VWAP คืออะไร

คำสั่งเบื้องต้นที่ควรรู้สำหรับ Market maker และนักพัฒนาระบบเทรด

เมื่อพูดถึงการลงทุนด้วยการดูกราฟ หรือที่เรียกว่านักลงทุนสาย Technical หากเราต้องการจะทราบราคาเฉลี่ยบนช่วงเวลาที่กำหนด เช่น ราคาเฉลี่ยย้อนหลัง 5 วัน เครื่องมือประเภทแรก ๆ ที่หลายคนนึกถึงต้องมีชื่อของ Moving average อยู่อย่างแน่นอน ด้วยสูตรการคำนวณที่ไม่ซับซ้อน และการเทียบกับราคาบนกราฟให้เข้าใจได้อย่างง่ายทำให้เป็นเครื่องมือโปรดของใครหลายคน และเส้นค่าเฉลี่ยอย่างเส้น 200 วันก็มักถูกนำมาเสนอหรืออ้างอิงโดยนักวิเคราะห์หรือผู้จัดการกองทุนอยู่บ่อยครั้ง แต่สำหรับนักพัฒนาระบบเทรดหรือผู้ทำราคาตลาดแล้ว เขายังมีอีกหลายเครื่องมือที่นำค่าเฉลี่ยมาใช้ประกอบการตัดสินใจได้น่าสนใจมากขึ้น นอกเหนือจากการนำเพียงราคาปิดมาหาค่าเฉลี่ยเท่านั้น สิ่งนั้นคือ Volume Weighted Average Price หรือ VWAP ครับ

สิ่งที่ VWAP นั้นนำมาคำนวณเพิ่มเติมจากราคาปิด คือการนำปริมาณ Volume เข้ามาคำนวณร่วมด้วย ถึงแม้จะเรียบง่ายแต่กลับเป็นเครื่องมือสารพัดประโยชน์ที่ถูกใช้งานทั้งในกองทุนรวมหรือ Hedge Fund เอง เช่นการนำไปประกอบการตัดสินใจว่าจะซื้อที่ราคาไหนและที่สำคัญคือควรซื้อปริมาณเท่าไหร่ นอกจากนี้ยังมีนักลงทุนที่ใช้เพื่อดูว่าราคาปัจจุบันต่ำกว่า VWAP หรือยังเพื่อที่จะซื้อและให้ตลาดกลับมายังค่า VWAP อีกครั้ง

VWAP คืออะไร?

หลายครั้งที่เรามักเจอหุ้นหรือสินทรัพย์ดีดีในราคาที่เหมาะสม ทุกสัญญาณและทุกเครื่องมือบอกเราว่าควรซื้อ แต่…ต้องซื้อที่ราคาไหนกันล่ะที่จะไม่ส่งผลกระทบต่อตลาดมากเกินไป!?

ปริมาณการซื้อขาย (Volume) เป็นสิ่งสำคัญ หุ้นตัวนั้นคงไม่น่าลงทุน หากมีการซื้อขายหลักแสนบาทต่อวัน ในขณะที่คุณต้องการซื้อหนึ่งล้านบาท ดังนั้น VWAP จึงได้เข้ามาทำหน้าที่ให้เรารู้ว่าควรซื้อสินทรัพย์โดยอ้างอิงจากราคาใด และทำการแบ่ง order เพื่อส่งคำสั่งซื้อ/ขาย เพราะคุณคงไม่อยากกลายเป็นเจ้ามือโดยที่ไม่รู้ตัว หรือหากซื้อไปแล้วก็กลายเป็นว่าซื้อน้อยเกินไปในราคาที่ volume ต่ำ จนทำให้ภาพรวมพอร์ตไม่ได้กำไรเท่าที่ควร

สูตรการคำนวณของ VWAP ประกอบไปด้วย:

VWAP formula

VWAP = (Cumulative (Price * Volume))/(Cumulative Volume)

VWAP = (ผลรวมของ (ราคา * ปริมาณการซื้อขาย))/(ปริมาณรวมการซื้อขาย)

ในส่วนของการหาค่าเฉลี่ยราคา จะมีการแปลงราคาให้กลายเป็น Typical price (หรือเรียกว่าราคาเฉลี่ยก็ได้ แต่เนื่องจากผมเกรงว่าผู้อ่านจะสับสนระหว่างราคาเฉลี่ยที่คิดจากราคาปิดจึงขอใช้คำว่า Typical price ซึ่งเป็นคำที่ระบุการคำนวณวิธีนี้อยู่แล้ว) ซึ่งเป็นการนำราคา เปิด ปิด สูง ต่ำ มาหาค่าเฉลี่ยก่อน (บางตำรา ก็ใช้ทั้ง Open, High, Low, Close ในขณะที่ตัวอย่างนี้ ผมขอใช้เพียง High, Low,Close ก่อนนะครับ) โดยตัวอย่างตามด้านล่างนี้

