Fulton Financial 1 40th DS Cum Prf Shs Series A MDD — ลดลงจากจุดสูงสุด

ไม่ใช่เปอร์เซ็นต์คงที่ แต่ประเมินจากการกระจายการลดลงในอดีตของหุ้นนั้นเองว่าตอนนี้เป็นการลดลงที่มองข้ามได้ โซนซื้อทยอย หรือโซนที่ต้องตรวจสอบปัจจัยพื้นฐาน รองรับหุ้นจาก 4 ตลาด สหรัฐฯ·เกาหลี·ญี่ปุ่น·ยุโรป

전체 종목 목록 보기

Fulton Financial 1 40th DS Cum Prf Shs Series A (FULTP)

สหรัฐฯ · เทียบ NASDAQ100/S&P500

-18.48 %

전면 재점검 (3년 내 바닥 도달)

Fulton Financial 1 40th DS Cum Prf Shs Series A (FULTP) ปัจจุบันต่ำกว่าจุดสูงสุด -18.48% (MDD) อยู่ในโซน '전면 재점검 (3년 내 바닥 도달)' ตามการกระจายของการลดลงในอดีตของหุ้นตัวนี้เอง (ณ วันที่ 2026-10-30 ราคาปิด $15.51)

Fulton Financial 1 40th DS Cum Prf Shs Series A · MDD

เปรียบเทียบการลดลงของหุ้นกับดัชนีตัวแทนประเทศ (KOSPI·KOSDAQ / NASDAQ100·S&P500 / Nikkei225, NASDAQ100·S&P500 / Euro Stoxx50, NASDAQ100·S&P500 — เลือกอัตโนมัติตามตลาดของหุ้น)

📌 เกณฑ์ระยะแบบปรับตัวของหุ้นนี้

นี่คือค่าที่คำนวณจากการกระจายการลดลงในอดีตของหุ้นนี้เอง (เกณฑ์อาจแตกต่างจากหุ้นอื่น)

0.0~35.0 PCTILE

고점 근처

-3.28% ~ 0.0%

35.0~60.0 PCTILE

작은 조정

-5.88% ~ -3.28%

60.0~80.0 PCTILE

조정 진입

-7.76% ~ -5.88%

80.0~90.0 PCTILE

밸류에이션 점검

-9.24% ~ -7.76%

90.0~95.0 PCTILE

구조적 리스크

-11.31% ~ -9.24%

95.0~100.0 PCTILE

전면 재점검 (3년 내 바닥 도달)

-18.48% ~ -11.31%

สถิติจากเหตุการณ์ในอดีต 📊 สถิติจากข้อมูลในอดีต

ผลรวมที่ดูว่าเหตุการณ์ในอดีตที่เข้าสู่โซนนี้ชนะ benchmark ในภายหลังจริงหรือไม่ หากจำนวนเหตุการณ์น้อย (ต่ำกว่า 5) ควรใช้เพื่อการอ้างอิงเท่านั้น

ระยะ	ความถี่ที่เกิดขึ้น	3 เดือนหลัง	6 เดือนหลัง	12 เดือนหลัง

7 วันล่าสุด

วันที่	ราคาปิด	ลดลงจากจุดสูงสุด
2026-10-30	$15.51	-18.48%
2026-10-29	$15.78	-17.06%
2026-10-28	$15.89	-16.51%
2026-10-27	$16.27	-14.48%
2026-10-26	$16.23	-14.69%
2026-10-23	$16.38	-13.91%
2026-10-22	$16.23	-14.69%

ในช่วง 30 วันทำการล่าสุด การลดลงของ Fulton Financial 1 40th DS Cum Prf Shs Series A เฉลี่ย -12.32% ตื้นที่สุด -7.75% ลึกที่สุด -18.48%

ระยะ MDD รายหุ้นแบ่งอย่างไร?

MDD รายหุ้น ไม่แบ่งระยะตามเปอร์เซ็นต์คงที่ (-3%, -7% ฯลฯ) เหมือน Nasdaq·KOSPI แต่แบ่งตามการกระจายการลดลงในอดีตของหุ้นนั้นเอง รวบรวมการลดลงรายวันทั้งหมด (% จากจุดสูงสุด) ใน 3 ปีล่าสุดเพื่อสร้างการกระจาย คำนวณว่าการลดลงวันนี้อยู่ที่ percentile ที่เท่าไหร่ในการกระจายนั้น

ตัวอย่างเช่น หุ้นปันผลที่มีความผันผวนต่ำเพียงลดลง -10% ก็อาจเข้าสู่โซน "การปรับฐานวิกฤต" แต่หุ้นเติบโตที่มีความผันผวนสูงต้องลดลง -30% จึงจะเข้าสู่โซนเดียวกัน วิธีนี้ช่วยลดข้อผิดพลาดในการเปรียบเทียบหุ้นที่มีลักษณะต่างกันด้วยมาตรวัดเดียวกัน

