Fun Manager

Page : Fun Manager จาก Facebook
แอบมาเปิดสาขาเพิ่มใน X เพราะในนี้มีสิ่งดีๆเยอะ

[Mr Liquidity⚡️base.eth @cosmosno1]

พอเราเห็น ETF ทั้งหมดแล้ว ผมก็เริ่มทำระบบคัด ETF จาก universe 123 ตัว

เป้าหมายไม่ใช่เลือก ETF ที่ ผลตอบแทนสูงสุด ทันที
แต่คัดก่อนว่า ETF ไหนเหมาะจะเอาไปสร้างพอร์ตจริง

Process ที่ใช้เรียง ETF มี 5 ชั้น:

1⃣Liquidity
ดู AUM ต้องมากพอ
เกณฑ์หลัก:
AUM > $1B
เหตุผล: ETF เล็กเกินไปเสี่ยง liquidity ต่ำ, bid-ask กว้าง, และมีโอกาสปิดกอง

2⃣Cost
ดู expense ratio
แต่ไม่ได้ใช้เกณฑ์เดียวกันทุก asset class
เพราะ ETF แต่ละประเภทมีต้นทุนโครงสร้างต่างกัน
เกณฑ์ที่ใช้:
Equity / Bond: < 0.30%
Commodity: < 0.90%
Thematic Equity: < 0.75%

เหตุผล: ถ้าใช้ 0.30% กับทุกตัว จะตัด commodity/oil/silver/theme ออกเกือบหมด ทั้งที่บางตัวมีบทบาทในพอร์ต

3⃣Track Record
ดูอายุ ETF
เกณฑ์:
อายุ >= 3 ปี
เหตุผล: ต้องมีข้อมูลพอให้ backtest / ดูพฤติกรรมย้อนหลัง ไม่ใช่กองเพิ่งเปิด

4⃣Distinct Role
ETF 1 ตัวควรมี 1 บทบาทชัดเจน เช่น:

Core US equity
Developed ex-US
Growth tilt
Sector tilt
Bond hedge
Gold hedge
Commodity satellite

เหตุผล: ไม่อยากถือ ETF หลายตัวที่ทำหน้าที่เดียวกันโดยไม่รู้ตัว

5⃣Min Overlap
ดู correlation 1Y / 3Y / 5Y
แต่ใช้ 5Y เป็นตัวหลัก
หลักการ:
ถ้า same role หรือ same subcategory และ corr_5Y >= 0.95 → ถือว่า duplicate
ถ้าคนละ asset class → ไม่ตัดทิ้งอัตโนมัติ แค่ flag ให้ review
ตัวอย่าง duplicate:

GLD vs IAU
SPY vs VOO
AGG vs BND

สุดท้ายระบบจะให้ score และเรียง ETF จาก:

✅ผ่าน criteria กี่ข้อ
✅AUM
✅expense ratio
✅อายุที่ยาวนาน
✅role uniqueness
✅overlap risk

ผลลัพธ์คือจาก 123 ETF
ระบบคัดเหลือกลุ่ม selected candidates ก่อน 58 ตัว

และนี่คือรายชื่อ ETF ที่เหลือรอด 58 ตัว

1. VTI - Vanguard Total Stock Market ETF
2. VOO - Vanguard S&P 500 ETF
3. BND - Vanguard Total Bond Market ETF
4. VUG - Vanguard Growth ETF
5. VEA - Vanguard FTSE Developed Markets ETF
6. VO - Vanguard Mid-Cap ETF
7. VB - Vanguard Small-Cap ETF
8. AGG - iShares Core U.S. Aggregate Bond ETF
9. VIG - Vanguard Dividend Appreciation ETF
10. IJH - iShares Core S&P Mid-Cap ETF
11. VXUS - Vanguard Total International Stock ETF
12. VWO - Vanguard FTSE Emerging Markets ETF
13. IJR - iShares Core S&P Small-Cap ETF
14. SCHD - Schwab U.S. Dividend Equity ETF
15. VT - Vanguard Total World Stock ETF
16. VGK - Vanguard FTSE Europe ETF
17. BNDX - Vanguard Total International Bond ETF
18. SCHH - Schwab U.S. REIT ETF
19. XLK - Technology Select Sector SPDR Fund
20. XLF - Financial Select Sector SPDR Fund
21. XLE - Energy Select Sector SPDR Fund
22. XLV - Health Care Select Sector SPDR Fund
23. XLI - Industrial Select Sector SPDR Fund
24. XLU - Utilities Select Sector SPDR Fund
25. XLY - Consumer Discretionary Select Sector SPDR Fund
26. XLP - Consumer Staples Select Sector SPDR Fund
27. IAU - iShares Gold Trust
28. XLRE - Real Estate Select Sector SPDR Fund
29. SPMO - Invesco S&P 500 Momentum ETF
30. XLB - Materials Select Sector SPDR Fund
31. SOXX - iShares Semiconductor ETF
32. LQD - iShares iBoxx $ Investment Grade Corporate Bond ETF
33. QUAL - iShares MSCI USA Quality Factor ETF
34. IEF - iShares 7-10 Year Treasury Bond ETF
35. IWB - iShares Russell 1000 ETF
36. TLT - iShares 20+ Year Treasury Bond ETF
37. SHY - iShares 1-3 Year Treasury Bond ETF
38. USMV - iShares MSCI USA Min Vol Factor ETF
39. VLUE - iShares MSCI USA Value Factor ETF
40. DIA - SPDR Dow Jones Industrial Average ETF Trust
41. SLV - iShares Silver Trust
42. QQQ - Invesco QQQ Trust
43. TIP - iShares TIPS Bond ETF
44. IWM - iShares Russell 2000 ETF
45. CIBR - First Trust NASDAQ Cybersecurity ETF
46. URTH - iShares MSCI World ETF
47. REET - iShares Global REIT ETF
48. VNQI - Vanguard Global ex-U.S. Real Estate ETF
49. URA - Global X Uranium ETF
50. ICLN - iShares Global Clean Energy ETF
51. FEZ - SPDR EURO STOXX 50 ETF
52. BOTZ - Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF
53. SKYY - First Trust Cloud Computing ETF
54. USO - United States Oil Fund
55. DBC - Invesco DB Commodity Index Tracking Fund
56. TAN - Invesco Solar ETF
57. DBA - Invesco DB Agriculture Fund
58. BLOK - Amplify Transformational Data Sharing ETF

[Fun Manager @funxmanager]

Playbook การลงทุนแบบ Global Macro

เมื่อคืน Ray Dalio ลงบทความ Why I Recommend Being a Global Macro Long-Short Investor

Ray บอกว่า นักลงทุนส่วนใหญ่มักลงทุนในตลาดหรือสไตล์การลงทุนบางแบบ เพราะบังเอิญเข้าไปอยู่ในเส้นทางนั้น มากกว่าที่จะตั้งใจเลือกว่าตัวเองอยากเป็นนักลงทุนประเภทใด

หากต้องเริ่มต้นใหม่โดยไม่มีอคติหรือความชอบเดิม เค้าแนะนำให้เป็น นักลงทุน Global Macro

เพราะอะไร ????

1. ทุกตลาดล้วนถูกขับเคลื่อนด้วยปัจจัยมหภาค (Macro)

การตัดสินใจที่สำคัญที่สุดในการลงทุนคือ Asset Allocation หรือการจัดสรรเงินลงทุนว่าจะถืออะไรบ้าง เช่น หุ้น พันธบัตร สินค้าโภคภัณฑ์ อสังหาริมทรัพย์ ทองคำ รวมถึงจะลงทุนในประเทศใด

ทั้งหมดนี้คือ “การตัดสินใจเชิงมหภาค”

การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของมูลค่าพอร์ตลงทุนมักเกิดจากการเปลี่ยนแปลงสัมพัทธ์ของสินทรัพย์แต่ละประเภท ซึ่งล้วนขับเคลื่อนโดยแรงผลักดันทางเศรษฐกิจมหภาค

หากคุณเข้าใจ Global Macro คุณจะสามารถสร้างพอร์ตที่สมดุลและปรับสัดส่วนระหว่างสินทรัพย์ต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าคนที่ไม่เข้าใจภาพใหญ่เหล่านี้

⸻

2. Global Macro เปิดโอกาสให้ทำกำไรได้ในทุกสภาวะตลาด

การลงทุนรูปแบบอื่นมักมุ่งเน้นเพียงสินทรัพย์ประเภทเดียว และมักเผชิญวัฏจักรช่วงรุ่งเรืองและตกต่ำที่ควบคุมไม่ได้

นักลงทุนแบบ Long-Only ต้องยอมรับว่าพอร์ตจะขึ้นหรือลงตามตลาดเป็นหลัก

ในทางตรงกันข้าม นักลงทุน Global Macro Long-Short สามารถลงทุนได้ทั้ง หุ้น พันธบัตร ทองคำ ค่าเงิน สินค้าโภคภัณฑ์ ตลาดทั่วโลก

และสามารถทำได้ทั้ง Long (ซื้อเมื่อมองว่าดี)
หรือ Short (ขายเมื่อมองว่าแย่)

ทำให้สามารถเลือกอยู่ฝั่งที่ได้ประโยชน์จากทุกสภาพแวดล้อม

หากมีความสามารถเพียงพอ คุณสามารถสร้างผลตอบแทนได้ไม่ว่าตลาดจะขึ้นหรือลง

ดังนั้น สำหรับนักลงทุน Global Macro Long-Short ข้ออ้างเรื่อง “สภาวะตลาดไม่ดี” แทบไม่มีอยู่จริง สิ่งที่กำหนดผลลัพธ์คือคุณภาพของการตัดสินใจของตัวเอง