สมมติให้ราคาสินทรัพย์ในหนึ่งวันจากราคาปิดประกอบไปด้วย:

High: 115.2

Low: 109.7

Close: 112.1

Volume: 5030110

Typical price = (High + Low + Close)/3

จะได้เท่ากับ (115.2+109.7+112.1)/3 = 112.3

จากนั้นนำค่า Typical price * Volume จะได้

112.3*5030110 = 564,881,353

เพียงเท่านี้เราก็จะได้ค่าผลรวมของราคาคูณกับปริมาณการซื้อขาย หรือผลลัพธ์จากสมการ (Cumulative (Price*Volume)) มาแล้ว

จากตัวอย่างที่เราหาจากข้อมูลรายวัน ผมขอสมมติว่าเรามีข้อมูล 2 วัน โดยวันที่ 2 มีข้อมูลดังนี้

High: 117.0

Low: 112.1

Close: 116.5

Volume: 4227281

Typical price = (High + Low + Close)/3

จะได้เท่ากับ (117+112.1+116.5)/3 = 115.2

จากนั้นนำค่า Typical price * Volume จะได้

115.2*4227281 = 486,982,771.2

และตัวแปรสุดท้ายในสมการคือ ผลรวมของปริมาณการซื้อขาย ดังนั้นในวันแรกผลรวมของการซื้อขายจะเป็น

ปริมาณการซื้อขายวันที่ 1 = 5030110

ปริมาณการซื้อขายวันที่ 2 = 4227281

ผลรวมปริมาณการซื้อขาย = 5030110 + 4227281

ผลรวมปริมาณการซื้อขาย = 9,257,391

เหลือเพียงการทำสมการขั้นตอนสุดท้ายให้เสร็จสมบูรณ์ โดยการนำผลรวมปริมาณการซื้อขายไปหารนั่นเอง เราจะได้ราคา VWAP แล้วครับ

VWAP วันที่ 1: 564881353/5030110 = 112.3

VWAP วันที่ 2: (486982771.2 + 564881353)/9257391 = 113.6

เท่านี้เราก็จะได้ VWAP แล้วครับ :)

ภาพแสดงราคาและค่า VWAP ของสินทรัพย์จากข้อมูลย้อนหลัง 100 วันของ ZMT/THB

แล้วนำไปใช้ยังไงดีล่ะ?

• ใช้ในการยืนยัน Trend เนื่องจากเครื่องมือนี้ได้นำปริมาณการซื้อขายเข้าไปด้วย นั่นจึงหมายความว่าภาพสะท้อนของ trend นั้นบอกถึงปริมาณความต้องการของสินทรัพย์นั้น ๆ โดยที่ถึงแม้อาจจะมีการแกว่งตัวของราคาแต่ VWAP ยังแสดงแนวโน้มขาขึ้น หรือขาลงให้นำไปประกอบการพิจารณาแนวโน้มได้
• สำหรับ Market maker หรือนักลงทุนสถาบันที่ต้องการซื้อขายในปริมาณที่มาก แต่ไม่ต้องการซื้อขายในครั้งเดียวเพื่อหลีกเลี่ยงการสะท้อนออกผ่านกราฟราคาชัดเจนจนกระทบกับตลาด สมมติว่ามีกองทุนกองหนึ่งต้องการเก็บหุ้นในตลาด จำนวน 100 ล้านหุ้น ซึ่งแน่นอนว่าหากเคาะทีเดียวบนกระดานหุ้นไทยมีไปชนเพดาน 30% แน่นอน (ตัดเรื่องข้อจำกัดต่าง ๆ ออกไปเพื่อให้เห็นภาพ) หรือหากจะขายทิ้ง ก็จะกลายเป็นออเดอร์ที่ฝังหุ้นตัวนั้นจม Floor แน่นอน ดังนั้นทางผู้พัฒนา Algorithmic trading จากทางสถาบันหรือ Market maker จะใช้ระบบอัตโนมัติในการแบ่งจำนวนหุ้นที่ต้องการจะซื้อออกเป็นออเดอร์ย่อย แล้ววางการซื้อขายบนราคา VWAP ซึ่งถือเป็นราคา Guideline ที่ใช้เป็นฐานราคาแต่ละครั้งที่จะทำการซื้อขาย โดยเมื่อสิ้นวันราคาต้นทุนที่ได้จากการตั้งซื้อหรือขายที่ VWAP ก็จะไม่หนีไปจากราคาปิดมากนัก
• นำไปใช้เป็นตัวชี้วัดผลการลงทุน สมมติว่าเทรดเดอร์รายหนึ่ง ได้ทำการซื้อเหรียญคริปโตให้สถาบันมาได้ที่ราคา 122 บาท จำนวน 1 ล้าน Tokens จากราคา VWAP แต่ราคาปิดเหรียญนั้น กลับปิดที่ 123 บาท นั่นหมายความว่าเค้าสามารถทำกำไรได้ 1 บาท จาก 1 ล้านเหรียญเลยทีเดียว ซึ่งความต่างเพียงแค่ช่วงราคาเล็ก ๆ ก็มีความหมายมาก ๆ สำหรับการซื้อขายด้วยปริมาณที่เยอะขนาดนี้

แล้วมันต่างจาก Moving average ยังไง?

