top of page

Cointegration คืออะไร?

Cointegration คือแนวคิดที่ช่วยเปิดเผยความสัมพันธ์ในข้อมูลอนุกรมเวลา (time series) แม้สินทรัพย์สองชนิดจะดูเหมือนเคลื่อนไหวอย่างอิสระ แต่จริง ๆ แล้วการเคลื่อนไหวของทั้งสองสินทรัพย์อาจมีความสัมพันธ์กัน ยกตัวอย่างที่เข้าใจได้ง่ายเช่นเช่นระยะห่างระหว่างเจ้าของสุนัขกับสุนัขที่เดินไปด้วยสายจูง ถึงแม้ทั้งสองจะเคลื่อนด้วยความเร็วที่ไม่คงที่ขึ้นและลงอยู่ตลอดเวลา แต่ระยะห่างระหว่างพวกเขายังคงมีขอบเขตที่พอคาดเดาได้เช่นสุนัขจะเดินเร็วขึ้นเมื่อตามหลังเจ้าของเกินไปหรือเจ้าของจะเดินช้าลงเมื่ออยู่ห่างสุนัขมากเกินไปเป็นต้น

Cointegration คือแนวคิดที่ช่วยเปิดเผยความสัมพันธ์ในข้อมูลอนุกรมเวลา (time series) แม้สินทรัพย์สองชนิดจะดูเหมือนเคลื่อนไหวอย่างอิสระ แต่จริง ๆ แล้วการเคลื่อนไหวของทั้งสองสินทรัพย์อาจมีความสัมพันธ์กัน ยกตัวอย่างที่เข้าใจได้ง่ายเช่นเช่นระยะห่างระหว่างเจ้าของสุนัขกับสุนัขที่เดินไปด้วยสายจูง ถึงแม้ทั้งสองจะเคลื่อนด้วยความเร็วที่ไม่คงที่ขึ้นและลงอยู่ตลอดเวลา แต่ระยะห่างระหว่างพวกเขายังคงมีขอบเขตที่พอคาดเดาได้เช่นสุนัขจะเดินเร็วขึ้นเมื่อตามหลังเจ้าของเกินไปหรือเจ้าของจะเดินช้าลงเมื่ออยู่ห่างสุนัขมากเกินไปเป็นต้น
Cointegration

การตรวจสอบ Cointegration

วิธีการทดสอบCointegrationเบื้องต้นคือใช้ Engle-Granger Two-Step Method:

  • 1) ทำ Regression ระหว่างอนุกรมเวลา 2 ชุด

  • 2) ทดสอบ Residual ด้วย ADF Test หากค่าที่เหลือมีสถานี (stationary) แสดงว่ามี cointegration



  • ค่า Correlation: ยิ่งมีค่าเข้าใกล้ 1 มากเท่าใด แสดงว่าข้อมูล X และ Y มีการเคลื่อนไหวในทิศทางเดียวกันมากขึ้นเท่านั้น เช่น หากค่า Correlation เท่ากับ 0.99 หมายความว่า X และ Y มีความสัมพันธ์เชิงทิศทาง (correlated) ต่อกันสูงมาก

  • ค่า Cointegration: แสดงในรูปแบบค่า p-value โดยค่าที่มากขึ้นบ่งชี้ว่าโอกาสในการปฏิเสธสมมติฐานที่ว่าข้อมูลจะ cointegrated กันมีมากขึ้น กล่าวคือ ยิ่งค่า p-value สูง ยิ่งบ่งบอกว่าข้อมูล X และ Y ไม่มีการ cointegrated กัน หรือไม่มีแนวโน้มที่จะกลับมาหากันในระยะยาว (เปรียบเหมือนหนังยางที่ไม่ดีดกลับ) เช่น หากค่า p-value เท่ากับ 0.88 หมายความว่า X และ Y ไม่มีการ cointegrated กัน



ตัวอย่างสินทรัพย์ที่อาจมี Cointegration

  • ราคาน้ำมันดิบกับหุ้นบริษัทน้ำมัน

  • ราคาทองคำกับหุ้นเหมืองทอง

  • อัตราดอกเบี้ยกับ REITs

Mean Reversion คืออะไร?

Mean Reversion เป็นหลักการในตลาดการเงินที่เชื่อว่าราคาหรือผลตอบแทนของสินทรัพย์จะมีแนวโน้มกลับเข้าสู่ค่าเฉลี่ยในระยะยาว เช่น หากราคาหุ้นปรับตัวขึ้นหรือลงมากเกินไป อาจเกิดการกลับตัวกลับมาที่ค่าเฉลี่ย

ตัวอย่าง Mean Reversion

สมมติราคาน้ำมันพุ่งขึ้น หุ้นของบริษัทน้ำมันก็อาจปรับตัวขึ้นตาม หากราคาน้ำมันลดลง หุ้นก็อาจลดลงเช่นกัน กลยุทธ์นี้ใช้ประโยชน์จากการ "กลับเข้าสู่สมดุล" ของราคาสินทรัพย์


โดยรวมแล้วCointegrationจึงเป็นหนึ่งในปัจจัยในการค้นหาสินทรัพย์ที่อาจมีคุณสมบัติMean Reversion สำหรับนำมาค้นหาโอกาสในการเทรด โดยการจับจังหวะที่ราคาสินทรัพย์เบี่ยงเบนจากค่าเฉลี่ย เพื่อทำกำไรจากการกลับตัวในอนาคต

Comments


Quantseras เรียน Quant

082-923-6655

Info@Quantsera.com

79/1656 Phahonyothin Rd, Chan Kasem, Chatuchak, Bangkok 10900

Subscribe to Our Newsletter

Follow Us On:

  • LinkedIn
  • Facebook
  • Twitter

© 2025 by QuantSera

bottom of page