⸻

3. ถ้าไม่เข้าใจโลก คุณจะมองไม่เห็นทั้งความเสี่ยงและโอกาส

หากคุณไม่เข้าใจการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่ที่กำลังเกิดขึ้นทั่วโลก คุณจะไม่สามารถเข้าใจความเสี่ยงและโอกาสทั้งหมดที่จำเป็นต่อความสำเร็จระยะยาวได้

การจำกัดตัวเองให้อยู่เฉพาะตลาดในประเทศ หรือไม่สนใจสิ่งที่เกิดขึ้นในต่างประเทศ เท่ากับลดโอกาสในการลงทุน และเพิ่มความเสี่ยงโดยไม่จำเป็น

⸻

4. Global Macro คือเกมที่สนุกที่สุด

การลงทุนแบบ Global Macro คือการพยายามทำความเข้าใจว่าโลกกำลังเกิดอะไรขึ้น แล้วนำความเข้าใจนั้นไปทดสอบผ่านการเดิมพันในตลาดการเงิน

มันเป็นเกมที่ทั้ง สนุก ท้าทาย น่าหลงใหล และให้ผลตอบแทนสูง

คุณจะต้องติดตามเหตุการณ์สำคัญทั่วโลกอยู่ตลอดเวลา

และสิ่งที่น่าสนุกคือ คุณสามารถเปลี่ยน “มุมมองต่อโลก” ให้กลายเป็น “การลงทุนจริง”

ตลาดจะให้คะแนนคุณทุกวันผ่านผลกำไรและขาดทุน ซึ่งเป็นระบบ Feedback ที่ดีที่สุดในการพัฒนาความเข้าใจต่อโลก

นอกจากนี้ การศึกษา Global Macro ยังทำให้เข้าใจเศรษฐกิจ การเมือง ภูมิรัฐศาสตร์ และวัฒนธรรม

ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่กำหนดทิศทางของโลกในระยะยาว

⸻

5. ตลาดสาธารณะดีกว่าตลาดเอกชนในหลายด้าน

เมื่อเทียบกับการลงทุนใน Private Market การลงทุนใน Public Market ที่มีสภาพคล่องสูงมีข้อได้เปรียบสำคัญคือ

ปรับพอร์ตได้ง่ายกว่า >> เมื่อข้อมูลหรือมุมมองเปลี่ยน คุณสามารถปรับตำแหน่งการลงทุนได้ทันที

ข้อมูลโปร่งใสกว่า >> ตลาดสาธารณะมีข้อมูลมากกว่าและน่าเชื่อถือกว่า

ในขณะที่ตลาดเอกชนมักมีข้อมูลจำกัด และเมื่อลงทุนไปแล้วก็เปลี่ยนใจได้ยาก

ส่วน Private Market ก็มีข้อดี เช่นกันนะ
ได้เข้าลงทุนในดีลพิเศษ
มีข้อได้เปรียบด้านภาษี
ผู้จัดการกองทุนสามารถเข้าไปช่วยปรับปรุงธุรกิจได้โดยตรง

⸻

บทสรุป

Ray มองว่า ลงทุนแบบ Global Macro Long-Short คือเส้นทางที่คุ้มค่าที่สุดในการพัฒนาเป็นนักลงทุน

แม้ในอนาคตเราอาจเลือกเชี่ยวชาญในสินทรัพย์ประเภทอื่น แต่ประสบการณ์จากการศึกษา Global Macro จะทำให้เรามีความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับแรงขับเคลื่อนของโลก ซึ่งเป็นทักษะที่ประเมินค่าไม่ได้

ตอนท้าย Ray แนะนำหลักสูตร Dalio Market Principles Online ….. ด้วย ใครสนใจไปดูกันต่อเองนะ

[Ray Dalio @RayDalio]

https://t.co/WTy8hynCmb

[Fun Manager @funxmanager]

6 แนวคิดหลักจากหนังสือ มนุษย์ตัวเบา

เมื่อเช้าแอดได้ฟังสรุปหนังสือเล่มนี้ ตอนแรกไม่รู้ว่าเป็นเรื่องการเงิน 5555 พอได้ยินแล้ว
ขอหยิบมาลงเลยละกัน

Youtube : The BookTeller

1. ใช้ชีวิตแบบวิถี "โลว์คอส" (Low-Cost Life)

- ความหมายแท้จริง: ไม่ใช่การตระหนี่ถี่เหนียว อดมื้อกินมื้อ หรือทนใช้ชีวิตอย่างลำบากเพื่อเก็บเงินให้ได้มากที่สุด แต่คือ "การลดต้นทุนในการขับเคลื่อนชีวิต" เพื่อให้เราใช้ทรัพยากรน้อยลงในการสร้างความสุข โดยครอบคลุมต้นทุน 3 มิติ:
ต้นทุนทางการเงิน: รู้จักจุดความสุขของตัวเอง ตัดค่าใช้จ่ายที่เกิดจากความคาดหวังของสังคม (เช่น การซื้อของเพื่ออวดสถานะ)

- ต้นทุนทางเวลาและแรงกาย: สิ่งของทุกชิ้นมีต้นทุนแฝงในการดูแลรักษา ทำความสะอาด หรือซ่อมแซม การมีของน้อยชิ้นจะช่วยปลดแอกเราจากภาระเหล่านี้

- ต้นทุนทางจิตใจ: ลดความกังวลและความเครียดจากการเอาคุณค่าตัวเองไปผูกติดกับเงิน ตำแหน่ง หรือวัตถุสิ่งของ

2. รู้จักจุดที่ "พอดี" ของตัวเอง

- กล้าที่จะตัดส่วนเกินในชีวิตออกไป ทบทวนว่าอะไรคือสิ่งจำเป็นและสร้างความสุขให้เราอย่างแท้จริง แทนที่จะวิ่งตามมาตรฐานหรือสิ่งที่สังคมบอกว่า "ต้องมี"

3. มีข้าวของให้ "น้อยชิ้น" และไม่มากเกินตัว

- การลดขนาดหรือจำนวนสิ่งของรอบตัวลง เช่น การเลือกขนาดรถหรือบ้านที่พอเหมาะกับการใช้งานจริง จะช่วยประหยัดทั้งเงินค่าประกัน ค่าดูแลรักษา และช่วยคืนเวลาชีวิตกลับมาให้เราได้ทำในสิ่งที่มีความสำคัญกับเราจริง ๆ

4. จัดระเบียบชีวิตอย่างยั่งยืนด้วยการ "หยุดรับ"

- การจัดระเบียบที่แท้จริงไม่ใช่การเอาแต่โละของเก่าทิ้งแล้วไปซื้อของใหม่มาเติมเต็ม

แต่หัวใจสำคัญคือการ "ปิดประตูรับของใหม่เข้ามาตั้งแต่แรก" รู้จักปฏิเสธสิ่งของที่ไม่จำเป็นและให้ความสำคัญกับของที่มีอยู่แล้ว

5. ฝึกทำตามความรู้สึกและ "ซื่อสัตย์" ต่อตัวเอง

- เลิกใช้ชีวิตและใช้จ่ายตามความคาดหวังหรือกระแสของสังคม หันกลับมาฟังเสียงข้างในและเลือกสิ่งที่เป็นความต้องการที่แท้จริงของตัวเราเอง เพื่อให้จิตใจเบาสบายขึ้นและไม่ต้องเหนื่อยล้ากับการวิ่งตามคนอื่น

6. อย่ารีบร้อน อย่าลนลาน และ "มีสติ"

- การสร้างวิถีชีวิตที่เรียบง่ายและตัวเบาต้องใช้เวลา ไม่ควรหักดิบหรือเปลี่ยนนิสัยรวดเดียวจนสร้างความเครียดให้ตัวเอง

นอกจากนี้ต้องมีสติเพื่อไม่ให้ตกเป็นเหยื่อของการตลาด หรือลนลานจ่ายเงินไปตามกระแสสังคมที่เข้ามาดึงดูดอยู่ตลอดเวลา

สั้นๆประมาณนี้
ขอบคุณ The BookTeller มากครับ
#FunManager

[Fun Manager @funxmanager]

@bankorado ผมยังไม่เชี่ยวชาญจะตอบคำถามนี้ได้อย่างชัดเจนครับ

[Fun Manager @funxmanager]

ช่วงหลังๆ ไม่ค่อยเห็น Content 7 นางฟ้าในสื่อ Social เลยครับ
เพราะอะไรกันนะ ???

[Charlie Bilello @charliebilello]

5 out of the 7 stocks in the Magnificent Seven have actually underperformed the S&amp;P 500 since the start of 2025, a very different picture than 2023-2024.

Only Google and Nvidia have outperformed.

[MT 🟧 @0xMt_]

Investment หุ้นนอก 101: เปิดบัญชียังไงให้เริ่มได้ถูกทาง

1/4
ก่อนจะเริ่มดู Theme การลงทุนหุ้นนอก ผมอยากให้เริ่มจากเรื่องที่พื้นฐานมาก แต่สำคัญมากก่อน

“เราจะซื้อหุ้นนอกผ่าน Broker แบบไหน?”

เพราะหุ้นนอกไม่ได้มีแค่ $NVDA, $MSFT หรือ $TSLA

หลาย Theme ที่ผมจะพูดถึงในอนาคต อาจมีหุ้นญี่ปุ่น เยอรมัน ไต้หวัน ฮ่องกง หรือยุโรปเข้ามาด้วย เช่น Robotics, Power Grid, Photonics, Industrial Automation และ Semiconductor Supply Chain

และตรงนี้แหละครับที่มือใหม่มักพลาด

เห็น Ticker แล้วคิดว่าซื้อได้ทุกแอป แต่จริง ๆ Broker แต่ละเจ้ารองรับตลาดไม่เหมือนกัน

[Market Rebellion @RebellioMarket]

Hey @grok, eliminate the strategy responsible for creating the most millionaires ever.