• ถึงแม้จะมีความคล้ายกันอยู่บ้างแต่ก็ไม่สามารถบอกได้ว่าทั้งสองนั้นคืออินดิเคเตอร์แบบเดียวกัน เพราะ Moving average นั้นพุ่งความสนใจไปที่เพียงราคาปิดเท่านั้น ในขณะที่ VWAP มีการนำราคาส่วนที่เหลือไปคำนวนประกอบร่วมด้วยและยังมีการนำปริมาณการซื้อขายที่เป็นหัวใจสำคัญสำหรับการหาจุดเข้าซื้อขายที่ส่งผลต่อผู้ที่ต้องการลงทุนในปริมาณมาก ๆ ในจุดที่มีปริมาณการซื้อขายสูง ๆ อยู่ด้วย ถ้าหากเรามองในแง่รายวัน เราอาจจะมองว่าคล้ายกัน แต่ในระดับ Hedge fund ที่ส่งออเดอร์ระดับ HFT บนเสี้ยววินาที การจะส่งคำสั่งไปยังราคาที่คำนวณมาจากราคาปิดย้อนหลังเพียงอย่างเดียว กับ VWAP ที่มีการถ่วงน้ำหนักปริมาณการซื้อขายมาด้วยแล้ว ย่อมส่งผลต่างกันแน่นอน

ข้อจำกัดของ VWAP

• แน่นอนว่าไม่มีเครื่องมือไหนไร้ที่ติอยู่แล้ว จากสมการด้านบน เราจะเห้นว่าข้อมูลที่นำมาคำนวณนั้น สุดท้ายก็เป็นเพียงข้อมูลย้อนหลัง ที่อาจไม่ได้เป็นชุดข้อมูลที่ถูกต้องที่นำไปตัดสินใจในอนาคต ยิ่งถ้าหากคุณนำไปคำนวณกับค่าย้อนหลัง 5 วัน 30 วัน หรือ 200 วัน มันก็คงให้ผลไม่ต่างจาก Moving average เลย ดังนั้น VWAP จึงอาจเหมาะกับการนำไปใช้ภายในวันมากกว่า ซึ่งในงานปัจจุบันที่ผมใช้ ก็มีการนำมาใช้ส่งคำสั่งซื้อขายภายในวันเช่นกัน หรือหากลองศึกษาจากบริษัทที่รับทำ Market maker คุณจะพบตัวเลือกในการเซ็นสัญญาว่าจะส่งคำสั่งโดยอิงจาก VWAP เป็นตัวเลือกอยู่บนนั้นอย่างแน่นอน

เรื่องเล่าจากเรา

• VWAP ยังเป็นเครื่องมือนึงที่ถูกใช้อย่างแพร่หลายกับสถาบัน, กองทุน, market maker อยู่ในปัจจุบัน ถึงแม้จะมีเทคโนโลยีอื่น ๆ ขึ้นมาใหม่แล้วก็ตาม เนื่องจากการง่ายต่อความเข้าใจ
• Market maker ที่ดูแลสภาพคล่องให้กับ Exchange ต่าง ๆ ก็ยังมีการนำ VWAP เป็นตัวเลือกให้กับลูกค้าอยู่ด้วย
• VWAP ไม่ใช่เครื่องมือจะเอาไป trade หาจุดเข้าจุดออกแบบไม้ต่อไม้แบบนั้น เนื่องจากมันไม่ได้ใช้หากำไรต่อไม้แบบ 10% แต่เป็นการใช้เพื่อสะสมราคาทั้งขาซื้อและขาขาย รวมถึงการทยอยออกในปริมาณมาก ๆ มากกว่า ไม่ควรนำไปดูแบบตัดขึ้นตัดลงอะไรแบบนั้น
• ถ้าอยากลองใช้ นอกจากจะคำนวณผ่าน Excel ได้แล้ว Python ยังมี Libray สำหรับคำนวณให้เราง่าย ๆ ในโค้ดบรรทัดเดียว เช่น TA_Lib, TA

ตัวอย่างโค้ด:

from ta.volume import VolumeWeightedAveragePrice
def vwap(df, label='vwap', window=5, fillna=True):
    df['VWAP'] = VolumeWeightedAveragePrice(high=df['High'], 
                                            low=df['Low'], 
                                            close=df["Close"], 
                                            volume=df['Volume'], window=window, fillna=fillna).volume_weighted_average_price()
    return df

ถ้าคิดว่า VWAP เจ๋งแล้ว ตอนหน้าผมมี TWAP มาเสนอต่อ ถ้าสนใจกดติดตามกันไว้ได้เลยครับ