Correlation คืออะไร ถือหลายคู่เงินพร้อมกัน ทำไมความเสี่ยงซ่อนอยู่

Correlation (ความสัมพันธ์) คือตัวเลขที่บอกว่าราคาสองตัวมักขยับไปทางเดียวกันแค่ไหน ถ้าเปิดหลายไม้พร้อมกันโดยไม่ดูเรื่องนี้ พอร์ตอาจดูเหมือนกระจายความเสี่ยงแล้ว แต่จริง ๆ เป็นการเดิมพันเรื่องเดียวกันซ้ำหลายรอบ บทนี้อธิบายว่าตัวเลขนี้คิดยังไง ทำไมต้องคิดจากผลตอบแทน และคำนวณความเสี่ยงรวมของพอร์ตให้ดูทีละขั้น

Correlation อ่านยังไง

ค่า Correlation (เขียนย่อว่า ρ อ่านว่า โร) อยู่ระหว่าง −1 ถึง +1

ค่า ρ	ความหมาย
+1	ขยับไปทางเดียวกันทุกครั้ง ในสัดส่วนคงที่
+0.7 ขึ้นไป	ไปทางเดียวกันเป็นส่วนใหญ่
ใกล้ 0	ไม่เกี่ยวกันแบบเส้นตรง ตัวหนึ่งขึ้นไม่ได้บอกอะไรเรื่องอีกตัว
−0.7 ลงไป	มักวิ่งสวนทางกัน
−1	สวนทางกันทุกครั้ง

สูตรคือ ρ = Cov(A, B) ÷ (σ_A × σ_B) หรือความแปรปรวนร่วมของสองตัว หารด้วยส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (σ ความแกว่งตามปกติ) ของแต่ละตัว ไม่ต้องคำนวณมือ สเปรดชีตมีฟังก์ชัน CORREL ให้

สองเรื่องที่คนมักเข้าใจผิด

• ρ บอก ทิศ ไม่ได้บอก ขนาด ρ = 0.8 ไม่ได้แปลว่า B ขยับ 80% ของ A อาจขยับมากกว่าหรือน้อยกว่าก็ได้
• ρ เป็นค่าเฉลี่ยของช่วงที่วัด ไม่ใช่คุณสมบัติถาวร วัดช่วง 3 เดือนกับช่วง 1 ปีอาจได้ไม่เท่ากัน

ต้องคิดจากผลตอบแทน ไม่ใช่จากเส้นราคา

ถ้าเอาราคาสองตัวที่มีเทรนด์ขึ้นทั้งคู่มาหา Correlation ตรง ๆ ตัวเลขจะออกมาสูงเสมอ แม้สองตัวนั้นไม่เกี่ยวกันเลย เพราะสิ่งที่วัดได้คือ “ขึ้นทั้งคู่” ไม่ใช่ “ขึ้นพร้อมกันในแต่ละวัน”

เราลองสร้างราคาสมมติสองชุด 60 แท่ง แต่ละชุดสุ่มแยกกัน ไม่มีส่วนไหนเชื่อมกัน แค่ใส่แนวโน้มขึ้นให้ทั้งคู่

1. ชุด A เริ่ม 100 จบ 135.33 (+35%) ชุด B เริ่ม 50 จบ 57.06 (+14%)
2. หา Correlation จาก ราคา 60 จุด ได้ 0.95 ดูเหมือนผูกกันแน่น
3. แปลงเป็น ผลตอบแทนรายแท่ง = (ราคาแท่งนี้ ÷ ราคาแท่งก่อน − 1) × 100% ได้ 59 ค่าต่อชุด
4. หา Correlation จากผลตอบแทน ได้ 0.04 แทบเป็นศูนย์
5. ตรวจ: นับแท่งที่สองชุดขยับทิศเดียวกัน ได้ 26 จาก 59 แท่ง ไม่ถึงครึ่ง ตรงกับค่าใกล้ 0

กำไรขาดทุนของไม้ที่เปิดอยู่มาจากการเปลี่ยนแปลงของราคาแต่ละวัน ไม่ใช่จากระดับราคา ดังนั้นตัวที่บอกว่า “ขาดทุนพร้อมกันไหม” คือ Correlation ของผลตอบแทนเท่านั้น

ความสัมพันธ์ที่เทรดเดอร์ดูบ่อย

ทั้งหมดนี้เป็น แนวโน้ม ที่เห็นบ่อยในอดีต ไม่ใช่กฎ ค่าจริงขึ้นลงตามช่วงเวลา ควรวัดเองจากข้อมูลล่าสุดก่อนใช้

