richierichie

遇事不要慌张，没困难也要制造困难😎

มาเที่ยวปีนังรอบนี้ แทบไม่ต้องใช้เงินสดแล้ว สามารถสแกนจ่ายผ่านแอปของธนาคารไทยได้เลย ร้านคาเฟ่ สตรีทฟู้ดลุงป้าเกือบทั้งหมดก็มี QR code เหมือนบ้านเรา กรอกจำนวนเป็นสกุลริงกิต มัน convert เป็นเงินไทยแล้วหักเงินจากบัญชีธนาคารไทยโดยไม่ต้องแลกเงิน ไม่ต้องพึ่งบัตรเครดิต เริ่ด

Score Trap เมื่อคุณตื่นมาเช็ก Sleep Score แล้วพบว่าตัวเลขต่ำ สมองคุณจะบอกทันทีว่า "วันนี้ฉันต้องเหนื่อยแน่ๆ" และมันก็จะเป็นแบบนั้นจริงๆ ไม่ใช่เพราะร่างกายพัง แต่เพราะสมองเชื่อไปแล้วว่าแย่แน่ๆ การวิจัยจาก Colorado College พบว่า ความเชื่อว่านอนพอ/ไม่พอผ่านคะแนนมีผลต่อ Performance

“AI will replace you” Me who already replaced myself with Claude:

Now I’m understanding why my gramp is so into AreobicOzstyle.

โพสต์นี้สำหรับชุมชนคนออส มีวิธี frugal มาฝาก 🪙💰👛 ถ้าใครชอบซื้อของ Woolworths แนะนำให้ใช้ซิมมือถือของ Woolworths เติมเงินเดือนละ $25 💰 ส่วนลด 1 จะได้ลด 10% 1 ครั้งต่อเดือนเวลาซื้อของ แนะนำให้ใช้ตอนที่เราต้องซื้อจำนวนมาก 💰 ส่วนลด 2 เราจะซื้อ gift card $100 ในราคา $96 แปลว่าได้ส่วนลดอีก $4 ผ่านแอปชื่อว่า Mobile แล้วเราเพิ่ม gift card เข้าไปในแอป Rewards ได้ เวลาเราใช้บัตรสมาชิก rewards เราตั้งให้มันตัดเงินผ่านบัตร gift card เราก่อนได้ แบบอัตโนมัติเวลาจ่ายเงิน (แต่ต้องผูกบัตรจ่ายเงินเราเข้าไปอีกอัน) แปลว่าโอกาสที่เราจะใช้บัตร gift card ไม่หมดคือน้อยมาก เพราะมันผูกไปกับบัตรสมาชิก rewards เราแล้ว ระบบวินๆ ทั้งหมด แนะนำให้ลองได้ ช่วยลดได้สัก $10 ต่อเดือนก็ดีใจ ดีกว่าไม่ลด 🦖🫪

Be boring in the right ways. Go to bed early. Wake up early. Eat simple foods. Save money. Exercise. Read old books. Avoid drama. Boring is seriously underrated.

