง $BP ว่าเคยซื้อที่ 0.19 และขายที่ 0.5 แต่ตอนนั้นเป็นเพียงการ "buy the news" โดยไม่ได้คิดต่อถึงความขาดแคลนในระยะยาวในฐานะโครงสร้างพื้นฐาน RWA ของระบบนิเวศ Solana ส่วน $VVV, $PONS, $CARDS และ $PENDLE ก็มีปัญหาคล้ายกัน

ผู้เขียนวางแผนจะหยุดไล่ตามข้อมูลที่มากขึ้นเพียงอย่างเดียว แล้วหันมาสร้างโมเดลตลาดที่ตรวจสอบซ้ำได้ โดยเน้นที่กรอบเหตุผลเชิงสาเหตุที่เป็นหนึ่งเดียว การค้นหาหลักฐานหักล้างอย่างจริงจัง และการบันทึกและทบทวนการตัดสินใจ เขาอ้างคำถามวิจัยห้าข้อจาก AI: เกิดการเปลี่ยนแปลงอะไรขึ้นในโลกจริง ทำไมจึงเกิดการเปลี่ยนแปลง ใครจะได้ประโยชน์ มูลค่าถูกส่งผ่านไปยังสินทรัพย์อย่างไร และตลาดจะปรับราคาใหม่เมื่อใด แก่นสำคัญคือการระบุความคลาดเคลื่อนระหว่างการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยพื้นฐาน การรับรู้ของตลาด และราคา แล้วเทรดการบรรจบกันของความคลาดเคลื่อนนั้น แทนที่จะพยายามสร้างทฤษฎีที่อธิบายทุกอย่าง

ยกตัวอย่าง Layer2 Elysium ของ Kinetiq ผู้เขียนมองว่าหากดูแค่ข่าว "เปิดตัววันที่ 9 พฤศจิกายน" การเทรดอาจเข้าสู่ช่วงการรับรู้ข่าวแล้ว แต่หากปัญหาของ HyperEVM เกี่ยวข้องกับข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพจริง Elysium อาจมีโอกาสดึงดูดนักทำตลาดมืออาชีพ ผู้ใช้ และสินทรัพย์ และนำการส่งผ่านมูลค่าใหม่มาสู่ $KNTQ อย่างไรก็ตาม ยังต้องตรวจสอบว่าประสิทธิภาพของ HyperEVM เป็นข้อจำกัดหลักจริงหรือไม่ Elysium จะแก้ปัญหาและสร้างการเชื่อมโยงกับผู้ใช้ได้หรือไม่ มูลค่าเพิ่มต่อระบบนิเวศ Hyperliquid และแรงขายเชิงกลไกของ $KNTQ ที่อาจตามมา รวมถึงตลาดมีความคลาดเคลื่อนในการรับรู้หรือไม่ ผู้เขียนกล่าวว่าหวังจะค่อย ๆ สร้างวิธีที่ระบุขอบเขตความเข้าใจและข้อผิดพลาดของตนเองได้ผ่านการวิจัย คาดการณ์ และตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง

ผู้เขียน: Yuzhong Kuishui SleepinRain

ผมรู้สึกว่าที่ผ่านมาตัวเองมีจุดบอดอย่างหนึ่ง คือไม่คุ้นเคยกับการใช้หลักการแรก (First Principles) มองตลาดจากมุมมองระยะยาว แต่กลับเริ่มจากมุมมองระดับจุลภาคเสมอ พยายามหาโอกาสจากรายละเอียดของแต่ละโปรเจกต์ เช่น "ทีมโปรเจกต์ปล่อยข่าวดีอะไรอีก?" "ความต้องการของทีมโปรเจกต์คืออะไร?" "เหตุการณ์อะไรที่ส่งผลต่อการเกิดราคา" "SM กำลังปั่นเหรียญอะไรอยู่" เป็นต้น แม้วิธีเหล่านี้จะได้ผลจริงในกรอบเวลาสั้น ๆ แต่ก็ทำให้มุมมองของเราถูกข้อมูลเฉพาะส่วนลากจูงได้ง่าย และมองข้ามความเชื่อมโยงระหว่างการกระทำเฉพาะของทีมโปรเจกต์กับกลไกการทำงานของตลาดโดยรวม สุดท้ายแล้ว การตัดสินใจที่อิงรายละเอียดเหล่านี้ก็ยังห่างไกลจากการสร้างภาพรวมของตลาดที่ชัดเจนเพียงพอ จึงยากที่จะหาโอกาสที่คุ้มค่าต่อการทุ่มสถานะ (Position) จริงจัง

