🌒

[นายอาร์ม 🙋 @castby9arm]

จริง

[Hyper Shark! @HyperSharkk]

ผมเองหาเงิน "ล้านแรก" ได้ตอนอายุ 19-20 ตอนนั้นมหาลัยปี 1 ไม่ได้มาจากการลงทุน ไม่ได้มาจากคริปโต

มันมาจากผมหาเงินแบบ Active ตอนนั้นผมเป็น resale รองเท้า เสื้อผ้า ของแบรนด์เนม ซื้อมาขายไป พวกของ limited ทั้งหลายแต่ scale ณ ตอนนั้นไม่ใหญ่มาก ผมก็หมุนเงินไปเรื่อยๆ จนมัน snowball ขึ้นเป็นเงินล้าน ซื้อมาขายไปเรื่อยๆ แบบนั้นแหละครับ

แต่ที่สำคัญมากๆๆ คือ ผมคิดแบบนี้ในตอนนั้น ผมอยากได้ล้านแรกมากๆ ผมเลยมีแผนว่าผมต้องหา 100,000 ให้ได้ 10 ครั้ง และใช่ครับ ผมหามัน 10 ครั้งจริงๆ จนได้ "ล้านแรก" ตอนนั้นผมประหยัดมาก เพื่อให้ได้มากซึ่งล้านนึงนั้น (ตอนนั้นทยอยลงทุนแล้ว ช่วงนั้นก็หนีไม่พ้น $TSLA ไม่เอาเงินไว้ในธนาคาร)

และตอนนี้กำลัง Scale เงินนั้นไปเป็น 8 หลักครับ ผ่านการลงทุนล้วนๆ เลย ส่วนเงินที่หามาได้จากการ Active ก็แบ่งลงทุนบ้าง และเก็บไว้ เพื่อที่ผมจะสร้างธุรกิจในอนาคต

เพราะผมเชื่อว่าการลงทุนมันไม่ได้ทำให้ผมรวยได้ภายใน 5-10 ปี หรอก แต่ทางที่จะทำให้ผมรวยได้จริงๆ จากประสบการณ์ที่ผมหาเงินมาคือ Active income ผมเลยพัฒนาตัวเอง สร้าง skill ใหม่ๆ ที่หาเงินได้ในอนาคต เพื่อที่จะคว้าโอกาสให้ได้เมื่อมันเข้ามา

ความลับจักวาลคืออะไรรู้มั้ยครับ การหาเงินให้ได้ล้านแรกไม่ได้มาจากการลงแรง แต่มาจากความรู้ ความสามารถ และที่สำคัญที่สุดคือ Mindset
-> ถ้าวันนั้นผมมองไม่ออกว่าของชิ้นไหนมันจะราคาขึ้น ผมจะ capture ส่วนต่างนั้นได้มั้ย? ก็คงไม่ นั้นแหละครับคือความรู้
-> และถ้าวันนั้นผมหาช่องทางขายไม่ได้ ปิดการขายไม่เป็น ผมจะขายได้มั้ย นั้นแหละความสามารถ (skill)
-> และถ้านั้นผมไม่มี mindset ว่าจะต้องหา 100,000 ให้ได้ 10 ครั้ง ผมจะหาล้านนึงได้มั้ย ก็คงได้แต่ก็ยากกว่าการหา 100,000 10 ครั้ง (ในเชิงความคิด) เพราะมันเป็นวิธีคิดที่ทำให้เราไปถึงเป้าหมายได้ไว และเห็นภาพ เห็น motivation ระหว่างทาง มากกว่าการตั้งเป้า "ล้านนึง" แบบโดดๆ

สนับสนุนให้ทุกคนหาเงินทาง Active ก่อนครับ แล้วค่อยมาคิดว่าจะหามาเงินจากตลาดหุ้น เพราะ ROI ที่เกิดจากตัวเราเองมันมากกว่าการลงทุนในตลาดหุ้นแบบมหาศาลเลย

ฝากร้านหน่อยๆ ผมเคยเขียนหนังสือไว้นะครับ กับการเป็น One person business (การหาเงินด้วยตัวคนเดียว หาเอง จัดการเองหมด และรับเงินเข้ากระเป๋าตัวเองแบบ 100%) เผื่อใครยังไม่เคยอ่าน ลองหาอ่านดูน้าา

[nonibond.ink | ETHGas ⛽ (❖,❖) 🍚 ⛓ 🌶️,(✸,✸)🌶 @nonibond]

มีสเตปคลาสสิคที่ใช้สำหรับการพูดต่อหน้าคนอยู่นะ
1. เตรียมตัวให้พร้อม
2. ซักซ้อมให้ดี
3. ท่าทีให้สง่า
4. หน้าตาให้สุขุม
5. ทักที่ประชุมไม่วกวน
6. เริ่มต้นให้โน้มน้าว
7. เรื่องราวให้กระชับ
8. ตาจับที่ผู้ฟัง
9. เสียงดังให้พอดี
10. อย่าให้มี เอ่อ อ่า
11. ดูเวลาให้พอครบ
12. สรุปจบให้จับใจ

ส่วนเรื่องตื่นเต้นก็ทำทั้งที่ตื่นเต้นนั่นแหล่ะ มือสั่นขาสั่น บางคนปากสั่น มันเรื่องปกติ อย่าไปกดมัน ถ้าเราไม่ใช่อาชีพที่ต้องทำทุกวัน

เปิดด้วยประโยคที่คมคาย สร้างรอยยิ้มเพื่อสแกนหาพวกก่อน ใครที่พยักหน้าตามตลอด หรือยิ้มกับเรา จะมีแน่นอน 3-4คน มองเขาเหล่านั้นไว้ จะทำให้เหมือนคุยกับเพื่อนสนิท ลดประหม่าได้เยอะ

เวลาผมพรีเซนต์ต่อหน้าคนเยอะ ผมนี่โคตรสั่นเลย ขามือออกหมด ... แต่ใช้เสียงดังกับประโยคพูดที่เตรียมมากลบเกลื่อนตลอด ... แม้จะไม่เนียนแต่ก็พอไหวนะ 5555
.

[JRT Synth Desk @JRTDesk]

เป็นเรื่องที่ผมพูดบ่อยจนปากเปียกปากแฉะมาก.. ใครที่ get ก็ get เลย.. ไม่ get ก็ไม่ get..

ในเมื่อยังหนุ่มสาวยังทำงานอีกยาว ได้ปันผลมาก็เอาปันผลไป reinvest ใหม่อยู่ดี… ก็ไม่จำเป็นต้องไปสายปันผล, yield, income แต่เนิ่นๆ ตอนนี้.. เน้น growth ก่อน แล้วค่อยปรับ portfolio ใหม่ตอนจะใช้ปันผลก็ยังไม่สาย

[Hyper Shark! @HyperSharkk]

รู้มั้ยว่า การตัดสินใจระดับ “Macro” ไม่กี่ครั้ง อาจจะกำหนดชีวิตคุณไปอีก 10-20 ปี

คนส่วนใหญ่ใช้พลังไปกับการตัดสินใจเรื่องเล็กๆ (Micro) เยอะมากต่อวัน

- วันนี้กินไร
- ซื้ออะไรดี
- จะดูหนังเรื่องไหน
- จะซื้อของชิ้นนี้มั้ย
- จะประหยัดเพิ่มอีก 500 บาทยังไง

แต่จริงๆ แล้ว results ของชีวิตเรามันไม่ได้ถูกกำหนดจากการตัดสินใจเล็กๆ พวกนี้มากเท่าไหร่นะครับ

มันถูกกำหนดจาก “การตัดสินใจครั้งใหญ่ๆ แค่ไม่กี่ครั้ง”

อย่าง
- เลือกว่าจะเรียนอะไร
- เลือกทำอาชีพอะไร
- เลือกอยู่กับคนแบบไหน
- เลือกแต่งงานกับใคร
- เลือกอยู่ในสังคมแบบไหน
- เลือกใช้เงินที่หามาแบบไหน
- เลือกว่าจะลงทุนหรือไม่ลงทุน
- เลือกว่าจะดูแลสุขภาพตั้งแต่อายุ 25 หรือรอถึง 45
- เลือกว่าจะใช้เวลาว่างเพื่อ “โตขึ้น” หรือแค่ “ฆ่าเวลา”

ผมเรียกสิ่งพวกนี้ว่า Macro Decision เพราะมันไม่ได้เปลี่ยนแค่ “วันนี้” แต่มันเปลี่ยน เส้นทางชีวิตหลังจากวันนี้ได้หมดเลย

สมมติว่า...

-> ถ้าเลือกอาชีพผิด มันไม่ใช่แค่เรื่องเงินเดือนนะครับ มันรวมถึง...
- Skill ที่คุณจะได้
- Connection ที่คุณจะไม่ได้เจอ
- โอกาสที่คุณจะมองไม่เห็น
- รายได้ที่จะทบต้นต่างกันไปอีก 10 ปี

-> หรือการเลือกคู่ชีวิต
คุณไม่ได้เลือกแค่ว่า “จะอยู่กับใคร” คุณกำลังเลือกคนที่จะมีผลต่ออารมณ์ สุขภาพ การเงิน ลูก ครอบครัว และการตัดสินใจแทบทุกเรื่องของคุณไปอีกหลายสิบปี

นี่แหละคือพลังของ Macro Decision!

การตัดสินใจบางอย่างมีผลแค่ 1 วัน แต่บางอย่าง เปลี่ยนทิศทางของอีก 10,000 วันที่เหลือ

เพราะงั้นผมคิดว่า ชีวิตที่ดีไม่ได้มาจากการ “ตัดสินใจถูกทุกครั้ง”

แต่มาจากการรู้ว่า เรื่องไหนผิดได้ และเรื่องไหน… เราควรใช้เวลาคิดกับมันให้มากที่สุด

อย่าใช้เวลา 3 ชั่วโมงไถมือถือ แต่ใช้เวลา 3 นาทีเลือกอาชีพ

อย่าใช้เวลาเป็นเดือนหาว่าจะซื้อของที่ไหนถูกกว่า 500 บาท แต่ไม่เคยใช้เวลาแม้แต่วันเดียวคิดว่า เงินที่หาได้ทั้งชีวิตจะเอาไปทำอะไร?

