ดู MDD รายหุ้น — วิเคราะห์การลดลงหุ้นรายตัว เช่น Samsung·Apple

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

전체 종목 목록 보기

ผลลัพธ์จะแสดงที่นี่เมื่อคุณค้นหาหุ้น

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