ตัวอย่างเช่น การเทรด $BP

ก่อนหน้านี้ผมซื้อ $BP ที่ 0.19 และขายหมดที่ 0.5 มุมมองตอนนั้นถูกจำกัดอยู่ในกรอบระยะสั้น ซื้อตามข่าวแบบงง ๆ แล้วก็จบการเทรดไป แต่จริง ๆ แล้วผมไม่ได้คิดถึงมูลค่าระยะยาวที่มาจากความขาดแคลนของ $BP ในฐานะโครงสร้างพื้นฐาน RWA ของระบบนิเวศ Solana เลย ปัญหานี้ก็ปรากฏใน $VVV $PONS $CARDS $PENDLE เช่นกัน

ก่อนหน้านี้ผมชอบใช้ความต้องการและเรื่องเล่า (Narrative) ของทีมโปรเจกต์มาคาดการณ์แนวโน้มระยะสั้นของทิกเกอร์ (Ticker) หนึ่ง ๆ แต่กลับมองข้ามคำถามที่ลึกกว่า: "ในกรอบเวลาที่หลากหลาย ตลาดมีความต้องการจริงอะไร และผู้เข้าร่วมตลาดเข้าใจ จินตนาการ หรือแม้แต่ประเมินความต้องการนั้นผิดอย่างไร" จริง ๆ แล้ว ณ จุดเวลาต่าง ๆ ปัญหาที่โปรเจกต์หนึ่งต้องการแก้จริง กับปัญหาที่ตลาดเชื่อว่ามันกำลังแก้ ไม่ได้เป็นสิ่งเดียวกันเสมอไป ตลาดไม่ได้เทรดแค่ความต้องการเท่านั้น แต่ยังเทรดการรับรู้ของตลาดต่อความต้องการ การก่อตัวของฉันทามติ และการประเมินราคาใหม่เมื่อการรับรู้เหล่านี้เปลี่ยนแปลง

แล้วควรเปลี่ยนแปลงอย่างไร?

ผมคิดว่าสิ่งแรกคือหยุดไล่ตามข้อมูลที่มากขึ้น แล้วเริ่มสร้างโมเดลโลก (World Model) ของตัวเองที่ถูกตรวจสอบซ้ำโดยความเป็นจริงได้ ถ้าใช้ภาษาของ AI ก็คือ "ผมต้องเดินหน้าต่อตามเส้นหลัก: ทำความเข้าใจว่าความต้องการ กำไร และอำนาจในโลกจริง ถูกแปลงเป็นมูลค่าและราคาของสินทรัพย์ผ่านกลไกใด" บทความก่อนหน้าเรื่องราคาเกิดขึ้นได้อย่างไรก็เป็นการแสดงมุมมองเดียวกัน เพียงแต่ตอนนั้นยังไม่สามารถถ่ายทอดสิ่งเหล่านี้ออกมาเป็นรูปธรรมได้ ทำได้แค่เขียนตัวอย่างเพื่อแสดงมุมมองที่ยังคลุมเครือ

กลับเข้าเรื่อง แยกย่อยแล้ว เราต้อง: 1) สร้างกรอบเหตุผลเชิงสาเหตุที่เป็นหนึ่งเดียว 2) บังคับตัวเองให้หาหลักฐานหักล้าง แทนที่จะพัฒนาคำอธิบายของตัวเองให้สมบูรณ์แบบขึ้นเรื่อย ๆ 3) สร้างระบบบันทึกการตัดสินใจของตัวเอง

ข้อสองและสามเป็นงานที่ใช้แรงกายเป็นหลัก ส่วนข้อหนึ่งต้องอาศัยความเข้าใจต่อโลกและตลาดปัจจุบัน ซึ่งความเข้าใจนี้สามารถใช้ AI ช่วยลดช่องว่างระหว่างคุณกับเทรดเดอร์ระดับหัวแถวได้

แนวคิดที่ AI ให้ผมมาคือ:

"ทุกครั้งที่ศึกษาสิ่งใหม่ อย่าเพิ่งถามว่ามันดีไหม มีศักยภาพไหม แต่ให้ถามตามลำดับ:

1. เกิดการเปลี่ยนแปลงอะไรขึ้นในโลกจริง? เป็นการทะลุผ่านทางเทคโนโลยี ต้นทุนลดลง ความต้องการเพิ่มขึ้น หรือการเปลี่ยนแปลงเชิงสถาบัน?