ชีวิตไม่จำเป็นต้องชนะทุกในการตัดสินใจ แต่คุณแค่ต้องชนะ “การตัดสินใจครั้งใหญ่ๆ” ให้ได้แค่ไม่กี่ครั้ง แล้วปล่อยให้ได้เวลา ทำหน้าที่ทบต้นผลลัพธ์ให้คุณเอง

และใดๆ แล้วล้วนทุกอย่างล้วนมี Trade off ผมเลยบอกว่า ใช้เวลาคิดก่อนตัดสินใจ ให้นานหน่อย Delay decision อาจจะช่วยให้เราตัดสินใจได้ดีขึ้น

[JRT Synth Desk @JRTDesk]

List รายชื่อนี้คือตัวอย่างคนที่เก่งในสายของตัวเองในระดับโลก.. แต่ก็ไม่สามารถอธิบายความรู้ของเค้าให้คนส่วนใหญ่เข้าใจได้.. บางคนอย่าง Grigori ถึงขั้นสามารถแก้ Poincaré conjecture ได้.. แต่ paper สั้นมากเมื่อเทียบกับความลึก… จนผู้เชี่ยวชาญคนอื่นๆ ต้องมาใช้เวลามหาศาลมากมาช่วยเติมรายละเอียด มาอธิบาย proof ให้.. John von Neumann นี่ก็อัจฉริยะระดับประวัติศาสตร์ของมวลมนุษยชาติ… เข้าใจและคำนวณเร็วมากจนคนตาม reasoning ไม่ทันบ่อยๆ.. สิ่งที่ obvious สำหรับเค้าก็ไม่ได้ obvious สำหรับคนอื่น… ผลงานของ Alexander Grothendieck ก็เปลี่ยนโลก modern mathematics แต่ก็ abstraction สูงมาก..ไม่มีทางที่จะเอามาย่อยเป็น「ภาษาชาวบ้าน」ได้โดยไม่เสียสาระสำคัญไปเยอะ ฯลฯ

Robert C. Merton
Myron Scholes
Stephen Ross
John von Neumann
Paul Dirac
Srinivasa Ramanujan
Alexander Grothendieck
Grigori Perelman
Ed Witten
Andrew Wiles

คือ.. จริงอยู่ คนที่เข้าใจเรื่องหนึ่งลึก.. มักควรสามารถอธิบาย structure และ intuition ของมันได้หลายระดับ.. แต่ก็ไม่ได้แปลว่าจะสามารถทำให้ทุกคนเข้าใจเนื้อหาจริงทั้งหมดได้ โดยไม่ต้องมี prerequisite.. ไม่งั้นตาม logic ในรูป ถ้า professor ระดับ PhD อธิบาย stochastic calculus ให้คนไม่รู้ calculus ฟังแล้วไม่เข้าใจ… ก็ต้องสรุปว่า professor ไม่เก่ง..?? ซึ่งไม่ใช่แน่นอนครับ 😅

ที่เห็นคนเก่งๆ มาเยอะ..

คนเก่งบางคนอธิบายเก่งมาก.. เช่น Feynman.. คนเก่งบางคนอธิบายได้ดีเฉพาะกับคนที่มี prerequisite อยู่แล้ว…
บางคนก็คิดเร็วกว่าความสามารถในการ verbalize เป็นคำพูดออกมา.. (ผมมีปัญหานี้..)… บางคนรู้เรื่องนั้นๆ แบบ tacit knowledge (ความรู้ที่ฝังอยู่ในตัวบุคคล..) แต่ถ่ายทอดไม่เก่ง… บางเรื่องเองก็มีความซับซ้อนที่ลดทอนไม่ได้ ลดระดับได้ถึงจุดนึง แล้วถ้าลดต่อจะเริ่มผิดละ..

https://t.co/DZO7OLriX4

[Em Udomsak (🟣🐻) @EmUdomsak]

หลายๆ คน เวลามีเงิน อยากเริ่มทำธุรกิจ ก็จะเริ่มเลย ซื้อของ เช่าที่ ตั้งราคาสินค้าแบบไม่ได้คำนวณ ไม่ได้ทำแผน budget แล้วคิดว่ามันจะกำไร

จริงๆ สิ่งแรกที่ควรทำ คือ Feasibility Study หรือศึกษาความเป็นไปได้ โดยเฉพาะ Financial Feasibility

อย่าคิดว่ามันเป็นสำหรับธุรกิจใหญ่ สร้างโรงแรม สร้างโรงไฟฟ้า ธุรกิจเล็กๆ อย่างขายลูกชิ้น ขายกาแฟ ก็ควรทำ

หลักการง่ายๆ คือ คิดว่าต้นทุนมีอะไรบ้าง แบ่งเป็นต้นทุนที่ใช้ในการ setup รวมไปถึงต้นทุนแต่ละเดือน ตั้งแต่รายจ่ายประจำ ไปจนถึงรายจ่ายที่เพิ่มลด ค่า marketing promotion ต่างๆ วางแผนซัก 5 ปี — คิดให้ครบ เป็นไปได้ลงยี่ห้อเลย ซื้อเครื่องทำกาแฟ ยี่ห้ออะไร รุ่นไหน ราคาเท่าไหร่

หลังจากนั้นประมาณการรายได้รายเดือน ลองตั้ง assumption ว่าขายได้ประมาณเท่าไหร่ (ลองดูจากคนที่เดินผ่าน หาอัตราที่เป็นไปได้) ลองดู base/ best/ conservative cases

สุดท้าย เราจะได้กำไรขาดทุนรายเดือน ให้เราเอาอันนั้นมาคำนวณ IRR ดูว่า กำไรจากธุรกิจนี้จริงๆ มันปีละกี่เปอเซ็นกันแน่ และ คุ้มกับความเสี่ยงหรือไม่?

ถ้าคำนวณแล้ว IRR แค่ 6-7% เอาเงินไปซื้อตราสารหนี้ดีกว่า ต้องเอาโอกาสความเสี่ยงของ nature ของธุรกิจ เข้ามาเปรียบเทียบ ว่าคุ้มทำไหม

ถ้าคุ้มทำ ค่อยเริ่มทำ แล้วขณะทำ ให้เราทำตามแผนที่ตั้งไว้ จะจ้างพนักงานเดือนละกี่บาทก็ให้จ้างตามแผน ซื้อของตามแผน แล้วโฟกัสที่ยอดขาย

[JRT Synth Desk @JRTDesk]

จาก post ของคุณ Tuck The Chef https://t.co/Hl0YsOULI0

แล้วผม quoted post ไปว่า… 「นั่งเทียนเขียนเพื่อทำ content หรือเปล่า」..

เพราะตอนอ่านครั้งแรกผมไม่ค่อยเชื่อจริงๆ 1% ของ 1 กิโลกรัมเนี่ยนะ.. ต้องใช้ AI ต้องใช้เครื่องคิดเลข ถึงจะตอบได้?

แล้วมีทั้งเด็กจบวิศวะ มีทั้งเกียรตินิยมอันดับ 1 อีก.. ผมก็เลยคิดว่าเรื่องมันจะเวอร์ขนาดนั้นจริงเหรอวะ..

แต่พออ่านหลาย comments ผมเลยไปไล่ดูตัวเลข/ข้อมูล…

กลายเป็นว่าคนที่เข้าใจสถานการณ์ผิดคือผมเอง 😅

PISA 2022 เด็กไทยอายุ 15 ปีได้คะแนนเลขเฉลี่ย 394 คะแนน.. ลดจาก 419 คะแนนในปี 2018..

และมีเด็กไทยเพียงแค่ 32% ที่ทำเลข Level 2 ขึ้นไปได้.. ขณะที่ค่าเฉลี่ย OECD อยู่ที่ 69%..

พูดง่ายๆ คือ.. เด็กไทยประมาณ 68% อยู่ต่ำกว่า Level 2..

สำหรับคนที่ไม่ทราบ.. ไอ้ Level 2 มันไม่ได้หมายถึงต้องแก้ calculus หรือทำโจทย์คณิตศาสตร์ยากๆ ได้นะครับ.. คร่าวๆ คือสามารถเอาสถานการณ์ง่ายๆ ในชีวิตจริงมาแปลงเป็นคณิตศาสตร์.. แล้วคิดต่อเองได้โดยไม่ต้องมีคนมาคอยบอกว่าต้องใช้วิธีไหน..

ผมคงไม่บอกว่าโจทย์「1% ของ 1 กิโลกรัม」เป็นข้อสอบ PISA Level 2 ตรงๆ.. เพราะ OECD คงไม่ได้จัดโจทย์ข้อนี้ไว้แบบนั้น.. แต่ผมว่าทักษะที่โจทย์กำลังวัดอยู่มันใกล้กันมาก.. คือ numerical literacy พื้นฐาน เอา% มารวมกับการแปลงหน่วยแล้วคิดต่อให้ได้..

🍆 1 กิโลกรัม = 1,000 กรัม

🍆 1% ของ 1,000 = 10

🍆 คำตอบ = 10 กรัม

ส่วนบางคนที่ตอบ 1 กรัม.. เท่ากับหลุดไปหนึ่งหลักเต็มๆ 😅

คือ.. พอเห็นตัวเลข PISA แล้ว.. เรื่องที่ตอนแรกผมคิดว่า「แม่งเป็นไปได้เหรอวะ」ก็เป็นไปได้แหละ 55

แน่นอน คน 7 คนใน post ที่มาสัมภาษณ์นั่นเป็น sample ที่เล็กมาก.. และเอาไปแทนประชากรไทยไม่ได้..

ที่สำคัญ เราเอาตัวเลข 68% จากเด็กอายุ 15 ปีทั่วประเทศ (เลขปี 20222) ไปบอกว่า「งั้นผู้สมัครงาน R&D ต้องมี 68% ที่ตอบไม่ได้」ตรงๆ ก็ไม่ได้เหมือนกัน.. เพราะมันเป็นคนละ population..

แต่ผมว่าที่ PISA บอกเราได้คือ.. ปัญหาเรื่องพื้นฐานคณิตศาสตร์ของเด็กไทยมันมีอยู่จริงๆ และขนาดของปัญหาก็ใหญ่กว่าที่ผมคิดไว้ตอนแรกเยอะ..

ที่หนักกว่าคือ.. ถ้าย้อนกลับไปเทียบกับปี 2012 สัดส่วนเด็กไทยที่ต่ำกว่า Level 2 ในคณิตศาสตร์เพิ่มขึ้นประมาณ 19 percentage points ภายใน 10 ปี..

เลยกลายเป็นว่าไม่ใช่แค่รู้สึกหรือคิดลอยๆ อย่างเดียวแล้วว่าแย่ลง.. เพราะอย่างน้อยในเรื่อง mathematical proficiency มันก็มีข้อมูลที่วัดแล้วว่าผลลัพธ์แย่ลงจริง..