[Fun Manager @funxmanager]

@ziggaga ย่องๆตามดูไปครับ

[Fun Manager @funxmanager]

เดือนมิถุนายนลงทุนอย่างไรกับเฟดที่เปลี่ยนไป : Wealth Compass 25/05/2026

1. การปรับมุมมองตลาดและคำแนะนำการจัดพอร์ต (Asset Allocation)

- หุ้นไทย (Thai Equity): ปรับมุมมองลงมาเป็น Neutral (เท่ากับตลาด) เนื่องจากดัชนี SET ขึ้นมาแตะระดับ 1,600 จุด ซึ่งค่อนข้างตึงตัว (หลักๆ นำโดยหุ้น DELTA)

- คำแนะนำสำคัญสำหรับหุ้นเกาหลีใต้/เซมิคอนดักเตอร์: แนะนำให้นักลงทุน "ทนรวย" และเน้นทำ Rebalancing ล็อกกำไรออกมาบ้าง หากสัดส่วนในพอร์ตโตเกิน 15-20% เพื่อควบคุมความเสี่ยง ไม่แนะนำให้ไล่ราคา (Follow Buy) ในจุดที่สูง

- การเพิ่มสินทรัพย์ในพอร์ต: มีการเพิ่มกองทุนกลุ่มซอฟต์แวร์ เช่น IGV เข้ามาในพอร์ต โดยเน้นเลือกตัวใหญ่ที่ยัง Laggard (ราคายังขึ้นไม่มากเมื่อเทียบกับแนวโน้มธุรกิจ) เช่น Microsoft, Oracle และ Palantir

======

2. นโยบายการเงินของเฟดภายใต้ "Kevin Warsh" (Macro Narrative)

- ทิศทางดอกเบี้ย: ภายใต้ร่มเงาของ Kevin Warsh (ซึ่งตลาดมองว่ามีความเชื่อมโยงกับทำเนียบขาวและทรัมป์) การลดดอกเบี้ยโดยตรงทำได้ยาก และเฟดต้องการพิสูจน์ความเป็นอิสระจากการเมือง

- กลยุทธ์เฟดเลี่ยงการขึ้นดอกเบี้ย: วอร์ชอาจเสนอให้เฟดหันไปใช้ดัชนี Trimmed Mean PCE (การตัดตัวเลขเงินเฟ้อที่เป็น Outlayer ด้านบนและด้านล่างออก เช่น ราคาน้ำมันที่ผันผวน) ซึ่งหากใช้เกณฑ์นี้ ค่าเฉลี่ยเงินเฟ้อจะต่ำลงประมาณ 1% ทำให้เฟดไม่มีความจำเป็นต้องขึ้นดอกเบี้ย

- การลดการสื่อสาร: วอร์ชมีแนวโน้มจะปรับลดการแถลงข่าวของประธานเฟดจากปีละ 8 ครั้ง เหลือ 4 ครั้ง เพื่อดัดนิสัยตลาดไม่ให้หมกมุ่นกับคำพูดของเฟด และหันไปโฟกัสที่ตัวเลขเศรษฐกิจ (Data-dependent) จริงๆ

- ผลกระทบต่อตลาดบอนด์: หากตลาดเชื่อว่าเฟดจะหันมาใช้ดัชนีนี้จริง ตลาดตราสารหนี้จะกลับทิศทางทันที แต่ในปัจจุบันตลาดยังอยู่ในภาวะ Bear Flattening (บอนด์ยิลด์ระยะสั้นขึ้นเร็วกว่าระยะยาว เพราะคิดว่าดอกเบี้ยจะค้างสูงนาน) ทำให้อัตราผลตอบแทนตราสารหนี้ช่วงนี้ไม่เด่น (เฉลี่ย 0.8% ต่อปี) แนะนำจัดพอร์ตบอนด์แบบ Barbell (เน้นระยะสั้นมากคู่กับระยะกลาง 5 ปี)

- บอนด์ยิลด์ขึ้น หุ้นพังจริงหรือ?: ข้อมูลเชิงสถิติตั้งแต่ปี 1995-2026 ชี้ว่าแม้บอนด์ยิลด์ 10 ปีจะปรับตัวขึ้น แต่ถ้า Earning Growth (กำไรบริษัท) ยังโต และมีการปรับประมาณการกำไรขึ้น (Earning Revision) หุ้นโลกก็ยังสามารถให้ผลตอบแทนเฉลี่ยเกือบ 15% (มีอัตราความชนะสูงถึง 92.86%) ดังนั้น Key Takeaway คือ ให้โฟกัสที่กำไรบริษัทเป็นหลัก

======

3. การกระจายความเสี่ยง (Risk Diversification)

- Tier 1 (กระจายความเสี่ยงได้ดีที่สุด): ดอลลาร์สหรัฐฯ, น้ำมัน, สินค้าโภคภัณฑ์ (Commodity) และ ทองคำ (ปัจจุบันค่าความสัมพันธ์ระหว่างทองคำกับหุ้นลดลงเหลือ 0.2 ทำให้ช่วยกระจายความเสี่ยงได้ดี แนะนำติดพอร์ตไว้ 5-6%)

- Tier 2 (กระจายได้บางส่วน): หุ้นกลุ่มกลาโหม/ความมั่นคง (Defense เช่น หุ้นอวกาศและอาวุธ)

======
4. เจาะลึกธีมเทคโนโลยี และ Micro Catalyst เดือนมิถุนายน

- Earning ไตรมาส 1: หุ้นใน S&P 500 รายงานงบแล้ว 97% โดย 82% ออกมาดีกว่าคาด กลุ่มที่นำตลาดยังคงเป็นกลุ่ม Tech

- กลยุทธ์หุ้นเทคโนโลยีจีน (China Tech): ผลประกอบการของบริษัทใหญ่ เช่น Alibaba, JD, Meituan เริ่ม "แย่น้อยลง" มีการแข่งขันอัดโปรโมชันที่สมเหตุสมผลมากขึ้น มองเป็นการเก็งกำไรเพื่อ "รีบาวด์ระยะสั้น" ได้ แต่ในระยะยาวอเมริกายังดูแข็งแกร่งกว่า แนะนำหากจะเล่นให้เลือกตัวใหญ่ระดับครีม เช่น Alibaba

- การมาของ Agentic AI: เจนเซ่น หวง (CEO ของ Nvidia) ประกาศว่า Agentic AI (AI ที่สามารถรับคำสั่งแล้วคิดและไปทำงานต่อได้เองจนจบ) ได้มาถึงแล้ว และกำลังขับเคลื่อนให้เกิดการใช้งานจริงในระดับ Enterprise (องค์กร) ขยายความต้องการ Semiconductor ไปสู่วงกว้าง ทั้ง CPU, Memory และระบบเครือข่าย (Networking)

- Timeline สำคัญที่ต้องระวัง (Roadmap ไปสู่สิงหาคม):

มิถุนายน - กรกฎาคม: ตลาดยังเอ็นจอยกับตัวเลขที่ขยายตัว มี Catalyst จากงาน Computex, งาน WWDC ของ Apple และงบของ Oracle, Micron และ Samsung

สิงหาคม (จุดเช็คพอยท์อันตราย): แนะนำให้เพิ่มความระมัดระวังและทำ Rebalancing ก่อนเข้าสู่เดือนสิงหาคม เนื่องจากตัวเลขส่งออกของเกาหลีใต้ (ออกวันที่ 3 ส.ค.) และรายได้ของบริษัท NAND (ออกวันที่ 5 ส.ค.) อาจเห็นการชะลอตัวของ Rate of Change (อัตราการเติบโตเมื่อเทียบกับฐานปีที่แล้วที่เริ่มสูงขึ้น) ตลาดอาจกังวลเรื่อง Gross Margin Peak และเกิดการปรับฐานแรง ซึ่งจุดนั้นจะเป็นโอกาสในการทยอยซื้อรอบใหม่

======

5. หุ้นเด่นประจำเดือนมิถุนายน (Top Picks)

- Advantest (หุ้นญี่ปุ่น): เป็นผู้นำในกลุ่มอุปกรณ์ตรวจสอบ (Testing Equipment) มีมาร์เก็ตแชร์สูงถึง 66% ปัจจุบันราคายัง Underperform เพราะบริษัทมักให้ Guidance ต้นปีแบบระมัดระวัง (Conservative) ตามสไตล์ญี่ปุ่น แต่แนวโน้ม Wafer Equipment ทั่วโลกต้องตรวจชิปเพิ่มขึ้นอย่างแน่นอน จึงมองเป็นจุดต่ำสุด (Floor) ที่น่าสะสม

- Nvidia: มองว่าระดับ PE ปัจจุบันยังถูก (มีส่วนลดหรือ Discount อยู่ประมาณ 12-13%) ตลาดยังมีความกังวลเกินไปเรื่องสัดส่วนกลุ่มลูกค้า Hyper Scaler จะลดลง แต่ความจริงกลุ่ม Non-Hyper Scaler (องค์กรทั่วไป) มีความต้องการซื้อ Server แบบสำเร็จรูปพร้อมเสียบปลั๊กใช้สูงมาก ซึ่ง Nvidia ผูกขาดตลาดนี้อยู่ นอกจากนี้ยังมีการเพิ่มปันผล 25 เท่า และวงเงินซื้อหุ้นคืนอีก 80,000 ล้านดอลลาร์ ช่วยปลดล็อกมูลค่าหุ้น

======

6. โครงสร้างระบบไฟฟ้าใน Data Center (Power Shift & Liquid Cooling)