กฎ Diminishing Returns ตอนที่ผมไปทำงานที่จีน ช่วงแรกคือทั้งช็อกทั้งหงุดหงิดมาก Google ใช้ไม่ได้ YouTube ดูไม่ได้ Line, Facebook, Gmail หายหมด สื่อสารกับจักรวาลอื่นไม่ได้ ตอนนั้นมีคำถามเดียวในหัว “คนที่นี่อยู่กันยังไงวะ?” แล้วพออยู่นานพอ คำตอบมันค่อยๆ ชัดขึ้น เริ่มเข้าใจสัจธรรมของที่นั่น ตามกฎ Diminishing Returns มนุษย์ไม่ได้ไล่หาความจริง มนุษย์ไล่หาชีวิตที่ “อยู่ได้โดยไม่ลำบาก” คนส่วนใหญ่ที่นั้นไม่ได้ “ต้องการโลกภายนอก” อย่างที่เราคิด เพราะสำหรับพวกเขา WeChat ใช้คุย ใช้จ่ายเงิน ใช้ทำงาน Douyin (TikTok เวอร์ชั่นจีน) ให้คอนเทนต์มหาศาลตรงจริต Bilibili, IQIYI ให้ความบันเทิง Baidu ใช้ค้นหาข้อมูล มัน “ครบพอ” สำหรับชีวิตแล้ว อินเทอร์เน็ตสำหรับคนส่วนใหญ่ ไม่ใช่ “หน้าต่างสู่โลก” แต่มันคือ “เครื่องใช้ไฟฟ้าในชีวิตประจำวัน” ขอแค่ใช้งานได้ ชีวิตไม่ลำบาก ก็เพียงพอแล้ว มีความสุขกับ “กรงทอง” ที่สะดวกสบายและปลอดภัย การหา VPN ที่ดีและเสถียรในจีนต้องใช้ความพยายามสูงและต้องจ่ายเงินเพิ่ม แม้การใช้ส่วนตัวจะดูเหมือนไม่โดนจับ แต่ความรู้สึก “ไม่ปลอดภัย” ก็เป็นกำแพงทางจิตวิทยาที่ทำให้คนส่วนใหญ่เลือกที่จะอยู่ในเขตปลอดภัย (Comfort Zone) มากกว่าเสี่ยง(Risk Zone) แล้วเอาเข้าจริงๆ ส่วนตัว เข้าได้ แต่หลุดบ่อย ทั้งๆที่เสียเงิน แน่นอน มันมีคนอีกกลุ่มหนึ่ง เช่น คนทำงานต่างชาติ นักศึกษา หรือสายเทค คนพวกนี้ “มุด” ออกไปโลกข้างนอก แต่ไม่ได้มุดตลอดเวลา VPN สำหรับพวกเขา ไม่ใช่อิสรภาพ แต่มันคือ “กุญแจห้องเก็บของ” ใช้ตอนจำเป็น เอาของเสร็จ ก็กลับเข้าระบบเดิม เพราะเพื่อน งาน และสังคมทั้งหมด ยังอยู่ใน ecosystem เดิม เรื่องนี้เองที่คนข้างนอกมองข้าม เพราะ มันไม่ใช่แค่เรื่องข้อมูล แต่มันคือ “เรื่องของคน” ต่อให้คุณเข้าถึงโลกภายนอกได้ แต่ถ้าเพื่อนคุณยังอยู่ข้างใน คุณก็ต้องกลับมาอยู่ดี นี่คือแรงของ “สังคม” ที่แรงกว่าความอยากรู้ (ตรงนี้แหละที่ผมพยายามมุดกลับออกไปหาเพื่อน) สุดท้ายแล้ว เมื่อคอนเทนต์ในประเทศมีมากพอ จนดูทั้งชีวิตก็ไม่หมดเมื่อชีวิตจริงก็เหนื่อยพออยู่แล้ว กับการแข่งขันในแต่ละวัน แรงจูงใจที่จะ “ออกไปหาความจริงเพิ่ม” มันจึงค่อยๆ หายไป ไม่ใช่เพราะเขาไม่รู้ แต่เพราะเขา “ไม่จำเป็นต้องรู้” กรงไม่ได้น่ากลัวเสมอไป ถ้ามันกว้างพอ สะดวกพอ และทำให้คุณใช้ชีวิตได้โดยไม่ลำบาก บางครั้ง “กรงที่ดีที่สุด” คือกรงที่คุณไม่เคยรู้สึกอยากหนีออกไป

NASA เปิดเว็บไซต์ ให้โหลดภาพถ่ายจากภารกิจอาร์เทมิส 2 เป็น Wallpaper มือถือได้แล้ว! ได้ไฟล์ภาพความละเอียดสูงแน่นอน และรูปจริง ไม่ใช่ภาพ AI ที่อาจถูกสร้างขึ้นมาได้ สามารถโหลดได้จากลิงก์ทางการใน Reply ของทวีตนี้เลยครับ

If you’re actually in the 0.01% in taste, let alone wealth, you can find beautiful but uncrowded places. Let me give some examples of I’ve enjoyed (all within the last couple of years):

The scariest finding in this paper: the subjects couldn't tell it was happening. UPenn ran this study on 48 healthy adults. One group slept 8 hours. Another slept 6. Another slept 4. For 14 straight days. They tested cognitive performance every 2 hours from 7:30am to 11:30pm. The 6-hour group's reaction times, working memory, and sustained attention deteriorated on a near-linear curve. By day 14 they were performing at the same level as someone who hadn't slept at all in 48 hours. The 4-hour group hit that threshold by day 6. Here's the part that should unsettle everyone who thinks they "do fine" on 6 hours: the subjects' self-reported sleepiness flatlined after the first few days. Their brains kept getting worse. Their perception of how impaired they were stopped updating. The cognitive decline was invisible to the person experiencing it. The researchers found a hard threshold. Any wakefulness beyond 15.84 hours in a day produces cumulative neurobiological cost. That cost compounds every single day you exceed it and does not reset with a weekend of sleeping in. About 35% of American adults sleep less than 7 hours a night. 40% of those get 6 hours or less. In 1942 that number was 11%. We built an entire professional culture around a sleep schedule that this paper says is functionally equivalent to pulling consecutive all-nighters. "I'm fine on 6 hours" is the most common response to sleep research. The first thing chronic sleep debt destroys is your ability to notice chronic sleep debt.

