ในตลาดการเงิน คำว่า "ความเสี่ยง" มักใช้ในลักษณะทั่วไป แต่ด้านหลังมีสถานะที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิงสองสถานะ: ความเสี่ยงเชิงปริมาณ (ความเสี่ยง) และ ความไม่แน่นอนที่ไม่สามารถวัดปริมาณได้ (ความไม่แน่นอน) ความแตกต่างนี้เสนอครั้งแรกโดยนักเศรษฐศาสตร์ Frank H. Knight ในปี 1921 และยังคงเป็นกรอบการทำงานหลักในการทำความเข้าใจพฤติกรรมของตลาดและข้อจำกัดของการตัดสินใจ สำหรับเทรดเดอร์ ความสับสนระหว่างทั้งสองไม่เพียงแต่นำไปสู่ความล้มเหลวของกลยุทธ์เท่านั้น แต่ยังอาจนำไปสู่การตัดสินที่ผิดพลาดอย่างเป็นระบบอีกด้วย

1. ความแตกต่างของอัศวิน: ความเสี่ยงมีความน่าจะเป็น ความไม่แน่นอนไม่มีการแจกแจง

ความเสี่ยง (ความเสี่ยง): หมายถึงข้อเท็จจริงที่ว่าแม้จะไม่ทราบผลลัพธ์ในอนาคต แต่การกระจายความน่าจะเป็นนั้นเป็นที่รู้จักหรือสามารถประมาณได้ ตัวอย่างเช่น ความน่าจะเป็นที่จะได้หัวเมื่อโยนเหรียญคือ 50% ความผันผวนในอดีตสามารถใช้เพื่อประมาณช่วงราคาในอนาคตของสินทรัพย์ได้ ในสถานการณ์นี้ สามารถจัดการผ่านเครื่องมือต่างๆ เช่น การประกันภัย การป้องกันความเสี่ยง และการกระจายความเสี่ยง ความไม่แน่นอน (ความไม่แน่นอน): หมายความว่าไม่ทราบผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของเหตุการณ์ในอนาคตและความน่าจะเป็นของเหตุการณ์เหล่านั้น ตัวอย่างเช่น ความขัดแย้งทางภูมิรัฐศาสตร์จะบานปลายหรือไม่ ธนาคารกลางจะเปลี่ยนกรอบนโยบายกะทันหันหรือไม่ และเทคโนโลยีใหม่ ๆ จะขัดขวางโครงสร้างอุตสาหกรรมหรือไม่ ไม่มีเหตุการณ์เช่นนี้เกิดขึ้นในอดีต และไม่สามารถคาดการณ์ได้อย่างน่าเชื่อถือโดยใช้แบบจำลองทางสถิติ

ตลาดการเงินใช้เวลาส่วนใหญ่ในเรื่อง "ความเสี่ยง" ซึ่งสามารถจัดการได้ด้วยเครื่องมือ เช่น VaR และการทดสอบความเครียด แต่สิ่งที่ทำให้เกิดความสูญเสียครั้งใหญ่จริงๆ คือเหตุการณ์หงส์ดำที่ถูกตัดสินผิดว่าเป็น "ความเสี่ยงสูง" แต่จริงๆ แล้วเป็น "ความไม่แน่นอนอย่างลึกซึ้ง"

2. จุดบอดของโมเดลทางการเงินยุคใหม่: ลดความไม่แน่นอนให้กลายเป็นความเสี่ยง

ทฤษฎีทางการเงินกระแสหลัก (เช่น โมเดล CAPM และ Black-Scholes) ตั้งอยู่บนสมมติฐานของ "ความเสี่ยงที่วัดได้" และสันนิษฐานว่าราคาเป็นไปตามการกระจายที่ทราบ (เช่น การแจกแจงแบบปกติ) อย่างไรก็ตาม ตลาดจริงมักได้รับผลกระทบจากปรากฏการณ์ Fat Tails - เหตุการณ์สุดขั้วเกิดขึ้นบ่อยกว่าที่โมเดลคาดไว้มาก

เหตุการณ์ต่างๆ เช่น วิกฤตการเงินปี 2551 ราคาน้ำมันดิบติดลบในปี 2563 และวิกฤตเงินบำนาญของอังกฤษในปี 2565 ล้วนเป็นผลมาจากแบบจำลองที่จัดประเภทความไม่แน่นอนเชิงโครงสร้างผิด (เช่น การพังทลายของห่วงโซ่อุปทานและการเปลี่ยนแปลงนโยบาย) เป็นความเสี่ยงเชิงปริมาณ เมื่อผู้เข้าร่วมทั้งหมดอาศัยตรรกะ "ควบคุมความเสี่ยงได้" ชุดเดียวกัน ระบบจะเสี่ยงต่อผลกระทบจากความไม่แน่นอนมากขึ้น