ระยะแบ่งเป็นทั้งหมด 6 ระดับ (ใกล้จุดสูงสุด → การปรับฐานเล็กน้อย → เข้าสู่การปรับฐาน → ตรวจสอบมูลค่า → ความเสี่ยงเชิงโครงสร้าง → ตรวจสอบทั้งหมดอีกครั้ง) และแสดงสถิติว่าเหตุการณ์จริงที่เข้าแต่ละระยะชนะดัชนี benchmark ในภายหลังหรือไม่ด้วย

คำถามที่พบบ่อย

Q. ทำไมแบ่งระยะตาม percentile แทนที่จะเป็น % คงที่เหมือน Nasdaq·KOSPI?

เพราะแต่ละหุ้นมีความผันผวนปกติต่างกัน หากใช้ -25% คงที่เหมือนกันกับทุกหุ้น จะเป็นเกณฑ์ที่รุนแรงเกินไปสำหรับหุ้นที่ปกติไม่ค่อยลด และเกณฑ์ที่หลวมเกินไปสำหรับหุ้นที่ผันผวนมาก หากใช้การกระจายในอดีตของหุ้นนั้นเองเป็นเกณฑ์จะลดความบิดเบือนนี้ได้

Q. ทำไมใช้เฉพาะข้อมูล 3 ปีล่าสุด?

เพราะสถานการณ์ความผันผวนเมื่อ 10 ปีก่อนอาจแตกต่างจากปัจจุบัน หากรวมข้อมูลเก่าเกินไปด้วย เกณฑ์เก่าอาจยังคงมีผลแม้หลังจากลักษณะบริษัทเปลี่ยนไปแล้ว จึงจำกัดเฉพาะ 3 ปีล่าสุดเพื่อคำนวณระยะที่เหมาะกับลักษณะปัจจุบันมากขึ้น อย่างไรก็ตามตัวเลขการลดลงที่แสดงจริงยังคงคำนวณอย่างแม่นยำตามประวัติทั้งหมด (เทียบกับจุดสูงสุดจริง)

Q. ตีความสถิติจากเหตุการณ์ในอดีตอย่างไร?

นี่คือผลลัพธ์การหาช่วงเวลาในอดีตที่เข้าสู่ระยะเฉพาะ (รวมช่วงเวลาที่ต่อเนื่องเป็นหนึ่งเดียว) รวบรวมว่าผลตอบแทนหลังจากนั้น 3·6·12 เดือนชนะดัชนี benchmark (KOSPI/KOSDAQ หรือ NASDAQ100/S&P500) หรือไม่ หากจำนวนเหตุการณ์ต่ำกว่า 5 มีนัยสำคัญทางสถิติต่ำจึงควรดูเพื่อการอ้างอิงเท่านั้น

Q. ตัวชี้วัดนี้มีผลเท่ากันสำหรับทุกหุ้น·อุตสาหกรรมหรือไม่?

ตัวชี้วัดนี้โดยพื้นฐานอิงตามสมมติฐาน 'การกลับสู่ค่าเฉลี่ย (mean reversion)' — คือราคาหุ้นมีแนวโน้มที่จะกลับสู่แนวโน้มหลังจากถูกขายเกินชั่วคราว ดังนั้นจึงมีแนวโน้มทำงานได้ผลเป็นพิเศษในอุตสาหกรรมที่ไวต่อวัฏจักร (cyclical) ที่มีการขึ้นแบบขั้นบันไดและการปรับฐานซ้ำๆ ตามวัฏจักรอุปสงค์อุปทาน เช่น เซมิคอนดักเตอร์·เคมีภัณฑ์·ต่อเรือ·ขนส่งทางเรือ ในทางกลับกัน เมื่อปัจจัยพื้นฐานของบริษัท ตำแหน่งการแข่งขันในห่วงโซ่คุณค่า หรือการประเมินมูลค่าเองถูกทำลายเชิงโครงสร้าง — เช่น การถูกแทนที่ด้วยเทคโนโลยี การสูญเสียส่วนแบ่งตลาดถาวร การประเมินมูลค่าใหม่ (de-rating) กำลังดำเนินอยู่ — ไม่มีการรับประกันว่ารูปแบบการลดลง·ฟื้นตัวในอดีตจะเกิดซ้ำเหมือนเดิมในอนาคต ในสถานการณ์เหล่านี้กลยุทธ์ซื้อที่จุดต่ำสุดมีความเสี่ยงที่จะติดกับดัก 'value trap' ดังนั้นตัวชี้วัดนี้ควรใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงทางสถิติเท่านั้นและจำเป็นต้องตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงปัจจัยพื้นฐานของแต่ละบริษัทควบคู่ไปด้วยเสมอ