What I learnt at school in Thailand🇹🇭: - King's biography I - King's biography II - King's biography III - Thailand was invaded by Burma. - We have never invaded our neighbor. Trust me bro! - King = good - Neighbor= bad I’m not exaggerating.

Citrini Research ผู้ที่ทำให้ตลาดยวบจาก Analysis เรื่อง AI รอบที่แล้ว ออก Analysis ใหม่มาฟื้นตลาด จากการส่งนักวิเคราะห์ ไปลงพื้นที่บริเวณช่องแคบฮอร์มุสโดยตรง สรุปประเด็นในบทวิเคราะห์คร่าวๆ - ตลาดกำลัง overestimate ความเสี่ยง disruption เกินไป - ตลาดและนักวิเคราะห์ทั่วโลกใช้ AIS + ดาวเทียมเป็นหลัก - แต่จริง ๆ มันขาดหายไปประมาณ 50% ของเรือที่ผ่าน - โดยเฉพาะเรือที่ปิดระบบ หรือวิ่งแบบซ่อน - อิหร่าน (IRGC) ไม่ได้ปิดช่องแคบแบบเต็มรูปแบบ - เรือจีนเป็นส่วนใหญ่ ยอมจ่ายเงินให้อิหร่าน - มีทางลับ(ทางลัดใกล้ฝั่งอิหร่าน บริเวณ Qeshm) ที่เรือใช้วิ่งผ่านแบบเงียบ ๆ - เรือที่โดนยิงส่วนใหญ่เป็นเรือที่ติดธงเมกา - สถานการณ์จริงยุ่งเหยิง ไม่สงบ ยังมีความเสี่ยงสูง - มีโดรนกับจรวดบินข้ามช่องแคบทุกวัน - แต่ supply ไม่หายไปเยอะอย่างที่หลายคนกลัว - นักวิเคราะห์ของ Citrini บอก Human Intelligence (ไปดูด้วยตาเอง) ชนะข้อมูลเทคโนโลยีเก่า ๆ ชัดเจน - ตลาดกำลัง price in “risk premium” ราคาน้ำมันสูงเกินจริง เพราะคิดว่า disruption รุนแรงกว่า หลังบทความนี้ออกมาตลาดฟื้นตัวเล็กน้อย มุมมองส่วนตัว มองว่านี่เป็นเพียงมุมมองของการเดินเรือทางช่องแคบ ยังไม่นับการยิงกันบนแผ่นดินใหญ่ ที่ปัจจุบันผลัดกันทำลาย โครงสร้างของแต่ละประเทศ เช่นโรงกลั่นน้ำมันและก๊าซ ซึ่งตรงนี้กระทบระยะยาวกว่าเรือการปิดช่องแคบ (จริงๆ มุมมอง James van Geelen เจ้าของ Citrini ก็ยัง Bearish อยู่)

Walking alone through a foreign city at night and realizing how far you’ve come has to be a top 3 peak moment of all time

จำนวนประเภทกิจกรรมอาจสำคัญกว่าจำนวนครั้ง เมื่อเราทำกิจกรรมที่แตกต่างกันถึง 5 ประเภทขึ้นไปความเสี่ยงโรคลดลง -19% จุดสำคัญที่สุด = ผลลัพธ์นี้ถูก Adjusted for total volume แล้ว หมายความว่า ต่อให้คุณออกกำลังกายรวมเวลาเท่าเดิม แต่การกระจายไปทำหลายๆอย่างให้ผลดีกว่าการทำอย่างเดียวซ้ำๆ

“Highest level since operations began”.

Gauss meets real life. Also - Notice how people lifting 95 already say, “Fuck it, let’s do 100” - so there’s a discontinuity point. Mathematical theory faces reality.