เนื่องจากชิปรุ่นใหม่ตั้งแต่วันนี้ไปจนถึงอนาคต (Blackwell จนถึง Rubin Ultra ในปีหน้า) มีการใช้กำลังไฟสูงขึ้นแบบก้าวกระโดด จากเดิมที่ระดับตู้แร็คใช้ไฟประมาณ 10-20 กิโลวัตต์ จะพุ่งขึ้นเป็น 100-500 กิโลวัตต์ ทำให้ระบบสายส่งไฟฟ้าใน Data Center เกิดคอขวด หากใช้แรงดันไฟฟ้าต่ำ (54 โวลต์) แบบเดิม สายไฟจะร้อนจนไหม้ จึงจำเป็นต้องมีการเปลี่ยนสถาปัตยกรรมระบบไฟฟ้า (Architectural Roadmap) 4 เฟส เพื่อเพิ่มแรงดันขึ้นไปสู่ระดับ 800 โวลต์ (DC) ดังนี้

- เฟส 1 (ปี 2569): นำระบบ Power Rack / Power Shelf มาตั้งข้างๆ Server เพื่อแปลงไฟฟ้ากระแสสลับ (AC) เป็นกระแสตรง (DC) แล้วยิงเข้าแร็คโดยตรง (ปัจจุบัน Google และ Meta เริ่มทำแล้ว)

- เฟส 2 (ปีหน้า): ภาคบังคับเมื่อชิป Rubin Ultra มา ตัว Server จะต้องพัฒนาให้รับไฟตรง 800 โวลต์ได้ทันที

- เฟส 3 (ปี 2570-2571): ย้ายตัวแปลงไฟไปไว้หน้าอาคาร Data Center แล้วยิงไฟตรง 800 โวลต์เข้าสู่ทุกตู้แร็ค

- เฟส 4 (อนาคต): ยุบรวมอุปกรณ์แปลงไฟขนาดเล็กทั้งหมดมาเป็น Solid State Transformers (SST) เพื่อประหยัดพื้นที่ใน Data Center ได้ถึง 20% (1 ใน 5 ของพื้นที่ทั้งหมด)

-----

ผู้ได้ประโยชน์ในธีมระบบไฟฟ้า

- กลุ่มระบบหล่อเย็นและตู้จ่ายไฟ (Physical / Cooling): Vertiv, Delta (ไต้หวัน), Eaton, Schneider Electric

- กลุ่มชิปควบคุมพลังงาน (Power Semiconductors / Power Management): หุ้นที่ทำวัสดุ Silicon Carbide (SiC) และ Gallium Nitride (GaN) ซึ่งทนความร้อนได้ดีกว่าซิลิคอนปกติ เช่น Infineon, ON Semi, WolfSpeed, MPWR (Monolithic Power Systems), Texas Instruments และ Analog Devices

- กลุ่มพลังงานต้นน้ำ (Energy): GE Vernova, Caterpillar, Bloom Energy (ซึ่งทั้งหมดนี้จะสะท้อนอยู่ในกองทุนหรือ ETF ธีมโครงสร้างพื้นฐานระบบไฟฟ้าอย่าง V領 (กิ๊บโวล) ที่แนะนำให้ลงทุนคู่กัน)

ขอบคุณ Yuanta CIO มากจ้า
#FunManager

[Fun Manager @funxmanager]

โลกวิถีใหม่ ต้องใส่ใจเรื่องเงิน | Go with The Four

1. ทำไม "เงินเฟ้อ" ยุคโควิดถึงรุนแรง?

หลายคนเข้าใจผิดว่าเงินเฟ้อเกิดจากการที่รัฐบาลพิมพ์เงินเพียงอย่างเดียว แต่ในความเป็นจริง "เงินเฟ้อจะเกิดขึ้นก็ต่อเมื่อเศรษฐกิจสร้างเงิน (ผลผลิต/มูลค่า) ได้ช้ากว่าที่รัฐบาลพิมพ์เงินออกมา"

ช่วงวิถีโควิด ร้านค้า ร้านอาหาร ฟิตเนส และสนามบินถูกสั่งปิดหมด เอกชนไม่สามารถขับเคลื่อนเศรษฐกิจได้ เงินไม่หมุนเวียน แต่รัฐบาลจำเป็นต้องพิมพ์เงินมหาศาลเพื่อเยียวยาและอุ้มประชาชน เมื่อเงินที่พิมพ์ออกมาเร็วกว่ามูลค่าที่เศรษฐกิจสร้างได้ จึงเกิดเงินเฟ้อพุ่งทะยานอย่างรุนแรง (บางประเทศสูงถึง 10-12% ต่อปี)

-----

2. จุดเปลี่ยนของดอกเบี้ยและปรากฏการณ์มหัศจรรย์ในตลาดหุ้น

หากย้อนกลับไปในประวัติศาสตร์ (เช่น ยุคปี 1970 - 1980) ประเทศไทยเคยมีดอกเบี้ยเงินฝากสูงถึง 14% ต่อปี ทำให้คนรุ่นก่อนเชื่อมั่นว่า "การฝากเงินธนาคารคือการออมที่ปลอดภัยและดีที่สุด"

ทว่าในยุคปัจจุบัน ดอกเบี้ยเงินฝากออมทรัพย์ทั่วไปลดต่ำลงเหลือเพียง 0.xx% แถมยังต้องเสียภาษีหัก ณ ที่จ่ายซ้ำเติม ในขณะที่ฝั่งสหรัฐฯ พยายามสู้กับเงินเฟ้อด้วยการกระชากดอกเบี้ยนโยบายขึ้นไปสูงถึง 5.25% และปัจจุบันค้างสูงอยู่ที่ราว 4.25% - 4.5%

เรื่องมหัศจรรย์ทางการเงินที่เกิดขึ้นคือ ตามทฤษฎีแล้ว เมื่อดอกเบี้ยสูง คนควรจะดึงเงินออกจากหุ้นไปลงทุนในตราสารหนี้ที่ปลอดภัยกว่า ซึ่งจะทำให้ตลาดหุ้นตก แต่ครั้งนี้ "ดอกเบี้ยสูง แต่ตลาดหุ้นกลับพุ่งทะยาน" เนื่องจากโลกได้เจอ S-Curve ใหม่ นั่นคือเทคโนโลยี AI ที่สร้างความเชื่อมั่นอย่างมหาศาล จนธนาคารกลางไม่กล้าลดดอกเบี้ยเพราะกลัวจะไปเร่งให้ฟองสบู่ AI ลูกใหญ่ขึ้นไปอีก

-----

3. New Normal Saving: ทางเลือกใหม่ที่ "เงินไม่จมและชนะเงินเฟ้อ"

เมื่อการฝากเงินในธนาคารแบบเดิมให้ผลตอบแทนต่ำกว่าอัตราเงินเฟ้อ (หมายความว่ามูลค่าที่แท้จริงของเงินลดลงทุกวัน)

แนวคิด New Normal Saving จึงเกิดขึ้น เพื่อเป็นที่พักเงินที่มีความปลอดภัยสูงแต่ให้ผลตอบแทนที่คุ้มค่ากว่า โดยผลิตภัณฑ์ที่เป็น Hot Item ในขณะนี้คือ การลงทุนในหนี้ (Fixed Income)

- ตราสารหนี้ (Bond) และ หุ้นกู้ (Debenture) คืออะไร?

หลายคนมักสับสนกับคำศัพท์ที่ซับซ้อน แต่สรุปง่ายๆ คือ "มันคือสิ่งเดียวกัน" แตกต่างกันเพียงแค่ผู้ที่มาขอกู้เงินเรา:

พันธบัตร (Bond): รัฐบาลเป็นผู้ขอกู้เงินจากเรา
หุ้นกู้ (Debenture): บริษัทเอกชนเป็นผู้ขอกู้เงินจากเรา

- ข้อแตกต่างระหว่าง "หุ้น" กับ "หุ้นกู้"

> ถ้าซื้อหุ้น (ตราสารทุน): เราคือ "หุ้นส่วน" ร่วมสุขร่วมทุกข์ไปกับบริษัท ถ้าบริษัทโตเราได้กำไร ถ้าบริษัทแย่เราก็ขาดทุน และถ้าบริษัทเจ๊ง เราจะได้รับเงินคืนเป็นอันดับสุดท้าย

> ถ้าซื้อหุ้นกู้ (ตราสารหนี้): เราคือ "เจ้าหนี้" บริษัทมีพันธะผูกพันตามกฎหมายที่ต้องจ่ายดอกเบี้ยคงที่ตามเวลาที่กำหนด และต้องคืนเงินต้นเมื่อครบกำหนด (Maturity) หากบริษัทล้มละลาย ในทางกฎหมายจะต้องนำเงินจากการขายสินทรัพย์มา ชำระคืนให้เจ้าหนี้ก่อนผู้ถือหุ้นเสมอ จึงมีความเสี่ยงที่ต่ำกว่าการถือหุ้นอย่างมาก

- ทำไมบริษัทใหญ่ถึงนิยมออก "หุ้นกู้" แทนการออก "หุ้นใหม่" ในยุค AI?