แต่อีกเรื่องที่ผมว่าน่าสนใจกว่าไอ้ 1% ของ 1 kg อีกคือ…

ทำไม「เกียรตินิยมอันดับ 1」ถึงตอบไม่ได้??

ในสังคมเราชอบเอา credential ไปใช้แทน competency.. จบมหาวิทยาลัยดัง.. เกรดสูง.. เกียรตินิยม.. แน่นอนว่ามันยังมีข้อมูลบางอย่างอยู่ อย่างน้อยก็บอกว่าคนนี้สามารถทำได้ดีภายใต้ระบบการเรียนการสอนและการประเมินของมหาวิทยาลัยนั้นๆ..

แต่ก็ guarantee ไม่ได้ว่าพอเอาความรู้ทั้งหมดออกจากห้องสอบแล้ว.. จะเอาไปใช้แก้ปัญหาง่ายๆ ในชีวิตจริงได้หรือเปล่า..

และเรื่องนี้น่าจะยิ่งสำคัญขึ้นเรื่อยๆ เพราะมหาลัยในไทยกำลังเจอ demographic problem เต็มๆ.. จำนวนเด็กเกิดใหม่ลดลงมาก.. แต่ capacity ของมหาลัยไม่ได้หายตามไปด้วย..

พอเด็กน้อยลง ที่นั่งยังเยอะเหมือนเดิม.. หลายหลักสูตรก็เลี่ยงไม่ได้ที่จะต้องแข่งขันกันหานักศึกษา.. แทนที่นักศึกษาจะแข่งขันกันเข้ามหาลัย..

ระดับความเข้ม selectivity ตอนเข้าก็จะลดลงตามธรรมชาติ..

คงไม่ถึงกับปริญญาไม่มีค่า.. หรือเกียรตินิยมไม่มีความหมายนะครับ.. แต่สำหรับนายจ้าง ผมว่าการเห็น GPA 3.8 หรือเกียรตินิยมแล้ว assume ต่อว่า basic competency ต้องผ่านแน่นอน คงน้ำหนักไม่เท่าเมื่อก่อนละ..

[Hamel Husain @HamelHusain]

New blog post: “It’s Hard to Eval” Is a Product Smell

If you find it hard to verify AI output, chances are that your users will too! In other words, I often find that product design is the bottleneck

In the post I embed three **interactive before/after examples** based on products I've helped with:

1. an AI data agent that answers business questions
2. a PE lesson‑plan generator for K‑12 teachers
3. a workers’ comp tool that drafts 50‑page medical reports

I believe this is a significant issue in AI Engineering and upstream of evals!

Link to post: https://t.co/ErA9dp4ZPw

Note: I'm not a designer so the design sketches are far from perfect, but I felt it was important enough to spend a significant amount of time on this.

Thanks to @sh_reya and @isaac_flath for feedback.

[Perth Woratana 🇦🇺🇹🇭 @woraperth]

ความได้เปรียบ ของมนุษย์ "รุ่นสุดท้าย" ที่ไม่ได้เกิดมาพร้อม AI

วันนี้ฟัง Podcast ที่สัมภาษณ์คุณ Debbie Millman เป็นผู้บริหารคอร์ส Design ในมหาลัยที่ New York

คุณ Debbie เป็นคนที่เกิดมาในยุคที่การเรียน Design ยังใช้โต๊ะเขียนแบบ และเป็นคนที่ทำ Podcast ตั้งแต่ยุคแรก ๆ 20+ ปีที่แล้ว ทำให้ได้เห็นการเปลี่ยนผ่านของโลกมาหลายครั้ง

โต๊ะเขียนแบบ -> ถูกแทนที่ด้วย คอมพิวเตอร์
วิทยุ หนังสือพิมพ์ -> ถูกแทนที่ด้วย อินเตอร์เน็ต

คุณ Debbie บอกว่า
"มนุษย์มักจะกลัวการเปลี่ยนแปลงด้านเทคโนโลยี"
(humans have always feared technological shifts)

ขนาด Socrates และ Plato นักปราชญ์กรีก ยังเคยบอกว่า "การเขียน" เป็นเรื่องไม่ดี เพราะมันจะทำให้คนเลิกจำในสมอง

จะ "ทำลาย" ความจำในสมองมนุษย์ในระยะยาว

👉🏻ตัดมาที่ปัจจุบัน...

เราเห็นแล้วว่า "การเขียน" จริง ๆ มีประโยชน์มาก และยังทำให้มนุษย์สามารถแชร์ความรู้กันได้ง่ายขึ้น
(ข้อความที่ทุกคนอ่านอยู่นี่ก็ด้วย)

พอมาถึงยุคนี้ ที่มี AI ก็เป็น Technological shift อีกหนึ่งรอบ ก็จะมีคนที่กลัว เป็นธรรมดา

แต่ก็มีประโยชน์ใหม่ ๆ ที่มาพร้อมกับ AI ด้วย

คุณ Debbie เล่าว่านักเรียน Design ของเธอ ใช้ AI ในการช่วยคิดไอเดีย และทำโปรเจคเกี่ยวกับการวาดการ์ตูนได้ โดยที่ไม่ได้มีสกิลการวาดการ์ตูน

ในมุมของคุณ Debbie เอง ก็ใช้ AI อย่างหนักในการให้ช่วย Research ข้อมูล และสรุปมาให้ แต่ในการสร้างงาน เธอยังรู้สึกว่า AI ไม่มี "จิตวิญญาณ" (soul) มากเท่าไหร่ จึงรู้สึกว่ามนุษย์ยังได้เปรียบกว่าในด้านนี้

อย่างไรก็ตาม สิ่งที่คุณ Debbie กลัวว่าจะเกิดขึ้น คือ การที่คนรุ่นใหม่ ๆ พึ่งพา AI มากเกินไป โดยที่ยังไม่เคยลงมือทำเองจริง

พอเป็นแบบนี้ ก็จะไม่เกิดการเรียนรู้ และสมองไม่ได้สร้างความเชื่อมโยง ไม่เหมือนการสร้างด้วยมือตัวเอง

คนที่เกิดมาในยุคก่อน AI มีการเรียนรู้พื้นฐานมาอยู่แล้ว และได้ลงมือทำจริงด้วยเทคโนโลยียุคก่อนหน้า

และพอมาถึงยุคนี้ ก็ได้ลองใช้ AI บนงานเดิม ทำให้มีทั้ง Domain knowledge + AI Knowledge

"คนรุ่นเราจะเป็น รุ่นสุดท้าย ที่จะมีประสบการณ์สร้างด้วย AI และไม่ใช้ AI"
(Our generation is going to be the last generation that creates both with and without AI)

และนี่แหละครับคือ "ความได้เปรียบ" ของมนุษย์รุ่นสุดท้ายอย่างพวกเรา

อย่างไรก็ตาม ส่วนตัวมองว่าความได้เปรียบนี้จะเกิดขึ้นได้ ถ้าคนนั้นศึกษาด้าน AI เพิ่มเติมด้วยครับ

💡คำแนะนำส่วนตัว ในการใช้ AI + Domain Knowledge:
1) ถ้าใครไม่เคยลอง AI เลย
เริ่มจาก ลองหยิบ AI (Claude, ChatGPT, Gemini ได้หมด) ทุกวันนี้ทุกตัวมี Free Tier

2) ถ้าใช้เริ่มสนุกมือ อยากใช้เยอะ ๆ -> จ่ายรายเดือน
ตอนนี้ส่วนตัวจ่าย Plan $20/เดือน แต่จ่ายหลายค่าย แอบจน 😱

แต่ไม่ต้องกลัวว่าเราจะจ่ายค่า AI แพงไปมั้ย เพราะทุกค่าย subsidize (ขายตัดราคา) หนักมาก

เคยเห็นคนออกมาบอกว่า จ่ายค่า Subscription $200/เดือน ใช้เครดิต AI ไป $1000+ คุ้มเกิน

3) พอใช้เริ่มคล่อง ลองเอางานที่ทำอยู่บ่อย ๆ มาคุยกับ AI ว่า automate ส่วนไหนได้บ้าง

ไม่ใช่ทุกอย่างที่ AI ทำได้ เพราะฉะนั้นบางงานก็ต้องมีคนเข้ามาช่วยเป็นธรรมดา

เราต้องไม่คาดหวังให้ AI มาช่วยตั้งแต่ต้น - จบ แต่ถ้า AI ช่วยประหยัดเวลาเราได้ก็คุ้มค่าแล้ว

---

เมื่อเราเอา ทักษะที่เราเรียนรู้มา (Domain Knowledge) ที่แข็งแกร่ง มารวมกับพลังของ AI
= เราจะกลายเป็น "ผู้ควบคุม" ที่สามารถใช้ AI ทวีคูณศักยภาพการทำงานของเราได้อย่างไม่มีขีดจำกัด

และสิ่งหนึ่งที่ AI ช่วย unlock ให้เราได้ดีมาก คือ การที่ AI ช่วยแปลง "ไอเดีย" ในสมองของเรา -> ซอฟแวร์ สำหรับใช้ส่วนตัว ใช้ในทีม ได้ง่ายมาก

เราเรียกว่าการทำ Vibe Coding

ผมกำลังโคกับคุณ 🐱 @cattodata เปิดสอนด้าน Vibe Coding รอบสดในอีก 2 อาทิตย์ครับ จะเปิดเป็นรุ่นแรก อยากเชิญชวนมาเรียนครับ

เหมาะกับคนที่อยากจะนำ AI มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด ไม่ใช่แค่พูดคุย, ถาม-ตอบ

เรากำลังเปิดมีโปร Early Bird อยู่ครับ โดยคนที่ลงรอบนี้ก็จะได้ Recording และโบนัสที่ช่วยคิดไอเดีย Vibe Coding ด้วยครับ

แล้วเจอกันในคอร์สนะคร้าบ 🥰

(ลิงค์วีดิโอ & ลิงค์คอร์ส สำหรับคนที่สนใจ เดี๋ยวแปะในเม้นคับ)

[熱海新聞【公式】 @izunp_atami]

午前10時半すぎの熱海サンビーチはこんな感じ。

そこまで混雑しておらず、駐車場もまだ空きがありました。

安全に熱海の海をお楽しみください♪

#熱海 #熱海市 #サンビーチ #海水浴 #夏 #静岡県

[Sopon Supamangmee @sopons]