• EURUSD กับ USDCHF มักวิ่งสวนกัน เพราะดอลลาร์อยู่คนละฝั่งของสองคู่ ดอลลาร์แข็ง EURUSD มักลง USDCHF มักขึ้น ส่วนยูโรกับฟรังก์สวิสมักเคลื่อนไหวคล้ายกัน
• คู่ที่มี USD อยู่ข้างหลังเหมือนกัน เช่น EURUSD GBPUSD AUDUSD มักขยับทางเดียวกัน เพราะมีดอลลาร์เป็นตัวร่วม ข่าวสหรัฐฯ ตัวเดียวขยับได้ทั้งกลุ่ม
• ทองคำกับดอลลาร์มักสวนกัน ทองตั้งราคาเป็นดอลลาร์ ดอลลาร์อ่อนทองมักขึ้น แต่มีช่วงที่ทั้งคู่ขึ้นพร้อมกันได้ เช่น ช่วงที่คนหนีความเสี่ยงเข้าหาทั้งสองอย่าง เรื่องดอกเบี้ยกับทองอ่านต่อได้ที่ ดอกเบี้ยขยับค่าเงินและทองยังไง และ คู่มือเทรดทองคำ XAUUSD

อีกเรื่องที่สำคัญ ช่วงตลาดตกใจ Correlation ของหลายสินทรัพย์มักพุ่งเข้าหา 1 ตัวที่ปกติไม่ค่อยเกี่ยวกันกลับร่วงพร้อมกัน การกระจายความเสี่ยงจึงช่วยน้อยที่สุดในวันที่ต้องการมันที่สุด

สามไม้ แต่อาจเป็นเดิมพันเดียว

สมมติเปิดพร้อมกัน

• Buy EURUSD = ซื้อยูโร ขายดอลลาร์
• Buy GBPUSD = ซื้อปอนด์ ขายดอลลาร์
• Buy XAUUSD = ซื้อทอง จ่ายเป็นดอลลาร์

สามไม้นี้มีจุดร่วมคือ ได้เงินเมื่อดอลลาร์อ่อน และเสียเมื่อดอลลาร์แข็ง ถ้าแต่ละไม้เสี่ยง 1% ตามหลัก เสี่ยงไม้ละ 1% ข่าวสหรัฐฯ ที่ทำให้ดอลลาร์พุ่งแรงครั้งเดียว อาจทำให้ชน Stop loss ครบทั้งสามไม้ เสีย 3% ในเวลาไม่กี่นาที

วิธีเช็กง่าย ๆ คือจดสถานะสุทธิของแต่ละสกุลเงิน ตัวอย่างนี้ USD ติดลบสามหน่วย (ขายดอลลาร์สามครั้ง) อีกสามตัวบวกตัวละหนึ่ง ถ้าสกุลไหนสะสมเกินหนึ่งหน่วยในทิศเดียวกัน ให้นับไม้เหล่านั้นเป็นกลุ่มเดียวกัน

ทิศของไม้ก็สำคัญ Buy EURUSD คู่กับ Sell USDCHF คือขายดอลลาร์สองครั้ง เสี่ยงซ้อน แต่ Buy EURUSD คู่กับ Buy USDCHF สองไม้หักล้างกันเป็นส่วนใหญ่ ทั้งขาดทุนและกำไร

คำนวณความเสี่ยงรวมของพอร์ต

ความเสี่ยงรวม (σ_p) ของหลายสถานะคิดจาก

σ_p² = Σ w_i²σ_i² + 2Σ ρ_ij w_i w_j σ_i σ_j

w_i คือขนาดสถานะ σ_i คือความแกว่งของแต่ละตัว เพื่อให้ง่าย เราใช้ s_i = w_i × σ_i คือความแกว่งของกำไรขาดทุนเป็นดอลลาร์ (ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของกำไรขาดทุนรายวัน) สูตรจะเหลือ σ_p² = Σ s_i² + 2Σ ρ_ij s_i s_j

สองสถานะ แต่ละตัว s = 100 ดอลลาร์

1. Σ s² = 100² + 100² = 20,000
2. ส่วนไขว้ = 2 × ρ × 100 × 100 = 20,000 × ρ
3. ρ = 1: √40,000 = 200 เท่าการบวกตรง ๆ
4. ρ = 0.5: √30,000 = 173.2
5. ρ = 0: √20,000 = 141.4
6. ρ = −1: √0 = 0 หักล้างกันหมด