คำถามที่ว่า 「ไม่รู้จะเริ่มตรงไหน」.. ปัญหามันไม่ได้อยู่ที่จุดเริ่มต้น.. ปัญหาอยู่ที่ว่า.. ในสาย finance.. การลงทุน.. การ trade.. quant.. ประสบการณ์สามารถสร้าง intuition ที่ผิดๆ ได้อย่างมาก.. ซึ่งเป็นสิ่งที่ต่างจากสายอาชีพอื่นๆ ส่วนใหญ่.. ในสายอื่น ยิ่งมีประสบการณ์ยิ่งเก่งขึ้น.. หมอที่ผ่าตัดมา 10,000 ครั้ง ดีกว่าหมอที่ผ่าตัดมาแค่ 100 ครั้ง แทบจะ guarantee ได้.. แต่ใน finance.. trader ที่ผ่าน 2008 มาได้ อาจสร้าง intuition ที่ optimize สำหรับ crisis แบบ 2008.. แล้วพอ regime เปลี่ยน.. intuition ที่ได้มาจากตอน 2008 นั่นเองที่จะฆ่า trader คนนั้น 😅.. ความมั่นใจที่สะสมมาจากประสบการณ์ กลายเป็นอาวุธทำร้ายตัวเองได้.. อย่างกรณีที่ผมเคยเจอ.. ช่วงนึงที่ options selling ทำผลงานได้ดีมากต่อเนื่องมาหลายปี.. ทุก spike ของ vol มันก็ revert กลับมา.. ทุก tail event มันก็ fade.. สมองก็เริ่ม internalize ว่า「นี่คือวิธีที่ตลาดทำงาน」จนถึงจุดที่มันกลายเป็น reflex.. ไม่ใช่ การตัดสินใจอีกต่อไป.. เพราะสิ่งที่สมองเราเรียกว่า intuition.. จริงๆ แล้วคือ pattern recognition ที่ fit กับ historical regime ที่ผ่านมา.. ไม่ใช่ความเข้าใจ mechanism จริงๆ ของตลาด.. พอ regime เปลี่ยน.. intuition กลายเป็นของเก่า.. แต่ความมั่นใจที่สร้างมันขึ้นมายังอยู่ครบ... นั่นเลยเป็นเหตุผลแรกที่ว่า.. การรู้ลึกในสายนี้ไม่ใช่แค่เรื่องของ 「ผ่านเวลามาเยอะ」.. ความรู้ในสายนี้มีวันหมดอายุ ไม่ใช่ทุกสิ่งที่เรียนรู้มาจะยังใช้ได้พรุ่งนี้.. ความรู้ใน finance มีอายุต่างกัน.. บางอย่างอยู่ได้เป็นทศวรรษ บางอย่างอาจจะหมดอายุภายในปีเดียว.. ความรู้เรื่องจิตวิทยาและ behavioral patterns.. ถือว่าอายุยาวมาก.. Fear กับ Greed ทำงานเหมือนกันในปี 1929 กับปี 2025.. Kahneman ศึกษาเรื่อง loss aversion มาหลายสิบปีแล้ว แต่ยังใช้ได้อยู่ในทุก market cycle.. ความรู้เรื่อง market microstructure อายุกลางๆ.. bid-ask spread, adverse selection, order flow toxicity.. concept ยังอยู่ แต่ mechanics เปลี่ยนตาม technology ตามกาลเวลา.. ความรู้เรื่อง specific alpha signal.. อายุสั้นมาก.. factor ที่ work ในปี 2010 อาจตายไปแล้วในปี 2020 เพราะ crowded หรือเพราะ market structure เปลี่ยน.. คนที่รู้ลึกจริงๆ รู้ว่าตัวเองกำลังอยู่ใน layer ไหน.. และไม่เอาความมั่นใจจาก layer ที่มีอายุยาว มาใช้กับ layer ที่มีอายุสั้น.. กับดักที่เห็นบ่อยมาก.. คนที่เข้าใจ behavioral finance ลึกมาก แล้วคิดว่าตัวเองเข้าใจตลาดลึก.. ทั้งที่จริงๆ แล้วมันคือคนละ layer กันเลย.. รู้ว่า fear กับ greed ทำงานยังไง ไม่ได้แปลว่ารู้ว่าตลาดจะเดินไปทางไหนพรุ่งนี้.. และปัญหาคือ.. ตลาดไม่ได้บอกเราตรงๆ ว่าเราอยู่ layer ไหน.. อย่างหมากรุก.. เดินผิด รู้ทันที.. feedback loop ชัด.. ในการผ่าตัด.. ผ่าตัดพลาด ก็รู้ได้ค่อนข้างเร็ว.. แต่ใน trading และการลงทุน.. มันต่างกัน.. ตัดสินใจผิด.. แต่กำไร.. เพราะโชคช่วย.. ตัดสินใจถูก.. แต่ขาดทุน.. เพราะ noise ในตลาดช่วง short term.. ถ้าเรียนรู้จาก P&L อย่างเดียว.. เราจะเรียนรู้สิ่งผิด.. สมองจะ reinforce behavior ที่ทำกำไร