ในยุคที่กระแส AI มาแรง บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ เช่น Apple หรือ Microsoft ต้องการระดมทุนมหาศาลเพื่อสร้าง Data Center พวกเขาเลือกที่จะ "ออกหุ้นกู้" แทนการออกหุ้นเพิ่มทุน เพราะพวกเขารู้ว่า Upside หรือการเติบโตจาก AI นั้นสูงมาก การจ่ายดอกเบี้ยคงที่ให้เจ้าหนี้ (เช่น 3-4%) ย่อมคุ้มค่ากว่าการออกหุ้นใหม่ที่จะไปเจือจาง (Dilute) สัดส่วนความเป็นเจ้าของและกำไรของผู้ถือหุ้นเดิม

-----

4. ปลดล็อกข้อจำกัดด้วย "กองทุนรวมตราสารหนี้" และ "ตลาดรอง"

ในอดีต คนทั่วไปมักไม่กล้าซื้อหุ้นกู้เพราะกังวลเรื่อง "เงินจม" (เช่น ต้องถือยาว 10 ปี) หรือ "ไม่มีความรู้" ว่าบริษัทไหนน่าเชื่อถือ แต่ในโลกวิถีใหม่ ปัญหานี้ถูกแก้ไขด้วย

- กองทุนรวมตราสารหนี้ มัดรวมหุ้นกู้คุณภาพดีจากหลายๆ บริษัทเข้าด้วยกัน โดยมี ผู้จัดการกองทุน (Fund Manager) ที่เชี่ยวชาญคอยดูแลกระจายความเสี่ยงให้ เหมาะสำหรับคนที่ไม่มีเวลาศึกษาเอง และปัจจุบันเริ่มลงทุนได้ด้วยเงินเพียงหลักสิบหลักร้อยบาท

- ตลาดรอง (Secondary Market) หุ้นกู้และตราสารหนี้ในปัจจุบันมีสภาพคล่องสูงมาก (Liquid) เปลี่ยนมือได้รวดเร็วผ่านระบบออนไลน์ หากเราถือหุ้นกู้อยู่แล้วต้องการใช้เงินด่วน หรือต้องการปรับพอร์ต ก็สามารถนำไปขายในตลาดรองได้ตลอดเวลาโดยไม่ต้องรอจนครบกำหนดอายุสัญญา

=====

บทสรุป: พลังงานของเงินคือการเคลื่อนที่

เงินที่นอนนิ่งอยู่ในบัญชีออมทรัพย์เปรียบเสมือนเงินที่ "แข็งและเย็น" มูลค่าของมันจะลดลงเรื่อยๆ จากอัตราเงินเฟ้อ แต่การย้ายเงินมาสู่ผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่เหมาะสมอย่างหุ้นกู้ระยะสั้นหรือตราสารหนี้ จะช่วยสร้าง Flow (การหมุนเวียน) และทำให้เงินทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และเติบโตอย่างมั่นคงในโลกวิถีใหม่นี้

ขอบคุณมากครับ
#FunManager

[Fun Manager @funxmanager]

โอกาสในวิกฤต: AI ยังหนุน upside ตลาด | ตรงประเด็น 2 มิ.ย. 69

ภาพรวมการลงทุนและเศรษฐกิจโลกในต้นเดือนมิถุนายน 2569 เริ่มเห็นพัฒนาการเชิงบวกที่ชัดเจนขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทั้งในด้านสถานการณ์ภูมิรัฐศาสตร์ที่ผ่อนคลายลง ความทนทานของเศรษฐกิจสหรัฐฯ และความแข็งแกร่งของกำไรบริษัทจดทะเบียน โดยมีเทคโนโลยี AI เป็นฟันเฟืองหลักในการขับเคลื่อน

1. สถานการณ์ตะวันออกกลาง: ความตึงเครียดผ่อนคลายลง

แม้จะยังไม่มีข้อตกลงเบ็ดเสร็จในการเปิดช่องแคบฮอร์มุส (Strait of Hormuz) และยังมีการปะทะประปราย แต่โดยรวมทิศทางเป็นบวกมากขึ้น:

- ข้อตกลงหยุดยิงยังคงอยู่: มีแนวโน้มการเจรจาเพื่อขยายเวลาหยุดยิงเพิ่มอีก 60 วัน

- จุดยืนของสหรัฐฯ: ยังคงเข้มงวด โดยกดดันให้อิหร่านเปิดช่องแคบแบบไม่มีเงื่อนไข (ห้ามเก็บค่าผ่านทางหรือควบคุมการเดินเรือ) และต้องส่งมอบยูเรเนียมรวมถึงยุติโครงการนิวเคลียร์

- แรงกดดันของทรัมป์: โดนกดดันจากพรรคอเมริกันรีพับลิกัน เนื่องจากกำลังเข้าสู่การเลือกตั้งกลางเทอมในเดือนพฤศจิกายน 2569 นี้ ขณะที่ราคาน้ำมันหน้าปั๊มในสหรัฐฯ ยังทรงตัวอยู่ในระดับสูง

- สรุป: ความเสี่ยงในลักษณะ Tail Risk (วิกฤตรุนแรง/สงครามบานปลาย/การทำลายโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่) ลดลงไปมาก

=====

2. เศรษฐกิจสหรัฐฯ: ทนทานกว่าที่คาด (Resilient)

แม้จะเผชิญกับราคาพลังงานที่สูงขึ้น แต่ตัวเลขเศรษฐกิจยังคงสะท้อนความแข็งแกร่ง:

- ภาคผู้บริโภค (Consumer): ยอดค้าปลีกพื้นฐาน (Core Retail Sales) ในเดือนเมษายนเติบโตดีที่ 0.5% MoM ขณะที่ข้อมูลความถี่สูง (High Frequency Data) ของการใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิตและเดบิตยังโต 4-6% YoY ลากยาวมาถึงเดือนพฤษภาคม

- ภาคธุรกิจ (Business): ดัชนี Manufacturing PMI (ภาคการผลิต) ของ S&P Global เร่งตัวขึ้นแรง ส่วนภาคบริการ (Services) พลิกกลับมาขยายตัวได้อีกครั้ง ด้านตลาดแรงงานเริ่มทรงตัวหลังจากชะลอตัวลงในช่วงครึ่งหลังของปีที่แล้ว

- ปัจจัยหนุน: ได้แรงกระตุ้นทางการคลังจากมาตรการ Big Beautiful Build ซึ่งช่วยเพิ่มรายได้ให้ครัวเรือน โดยเงินคืนภาษี (Tax Refund) ที่ประชาชนได้รับเติบโตเป็น 2 เท่าเมื่อเทียบกับค่าใช้จ่ายด้านพลังงานที่เพิ่มขึ้น

=====

3. กำไรบริษัทจดทะเบียน (Earnings) และ Valuation

- โตสูงสุดในรอบ 5 ปี: ผลประกอบการไตรมาส 1 เติบโตเฉลี่ยสูงถึง 20%++ YoY

- ไม่ได้มา จาก AI อย่างเดียว: เมื่อลองตัดมูลค่ากำไรทางบัญชี (Valuation Gain) จากบริษัทนอกตลาดอย่าง Anthropic หรือ Open AI ออก และดูค่ากลาง (Median) ของหุ้นใน S&P 500 พบว่ากลุ่ม Non-AI ยังเติบโตได้ดีในระดับ 11% YoY

- Forward-Looking แข็งแกร่ง: โมเมนตัมการปรับประมาณการกำไรขึ้น (Earning Revision Ratio) ของนักวิเคราะห์ยังดี และโมเดลคาดการณ์กำไรในอีก 12 เดือนข้างหน้าสะท้อนการเติบโตที่ 15-20%

- Valuation ทรงตัว: แม้ดัชนี S&P 500 จะอยู่ในระดับที่ตึงตัว แต่ราคาหุ้นที่ปรับขึ้นมาทั้งหมดถูกขับเคลื่อนด้วยกำไร (Earnings Driven) ไม่ได้เกิดจากการดัน Multiplier ให้แพงขึ้น ทำให้ตลาดยังมีสเปซ (Scope) ที่จะไปต่อได้

=====

4. AI Trend: Hyper Scaler เร่งลงทุน และปัญหา Demand-Supply Mismatch

- งบลงทุนพุ่ง: กลุ่ม Hyper Scaler ยักษ์ใหญ่ (Amazon, Google, Microsoft, Meta, Oracle) ปรับเพิ่มงบลงทุนด้าน Tech/AI ขึ้นอีก 11% มาอยู่ที่ 750,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ โดยเป็นการเติบโตจากปริมาณการใช้งาน (Volume) จริงๆ

- ราคาเช่า GPU ยังเป็นขาขึ้น: ค่าเช่าชิปประมวลผลทั้งรุ่นยอดนิยมอย่าง Nvidia H100 และรุ่นก่อนหน้า ยังคงปรับตัวขึ้นต่อเนื่อง สะท้อนความต้องการประมวลผล (Compute Demand) ที่สูงกว่า Supply ในตลาดมาก

- Enterprise Adoption: เกิดการใช้งานจริงในภาคธุรกิจมากขึ้น นำโดยงานประเภท Agentic AI Workload (เช่น Claude/Cowork) ที่เข้ามาช่วยจัดการและลดขั้นตอน Workflow ในองค์กรได้จริง

- สิ่งต้องติดตามในระยะถัดไป: ปัญหา Demand-Supply Mismatch จะเข้าสู่สมดุลเมื่อไหร่, การ IPO ของบริษัทเทค/AI ขนาดใหญ่ และโมเดลการสร้างรายได้ในระยะยาวว่าคุ้มค่ากับเม็ดเงินที่ลงทุนไปในตอนนี้หรือไม่

=====

5. มุมมองตลาดตราสารหนี้ (Bond Yield)

- ระยะสั้นค้างสูง: ตลาดกังวลเงินเฟ้อจากราคาพลังงานและปุ๋ย ประกอบกับเศรษฐกิจที่แข็งแกร่ง ทำให้เริ่มคาดการณ์ว่าเฟดอาจขึ้นดอกเบี้ย 1 ครั้งในรอบ 12 เดือนข้างหน้า

- มุมมอง CIO (มองต่าง): เชื่อว่าโอกาสขึ้นดอกเบี้ยมีน้อยมาก (Probability ต่ำ) เนื่องจากแรงกระตุ้นทางการคลังจะค่อยๆ ลดลงในช่วงครึ่งปีหลัง และเงินเฟ้อหมวดค่าเช่า (Service Inflation ตัวใหญ่) ยังอยู่ในทิศทางขาลง