2. ทำไมการเปลี่ยนแปลงนี้จึงเกิดขึ้น? ผลประโยชน์ ข้อจำกัด และแรงจูงใจเบื้องหลังคืออะไร?

3. ใครจะได้ประโยชน์จากสิ่งนี้? กำไร ผู้ใช้ ข้อมูล สภาพคล่อง และอำนาจสุดท้ายไหลไปที่ใคร?

4. มูลค่าถูกส่งผ่านไปยังสินทรัพย์อย่างไร? ทำไมผู้ที่ได้ประโยชน์ทำเงินได้ จึงต้องหรืออาจทำให้หุ้นหรือโทเคนตัวใดตัวหนึ่งขึ้น?

5. ตลาดจะปรับราคาใหม่เมื่อใด? ราคาปัจจุบันรวมความคาดหวังไว้เท่าไรแล้ว และยังมีปัจจัยอะไรที่ยังไม่ถูกนับรวม?

คำถามห้าข้อนี้สามารถเป็นจุดเริ่มต้นร่วมในการศึกษาอุตสาหกรรม โปรเจกต์ หรือแม้แต่เหตุการณ์มหภาคใด ๆ ก็ได้"

ผมคิดว่า AI สรุปได้ดีมาก จึงนำมาแชร์

จากจุดนี้ เรายังสามารถต่อยอดได้อีก: เมื่อเราทำความเข้าใจความคาดหวังหนึ่ง ความคิดต้องซ้อนหลายชั้น นอกจากคิดถึงความคาดหวังภายใต้เรื่องเล่า (Narrative) การก่อตัวของความคาดหวัง และการรับรู้ความคาดหวังแล้ว ยังต้องคิดถึงสองด้านนี้: 1. ผู้เข้าร่วมตลาดกลุ่มต่าง ๆ มองความคาดหวังและพฤติกรรมราคาสินทรัพย์อย่างไร 2. จะแปลงความเข้าใจต่อความคาดหวังของตลาดให้เป็นการเทรดที่คุ้มค่าจริงได้อย่างไร แก่นแท้คือการหาความคลาดเคลื่อนระหว่างการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยพื้นฐาน การรับรู้ของตลาด และราคา แล้วเทรดการบรรจบกันของความคลาดเคลื่อน

ที่ผมพูดถึง "การเข้าใจกลไกการทำงานของโลกหรือตลาด" ไม่ได้หมายความว่าต้องสร้างทฤษฎีที่อธิบายทุกอย่างได้ทันที แม้แต่ฟิสิกส์ปัจจุบันยังหาทฤษฎีเอกภาพไม่ได้เลย สิ่งที่ผมหวังจะทำได้ในอนาคตคือค่อย ๆ สร้างชุดวิธีวิทยาที่บอกตัวเองได้ว่าเมื่อใดที่เข้าใจแล้ว เมื่อใดที่ยังไม่เข้าใจ และเมื่อใดที่ต้องยอมรับว่าตัวเองผิด ก้าวแรกเริ่มจากคำถามหนึ่งข้อ ศึกษาซ้ำ ๆ คาดการณ์ รับการตรวจสอบ แล้วค่อยเชื่อมโยงกฎที่ผ่านการพิสูจน์แล้วเข้าด้วยกัน

ตัวอย่างเช่น Kinetiq Layer2 Elysium ที่ผมกำลังดูอยู่ ถ้ามองจากมุมมองจุลภาคเพียงอย่างเดียว หลัง Kinetiq ประกาศว่า Elysium จะเปิดตัววันที่ 9 พฤศจิกายน การเทรดนี้ก็จบลงแล้ว นี่คือการรับรู้ความคาดหวังโดยทั่วไป แม้ Kinetiq จะให้ความคาดหวังเรื่องรายได้จากซีเควนเซอร์ (Sequencer) มาซื้อคืน $KNTQ ด้วย แต่เนื่องจาก Layer2 ส่วนใหญ่ก่อนหน้านี้ทำผลงานได้ธรรมดา และ HyperEVM เองก็อ่อนแอ ตลาดจึงไม่คาดหวังกับ Elysium สูงนัก