หากคุณกำลังยืนอยู่ตรงจุดที่ต้องเลือกอะไรสักอย่างในชีวิต ปากทางแยกซ้ายกับขวาที่ไม่มีวันได้กลับมาบรรจบกันอีก ผมมีข่าวร้ายและข่าวดีจะมาบอก
.
ข่าวร้ายคือไม่ว่าคุณจะเลือกทางไหน คุณก็จะเสียใจ
.
ข่าวดีคือไม่ว่าคุณจะเลือกทางไหน คุณก็จะเสียใจเหมือนกันนั่นแหละ
.
หืมมม? ย้อนแย้งจัง (นะมึง 5555)
.
มีประโยคหนึ่งของนักปรัชญาชาวเดนมาร์กชื่อ เซอเรน เคียร์เคอกอร์ (Søren Kierkegaard) ที่พอผมได้อ่านแล้วรู้สึกว่าน่าจะช่วยตอบคำถามในช่วงเวลาแบบนี้ได้
.
ในหนังสือ Either/Or เขาเขียนประโยคหนึ่งไว้ว่า “ถ้าคุณแต่งงาน คุณจะเสียใจ ถ้าคุณไม่แต่งงาน คุณก็จะเสียใจ แต่งหรือไม่แต่ง คุณก็จะเสียใจไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง”
.
ประโยคสั้น ๆ ที่ฟังดูเรียบง่าย แต่พอคิดให้ดีมันไม่ได้เกี่ยวกับการแต่งงานอย่างเดียว มันพูดถึงทุกการตัดสินใจในชีวิตของเรา รับงานนี้หรือไม่รับ ย้ายไปอยู่เมืองใหม่หรืออยู่ที่เดิม พูดสิ่งที่อัดอั้นอยู่ในอกออกไปหรือเก็บมันไว้เงียบ ๆ ต่อไป ไม่ว่าจะเลือกทางไหน จะมีสักวันที่เรามองย้อนกลับมาแล้วถามตัวเองว่า ถ้าตอนนั้นเราเลือกอีกทางหนึ่งล่ะ
.
อาจเป็นตอนดึกที่นอนไม่หลับ หรืออีกสิบปีข้างหน้าในวันที่ชีวิตเงียบสงบพอจะมีเวลาคิด แต่คำถามนั้นจะมา มันจะต้องมา ถึงเราไม่วันใดก็วันหนึ่ง เพราะเราเป็นมนุษย์ที่มีจินตนาการ เรามองเห็นความเป็นไปได้ที่ไม่มีวันเกิดขึ้นจริง และเราก็อดคิดถึงมันไม่ได้
.
เรื่องนี้สำคัญ เพราะวิธีที่เราถูกสอนให้ตัดสินใจมาตลอดชีวิตมันใช้กับความจริงข้อนี้ไม่ได้
.
เวลาต้องตัดสินใจเรื่องใหญ่ เรามักนั่งคำนวณ เขียนข้อดีข้อเสีย ชั่งน้ำหนักว่าทางไหนจะทำให้ชีวิตดีที่สุด ทางไหนจะพาเราเข้าใกล้ความสุขมากที่สุด ทางไหนจะทำให้เสียใจน้อยที่สุด ราวกับมีสูตรสำเร็จที่พอคำนวณออกมาแล้วเราจะเลือกทางที่ถูกต้องได้
.
แต่ไม่ว่าจะคำนวณด้วยวิธีไหน มันจะมีบางอย่างตกหล่นไปเสมอ เพราะเราไม่ใช่หมอดู เราไม่มีทางรู้ว่าปลายทางของแต่ละเส้นจะพาเราไปเจออะไร ไม่รู้ว่าคนที่เรายังไม่ได้เจอจะมีบทบาทอะไรในชีวิต ไม่รู้ว่าโอกาสที่เรายังมองไม่เห็นรออยู่ตรงหัวมุมถนนไหน และการที่เราไม่รู้นี่เอง คือสิ่งที่ทำให้ความเสียใจเป็นเรื่องหลีกเลี่ยงไม่ได้
.
แต่ผมว่าสิ่งที่เคียร์เคอกอร์หมายถึงคือความเสียใจไม่ใช่ความผิดพลาดของระบบตัดสินใจของมนุษย์ แต่เป็นส่วนหนึ่งที่มาพร้อมกับการมีสติปัญญาและเสรีภาพ ยิ่งเราฉลาดพอจะจินตนาการถึงทางเลือกอื่นได้มากเท่าไหร่ เราก็ยิ่งต้องอยู่กับความเสียใจมากขึ้นเท่านั้น นั่นคือราคาของการเป็นสิ่งมีชีวิตที่คิดได้
.
แล้วมันมีทางออกไหม
.
ตรงนี้ที่ผมว่าน่าสนใจไม่น้อย
.
เราใช้เวลาทั้งชีวิตถามอยู่คำถามเดียวว่า “ทำยังไงถึงจะไม่เสียใจ?”
.
แต่คำถามที่ผมคิดว่าใช้ได้ดีกว่าคือ “ความเสียใจแบบไหนที่เราอยู่กับมันได้?” (What regret can I live with?)
.
พอมองแบบนี้ วิธีคิดเรื่องการตัดสินใจก็เปลี่ยนไปทันที เราเลิกถามว่าจะเลือกทางไหนถึงจะไม่เจ็บเลย เพราะรู้อยู่แล้วว่ายังไงก็ต้องเจ็บ เราหันมาถามแค่ว่าความเจ็บแบบไหนที่เรารับได้ ความเสียใจแบบไหนที่พอมองย้อนกลับมาแล้วเราจะพูดกับตัวเองได้ว่า ก็เจ็บนะ แต่ก็ไม่เป็นไร
.
ผมชอบที่มาร์ก แมนสัน (Mark Manson) พูดถึงเรื่องนี้ในหนังสือ The Subtle Art of Not Giving a F*ck เขาบอกว่าทุกสิ่งดี ๆ ในชีวิตมาพร้อมกับความเจ็บปวดบางอย่างที่เราต้องยอมแบก ยอมแลก ยอมทน คำถามสำคัญจึงไม่ใช่ว่าเราจะเจ็บหรือเปล่า เพราะยังไงก็ต้องเจ็บอยู่แล้ว สิ่งที่ต้องเลือกจริง ๆ คือเราจะยอมเจ็บไปเพื่ออะไร
.
ความเสียใจก็เหมือนกันครับผมว่า
.
เราเลือกได้ว่าจะเสียใจที่ไม่ได้ลอง หรือเสียใจที่ลองแล้วล้มเหลว เสียใจที่เดินออกมาเพื่อรักษาตัวเอง หรือเสียใจที่ฝืนอยู่ต่อจนพังไปมากกว่านี้ เสียใจที่ไม่ได้ใช้เวลากับครอบครัวมากพอ หรือเสียใจที่ไม่ได้สร้างอะไรที่ยิ่งใหญ่ มันไม่มีทางเลือกที่ไม่เสียใจเลย มีแต่ทางเลือกที่เราเลือกได้ว่าจะเสียใจกับอะไร
.
ผมนึกถึงตอนเขียนหนังสือ think simple
.
ทุกวันที่นั่งอยู่หน้าจอ มีแต่ความรู้สึกว่างานที่ทำอยู่มันไม่ได้เรื่อง ต้นฉบับค้างอยู่ตรงนั้น เขียนไปลบไปเป็นเดือน บางวันอยากกดลบทิ้งแล้วเดินไปทำอย่างอื่นวันละสิบรอบ แล้วก็มีอีกเสียงในหัวคอยกระซิบว่า ถ้าไม่เขียนเล่มนี้แล้วจะไปทำอะไร กลับไปทำสตาร์ตอัปอีกเหรอ กลับไปวิ่งขอทุนอีกเหรอ
.
สองทางนี้เจ็บทั้งคู่ แต่ความเจ็บของการนั่งเขียนแล้วรู้สึกว่ามันยังไม่ดีพอ กับความเจ็บของการนั่งอยู่ในห้องประชุมที่เราไม่ได้อยากอยู่ มันคนละแบบกัน
.
และผมเลือกอย่างแรก
.
ประโยคของเคียร์เคอกอร์ช่วยปลดล็อกได้หลายอย่างในชีวิต
.
หลายคนพอได้ยินว่ายังไงก็ต้องเสียใจ ก็เลยหยุดตัดสินใจไปเลย คิดว่าในเมื่อเลือกอะไรก็เจ็บหมด แล้วจะเลือกไปทำไม แต่นั่นไม่ใช่สิ่งที่เขาต้องการจะสื่อ
.
สิ่งที่ผมเข้าใจคือ เมื่อเรายอมรับว่าความเสียใจเป็นเรื่องหลีกเลี่ยงไม่ได้ เราจะเป็นอิสระจากการวิ่งตามเส้นทางสมบูรณ์แบบที่ไม่มีอยู่จริง เราเลิกถามคำถามที่ตอบไม่ได้ แล้วหันมาถามคำถามที่ตอบได้แทน เลิกถามว่าทางไหนดีที่สุด แล้วถามว่าทางไหนที่ฉันทนกับความเสียใจได้ ทั้งที่รู้ว่ามันจะเจ็บก็ตาม
.
แล้วคำตอบนั้น มีแค่เราเท่านั้นที่ตอบได้
.
สิ่งที่เราทำได้คือเลือกให้ดีที่สุดในตอนที่เราเลือก แล้วยอมรับว่าการเสียใจกับสิ่งที่ไม่ได้เลือก คือราคาของการกล้าเลือกอะไรสักอย่าง เพราะถ้าเราไม่เลือกอะไรเลยเพราะกลัวเสียใจ นั่นก็เป็นการเลือกแบบหนึ่งเหมือนกัน และเราก็จะเสียใจกับมันอยู่ดี อย่างน้อยความเสียใจที่ได้ลอง มันมีรสชาติของชีวิตอยู่ในนั้น
.
มีอีกเรื่องที่น่าคิดต่อ คือในระยะสั้นเรามักเสียใจกับสิ่งที่ลงมือทำไปมากกว่า แต่พอเวลาผ่านไปนาน ๆ สิ่งที่เราเสียดายที่สุดกลับกลายเป็นสิ่งที่เราไม่ได้ทำ
.
พอเอามาคิดคู่กับเคียร์เคอกอร์แล้วก็น่าสนใจ เพราะถึงเราจะเสียใจทั้งสองทาง แต่ความเสียใจกับสิ่งที่ไม่ได้ทำมันไม่ค่อยมีวันจบ
.
เราจะไม่มีทางรู้เลยว่าถ้าได้ทำมันจะออกมาเป็นยังไง ใจก็เลยวาดภาพเส้นทางที่ไม่ได้เลือกให้สวยงามกว่าความจริงอยู่เรื่อย ๆ ส่วนความเสียใจกับสิ่งที่เราทำ อย่างน้อยเราก็ได้สัมผัสมันจริง ได้เรียนรู้จากมัน และมันค่อย ๆ จางลงได้
.
ผมตอบแทนทุกคนไม่ได้ว่าแต่ละคนควรเลือกเสียใจกับอะไรเพราะทุกคนมีข้อแม้ชีวิตแตกต่างกัน
.
คำถามของเคียร์เคอกอร์เลยกลายเป็นคำถามที่ผมอยากฝากไว้ให้ลองถามตัวเองดู คราวหน้าที่ต้องตัดสินใจเรื่องใหญ่ อย่าถามว่าทำยังไงจะไม่เสียใจ แต่ลองถามว่าความเสียใจแบบไหนที่เราอยู่กับมันได้
.
อย่างที่บอกครับ ข่าวร้ายคือคุณก็จะเสียใจอยู่ดี เวลาต้องเลือก มันไม่ได้ง่าย แล้วสมองส่วนที่กลัวเสียใจมันก็จะตะโกนเสียงดังเหมือนเดิม
.
แต่อย่างน้อยข่าวดีคือคราวนี้คุณรู้แล้วว่าความเสียใจไม่ใช่ความผิดพลาด มันคือของที่มากับการเป็นคนที่กล้าตัดสินใจเลือก และที่สำคัญ คุณได้เลือกว่าจะเสียใจกับอะไร
.
- โสภณ ศุภมั่งมี