แม้ว่าพฤติกรรมนั้นจะ random ล้วนๆ.. และสมองจะต่อต้านพฤติกรรมที่ถูกต้องแต่แค่โชคไม่เข้าข้างในช่วงนั้น.. ผมได้เริ่มตระหนักเรื่องนี้จริงๆ ตอนสมัยก่อนที่กลับมา review trade journal เก่าๆ แล้วพบว่า.. trade ที่ขาดทุนหนักที่สุดบางอัน reasoning มันแม่นมาก.. เพียงแต่ timing ผิด หรือมีปัจจัยภายนอกที่คาดไม่ได้เข้ามา.. และ trade ที่กำไรดีที่สุดบางอัน ตอนเขียน reasoning ไว้ตอนนั้น.. อ่านกลับไปแล้ว migraine แดก... เพราะมันผิดมากๆ แต่ตลาดดันเดินตามทิศทางที่เราเดาไว้ด้วยเหตุผลที่ต่างกันโดยสิ้นเชิง.. ถ้าไม่มี trading journal ที่จดเหตุผลที่คิดไว้ก่อนเข้า position.. เราจะไม่มีทางรู้เรื่องนี้เลย.. เพราะสมองมนุษย์มันเก่งมากในการสร้าง narrative ย้อนหลังให้ทุกอย่างดูสมเหตุสมผลเสมอ.. Kahneman เรียกว่า 「hindsight bias」.. แต่ในสาย finance มันไม่ใช่แค่ cognitive bias.. มันคือกลไกที่ค่อยๆ ทำลาย calibration ของเราโดยที่เราไม่รู้ตัว.. วิธีแก้คือเราต้องสร้าง feedback loop ชั้นที่สอง.. แทนที่จะเรียนรู้จากผลลัพธ์ ต้องเรียนรู้จากความถูกต้องของเหตุผลที่คิดไว้.. ไม่ใช่จาก P&L อย่างเดียว บันทึกเหตุผลที่คิดไว้ก่อนเข้า position.. บันทึกว่าคาดหวัง scenario ไหน.. คิดว่า outcome จะออกมาเป็นยังไง.. แล้วกลับมาวัดว่าเหตุผลที่คิดไว้ถูกหรือผิด แยกออกจากว่าได้กำไรหรือขาดทุน.. ทำแบบนี้สม่ำเสมออย่างน้อย 2-3 ปี.. ภาพจะชัดขึ้นมาก.. แต่ feedback loop จาก trade journal อย่างเดียวยังไม่พอ.. เพราะสิ่งที่เราบันทึกไว้ มันจะดีแค่ไหนก็ขึ้นอยู่กับคุณภาพของสิ่งที่เราอ่านมาตั้งแต่แรก.. . . อ่าน paper ต้นฉบับ.. อ่าน Fed minutes ตัวจริง.. อ่าน earnings call transcript ตัวจริง.. ไม่ใช่ความเข้าใจของคนอื่น ทุก secondary source มีคนเขียนที่ผ่านตะแกรงของตัวเองมาแล้ว.. เขาตัดสินว่าอะไรสำคัญ อะไรไม่สำคัญ อะไรอธิบายยากเกินก็ตัดออก.. พอถึงมือเรา.. เราได้รับความเข้าใจของคนอื่นเค้า ไม่ใช่ความเข้าใจของเราเอง.. Almgren-Chriss paper ปี 2000 เรื่อง optimal execution.. ถ้าอ่านแค่บทสรุปก็รู้แค่ 「square root law」.. แต่ถ้าอ่านต้นฉบับจะเห็นว่า model นี้ assume ว่า price impact เป็น linear ใน instantaneous trade rate.. assumption นั้นพังในตลาดที่ thin หรือใน crisis.. คนที่อ่านแค่บทสรุปจะ apply square root law ผิดที่โดยไม่รู้ตัว.. นานมากแล้วเคยมีช่วงนึงที่ผมอ่าน Fed minutes จริงๆ เป็นครั้งแรกหลังจากที่อ่านแต่ analysis ของคนอื่นมานาน.. สิ่งที่ตกใจมากที่สุดไม่ใช่แค่ว่ามี information ใหม่ที่ไม่เคยรู้.. แต่คือ tone และความไม่แน่ใจที่ Fed เองมีอยู่ในนั้น.. ในขณะที่ analysis ทุกชิ้นที่อ่านมาก่อนหน้า มันตัดส่วนนั้นออกไปหมด.. นำเสนอ Fed เป็น entity ที่ตัดสินใจอย่างมีตรรกะชัดเจน.. ทั้งที่จริงๆ แล้ว minutes อ่านแล้วเห็นชัดว่าพวก Fed ก็กำลัง figure out เรื่องต่างๆ อยู่เหมือนกัน.. play by the ear.. ไม่ต่างจากเราๆ กันเท่าไหร่😅 ก็เลยเปลี่ยน mental model ผมเรื่อง market pricing ของ Fed policy ไปอย่างถาวร.. ‼️และสิ่งที่ต้องถามตอนอ่านทุกชิ้น.. 「ข้อสมมติฐานอะไรที่ทำให้ข้อสรุปนี้ถูก」.. 「ถ้า assumption นั้นผิด.. ข้อสรุปพังยังไง」.. 