- คาดการณ์ดอกเบี้ย: คาดว่าเฟดยังสามารถ ลดดอกเบี้ยได้ 1-2 ครั้ง แต่อาจจะมาช้า โดยไปเกิดขึ้นในช่วงปลายปีนี้จนถึงต้นปีหน้า

- คำแนะนำการลงทุนบอนด์: ปัจจุบัน Bond Yield 10 ปีของสหรัฐฯ อยู่ใกล้ระดับ 4.5% ถือเป็นระดับที่น่าสนใจในการเข้าสะสม Global Bond Fund หรือสินทรัพย์ประเภท Fixed Income

หากยิวดีดขึ้นไปแตะ 4.8% น่าสนใจมากขึ้น ยอดซื้อได้เยอะ
หากยิวทะลุไปถึง 5.0% แนะนำเป็นจุด Aggressive Buy (ซื้อเชิงรุก)

=====

6. สรุปคำแนะนำการลงทุน (Key Recommendations)

1.) Stay Invested & Diversify: แนะนำให้คงเงินลงทุนไว้ในตลาด โดยกำหนดสัดส่วนหลักเป็น Neutral (น้ำหนักเท่ากับตลาด) ทั้งในหุ้นโลกและพันธบัตร

2.) Underweight Credit: สำหรับตราสารหนี้ภาคเอกชน (หุ้นกู้) ยังแนะนำให้อ่อนน้ำหนักลง

3.) การป้องกันความเสี่ยง: สำหรับผู้ที่ต้องการอยู่ในตลาดแต่กังวลความเสี่ยง จังหวะนี้ดัชนีความผันผวน (VIX Index) ปรับตัวลงต่ำกว่าช่วงก่อนเกิดสงคราม ทำให้ต้นทุนการประกันความเสี่ยงถูกลง แนะนำให้ใช้ S&P 500 Put Warrant / Put Option โดยมีค่าพรีเมียมประมาณ 3% สำหรับการปกป้องพอร์ตระยะเวลา 3 เดือน

4.) ค่าเงินดอลลาร์: แนะนำการลงทุนในต่างประเทศแบบ Unhedged (ไม่ป้องกันความเสี่ยงอัตราแลกเปลี่ยน) หรือป้องกันความเสี่ยงแค่บางส่วน เนื่องจากดอลลาร์สหรัฐฯ กลับมาทำหน้าที่เป็น Safe Asset และมักจะแข็งค่าขึ้นในช่วงที่ตลาดตื่นตระหนกจากสถานการณ์สงคราม

5.) เงินใหม่: ทยอยสะสมทั้งหุ้นและตราสารหนี้โลกในช่วงที่ตลาดปรับฐาน (Dip)

=====

7. Satellite Idea ใหม่: เทรนด์ส่งไฟ "Smart Grid" (GRID ETF)

หลังจากที่ได้มีการทำกำไร (Take Profit) ในสินทรัพย์อื่นไปก่อนหน้านี้ ปัจจุบันทีม CIO เหลือไอเดียการลงทุนระยะสั้น (Short-term Trading) อยู่ที่ ทองคำ, หุ้นสหรัฐฯ ขนาดเล็ก (US Small Cap) และล่าสุดได้ เปิดไอเดียใหม่คือ "Smart Grid ETF"

ทำไมต้อง Smart Grid?

- กระดูกสันหลังของ AI: โครงสร้างพื้นฐานและเครือข่ายสายส่งไฟฟ้า รวมถึงอุปกรณ์ Power Supply มีความจำเป็นอย่างมหาศาลในการรองรับการขยายตัวของเทรนด์ AI และ Data Center ที่กินไฟสูงขึ้นเรื่อยๆ

- แรงหนุนจากกลุ่มอื่น: นอกเหนือจาก AI แล้ว ยังได้อานิสงส์โดยตรงจากเมกะเทรนด์โลก ทั้งเรื่อง พลังงานสะอาด (Clean Energy) และการลดคาร์บอน (Decarbonization) ซึ่งทำให้อเมริกาและประเทศหลักๆ ทั่วโลกต้องยกเครื่องระบบส่งไฟฟ้าแรงสูง

- Earning ถูกประเมินต่ำไป: ตลาดกังวลว่าภาวะสงครามจะกระทบกำไรของหุ้นกลุ่มนี้ แต่จากการวิเคราะห์ไส้ใน พบว่าธุรกิจนี้ค่อนข้างมีภูมิคุ้มกัน (Immune) ต่อความเสี่ยงภูมิรัฐศาสตร์สูงมาก

- เป้าหมายการลงทุน: มองเป้าหมาย Upside จากราคาปัจจุบันประมาณ 17% และตั้งจุดตัดขาดทุน (Cut Loss) ไว้ที่ 10%

-----

ช่องทางการลงทุน

1. ลงทุนผ่านกองทุนไทย (FIF): กองทุนของ Eastspring ชื่อว่า Eastspring Smart Grid Infrastructure (ตัวย่อ: ES-GRID)

2. ลงทุนตรงในต่างประเทศ (ETF): GRID หรือชื่อเต็มคือ First Trust Nasdaq Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund

ขอบคุณ KKP EDGE มากครับ

#FunManager

[Puru Saxena @saxena_puru]

Shiller PE ratio at TMT Bubble top!

Buy & hold in US stocks unlikely to deliver good returns over the next decade. Buy & sell likely to do much better.

On watch for a lost 10-12 year period with big index-level drawdowns (similar to 2000-2012)

[Brian Sozzi @BrianSozzi]

The hyperscalers are expected to spend roughly $750 billion on capex this year, 12% above expectations at the start of the 1Q earnings season:

[W @sxicex]

AGI กำลังมา? สรุปจากผู้นำวงการ AI ชั้นมอง AGI ยังไง (2025-2027)

•Elon Musk: 2025-2026 มองใกล้ที่สุด
•Sam Altman: 2025-2028
•Kevin Roose: 2025-2027
•Jensen Huang (NVIDIA): 2026
•Dario Amodei (Anthropic) & Daniel Kokotajlo: 2027
→ กลุ่มนี้เชื่อว่า AGI อาจมาภายใน 1-2 ปีนี้!
กลุ่ม “กลาง ๆ” (2028-2034)
•Geoffrey Hinton (พ่อมดแห่ง Deep Learning): 2028-2043 (ช่วงกว้างมาก)
•Yann LeCun (Meta): 2029-2034
•Demis Hassabis (DeepMind): 2029-2030
กลุ่ม “รอหน่อย” (2030+)
•Ilya Sutskever (cofounder OpenAI): 2030-2045
•Eric Schmidt (อดีต CEO Google): 2030-2032

Optimist ส่วนใหญ่ (โดยเฉพาะ Musk, Altman, Jensen) มองว่า AGI ใกล้มาก ภายใน 1-3 ปี

Pessimist อย่าง Hinton และ Sutskever ยังให้เวลานานกว่านั้น (ถึงปี 2040s)

จุดร่วม คือ ทุกคนเชื่อว่า AGI จะมาในอีกไม่กี่ปีถึง 2 ทศวรรษ ไม่มีใครมองไกลกว่านั้น

ปี 2026 นี้ จึงอาจเป็นปีที่สำคัญมาก เพราะหลายคน (รวม Musk และ Altman) มองว่า AGI อาจเริ่มปรากฏตั้งแต่ปลายปีนี้ถึงปีหน้า

หรือว่ายังต้องรออีกสักพัก?

ที่น่าสนใจ คือ Demis Hassabis เป็น Co-founder และ CEO ของ Google DeepMind บอกว่าไม่เกิน 2030 เพราะว่ายังขาดอีก 2-3 breakthroughs สำคัญ เช่น continual learning, better reasoning, world models

Demis Hassabis ได้รางวัลโนเบล ✅
ปี2024 (Nobel Prize in Chemistry)
จากงาน AlphaFold AI ที่ทำนายโครงสร้างโปรตีนได้อย่างแม่นยำ
ทำร่วมกับ John Jumper

[Macro Charts @MacroCharts]

Short-Selling at 15-Year High (BBG)

The median short-interest for S&amp;P stocks has reached the highest in over 15 years.

"Elevated short interest also suggests that short squeezes will become more frequent, as vividly demonstrated by the recent rally in software names."

[Jeff Weniger @JeffWeniger]

Not one, not two, but three S&amp;P 500 sectors are testing either Dot-Com or GFC extremes. Relative to the rest of the market, Healthcare is back to March 2000 specifically. Consumer Staples = Dec. 1999. The S&amp;P 500 Financials sector just broke March 6, 2009.

[Milk Road AI @MilkRoadAI]

Morgan Stanley just published the most important data package of the AI cycle (Save this).

Four companies, Google, Amazon, Microsoft, Meta are on track to spend $1 trillion in a single year in 2027.

To understand how we got here, look at the progression.

$250 billion in 2024, $413 billion in 2025, $737 billion in 2026 and $1.018 trillion in 2027.

Combined, these four companies will have spent over $2 trillion on AI infrastructure between 2024 and 2027.

Now look at the capacity chart because the dollars alone miss the most important story.

In 2025, hyperscalers added roughly 6.7 GW of incremental compute capacity globally, in 2027, they will add 19.5 GW.

That is 3x more physical AI infrastructure coming online in a single year than came online just two years prior.

Google leads the entire buildout adding an estimated 6.8 GW in 2027 alone.

Morgan Stanley's note puts that number in staggering context, AWS's total installed base at the end of 2024 was roughly 4 to 6 GW and that capacity supported a $108 billion annual revenue business.

Google is adding more new capacity in a single year than Amazon built in its entire history and the cost per GW data is where the investment thesis sharpens into something actionable.

The cost to build one gigawatt of AI compute capacity is falling from $62 billion per GW in 2024 to $52 billion per GW in 2027 even as the compute density per GW is rising dramatically.