สามสถานะ Buy EURUSD, Buy GBPUSD, Buy ทอง ตัวละ s = 100 ดอลลาร์ สมมติ ρ ของ EURUSD กับ GBPUSD = 0.7, EURUSD กับทอง = 0.4, GBPUSD กับทอง = 0.3 (ตัวเลขสมมติเพื่อสาธิต ไม่ใช่ค่าที่วัดจากตลาด)

1. Σ s² = 3 × 10,000 = 30,000
2. ส่วนไขว้ = 2 × (0.7 + 0.4 + 0.3) × 10,000 = 28,000
3. σ_p² = 58,000 → σ_p = 240.8 ดอลลาร์
4. ถ้าสามตัวไม่เกี่ยวกันเลย (ρ = 0) จะได้ √30,000 = 173.2 ดอลลาร์
5. ความสัมพันธ์ทำให้ความเสี่ยงมากกว่ากรณีอิสระ 240.8 ÷ 173.2 = 1.39 เท่า ถ้าอยากให้เท่ากรณีอิสระ ต้องลดทุกไม้เหลือ 173.2 ÷ 240.8 = 0.72 เท่าของขนาดเดิม

Buy EURUSD คู่กับ Buy USDCHF สมมติ ρ ระหว่างสองสถานะนี้ = −0.9 ได้ √(20,000 − 18,000) = √2,000 = 44.7 ดอลลาร์ ความแกว่งหายไปเกือบหมด กำไรที่หวังก็หายไปด้วย

ข้อควรระวัง σ_p คือความแกว่งในวันปกติ ไม่ใช่กรณีเลวร้ายที่สุด วันที่ราคากระโดดแรง ไม้ที่สัมพันธ์กันชน Stop loss พร้อมกันได้ กรณีเลวร้ายจึงยังเท่ากับผลรวมของความเสี่ยงทุกไม้

เพดานความเสี่ยงสองชั้น

ตั้งเพดานต่อไม้ และเพดานต่อกลุ่มที่ขยับไปด้วยกัน ไม่ใช่แค่ชั้นเดียว

ตัวอย่างกติกาที่ใช้กันทั่วไป ปรับตัวเลขให้เข้ากับตัวเอง

• ต่อไม้ ไม่เกิน 1% ของพอร์ต คำนวณ lot จากระยะ Stop loss ตาม ขนาด lot จากระยะ Stop loss
• ต่อกลุ่ม ไม้ที่ ρ ของผลตอบแทนเกินราว 0.7 หรือมีสกุลเงินเดียวกันในทิศเดียวกัน รวมกันไม่เกิน 2–3%
• ถ้าอยากเปิดหลายไม้ในกลุ่มเดียว แบ่งเพดานกลุ่มเฉลี่ย เช่น เพดาน 2% เปิดสามไม้ ไม้ละ 2 ÷ 3 = 0.67%
• ความเสี่ยงเปิดอยู่ทั้งหมด รวมทุกกลุ่ม ตั้งไว้อีกชั้น ให้ทนวันที่ทุกอย่างร่วงพร้อมกันได้

เกณฑ์ ρ เกิน 0.7 = เดิมพันเดียวกัน, 0.3–0.7 = ซ้อนกันบางส่วน, ต่ำกว่า 0.3 = เกือบแยกกัน เป็นหลักคร่าว ๆ ที่ใช้ตัดสินใจได้เร็ว ไม่ใช่เส้นแบ่งตายตัว วัดจากผลตอบแทนรายวันย้อนหลัง 60–100 วัน และวัดใหม่ทุกเดือน

ถ้าเพิ่มไม้ระหว่างทาง (การเพิ่มและแบ่งปิดไม้) ไม้ใหม่ในทิศเดิมบนตัวเดิม คือ ρ = 1 กับไม้เก่า นับรวมในกลุ่มเดียวกันเสมอ

กระจายข้ามระบบ: สิ่งที่เราเห็นจากการทดสอบ

นอกจากกระจายข้ามสินทรัพย์ ยังกระจายข้าม ระบบเทรด ได้ด้วย แม้เทรดตัวเดียวกัน ถ้าตรรกะต่างกัน ผลลัพธ์รายวันก็สัมพันธ์กันน้อยได้