[JRT Synth Desk @JRTDesk]

(1/2) จริงๆ นักลงทุนปกติควรติดตามตลาดหลักทั่วโลกกันเป็น routine ปกติอยู่แล้วครับ.. ไม่ต้องเพราะมีใครเตือนหรอก แต่เพราะตลาดทุกวันนี้มัน integrate กันผ่าน capital flows ชุดเดียวกัน… Nasdaq, KOSPI, TSMC, Nikkei ส่งย้าย risk ถึงกันภายในคืนเดียว.. การตาม/ดู/ศึกษาตลาดเกาหลีไม่ใช่คำแนะนำพิเศษอะไร มันคือ bar ขั้นต่ำของการทำงาน 😅

สิ่งที่ผมอยากพูดคือข้อสรุป 3 ข้อใน post นี้ผมเห็นต่างในข้อสรุปหลัก 3 ข้อครับ..

🍆「หุ้นขึ้นช้าๆ แต่ลงเหมือนสลิงขาด」 ใช้กับ case นี้ไม่ได้.. KOSPI บวก 100% ในเวลาสั้นๆ บวก 280% ใน 18 เดือน.. ก่อนจะลงมาร่วม 28% ในเดือนเดียว.. เร็วผิดปกติทั้งสองขานั่นแหละ.. จริงๆ ประเด็นก็ไม่ได้อยู่ที่ขึ้นเท่าไหร่ แต่อยู่ที่ขึ้นแบบไหนซะมากกว่าครับ… ตลาดขาขึ้นที่ sustain ได้ ส่วนใหญ่ราคาขยับทีละนิด vol ต่ำและลดลงเรื่อยๆ เพราะไม่มีใครรีบ..

แต่ KOSPI ขาขึ้นรอบนี้มาพร้อม daily swings ระดับหลาย % มี session เหวี่ยงแรงๆ ให้เห็นตั้งแต่ยังไม่ถึงยอด.. จน realized volatility ทั้งปีทะลุ 60% เกือบสองเท่าของ Nikkei.. ราคาขึ้นแรงพร้อม vol ที่สูงขึ้น.. ซึ่งก็คือ melt-up ซึ่งมันคนละแบบกับ bull market นะ.. ความเสี่ยงรอบนี้จริงๆ อ่านได้ตั้งแต่ขาขึ้นแล้วครับ จากขนาดของแท่งรายวัน ไม่ต้องรอให้ crash ก่อน.. 😅

🍆 「คนถือหุ้นสหรัฐมีโอกาสเจอสูงมากในไม่กี่ปี」 ผมว่าผิดทั้งทิศทางและเวลา.. เกาหลีไม่ใช่ตัวอย่างล่วงหน้าของวิกฤติอเมริกา.. เพราะมันคือ trade เดียวกัน.. กำลัง unwind พร้อมกัน… transmission เห็นชัดเป็นรายวัน Philadelphia Semiconductor Index ลง 4.3% ตอนที่ตลาดเกาหลีปิดวันหยุด พอเปิดทำการ Samsung กับ SK Hynix เปิดลบเกิน 5% ทันที.. spillover ไหลจากฝั่งอเมริกาเข้าเกาหลี.. ไม่ใช่เกาหลีนำ.. ใครถือ Nasdaq แล้วถือ KOSPI เพิ่มโดยคิดว่ากระจายความเสี่ยงประเทศ.. ลอง run factor decomposition ดูได้ครับ.. จะเห็นว่าถือ AI/memory factor ตัวเดียวใน 2 บัญชี 😅 เดือนนี้ยืนยันอีกรอบว่า cross-market correlation ตอน stress คอยจะวิ่งเข้าหา 1.. เพราะงั้นถ้า AI trade ฝั่งอเมริกา unwind เต็มตัว จะไม่มีเวลาหลายปีให้ใครเตรียมตัว (หมายถึงพวกคนที่ยังไม่ได้เตรียมนะ..) แนวโน้มว่าทุกอย่างเกิดพร้อม/ไล่เลี่ยกัน.. โดยเกาหลี จะ pain~ แรงกว่าเพราะ beta สูงกว่า.. สภาพคล่องบางกว่า retail leverage ก็หนากว่า… คนที่นั่งรอวิกฤติแบบเกาหลีมาถึงอเมริกาในอีกไม่กี่ปี ไม่รู้ตัวว่าอยู่ใน trade เดียวกันตั้งแต่แรกแล้ว..

🍆 「ฟองสบู่สร้างเศรษฐีหน้าใหม่ โอกาสทองอยู่ตรงไหน」 ผมว่าเป็นประโยคที่อันตรายสุดใน post.. เริ่มจากคำถามที่คนคิดหาโอกาสทองต้องตอบให้ได้ก่อน คือ.. marginal buyer รายถัดไปเป็นใคร…?? ขาขึ้นรอบนี้ของเกาหลีพึ่งพาความหวังสองเรื่อง.. คือเป้าดัชนีที่รัฐบาลประกาศ.. กับโอกาสที่ MSCI จะยกสถานะขึ้น Developed Market.. ซึ่งจะบังคับ passive funds ทั่วโลกซื้อราว $30B.. ตอนที่ MSCI ประกาศไม่รับเข้า watchlist คือวันเดียวกับที่ดัชนีลงเกือบ 10% ครับ.. ผู้ซื้อที่ตลาดรอไม่มา ราคาหาระดับใหม่ทันที.. แล้วตอนนี้จะมีคนบอกว่าเกาหลีราคาถูกแล้ว เพราะ forward P/E ต่ำสุดในบรรดาดัชนีหลัก.. trade ต่ำกว่า stress-test scenario ของ Goldman Sachs ด้วยซ้ำ…

แต่ P/E ต่ำเกิดได้ 2 แบบครับ… แบบแรกคือราคาถูกจริง แบบ 2 คือ earnings ที่เอามาหารมันอยู่บนจุดสูงสุดของ cycle และกำลังจะหายไป.. KOSPI คือแบบที่ 2 เพราะ earnings ก้อนใหญ่มาจากธุรกิจ memory ซึ่ง cyclical จัด… กำไรระดับ record ของ Samsung กับ SK Hynix วันนี้คือตัวเลขที่ตลาดถามว่าจะยืนได้อีกกี่ quarter??

P/E ต่ำบน earnings ระดับ peak คือลักษณะของ cyclical top ไม่ใช่ของถูก.. และดัชนีที่ trade ต่ำกว่า worst case ยังลงต่อได้ ถ้า E ที่ใช้คำนวณ worst case นั้นกำลังหายไปด้วย..

ส่วนเศรษฐีหน้าใหม่ที่เกิดจริงหลังทุก crash คือ survivorship bias ครับ.. คนที่ซื้อได้ตอนดัชนีลงหนักต้องมีครบ 3 ข้อพร้อมกัน.. มี liquidity เหลือ.. ไม่โดน margin call.. และกล้าซื้อวันที่ circuit breaker.. คนส่วนใหญ่ขาดข้อใดข้อหนึ่งเสมอ.. เอาจริงๆ ส่วนมากคือเศรษฐีหน้าเก่ากลายเป็นเศรษฐีที่รวยขึ้น 😅

เดือนกรกฎาเดือนเดียว เกาหลีใช้ circuit breaker ไป 7 ครั้ง.. คนที่ผ่านมาได้ไม่ใช่คนที่ทายแม่นว่าจะลงวันไหน และไม่ใช่พวกที่ขายก่อนใคร… แต่คือคนที่จัด portfolio ไว้แบบที่ไม่ต้องตัดสินใจอะไรเลยระหว่าง circuit breaker 7 ครั้งนั้น.. บางคนทำด้วย position ที่เล็กพอ.. บางคนถือ position ใหญ่แต่ hedge ไว้ก่อนแล้ว และมี liquidity เหลือพอที่ margin call ไม่มีทางมาถึง… คนละวิธีแต่หลักเดียวกัน คือการตัดสินใจสำคัญทั้งหมดถูกทำไว้ตั้งแต่ก่อนตลาดพัง..