Google builds at $44 billion per GW, Microsoft builds at $59 billion per GW.

That $15 billion gap per gigawatt is almost entirely explained by one decision, Google uses custom ASICs, Microsoft uses NVIDIA GPUs.

NVIDIA's current GB300 racks cost roughly $19 billion per GW of compute capacity. Vera Rubin, the next generation pushes that to around $25 billion per GW as rack power density climbs to 600 kilowatts.

Custom ASIC racks built by Broadcom for Google, Marvell for Amazon cost between $6 and $11 billion per GW.

At the scales being discussed here, the companies that shift to custom silicon do not just save money on chips, they structurally outcompete every hyperscaler still running on merchant silicon because they get exponentially more compute for the same dollar.

Here is what that means as an investor.

The orders are placed, power contracts are signed, land is acquired and the hyperscalers have already committed the capital, the only question is whether the supply chain can keep up.

That supply chain bottleneck is the exact thesis we have been building.

Broadcom designs the ASICs, Marvell designs the custom silicon and the optical DSPs, AAOI makes the InP lasers that move the data and every single one of those companies is directly in the path of $1 trillion per year in committed spending by the most cash-rich companies on Earth.

Milk Road is already positioned, come join Pro (link below) and get the full breakdown of how we are mapping the $2 trillion capex cycle onto the specific supply chain names and why we think the compounding from here is still in the early innings.

[Adam Khoo @adamkhootrader]

On average, the price of a new IPO stock drops 50% in the first 12 months, even for great businesses.

Never chase the girl . Let her run to you.

[Fun Manager @funxmanager]

แชร์ประสบการณ์การเงิน/ลงทุนของ Fun Manager

สวัสดีครับ บทความพิเศษตอนนี้ แอดขอแชร์เรื่องชีวิตตัวเองให้เพื่อนๆได้ฟังกันนะ แค่อยากมาเล่าแหละ ในมุมที่เรามองตัวเอง

- ตอนเด็กๆ จนเรียนจบ

ตอนเด็กๆ ผมก็เป็นเด็กคนหนึ่งที่ใช้ชีวิตปกติ เติบโตในครอบครัวชนชั้นกลาง มีบ้าน มีรถ แต่ไม่ได้หรูหรา

นั่งเรือ นั่งรถไฟฟ้า นั่งรถเมล์ นั่งมอไซค์ เป็นการเดินทางหลักๆ

ไม่ได้มีรายได้พิเศษอะไร ไม่ได้หาเงินตอนเรียน เป็นคนๆนึงที่ไปเรียน สลับเรียนพิเศษ สลับเล่นเกม ไม่ได้ออมเงินอะไรมากมาย

ความรู้การเงินก็ได้จากที่เรียนจบด้านนี้ เลยพอรู้เรื่องการลงทุน แต่ขาดประสบการณ์จริง แต่เคยแข่ง MMA (Money Management Award) ก็เหมือนกับเรียน CFP Module 1 แบบฉบับย่อ ให้เข้าใจหลักการบริหารเงินมาแล้ว

=====

- ช่วงทำงาน 5 ปีแรก

จบมาทำงานเงินเดือนไม่ถึง 2 หมื่น แต่โชคดีที่อาศัยอยู่กับที่บ้าน เลยไม่มีค่าใช้จ่ายที่พักอาศัย จะมีเพียงค่าเดินทาง กับค่าอาหาร

ตอนนั้นค่าครองชีพไม่แพงเท่ายุคนี้ ความรู้ที่เรียนมาก็ไม่ได้ใช้อะไรมาก เพราะแค่มีเงินเหลือพอใช้ก็ยากแล้ว ตอนนั้นจำได้ว่า

เริ่มออมเงินจากเงินที่ตัวเองทำงานมาจากการ ฝากเงินในบัญชีปลอดภาษี 24 เดือน ดอกเบี้ยตอนนั้นราวๆ 3% ได้มั้ง ไปฝากที่ธนาคารไทยเครดิต

ช่วงนั้นรู้สึกสนุกกับการออมเงินเหมือนกันนะ ที่เรียนมา อัตราส่วนการออม > 10% ก็ดีนะ แต่จริงๆมันก็ขึ้นกับระดับรายได้แต่ละคน สุดท้ายออมจริงน่าจะราวๆ 10-20%

แต่แล้วไงล่ะ รายได้ไม่ได้สูง แต่ค่าใช้จ่ายก็กลางๆก็เลยโชคดีพอเก็บได้

สิ่งที่โฟกัสตอนนั้น คืออยากทำงานเป็นนักวิเคราะห์หุ้น หรือ ผู้จัดการกองทุน

ตอนนั้นไม่รู้หรอกว่า จะทำไงให้เงินเดือนเพิ่มได้ สิ่งที่พยายามมากสุดช่วง 5-6 ปีแรก คือ ไปสอบพวก License สอบ Cert ต่างๆ ด้านการเงิน

มันจะได้เป็นใบเบิกทางสู่อาชีพต่างๆได้ ช่วงนั้นยังจำได้เลยว่า ทำงานได้ 3 ปี เก็บเงินเพื่อไปสอบ CFA (3 หมื่นบาท มั้ง)

เรียกได้ว่า ช่วงเริ่มทำงานก็พยายามพัฒนาตัวเอง.....แต่ก็ไม่ได้พัฒนากันง่ายๆ 555 (ไม่ค่อยรู้เรื่องอะไรมาก)

ยุคนั้นจำได้เลยว่า อ่าน Fund Talk ของพี่ Jet Finnomena ทุกวันนี้ แล้วมีพี่วิน Invest Like a PRO ที่เป็น 2 แรงที่ทำให้เรารู้สึกว่า เราอยากเข้าไปอ่านเรื่องของผู้จัดการกองทุนจาก 2 ท่านนี้

======

- หลักการเก็บเงิน

ที่ๆเราเห็นในสื่อ 50/30/20 ก็ไม่เคยคิดถึงหรอกนะ เพราะจัดสรรเงินออมเงินไว้ระดับนึง ไม่ถึงกับกันสภาพคล่องอะไรมาก

ส่วน 6 Jars นี่บอกตัวเองเลยว่า ถ้ามีเงินเดือนขนาดจัดสรรได้ 6 เหยือกขนาดนั้นก็คงจะดี แต่จริงๆ เราไม่ต้องจัดสรรมากขนาดนั้น แต่ 6Jars มันสอดคล้องกับเป้าหมายแต่ละด้าน เรียกได้ว่า เก็บเงิน ออมเงินไปก่อน ไม่รู้จะเอาไปซื้ออะไร อนาคตคงตอบได้

ตอนนั้นเราก็ออมในบัญชีเงินฝากปลอดภาษีก่อน แล้วก็เทรดหุ้นบ้าง ประกันก็ไม่ได้ซื้อ

จำพีระมิดการเงินที่แอดหรือหลายๆคนพูดในสื่อไหม ว่าฐานล่างควรมี สภาพคล่อง + ประกัน

ตอนนั้นนี่ไม่ซื้อประกันเลย....เหตุผลเดียว คือ ไม่เข้าใจความจำเป็น เพราะมองว่าประกันสุขภาพพอ เอาเงินไปใช้จ่าย เอาไปลงทุนดีกว่า

แต่พอตอนหลัง ได้ทำงานในสายประกันก็เข้าใจ และเห็นภาพมากขึ้นนะ ซื้อประกันเน้นความคุ้มครอง พร้อมซื้อประกันสุขภาพเสริมอีกที

======

- กองทุนลดหย่อนภาษี

เมื่อรายได้สูงขึ้น เริ่มได้โบนัส ก็เริ่มรู้จัก LTF .... ใช่ ยุคนั้นมันกำไรดีแหละ กองทุน LTF จึงเป็นเครื่องมือแรกๆที่ซื้อตอนนั้น

และเป็นเครื่องมือเดียวอยู่นาน จนตอนหลังเริ่มมาซื้อ RMF SSFX SSF ThaiESG ตามมาเรื่อยๆ

=====

- เข้าใจ CFP

ช่วงที่ทำงานไปด้วยก็ได้เรียน CFP Module ต่างๆไปด้วย ตอนนั้นรู้สึกว่า มันเยอะมากเลย ต้องทำอะไรขนาดนี้เลยเหรอ

ฉันมีรายได้แค่นิดเดียว แต่ทำอะไรหลายอย่างไปหมด

ช่วงที่สอบ CFP ได้ซักพักก็ปรับมาใช้กับตัวเองดู เริ่มสังเกตว่า เรามีสภาพคล่องน้อยไปนะ ก็เริ่มกันสภาพคล่องฉุกเฉินไว้ราวๆ 2-3 เดือนเอง

แถมเราก็เริ่มวางแผนเกษียณตอนอายุ 28 กดๆเครื่องคิดเลขดูก็รู้สึกว่า ยังต้องเก็บเงินอีกเยอะ ยากจัง เอาเป็นว่าเริ่มเลยละกัน
ตอนนั้นก็เริ่มซื้อ RMF เป็นกองทุนเอเชียมั้ง

ในยุคนั้นกองทุนหุ้นไทยผลตอบแทนดีมากมาย แต่ตอนนั้นก็คิดว่าเมืองนอกก็น่าจะดี ก็เลยเริ่มซื้อไว้บ้าง แต่ไม่เยอะเลย

======

- ออกจากงานครั้งที่.......