ในการทดสอบย้อนหลังของเรา บนทองคำ XAUUSD กราฟ M1 ปี 2026 ใช้ข้อมูล tick จริง (มกราคมถึงสิงหาคมหรือกันยายน แล้วแต่ชุดทดสอบ) ส่วนปี 2024–2025 ใช้ tick จำลองจากข้อมูล 1 นาที

• รวมห้าระบบ แต่ละตัวใช้ lot ตามที่ทดสอบ กำไรรวมเท่ากับผลบวกของแต่ละตัวพอดี แต่ Equity drawdown สูงสุดของชุดรวมอยู่ที่ 2,800 ดอลลาร์ ขณะที่ถ้าเอา drawdown สูงสุดของแต่ละตัวมาบวกกันจะได้ 5,561 ดอลลาร์ เพราะช่วงที่แย่ที่สุดของแต่ละระบบไม่ได้มาพร้อมกัน (เรื่อง Equity DD อ่านที่ Drawdown อ่านยังไง)
• สองกลุ่มระบบที่ ρ ของผลรายวัน 0.48 ในวันที่กลุ่มแรกขาดทุน 100 วัน มีแค่ 24 วันที่อีกกลุ่มขาดทุนด้วย พอรวมกัน อัตราส่วนกำไรต่อ drawdown (วัดจาก drawdown รายวัน) ขึ้นจาก 18.3 เป็น 26.8
• ระบบตามเบรกเอาต์กับระบบรับย่อตัว ρ = 0.64 ระบบเบรกเอาต์ได้กำไรเฉพาะปีที่ทองวิ่งเป็นเทรนด์ ปี 2024 ขาดทุน และเมื่อเอาไปเพิ่มในชุดรวมก็ไม่ช่วยให้ชุดดีขึ้น
• สองระบบที่ ρ = 0.94 แทบเป็นระบบเดียวกัน เราจึงตัดออกหนึ่งตัว
• ชุดห้าระบบบนพอร์ต 10,000 ดอลลาร์ ปรับ lot ให้แต่ละระบบมี drawdown ใกล้กัน ได้ผล +2,287 / +3,637 / +18,755 ดอลลาร์ ในปี 2024 / 2025 / 2026 บวกครบสามปี แต่กำไรส่วนใหญ่มาจากปี 2026 ปีเดียว

ข้อสรุปของเรา: ρ ระหว่างระบบที่ต่ำ ช่วยลด drawdown ได้จริง แต่ระบบที่ ρ สูงเกินราว 0.6 มักเพิ่มแค่ขนาด ไม่ได้เพิ่มความหลากหลาย อ่านวิธีดูตัวเลขในรายงานได้ที่ อ่านรายงาน Backtest ของ MT5 และเหตุที่ระบบได้ผลบางปีที่ Market regime

ทั้งหมดนี้เป็นผลทดสอบย้อนหลัง ผลในอดีตไม่ได้บอกผลในอนาคต และไม่ใช่ผลตอบแทนที่ควรคาดหวัง ผลจริงมักต่ำกว่าผลทดสอบ (ทำไมผลจริงต่างจาก Backtest)

ข้อผิดพลาดที่เจอบ่อย

• หา Correlation จากราคา สองตัวที่มีเทรนด์จะดูผูกกันเสมอ ต้องใช้ % เปลี่ยนแปลงรายแท่ง
• นับจำนวนไม้แทนจำนวนเดิมพัน ห้าไม้ที่ขายดอลลาร์ทั้งหมด คือเดิมพันเดียวที่ใหญ่ขึ้นห้าเท่า
• ลืมดูทิศ คู่ที่ ρ ติดลบ ถ้าเปิดสวนทางกัน (Buy ตัวหนึ่ง Sell อีกตัว) ความเสี่ยงจะซ้อนกัน ไม่ใช่หักล้าง
• ใช้ค่า Correlation เก่า ความสัมพันธ์ที่วัดเมื่อปีก่อนอาจเปลี่ยนไปแล้ว และมักพุ่งเข้าหา 1 ในวันที่ตลาดตกใจ
• คิดว่าป้องกันความเสี่ยงฟรี Buy สองคู่ที่วิ่งสวนกันลดความแกว่งได้ แต่กำไรก็หายไป และยังจ่าย spread กับ swap ครบทุกไม้
• เพิ่มระบบที่คล้ายกันเข้าพอร์ต ระบบที่ผลรายวันสัมพันธ์กันสูง เพิ่มขาดทุนช่วงแย่พร้อมกัน ไม่ได้ช่วยกระจาย