[มังกรน้ำทะเล @Mangkon_namtale]

Frameworks ที่ช่วยให้แก้ไขปัญหาและตัดสินใจให้เฉียบคมมากขึ้น

1. Hypothesis-Driven (คิดแบบตั้งสมมติฐาน)

· เลิกงมเข็มในมหาสมุทรด้วยการหาข้อมูลไปเรื่อยๆ

· ให้ "ตั้งคำตอบที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุด" ขึ้นมาก่อน แล้วมุ่งหน้าหาหลักฐานมาพิสูจน์สมมติฐานนั้นทันที ประหยัดเวลาไปได้ 80%

2. Issue Tree (ต้นไม้แตกแขนงปัญหา)

· เวลาเจอทางตัน อย่าเพิ่งโวยวาย ให้เขียนปัญหาหลักไว้ตรงกลาง

· แล้วแตกกิ่งก้านย่อยออกมาเป็นหัวข้อ เพื่อหา "รากเหง้าของปัญหา" (Root Cause) ที่แท้จริง ไม่ใช่แก้แค่เปลือกนอก

3. 80/20 Rule (กฎของ Pareto)

· ปัญหา 80% ในชีวิต เกิดจากต้นตอเพียง 20% เท่านั้น

· หน้าที่ของคุณคือหา 20% นั้นให้เจอ "บี้ให้ถูกจุด" แล้วชีวิตหรือธุรกิจจะดีขึ้นแบบก้าวกระโดดโดยไม่ต้องเหนื่อยฟรี

4. Impact vs. Effort Matrix (ตารางเลือกสมรภูมิ)

· ก่อนลงมือทำอะไร จัดกลุ่มข้อมูลเป็น 4 ช่อง: ผลลัพธ์สูง/ทำง่าย, ผลลัพธ์สูง/ทำยาก, ผลลัพธ์ต่ำ/ทำง่าย, ผลลัพธ์ต่ำ/ทำยาก

· กฎเหล็ก: ทำช่อง "ผลลัพธ์สูง แต่ทำง่าย" (Quick Wins) ก่อนเสมอ

5. 5 Whys (ถาม "ทำไม" 5 ครั้ง)

· อย่ามองแค่สิ่งที่เห็นตรงหน้า

· ยอดขายตก? ทำไม? เพราะลูกค้าไม่ซื้อ ทำไม? เพราะสินค้าไม่ตรงปก ทำไม? ขุดลงไปให้ถึง "ความจริงขั้นสุด" ด้วยคำว่าทำไม 5 รอบ

6. First Principles Thinking (คิดจากรากฐานความจริง)

· รื้อทุกความเชื่อ ความคุ้นชิน หรือสิ่งที่คนอื่นบอกว่า "ต้องทำตามๆ กันมา" ทิ้งไปให้หมด

· แยกย่อยองค์ประกอบจนเหลือแค่ "ความจริงพื้นฐานที่ปฏิเสธไม่ได้" แล้วสร้างไอเดียใหม่จากจุดนั้น (วิธีที่ Elon Musk ใช้สร้างยานอวกาศ)

7. So What? (แล้วยังไงต่อ?)

· ทุกครั้งที่คุณรายงานข้อมูล หรือเห็นสถิติอะไรบางอย่าง ให้ถามตัวเองว่า "So What?"

· สมองจะถูกบังคับให้เค้นเอา "Insight" (อินไซต์) หรือสิ่งที่จะต้องทำต่อไปออกมา ไม่ใช่แค่พูดเรื่องที่ใครๆ ก็เห็นอยู่แล้ว

8. Circle of Control (วงกลมแห่งการควบคุม)

· แยกแยะปัญหาออกเป็น 2 กล่อง: สิ่งที่เราควบคุมได้ กับ สิ่งที่เราควบคุมไม่ได้

· ตัดพลังงานทิ้ง 100% กับสิ่งที่คุมไม่ได้ (เช่น เศรษฐกิจ, ดินฟ้าอากาศ) แล้วเอาสมองมาโฟกัสแค่สิ่งที่เราเปลี่ยนมันได้จริง

9. Second-Order Thinking (คิดเผื่ออนาคตอีก 2 ชั้น)

· คนทั่วไปคิดแค่: ทำสิ่งนี้ =>เกิดผลลัพธ์นี้ (จบ)

· คนเหนือชั้นจะคิดต่อ: แล้วผลลัพธ์นี้จะส่งผลกระทบอะไรต่อในอีก 6 เดือนข้างหน้า? การคิดเผื่อจะช่วยลดความเสี่ยงที่คาดไม่ถึงได้มหาศาล

10. Actionable Recommendations (ข้อเสนอแนะที่เดินต่อได้)

· ไอเดียจะเจ๋งแค่ไหน ถ้าเอาไปทำจริงไม่ได้ = ขยะ

· ทุกครั้งที่เสนอทางออก ต้องตอบให้ได้ 3 ข้อ: ใคร ทำอะไร และเมื่อไหร่

-- The Pyramid Principle (Barbara Minto)

[Sopon Supamangmee @sopons]