「sample period นี้ครอบคลุม regime ไหนบ้าง และไม่ครอบคลุม regime ไหน」.. Campbell Harvey ประมาณไว้ว่า factor research ส่วนใหญ่ที่ตีพิมพ์มาน่าจะเป็น false discoveries.. เพราะ t-stat threshold 2.0 ต่ำเกินไปสำหรับ multiple testing ในปริมาณงานวิจัยที่มีอยู่.. ต้องใช้ 3.0 ขึ้นไป.. นั่นหมายความว่าถ้าอ่านงานวิจัย finance โดยไม่มี critical reading.. เราอาจกำลัง internalize สิ่งที่ผิดอยู่โดยไม่รู้ตัว.. . . เราเลยควรทำ research เอง.. แม้เล็กน้อยก็ตาม ความแตกต่างระหว่างคนที่ 「รู้เรื่อง」 กับคนที่ 「รู้จริง」 คือการที่เคยลงมือทดสอบด้วยตัวเองหรือยัง.. ลอง replicate ผลลัพธ์ของ paper ที่อ่านมา.. ถ้า replicate ไม่ได้ แสดงว่าไม่ได้เข้าใจจริง.. ระหว่างนั้นจะเจอ assumption ที่ paper ไม่ได้บอกไว้ตรงๆ แต่ตัดสินผลลัพธ์ทั้งหมด.. ลองสร้าง backtester เองสักครั้ง แทนที่จะใช้ library สำเร็จรูป.. ระหว่างนั้นจะเจอว่า look-ahead bias แฝงตัวอยู่ตรงไหน.. survivorship bias เข้ามาได้ยังไง.. และ transaction cost ที่ไม่ได้นับทำให้ backtest ดูดีเกินจริงแค่ไหน.. ไม่มีหนังสือเล่มไหนสอนสิ่งนี้ได้ดีเท่าการเจอด้วยตัวเอง.. . . ยิ่งรู้ลึก ยิ่งเห็น risk มากขึ้น เห็น scenario มากขึ้น เห็น edge case มากขึ้น.. ซึ่งดี.. แต่ถ้าไม่ระวัง มันจะกลายเป็น analysis paralysis.. และคนที่รู้น้อยกว่า กลับ execute ได้เร็วกว่าและ confident กว่า ผมเจอจุดนี้ตอนที่เริ่มศึกษา dynamic hedging จริงๆ จังๆ.. ก่อนหน้านั้น.. การตัดสินใจ hedge ง่ายกว่า.. เพราะไม่เห็น complexity ทั้งหมด.. พอเข้าใจ Greeks ลึกขึ้น เข้าใจ vol surface เข้าใจ path dependency.. มีช่วงที่ทุกครั้งที่จะ execute อะไร สมองมันยก edge case ขึ้นมาเต็มไปหมด.. จนทำอะไรช้าลงอย่างเห็นได้ชัด.. สิ่งที่ช่วยได้คือแยก analysis time ออกจาก execution time ให้ชัด.. ตอนวิเคราะห์ให้คิดเต็มที่ไม่มีขีดจำกัด.. แต่พอถึงเวลา execute ให้เชื่อในกรอบที่วางไว้แล้ว และลงมือเลย.. จนสุดท้ายก็เลยก้าวไปอีกขั้น.. ทำระบบ automated ขึ้นมาแม่งเลย.. เอา quant เข้ามาช่วยตัด emotion ออกจาก execution โดยสิ้นเชิง.. เพราะถ้ากรอบที่วิเคราะห์ไว้มันถูก.. ก็ไม่มีเหตุผลอะไรที่จะให้สมองมานั่งลังเลตอน execute อีก.. Dunning-Kruger ที่คนพูดถึงบ่อยคือ.. มือใหม่มั่นใจมาก พอรู้มากขึ้นกลับยิ่งสงสัยตัวเอง.. แต่ที่ไม่ค่อยมีใครพูดถึงคือขั้นที่ 3 ที่เกิดหลังจากผ่านจุดนั้นมาแล้ว.. คนที่อยู่ตรงนั้นมี calibrated confidence.. รู้ชัดว่าตัวเองรู้อะไร ไม่รู้อะไร และมั่นใจในระดับที่ตรงกับความเป็นจริง.. meta-skill นี้สำคัญมากและใช้เวลานานที่สุดในการพัฒนา.. มันคือความสามารถในการรู้ว่า 「ตอนนี้ควรใช้ analysis ระดับไหน」.. บางครั้ง simple heuristic ดีกว่า complex model.. บางครั้งต้องใช้ full framework.. รู้ว่าเมื่อไหร่ควรทำอะไรนั้นสำคัญกว่าการรู้ทั้งสองอย่าง.. การสอนคนอื่นก็เป็น test ที่โหดมาก (อย่างน้อยก็สำหรับผม) ตอนที่ไป lecture เรื่อง dynamic hedging.. เตรียม material มาดีมาก.. ทุก formula ถูก.. ทุก concept ครบ.. แล้วมีนักเรียนคนหนึ่งถามว่า.. 