ผมก็เป็นคนหนึ่งที่เข้าใจว่า Emergency Fund เงินฉุกเฉินเหล่านี้ได้ดีเลย เพราะต้องออกจากงานมา มากกว่า 1 ครั้ง

และทุกครั้งที่ออก เราจะมีสภาพคล่องที่อยู่ได้ราวๆ 3-6-12 เดือน

ที่ให้เลขไม่เท่ากันเพราะบางช่วงที่ออก คือ เราใช้จ่ายน้อยลงทันที แถมมีจ่ายชดเชยด้วย แต่พวกแผนการออมที่ตั้งใจไว้ ก็หยุดไปในบางช่วงเหมือนกัน เหมือนรายได้ไม่เข้า จะตัดออกไปออมเงิน.....ก็ทำได้ แต่บางทีก็ยอมที่จะหยุด DCA

เรื่องเหล่านี้ แอดก็อยากให้ตัวเองออมต่อนะ แต่ช่วงตกงาน COVID-19 ก็มองไม่ออกจะนานไหม เลยเน้นถือเงินสดมากๆหน่อยตอนนั้น อะไรที่อยู่ในกองทุนก็ปล่อยให้ดอยไว้อ่ะ

========

- วางแผนเกษียณ

ผมไม่รู้หรอกจะเกษียณเมื่อไหร่ 40 45 50 แค่รู้สึกอยากทำงานไปเรื่อยๆ แต่ก็ได้วางแผนเกษียณไว้ใน Excel ตัวเองนะ เกษียณ 60 ต้องใช้เงินเท่าไหร่ เงินเฟ้อเท่าไร อายุขัยเท่าไรก็วางไว้คร่าวๆ

ตอนนั้นเริ่มออมใน RMF ตอนอายุ 28 แล้วก็ซื้อ RMF เรื่อยๆทุกปี ยิ่งทำงานที่เกี่ยวกับกองทุน ก็เห็นภาพแล้วปรับแผนให้เหมาะมากขึ้น เน้นกองทุนเสี่ยงหน่อย เงินเติบโต โดยที่ Fee ไม่สูง

มีพอร์ต RMF แยกไว้เลย ส่วน Provident Fund ก็มีเหมือนกัน แต่ก็โยกไป RMF for PVD บ้างเพราะมีเปลี่ยนงาน และอยากลองลงทุนดู เหมือนกัน

ผ่านมาจากวันนั้นก็ 10 ปี + นะ เงินมันเติบโตดีเลยแหละ และโตไวกว่าที่คิดด้วย เพราะ

1) ออมมากขึ้น จากรายได้ที่สูงขึ้น
2) ผลตอบแทนดีขึ้น เพราะเลือกกองทุนที่เหมาะสม บริหารจัดการเข้มข้นระดับนึงเลย

ในระหว่างทางก่อนถึงเกษียณ ผมก็ดูนะว่าหลังเกษียณเรามีแผนการใช้เงินอย่างไรบ้าง
เพราะ Post Retirement Plan ก็เป็นอีกเรื่องที่เราเรียนรู้เรื่อยๆอ่ะ

เห็นแนวทางมากมายหลังเกษียณในการวางแผนใช้เงินนะ
แต่ตอนนี้ขอโฟกัสกับการหาเงิน + หาผลตอบแทน + คุมความเสี่ยงไปก่อนละกัน

==========

- Die with Zero

หนังสือที่แอดบอกว่า ชอบมาก มันทำให้แอดนึกถึงช่วงชีวิตหลังทำงานได้ซักพัก ต้องบอกว่า ช่วงที่เริ่มออกกำลังกาย วิ่งมาราธอนจริงจัง (เกินคำว่าออกกำลังกาย) ค่าใช้จ่ายมันก็ไม่น้อยนะ

มันไม่ใช่ว่าเราจะประหยัดไม่ใช่เงินหรืออะไร แต่หลังจากผ่านช่วงที่วิ่งมาราธอนมาราวๆ 10 ปี ก็รู้สึกว่า ประสบการณ์นี้มันช่างมันคุ้มค่า มันไม่ใช่เพียงประสบการณ์ในสนามวิ่ง แต่มันคือ ผู้คน ช่วงเวลา และสถานที่ ที่เราได้เก็บเกี่ยวกับมันนะ

ประสบการณ์เหล่านี้มันดีค่าออกมาเป็นตัวเงินไม่ได้ก็จริง แต่ผมไม่เสียใจเลย ที่ออมเงินในระดับที่เหมาะสม แล้วใช้จ่ายในจุดที่คิดว่า ไม่ทำร้ายงบการเงินของตัวเองจนเกินไป

6 Jars ก็เริ่มงอกมาในช่วงที่เข้าใจว่า ชีวิตอยากใช้เงินอะไรบ้าง ถ้าถามว่าปัจจุบัน 6 Jars ของแอดมีอะไรบ้าง

1. เกษียณ ลงทุนใน PVD + RMF + SSF + ThaiESG พอครบอายุก็หมุนเอา
2. ค่าเรียน ลงคอร์สต่างๆ
3. วิ่ง + เที่ยว + ออกกำลังกาย
4. ออมไปงั้นๆ DCA ไปใส่กองทุนดีๆหลายกองที่เห็นแนวโน้มดี เงินโตมาก็เอาไปซื้อของหรือย้ายไปไหอื่นได้
5. ไห เก็งกำไร....555 มันส์สุด พวก Thematic เพื่อเป็นโบนัสชีวิต ในเรื่องต่างๆ
6. จริงๆมีไม่ถึง 6 หรอก เพราะมองไหใบนี้ คือ ออมอยู่แล้ว
นั่นคือ เงินฉุกเฉินที่จะเติมๆทิ้งๆไว้ราวๆ 3 เดือน +/- ซึ่งเงินที่เอาไปจ่ายเบี้ยประกันรายปี ก็เอามาเติมในนี้ด้วย เป็นกองทุนตลาดเงิน ตราสารหนี้ระยะสั้น

แล้วคุณคิดว่า พอมันออกมาเป็น 6 Jars เนี่ย อัตราส่วนการออม 10% ตอนเริ่มงานใหม่ๆ ตอนนี้จะเป็นเท่าไร อันนี้คุณไม่จำเป็นต้องสนใจหรอก เพราะทุกอย่างมันก็มาจากการที่เราพัฒนาตัวเอง เติบโต หารายได้เพิ่ม ช่องทาง 1-2-3 พร้อมกับบริหารการเงินไปด้วย

=========

- การลงทุน + ประกัน

ณ วันแรกๆของการทำงานอาจจะยังไม่ค่อยฉลาด ที่จัดการเงินไม่ได้แล้วซื้อหุ้นเลย

แต่ปัจจุบันเข้าใจอะไรมากขึ้น ก็จะหนักทางซื้อกองทุนลดหย่อนภาษี เติมอัดๆ เข้าไป DCA บ้าง Timing หน่อย

ส่วน DCA กองทุนปกติ ก็มีทำเรื่อยๆ ยกตัวอย่าง ผม DCA ในกองทุนเกาหลีใต้ หรือ Semiconductor มันก็ขึ้นดีนะ
แต่พอจะไปซื้อ RMF ก็ไม่ค่อยมีกองแบบนี้เท่าไหร่ในตลาด ไม่รู้เหมาะจะถือยาวไหม มันอาจเป็น Cyclical ด้วย

แต่ในช่วงที่มันขึ้นก็ลงทุนไว้ Trim กำไรออกมาซื้อกองทุนลดหย่อนภาษีก็ได้

ขณะที่หุ้นรายตัวก็ไม่สามารถซื้อได้อย่างยืดหยุ่น เป็นเรื่องของกฎระเบียบในการทำงาน มันก็เลยทำให้ Content ในเพจก็สอดคล้องกับสิ่งที่ลงทุนระดับหนึ่ง ซึ่งจะเป็นกองทุนมากกว่าหุ้น (แต่เราก็ตามดูหุ้นนะ เพราะมันก็โยงกับผลตอบแทนกองทุนอีกที)

ขออนุญาตข้ามเรื่อง Asset Allocation ไป เพราะแต่ละพอร์ตก็ความเสี่ยงไม่เท่ากัน เป้าหมายไม่เหมือนกัน แต่เน้นกองทุนหุ้นเป็นหลัก

ส่วนเรื่องประกัน แอดซื้อพวก Unit Linked ไว้ ไม่ใช่เพราะมีใครมาขาย แต่เพราะเคยทำงานในส่วนของ Product ตัวนี้เลยออกแบบแผนความคุ้มครองที่แอดชอบ และลงทุนในระดับที่คิดว่า ไม่เจ๊ง

พอร์ต Unit Linked สำหรับแอด คือไม่ต้องเสี่ยงมากก็ได้ เน้นสมดุล Rebalance เอา จ่ายเบี้ยเรื่อยๆ แม้เงินไม่โตมากไม่เป็นไร เน้น Asset Allocation เงินไม่หาย จ่ายเบี้ยให้เหมาะสม แล้ว Monitor ไปทุกปี ในอนาคตเงินที่โตมานี้ก็น่าจะเอาไปช่วยประกันสุขภาพในอนาคตได้

ส่วนเรื่องลงทุนก็ใช้ Product อื่นที่สะดวกกับเรามากกว่า ซึ่งก็มีมากมาย

============

สุดท้ายนี้ อยากบอกทุกท่านว่า แผนการเงิน วิธีการต่างๆ ของแต่ละคนนั้นแตกต่างไปตามข้อจำกัด เส้นทางชีวิตที่แตกต่างกันไปนะ
บางคนมีคนสำคัญที่ต้องดูแล ไม่ว่าจะพ่อแม่ ลูกหลานของตัวเอง
บางคนโสด อยู่คนเดียว ทำงาน เก็บเงินเต็มที่
บางคนมีแฟน กำลังจะสร้าง ครอบครัวซื้อบ้าน

สมการการเงินทุกคนที่แตกต่างกัน ทำให้เรามีการออมเงิน ใช้เงิน ลงทุนแตกต่างกันไปครับ
(อ้อ แอดไม่มีหนี้นะครับ)

หวังว่าจะเป็นประโยชน์
#FunManager