ที่พูดเรื่องนี้ไม่ได้จะบอกว่าผมเขียนเก่ง แต่เวลามีคนถามว่าทำอย่างไรถึงจะเขียนงานได้ดี ผมมักตอบด้วยคำตอบที่ทำให้ผมมาถึงจุดนี้ได้และคนถามอาจจะไม่ค่อยอยากได้ยินสักเท่าไหร่
.
คำตอบนั้นคือ ‘เขียนให้เยอะ’ แบบตั้งเวลาเขียนงานในแต่ละวันเลย เริ่มตั้งแต่ 30 นาที ยาวไปจนหลัก 3-4 ชั่วโมง (ซึ่งพอเขียนยาวๆ แบบนี้ผมแบ่งเป็นครั้งละ 60-90 นาที แล้วก็พัก แล้วก็เขียนต่อ ทำประมาณ 2-3 รอบ)
.
เอาเป็นว่า...เขียนให้มากกว่าที่คิดว่าจำเป็นต้องเขียน เขียนจนกองงานที่ยังไม่ดีพอค่อย ๆ สูงขึ้นไปเรื่อย ๆ และเราก็พัฒนาขึ้นเรื่อยๆ
.
หลายปีก่อน ตอนที่ผมเปลี่ยนจากสายเทคโนโลยีมาเริ่มเขียน ผมเจอช่วงที่ทรมานที่สุดช่วงหนึ่งในชีวิตการทำงาน มันคือช่วงที่ผมพอจะรู้แล้วว่างานดีหน้าตาเป็นอย่างไร ผมอ่านงานของคนที่ผมชื่นชมแล้วสัมผัสได้ว่ามันดีตรงไหน แต่พอลงมือเขียนเอง สิ่งที่ออกมากลับห่างไกลจากมาตรฐานในหัวอยู่หลายช่วงตัวเลย
.
Ira Glass พิธีกรและโปรดิวเซอร์รายการวิทยุชื่อดังชาวอเมริกัน ผู้ทำรายการ This American Life เรียกมันว่า “ช่องว่าง” (Gap) โดยอธิบายว่าคนที่ก้าวเข้าสู่งานสร้างสรรค์ทุกคนเข้ามาเพราะมีรสนิยมที่ดี เรามองออกว่าอะไรสวยงาม อะไรใช่ แต่ในช่วงปีแรก ๆ ฝีมือของเรายังวิ่งตามรสนิยมไม่ทัน และระยะห่างระหว่างสองสิ่งนี้เองที่ทำให้เราผิดหวังในงานของตัวเองครั้งแล้วครั้งเล่า คนจำนวนมากยอมแพ้ตรงจุดนี้ ทั้งที่ทางออกเดียวคือการทำงานให้มากพอจนวันหนึ่งฝีมือไล่ทันรสนิยมได้สำเร็จ
.
สำหรับผมแล้วช่องว่างตรงนั้นเป็นอะไรที่น่าหวาดหวั่น ผมไม่มั่นใจหรอกว่าจะเขียนได้ดีขนาดนั้นได้ไหม (ตอนนี้ก็ยังไม่ถึงและยังต้องพัฒนาต่อไป) แต่อย่างน้อยๆ พอรู้แหละว่าเป้าหมายอยู่ตรงไหน
.
ทีละคำ ทีละประโยค ทีละย่อหน้า ทีละบท ทีละเล่ม ผมกำลังก่อทางเดินของตัวเองขึ้นมาเพื่อเติมช่องว่าง จากจุดที่อยู่ตรงนี้ไปยังเป้าหมายที่วางเอาไว้
.
ทำงานให้มากพอที่จะเติมช่องว่างตรงนั้น
.
ในหนังสือ Art & Fear มีเรื่องเล่าหนึ่งที่อธิบายความจริงข้อนี้ได้ดีที่สุดเท่าที่ผมเคยอ่านมาเลย
.
ครูสอนปั้นเซรามิกคนหนึ่งประกาศในวันแรกของคลาสว่าจะแบ่งนักเรียนออกเป็นสองกลุ่ม กลุ่มแรกจะถูกตัดเกรดจากปริมาณงานล้วน ๆ ใครปั้นได้มากกว่าก็ได้คะแนนมากกว่า วันสุดท้ายครูจะหิ้วตาชั่งมาชั่งน้ำหนักหม้อเซรามิก ห้าสิบปอนด์ได้เกรดเอ สี่สิบปอนด์ได้เกรดบี ไล่ลงไปเรื่อย ๆ ส่วนอีกกลุ่มจะถูกตัดเกรดจากคุณภาพเพียงอย่างเดียว ขอแค่ปั้นหม้อที่สมบูรณ์แบบมาเพียงใบเดียวก็ได้เกรดเอ
.
พอถึงวันตัดเกรด ครูกลับพบเรื่องที่พลิกความคาดหมาย หม้อที่มีคุณภาพสูงที่สุดทั้งหมดมาจากกลุ่มที่ถูกวัดด้วยปริมาณ
.
ระหว่างที่กลุ่มปริมาณง่วนอยู่กับการปั้นไปเรื่อย ๆ ทำพลาด แล้วเรียนรู้จากความพลาดนั้นซ้ำแล้วซ้ำเล่า กลุ่มคุณภาพกลับนั่งถกทฤษฎีกันว่าหม้อที่สมบูรณ์แบบควรมีหน้าตาอย่างไร สุดท้ายสิ่งที่พวกเขาได้ติดมือกลับไปคือทฤษฎีสวยหรูกับกองดินที่ไม่เป็นรูปเป็นร่าง
.
จุดสำคัญของเรื่องนี้อยู่ตรงคำว่า ‘เรียนรู้จากความผิดพลาด’ นั่นแหละครับ
.
กลุ่มที่โฟกัสเรื่องปริมาณเก่งขึ้นเพราะการปั้นแต่ละใบเปิดโอกาสให้พวกเขาเห็นว่าอะไรเวิร์ก อะไรพัง แล้วเอาไปปรับมือในใบถัดไป ยิ่งปั้นมาก ยิ่งได้รอบของการลองผิดลองถูกมากขึ้น และทุกรอบคือฟีดแบค (feedback) ที่ย้อนกลับมาบอกเราว่าควรขยับมืออย่างไรต่อ
.
ตรงนี้จุดสำคัญอีกอย่างที่ขาดไม่ได้คือคำว่าฟีดแบคและการพัฒนานะครับ ไม่ใช่ปั้นเหมือนเดิมต่อไปเรื่อยและล้มเหลวเหมือนเดิมแล้วหวังว่ามันจะดีขึ้น อันนี้ไม่ใช่
.
นี่คือแนวคิด deliberate practice หรือการฝึกฝนอย่างตั้งใจ (มาจาก Anders Ericsson) ที่อธิบายว่าความเชี่ยวชาญจะเติบโตขึ้นจากการลงมือทำซ้ำควบคู่กับการสังเกตและแก้ไขทีละนิด การนั่งคิดว่างานในอุดมคติหน้าตาเป็นอย่างไรเพียงอย่างเดียวพาเราไปไม่ถึงจุดนั้น
.
และนี่คือกับดักที่กลุ่มคุณภาพตกลงไป การยึดติดกับความสมบูรณ์แบบฟังดูเหมือนการมีมาตรฐานสูง แต่หลายครั้งมันคือการผัดวันประกันพรุ่งที่หน้าตาดูดี เราเลื่อนการลงมือออกไปเรื่อย ๆ อ้างว่ารอให้พร้อมก่อน รอให้ทุกอย่างเพอร์เฟกต์ ทั้งที่ความพร้อมนั้นเกิดจากการลงมือทำเท่านั้น
.
กับงานเขียน ผมเห็นความจริงข้อนี้ในตัวเองชัดเจนมาก เวลาที่ผมปล่อยให้ตัวเองขัดเกลางานเพียงชิ้นเดียวไปเรื่อย ๆ โดยไม่มีกำหนดส่ง งานชิ้นนั้นมักไม่มีวันเสร็จเลย แต่พอผมมีเส้นตายที่ต้องส่งงานทุกสัปดาห์ ผมกลับได้งานที่ดีกว่า และได้ไอเดียที่ไม่มีทางคิดออกเลยถ้าไม่ได้ลงมือเขียนจริง เพราะการเขียนให้จบแล้วปล่อยออกไปคือครูที่สอนเราได้มากที่สุด เราได้เห็นปฏิกิริยาของคนอ่าน ได้รู้ว่าประโยคไหนสื่อสารถึงคน ประโยคไหนหลุดลอยไป
.
Austin Kleon เขียนไว้ในหนังสือ Show Your Work ทำนองเดียวกันว่าการเอางานออกมาให้คนเห็นตั้งแต่ระหว่างทาง ก่อนที่มันจะเสร็จสมบูรณ์ คือวิธีที่ทำให้เราเติบโตได้เร็วที่สุด เพราะงานที่ซ่อนอยู่ในลิ้นชักไม่เคยสอนอะไรเราเลย
.
ตัวอย่างอีกคนที่ทำให้ผมเห็นภาพเรื่องนี้ชัดที่สุด ไม่ได้มาจากวงการเขียนหรือการปั้น แต่มาจากบนเวทีของการเดี่ยวไมโครโฟนครับ
.
Chris Rock เป็นนักแสดงตลกเดี่ยวไมโครโฟนที่ดังที่สุดคนหนึ่งของโลก เวลาเราดูโชว์ของเขาทางทีวี ทุกมุกดูคมกริบ จังหวะเป๊ะมาก ราวกับเป็นอัจฉริยะที่คิดทุกอย่างขึ้นมาได้สด ๆ แต่เบื้องหลังความสำเร็จตรงนี้มีบทเรียนสำคัญซ่อนอยู่
.
Peter Sims เขียนไว้ในหนังสือ Little Bets ว่ามุกที่ Chris Rock เอาไปเล่นในทัวร์ระดับโลกคือผลลัพธ์ของการทดลองเล็ก ๆ นับพันครั้ง ซึ่งเกือบทั้งหมดล้มเหลวด้วยซ้ำ ก่อนออกทัวร์ใหญ่แต่ละครั้ง เขาจะไปขึ้นเวทีที่คลับตลกเล็ก ๆ ใกล้บ้านเขา ราวสี่สิบถึงห้าสิบรอบ ต่อหน้าคนดูเพียงห้าสิบคนหรือน้อยกว่านั้น
.
ภาพของ Chris Rock บนเวทีเล็ก ๆ ตรงนั้นไม่ได้ดูเหมือนตำนานตลกเลย เขาถือกระดาษโน้ตสีเหลืองที่จดมุกไว้เต็มไปหมด เล่นไป ลืมไป ต้องเหลือบกลับไปดูโน้ตเป็นระยะ มุกส่วนใหญ่แป้กต่อหน้าคนดูที่นั่งกอดอกไม่ขำไปด้วย บางครั้งเขาถึงกับหยุดแล้วพูดออกมาเองว่ามุกนี้ยังต้องขยายความอีกหน่อยถ้าจะรอด
.
นักแสดงตลกที่เคยไปนั่งดู Chris Rock ทำงานในคลับเล็ก ๆ แบบนี้ เล่าว่าตลอดโชว์สี่สิบห้านาที จะมีอยู่ห้าถึงสิบประโยคที่ดีจนน่าตกใจ และเขาเดาว่า Chris Rock เริ่มจากจุดเล็กๆ เหล่านั้นก่อน แล้วค่อยเขียนมุกอื่นห้อมล้อมมันขึ้นมาอีกครั้ง
.
แก่นของมันคือเรื่องเดียวกันกับคลาสเซรามิกนั่นแหละครับ
.
มุกที่คมกริบที่คนส่วนใหญ่ได้เห็นคือผู้รอดชีวิตจากมุกที่แป้กไปแล้วเป็นพันๆ ครั้ง สิ่งที่เราเห็นในตอนจบคือยอดของภูเขาน้ำแข็ง ส่วนที่จมอยู่ใต้น้ำคือการลองผิดลองถูกคืนแล้วคืนเล่าที่ไม่มีใครเห็น คนที่เราคิดว่าเก่งมาตั้งแต่เกิด แท้จริงแล้วมักเป็นคนที่ยอมแป้กมากกว่าคนอื่นหลายเท่า
.
Sims เรียกคนแบบนี้ว่านักสร้างสรรค์สายทดลอง (experimental innovator) พวกเขาค่อย ๆ ค้นหาคำตอบผ่านการทดลองเล็ก ๆ ที่ราคาถูกและล้มได้โดยไม่เจ็บตัวมาก แทนที่จะทุ่มทุกอย่างไว้กับไอเดียใหญ่เพียงหนึ่งเดียว
.
ผมจึงอยากบอกคนที่กำลังติดอยู่ใน ‘ช่องว่าง’ แบบที่ Ira Glass พูดถึงว่า กองงานที่ยังไม่ดีพอตรงหน้าคุณคือค่าผ่านทางที่ทุกคนต้องจ่าย ไม่มีใครลัดข้ามมันไปได้ และคนที่ไปถึงปลายทางคือคนที่ยอมจ่ายค่านี้ด้วยการลงมือทำต่อไปเรื่อย ๆ
.
ทุกวันนี้ผมยังเขียนงานที่ไม่เข้าท่าอยู่บ่อย ๆ แต่ผมเลือกที่จะเขียนมันออกมาแทนการเก็บไว้เป็นภาพในหัว เพราะผมรู้แล้วว่าหม้อใบที่ดีที่สุดของเราจะค่อย ๆ โผล่ขึ้นมาจากกองหม้อที่พังไปก่อนหน้านั้นเสมอ เช่นเดียวกับที่มุกสุดฮาของ Chris Rock โผล่ขึ้นมาจากค่ำคืนที่มุกแป้กนับไม่ถ้วน
.
- โสภณ ศุภมั่งมี

[JRT Synth Desk @JRTDesk]

สรุป.. กรณีน้าต๋อยเซมเบ้และลูกชายที่ได้ตัดสินใจนำเงินเก็บเกือบทั้งหมดไปลงทุนกับโครงการอสังหาริมทรัพย์แห่งหนึ่งที่ภูเก็ต แล้วเกิดปัญหา.. ผมอยากจะ post เป็นกรณีศึกษาสำหรับคนอื่นๆ ทั่วไปให้เรียนรู้ไว้ จะได้ป้องกันตัวได้ในอนาคตถ้าเจอกรณีคล้ายๆ กัน..

CISSA Group.. เป็นผู้พัฒนาอสังหาริมทรัพย์เพื่อการลงทุนโดยเฉพาะในภูเก็ต.. โครงการเด่นๆ คือ Wyndham Grand Nai Harn Beach Phuket ซึ่งเป็นโรงแรม 5 ดาวที่ทำ marketing หนักในรูปแบบ...

『ลงทุนแล้วได้ผลตอบแทนคงที่ + รับซื้อคืน』

📖~2010: จดทะเบียนบริษัท
📖~2020: ออกหุ้นกู้มีประกันรุ่น CISSA221A (ครบกำหนดไถ่ถอน ~2025) ผ่าน บล. DAOL Securities เป็นผู้แทนผู้ถือหุ้นกู้..
📖2023–2024: เริ่มผิดนัดชำระดอกเบี้ย/เงินต้นบางส่วน... มีการขอยืดเวลาและไถ่ถอนบางส่วนด้วยเงินสด + Cash Voucher
📖มิถุนายน 2024: บล. DAOL ฟ้องบริษัทและบริษัทที่เกี่ยวข้อง (นาใต้ ฮอสพิทอลลิตี้) ที่ศาลแพ่ง.. ศาลมีคำพิพากษาให้ชำระหนี้หรือบังคับหลักประกัน
📖18 มีนาคม 2026: ศาลล้มละลายกลางสั่ง พิทักษ์ทรัพย์เด็ดขาด (absolute receivership) บริษัทเข้าสู่กระบวนการควบคุมโดยเจ้าพนักงานพิทักษ์ทรัพย์
📖26 มิถุนายน 2026: น้าต๋อยเซมเบ้ post ถึงปัญหา... ลูกชายเปิดเผยลงทุน ~10 ล้านบาทในโครงการโรงแรม (รูปแบบสัญญาผลตอบแทน 7% + รับซื้อคืน) ปัจจุบันอยู่ในแผนประนอมหนี้ที่เสนอคืนเพียง ~20% ของเงินต้น กลุ่มผู้เสียหายหลายร้อยคนกำลังรวมตัวคัดค้าน...