「If delta is just a first derivative, why don't we hedge once and be done with it?」 คำถามง่ายมาก.. แต่ผมหยุดไป 2~3 วินาที.. ไม่ใช่เพราะไม่รู้คำตอบ.. แต่เพราะตระหนักว่าคำตอบที่อยู่ในหัวมันเป็น mathematical ล้วนๆ.. และนักเรียนเค้าต้องการ intuition ไม่ใช่สูตร.. ตอนนั้นถึงได้รู้ว่า.. เออ.. มีช่องว่างอยู่ระหว่างสิ่งที่เราเข้าใจใน mathematical formulation กับสิ่งที่เราสามารถถ่ายทอด intuition ให้คนอื่นเห็นภาพได้.. และช่องว่างนั้นคือส่วนที่เรายังเข้าใจไม่จริง.. Feynman บอกว่า.. ถ้าอธิบายสิ่งที่เรียนรู้มาให้คนที่ไม่มีพื้นฐานเข้าใจได้ไม่ได้.. แปลว่าตัวเองก็ไม่ได้เข้าใจจริงๆ.. มีแค่ illusion of understanding.. หลังจากนั้นผมเพิ่มกฎส่วนตัวว่า.. ถ้าอธิบาย concept ไหนให้คนนอกสายเข้าใจไม่ได้.. ต้องกลับไปอ่านใหม่.. เพราะความเข้าใจจริงๆ มันต้องถ่ายทอดได้ ไม่ใช่แค่ compute ได้.. ⚠️และอีกเคล็ดลับนึงที่ผมใช้เพื่อช่วยให้รู้ลึก... คือ.. ผมไม่ยอมรู้เรื่องน้อยกว่า (อย่างมีนัยสำคัญ) พวกคนอื่นๆ ใน firm.. ซึ่งผมว่าแรงผลักดันที่คนอื่นๆ อาจจะประเมินต่ำ คือมันมีความต่างสำคัญระหว่าง.. 「ไม่ยอมรู้น้อยกว่า เพราะกลัวหน้าแตก」 กับ 「ไม่ยอมรู้น้อยกว่า เพราะต้องการตัดสินใจได้ดีกว่า」.. แบบแรกทำให้เรียนรู้เพื่อ defend ตัวเอง.. เลือกเรียนสิ่งที่ confirm ความเชื่อเดิม.. แบบที่สองทำให้เรียนเพื่อ update ตัวเอง.. เปิดรับสิ่งที่ challenge ความเชื่อเดิม.. ความต่างของสองแบบนี้ยิ่ง compound มากขึ้นเรื่อยๆ ในสาย finance.. เพราะตลาดลงโทษ confirmation bias ด้วยเงิน.. ไม่ใช่แค่เรื่องความเสียหน้า.. Tetlock พบว่า superforecasters ที่ทำนายได้แม่นที่สุดมีลักษณะร่วมกันอย่างหนึ่งคือ.. รู้สึกดีเมื่อต้องยอมรับว่าเดิมคิดผิด.. แทนที่จะรู้สึกเสียหน้า.. ในสาย finance ผมว่านี่คือทักษะที่มีมูลค่าทางการเงินตรงๆ.. สรุป.. อย่าถามว่าจะเริ่มตรงไหน.. ถามว่าจะฝึกยังไงให้ feedback loop มันทำงานได้จริง.. เข้าใจว่าประสบการณ์อาจสร้าง intuition ที่ผิดได้.. ดังนั้นต้องสร้าง feedback loop จาก quality ของ reasoning ไม่ใช่จาก P&L อย่างเดียว.. รู้ว่าความรู้แต่ละชั้น แต่ละ layer มีวันหมดอายุไม่เท่ากัน.. และไม่เอา confidence จาก layer ที่มั่นคงอายุนานไปใช้กับ layer ที่เปลี่ยนเร็ว.. อ่านต้นฉบับ อ่านแบบ critical.. ตั้งคำถามกับ assumption ของทุกชิ้น.. ลงมือทำ research เอง replicate paper สร้าง tool เอง.. เพราะกระบวนการสอนเราในสิ่งที่หนังสือสอนไม่ได้.. พัฒนา calibrated confidence.. ไม่ใช่ความมั่นใจสูงแบบมือใหม่ และไม่ใช่ความลังเลแบบคนที่รู้มากเกินจนทำอะไรไม่ได้.. พยายามสอนคนอื่น.. เพราะช่องว่างระหว่าง 「compute ได้」 กับ 「ถ่ายทอดได้」 คือส่วนที่เรายังไม่เข้าใจจริงๆ.. และยอมรับว่าระยะเวลาวัดเป็นปี.. ไม่มีทางลัด.. . . P.S. กับดักที่น่ากลัวที่สุดในสายนี้ไม่ใช่การรู้น้อยเกินไป.. แต่คือการรู้แบบผิดๆ อย่างมั่นใจ.. ตลาดไม่ได้ลงโทษความไม่รู้.. ตลาดลงโทษความมั่นใจที่ไม่ตรงกับความเป็นจริง.. และความมั่นใจแบบนั้น มักสร้างขึ้นมาจากประสบการณ์จริงๆ ที่สะสมมานานหลายปี.. ไม่ใช่จากความโง่.. นั่นแหละเลยทำให้มันอันตรายที่สุด..