3. ความแตกต่างในการตอบสนองทางพฤติกรรม: การเผชิญกับความเสี่ยงและการเผชิญกับความไม่แน่นอน

การวิจัยทางจิตวิทยาแสดงให้เห็นว่ามนุษย์มีกลไกการรับมือที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิงสำหรับสภาวะทั้งสองประเภท:

เผชิญกับความเสี่ยง: มีแนวโน้มที่จะใช้การคิดแบบน่าจะเป็น ยอมรับความสูญเสียเล็กน้อยเพื่อให้ได้กำไรมหาศาล (เช่น การซื้อประกัน การตั้งจุดหยุดขาดทุน) เผชิญกับความไม่แน่นอน: สมองเข้าสู่สภาวะ "ความเกลียดชังความกำกวม" ไม่ว่าจะอนุรักษ์นิยมมากเกินไป (หลีกเลี่ยงโดยสิ้นเชิง) หรือหันไปใช้แรงผลักดันในการเล่าเรื่อง (เช่น เชื่อว่า "เวลานี้แตกต่าง") และละทิ้งการตัดสินความน่าจะเป็น

ผู้ค้าปลีกมักจะตกอยู่ในสถานการณ์หลังในระหว่างการเปลี่ยนแปลงนโยบายที่สำคัญหรือวิกฤตการณ์ทางภูมิรัฐศาสตร์: ไม่สามารถสร้างแบบจำลองและไม่เต็มใจที่จะออกจากตลาด พวกเขาพึ่งพาการเล่าเรื่องของสื่อหรือความรู้สึกของชุมชนในการตัดสินใจแทน ส่งผลให้เกิดความเสี่ยงสูงสุดเมื่อพวกเขาควรใช้ความระมัดระวังมากที่สุด

4. การสร้างกลยุทธ์การฟื้นตัว: การอยู่รอดในความไม่แน่นอน

เนื่องจากความไม่แน่นอนไม่สามารถกำจัดได้ กลยุทธ์ที่มีเหตุผลควรมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มความยืดหยุ่นของระบบ (ความยืดหยุ่น) แทนที่จะดำเนินการตามความแม่นยำในการคาดการณ์:

รับรู้ขอบเขตทางความคิด: ทำให้ชัดเจนว่าตัวแปรใดที่สามารถสร้างแบบจำลองได้ (เช่น ความผันผวนในอดีต) และตัวแปรใดบ้างที่ไม่สามารถทำได้ (เช่น การเปลี่ยนแปลงทางการเมือง) รักษาทุนสำรองไว้: หลีกเลี่ยงตำแหน่งเต็มและรับรองความสามารถในการกลับมามีส่วนร่วมอีกครั้งหลังจากเหตุการณ์สุดขั้ว ใช้โครงสร้างป้องกันการเปราะที่อ่อนแอ: ดังที่ Taleb กล่าวว่า ให้ออกแบบกลยุทธ์ "ขาดทุนเล็กน้อยแต่ได้กำไรมาก" โดยส่วนใหญ่ขาดทุนเพียงเล็กน้อย และได้กำไรแบบไม่เชิงเส้นในเหตุการณ์ที่ไม่แน่นอนบางประการ ลดความถี่ในการตัดสินใจ: ยิ่งมีความไม่แน่นอนสูง การแทรกแซงเชิงรุกก็จะน้อยลงเพื่อหลีกเลี่ยงการตีความตลาดในช่วงสุญญากาศของข้อมูล

ความเป็นมืออาชีพที่แท้จริงไม่ได้เกี่ยวกับการ "มองเห็นอนาคต" แต่เกี่ยวกับการถ่อมตัวเมื่อเผชิญกับสิ่งที่ไม่รู้ และปล่อยให้มีที่ว่างสำหรับสถานการณ์กรณีที่เลวร้ายที่สุด

สรุป: ความไม่แน่นอนถือเป็นแก่นแท้ของตลาด ไม่ใช่ข้อบกพร่อง

สาเหตุที่มีโอกาสได้รับผลตอบแทนส่วนเกินในตลาดการเงินนั้นเป็นเพราะความไม่แน่นอนไม่สามารถกำหนดราคาได้ทั้งหมด แต่นี่ก็หมายความว่าระบบใดๆ ที่อ้างว่า "ควบคุมความเสี่ยงได้อย่างสมบูรณ์" จะเพิกเฉยต่อความไม่แน่นอนโดยปริยาย Wmax เน้นย้ำเสมอ: การทำความเข้าใจขอบเขตระหว่าง "รู้ได้" และ "ไม่รู้" เป็นก้าวแรกสู่ความอยู่รอดในระยะยาว เทรดเดอร์ไม่จำเป็นต้องขจัดความไม่แน่นอน เพียงแต่ต้องแน่ใจว่าพวกเขาจะไม่ปล่อยให้มันหายไป