แต่ลองเปลี่ยนมุมมองดู ปัญหาปัจจุบันของ HyperEVM คืออะไร: ทำไมแพลตฟอร์มเทรดสัญญาถาวร (Perpetual) หลักถึงประสบความสำเร็จมาก แต่ HyperEVM กลับไม่ประสบความสำเร็จ ผมคิดว่าส่วนใหญ่เป็นเพราะปัญหาด้านประสิทธิภาพ ข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพจำกัดการเข้ามาของนักทำตลาดมืออาชีพบน Hyperliquid จึงยับยั้งการออกสินทรัพย์และความต้องการเทรด เพราะสภาพแวดล้อมประสิทธิภาพสูงเอื้อต่อการทำตลาด การเก็งกำไร (Arbitrage) และการป้องกันความเสี่ยง (Hedging) มากกว่า และยังเอื้อต่อการออกสินทรัพย์ด้วย (ที่ผมหมายถึงคือสินทรัพย์ RWA ไม่ใช่เหรียญมีม (Memecoin)) ชั้นนี้ก็เป็นช่องว่างตลาดที่บล็อกเชนประสิทธิภาพสูงอย่าง Monad และ MegaETH ต้องการเติมเต็มตั้งแต่เริ่มก่อตั้ง เมื่อมองรวมกันแล้ว ดูเหมือน $KNTQ จะมีโอกาสอีกครั้ง

ถ้าใช้กรอบข้างต้นเรียบเรียงคำถามจากมุมมองเหล่านี้ ก็จะได้:

1. HyperEVM ไม่ประสบความสำเร็จเพราะข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพจริงหรือ? มันจำกัดการเข้ามาของนักทำตลาดมืออาชีพบนเชนจริงหรือไม่?

2. Elysium แก้ปัญหาด้านประสิทธิภาพเหล่านี้ได้จริง และมีความสามารถดึงดูดผู้ใช้ สินทรัพย์ และนักทำตลาดมืออาชีพเข้ามาหรือไม่?

3. สภาพแวดล้อมการเทรดใหม่สามารถเชื่อมโยงกับความต้องการหลักของผู้ใช้ HyperEVM และ Hyperliquid Core ได้หรือไม่?

4. หาก Elysium ประสบความสำเร็จ มันจะนำมูลค่าเพิ่มมาสู่ระบบนิเวศ Hyperliquid ทั้งหมดเท่าใด และนำแรงขายเชิงกลไกมาสู่ $KNTQ เท่าใด?

5. ตลาดมอง Layer2 อย่าง Elysium อย่างไร และการรับรู้ของตลาดในด้านนี้คลาดเคลื่อนหรือไม่?

เมื่อตอบคำถามเหล่านี้ทีละข้อแล้ว ในการเทรด KNTQ เราก็จะรู้ว่าความคลาดเคลื่อนของการรับรู้ของตลาดอยู่ตรงไหน เหตุผลและโอกาสในการเทรดอยู่ตรงไหน ควรติดตามข้อมูลอะไร และจุดเวลาต่าง ๆ เป็นต้น

ผมคิดว่าตัวอย่าง Elysium น่าสนใจมาก เพราะมันเชื่อมโยงคำถามหลายระดับเข้าด้วยกัน: เริ่มจากปัญหาที่อาจเกิดขึ้น เข้าใจว่าทำไม Kinetiq ถึงทำ Layer2 แล้วคาดการณ์มูลค่าที่อาจสร้างขึ้น กลไกการส่งผ่านมูลค่าของโทเคน และวิธีที่ตลาดอาจปรับราคาใหม่ในอนาคต

สรุปแล้ว สิ่งที่ผมหวังคือให้กรอบนี้ช่วยหาตัวทิกเกอร์ (Ticker) ที่คุ้มค่าต่อการวางสถานะ (Position) ที่เหมาะสม โดยไม่โลภให้มันครอบคลุมสินทรัพย์ทั้งหมดในฐานะกรอบทฤษฎีเอกภาพ

สุดท้าย ผมคิดว่าบทความแนวพูดคุยแบบนี้ดีมาก หนึ่งคือได้แชร์ความคิดของตัวเอง สองคือได้เรียบเรียงตรรกะของตัวเอง แผนการอัปเดตต่อจากนี้ ผมอยากเขียนบทความแนวพูดคุยอีกสองบทจากมุมมองการเทรดแบบอสมมาตร (Asymmetric Trading) และฉันทามติและการสะท้อนกลับ (Consensus & Reflexivity) และโครงการและโทเคนที่กล่าวถึงในบทความแนวนี้จะไม่ใช่โฆษณา

ขอบคุณที่อ่าน