นี่จะชอบบอกเพื่อนที่จะไปฟลอริด้าเสมอว่า ให้ดูคิวตาราง NASA ปล่อยจรวดไว้ เผื่อได้ฟลุ๊คเห็น เพราะเค้าปล่อยลำทั่วไปเรื่อยๆ 🥹 นี่เคยไปละพอรู้ว่าวันนี้จะมีปล่อยจรวดก็ไปยืนเล็งๆมั่วๆตรงลานโล่งๆหน้า walmart 555555 แค่หันทิศให้ถูก ก็ได้เห็นมันพุ่งขึ้นเลย ฟินมากกก ครั้งนึงในชีวิตอะㅜㅜ

ใช่ค่ะ แม้ว่าจีนจะมี Shanghai INE crude futures แต่เฉพาะบางคู่สัญญาเท่านั้นที่จะใช้เป็น benchmark ดังนั้นส่วนใหญ่จะอิงราคากับตลาดโลก ระบบการเงินจีนเป็นแบบปิด คุมค่าเงิน คุมการไหลเข้าออกของเงิน จีนแยกเงินหยวนเป็น 2 ประเภท คือ CNY เป็นหยวน onshore ใช้ในประเทศ กับ CNH เป็นหยวน offshore ใช้ที่ฮ่องกงกับสิงคโปร ทีนี้ระบบการซื้อขายพันธบัตรของจีนจะอยู่ใน CNY นักลงทุนต่างชาติถ้าอยากจะได้พธบ.จีนต้องได้รับอนุมัติโควต้า จีนไม่สามารถเปิดเสรีได้เพราะกลัวโดนถล่มขาย และกลัวคุมดอกเบี้ยไม่ได้ ถ้าจีนอยากได้สถานะ reserve currency เหมือน us dollar ก็ต้องยอมปล่อย แต่จีนทำไม่ได้เพราะสภาพคล่องยังไม่พอ แต่มูฟที่อิหร่านจะให้จ่ายเป็นหยวนก็น่าสนใจค่ะ แต่ชาติอื่นที่จะยอมจ่ายให้อิหร่านเป็นหยวนก็เสี่ยงการโดน sanction จากชาติตะวันตกด้วย