⚠️ปัญหาหลักในมุมมองผม.. นักลงทุนรายย่อยซื้อห้อง/ถือกรรมสิทธิ์แบบ fractional.. โดยคาดหวังรายได้ passive (เมื่อกี๊ผมเพิ่ง post อยู่หยกๆ เองว่าคนชอบเอาคำ passive ไปตีความผิดเพี้ยนแล้วเอาไปทำ marketing..) + รับเงินต้นคืน... แต่บริษัทมีปัญหาสภาพคล่อง.. หยุดจ่าย.. เข้าสู่กระบวนการล้มละลาย/ประนอมหนี้
.
.
ซึ่งถ้ามองจากมุมมองนักลงทุน...

📚deal นี้เป็น structured real estate yield product ที่ขายให้รายย่อยเป็นหลัก.. โดยมีลักษณะ asymmetric risk สูงมากสำหรับนักลงทุนรายย่อย...
- Upside จำกัด.. ได้แค่ 7% + รับเงินต้นคืน..
- Downside ไม่จำกัด.. อาจเสียเงินต้นจำนวนมาก.. เมื่อบริษัทเข้าสู่กระบวนการพิทักษ์ทรัพย์และแผนประนอมหนี้..

ในขั้นตอน screen ตอนแรก.. ผมจะ reject deal นี้ทันที เพราะมี red flags ที่เห็นชัดเจน 3 จุดแต่แรก...
- Cash flow coverage ไม่ชัดเจนและไม่ ring-fenced..
- Enforcement rights ของนักลงทุนโคตรอ่อนมาก..
- Governance & related party risk สูง...
⚠️บอกตรงๆ ถ้าเมื่อก่อนผมได้เห็นรายละเอียดหุ้นกู้นี้ผ่านตา.. ผมคงออกมา post เตือน... เผื่อจะลดจำนวนผู้เสียหายได้.. 🥺🥲
.
.
📚สมมติฐานพื้นฐานโรงแรม 5 ดาว ภูเก็ต..
Occupancy ปกติ 65-75%... ADR 9,000~12,000 บาท... GOP Margin ~35-40%..

พอทำ stress test สัก 3 scenario.. Base Case, Downside, Severe..

ไอ้ yield 7% คงที่ไม่สอดคล้องกับ cash flow จริงของโรงแรมในช่วง low season หรือวิกฤต....

Break-even occupancy เพื่อจ่าย 7% + ค่าใช้จ่ายโรงแรม + เงินสำรอง.. อยู่ที่ประมาณ 68%-72% ตลอดทั้งปี.. ซึ่งถือว่าสูงนะสำหรับภูเก็ต..

ไม่เห็นหลักฐานว่ามี reserve account หรือ escrow สำหรับการรับประกันผลตอบแทน..
.
.
📚ปัญหาโครงสร้าง...
Fractional ownership ในโรงแรมส่วนใหญ่ใช้รูปแบบ「ห้องชุด」ภายใต้ พ.ร.บ. อาคารชุด.. หรือถือหุ้นในบริษัทที่เป็นเจ้าของห้อง..

เมื่อมีนักลงทุนหลายร้อยคนถือสัดส่วนเล็กน้อย + หุ้นกู้มีประกัน (CISSA221A) เป็น senior creditor.... นักลงทุนรายย่อยตกเป็น unsecured หรือ subordinated โดยปริยาย..

การบังคับคดีจะยากและแพง เพราะต้องสู้กับ.. เจ้าหนี้สถาบัน (DAOL ในฐานะผู้แทนหุ้นกู้).. เจ้าหนี้เงา... กระบวนการพิทักษ์ทรัพย์และประนอมหนี้...

⚠️ ซึ่ง red flag ทางกฎหมาย..
- หลักประกัน (ที่ดิน/โรงแรม) ผูกอยู่กับบริษัทเกี่ยวข้อง (นาใต้ ฮอสพิทอลลิตี้) ไม่ใช่ SPV แยกชัดเจน..
- ไม่มี Independent Security Trustee ที่เป็นกลาง
- สัญญาซื้อคืน (buyback) ไม่มี collateral หรือ escrow support ที่ enforce ได้จริง..
.
.
📚และคำถามที่ควรถามแต่แรกเพื่อตัดสินใจการลงทุนแบบนี้...
- รายได้จากการดำเนินงานโรงแรม (GOP) จริงใน 24 เดือนที่ผ่านมาเป็นเท่าไหร่? แบ่งตามฤดูกาล..
- เงินที่ใช้จ่าย 7% ต่อปีมาจากไหนบ้าง? มี reserve account แยกหรือไม่?
- ถ้าอัตราการเข้าพักต่ำกว่า 55% เป็นเวลา 6 เดือนต่อเนื่อง.. จะจ่ายผลตอบแทนอย่างไร?
- โครงสร้างการถือกรรมสิทธิ์เป็นอย่างไร? ห้องชุด vs. หุ้นบริษัท vs. สัญญาเช่า ....
- มี Independent Security Trustee หรือเปล่า? ใครเป็นผู้ถือกรรมสิทธิ์หลักประกัน?
- สัญญา buyback มี personal guarantee จากผู้บริหารหรือไม่? มี collateral backing หรือเปล่า?
- ความสัมพันธ์ระหว่าง CISSA กับ นาใต้ ฮอสพิทอลลิตี้ คืออะไร? มีการทำธุรกรรมระหว่างกันอย่างไร?
- ผู้บริหารและครอบครัวถือหุ้น/หนี้ในบริษัทเท่าไหร่? มี skin in the game จริงหรือเปล่า??
- มี Related Party Transaction เท่าไหร่ในงบการเงิน 3 ปีล่าสุด?
- ถ้าบริษัทผิดนัดชำระ กระบวนการบังคับคดีของนักลงทุนรายย่อยจะทำยังไง? ใช้เวลาและค่าใช้จ่ายประมาณเท่าไหร่?
- มี waterfall ลำดับการชำระหนี้ชัดเจนอย่างไรเมื่อเกิด liquidation?
- นักลงทุนรายย่อยมีสิทธิ์ vote ในแผนประนอมหนี้หรือ restructuring ยังไง?
- โครงการก่อนหน้าของ CISSA มีนักลงทุนได้รับผลตอบแทนและเงินต้นครบ 100% กี่โครงการ?
- มีการเปิดเผย occupancy rate และ ADR จริงต่อนักลงทุนทุกไตรมาสหรือไม่?
- มี third-party audit จาก Big 4 เรื่อง cash flow ที่ใช้จ่าย yield หรือไม่?
.
.
ซึ่งถ้าเจอพวกนี้.. ถือว่าอันตรายต้องระวังครับ..
- Guaranteed fixed yield ในธุรกิจ cyclical // ไม่มี cash flow coverage ที่ยั่งยืน
- Fractional ownership + หลายร้อยรายย่อย // Enforcement rights อ่อนแอมาก
- Related party เป็นผู้จำนองหลักประกัน // Conflict of interest + tunneling risk สูง
- ไม่มี Independent Trustee // ขาดการคุ้มครองนักลงทุน
- การตลาด aggressive กับรายย่อย // สัญญาณของปัญหา liquidity และ governance
- ขาด reserve.. escrow สำหรับ buyback // Exit mechanism เป็นเพียงแค่สัญญา ไม่มี backing..
.
.
📚ซึ่งผมจะไม่ลงทุนแน่ๆ..
- ความเสี่ยงด้าน cash flow และ enforcement ไม่สมดุลกับผลตอบแทนที่ได้รับ..
- โครงสร้าง deal ถูกออกแบบให้โอนความเสี่ยงไปยังนักลงทุนรายย่อย เป็นหลัก..
- แม้จะมี brand Wyndham และทำเลดี.. แต่ไม่สามารถชดเชย structural weaknesses ได้..
.
.
⚠️บทเรียนที่ทุกคนควรจำไว้...
- อย่าลงทุนใน guaranteed yield products ในธุรกิจที่รายได้ไม่แน่นอน โดยที่ไม่มี ring-fenced cash flow.. ไม่มี enforcement rights ที่แข็ง..
- position sizing กับการลงทุนแบบนี้ต้องรัดกุม.. ส่วนตัว ผมจะไม่ลงเกิน 1%-2% ของ portfolio เด็ดขาด..
- due diligence ต้องทำแบบมืออาชีพ ถามคำถามยากๆ คำตอบต้องเป็นตัวเลข มีเอกสาร.. ไม่ใช่แค่ narrative.. คำพูดปากเปล่า...

[Hyper Shark! @HyperSharkk]

ณ วันนี้พอร์ตผมมี "7 หลัก" (ATH ที่ 270% ในเวลา 3 ปี ทบต้นปีละ 54.65%) ซึ่งอาจจะไม่ได้ใหญ่มากสำหรับหลายๆ คน

แต่สำหรับมือใหม่ ผมบอกเลยสร้างยากนะครับ

และวันนี้ผมจะมาบอก "ถ้าผมกลับมามีเงินเดือนละ 3000-5000 บาท" ผมจะลงทุนยังไงให้ได้เงินล้าน

***Disclaimer ในแบบฉบับของผมนะครับ***

มาเริ่ม!

1. ผมจะเริ่มจากการดู Megatrend ของโลกก่อนที่มันจะอยู่ไปได้ 5-10 ปี และที่สำคัญ TAM ต้องใหญ่ ตัวอย่างเช่น Ai

2. ลงทุนหุ้นที่อยู่ใน sector นั้น คัดเฉพาะตัวที่ Large Market Cap ไม่เอาเล็ก และไม่เอาใหญ่เกินไป เอากลาง-ใหญ่ ที่รายด้ชัดเจน มี backlog ในอนาคตชัดเจน และหนี้ไม่เยอะ (ถ้ามีหนี้ต้องเป็นหนี้ที่ดี กู้มาเพื่อพัฒนาธุรกิจ)

3. ถือหุั้นไม่เยอะ กระจายไปตาม Megatrend เอา เช่น
- หุ้น A เกาะเทรนด์ A
- หุ้น B เกาะเทรนด์ B
- หุ้น B เกาะเทรนด์ C
หุ้นที่ถืออย่าเกิน 10 ตัว แต่ต้องกระจาย sector อย่างที่บอก ถ้าซื้อเยอะเวลามันโตมันไม่เห็นอะไรหรอกครับ บวกเยอะแต่เงินต้นน้อยก็เท่านั้น

4. มาถึงเทคนิคกันบ้าง เวลาผมจะ DCA หุ้น ผมจะใช้ EMA50 (week) เป็นหลัก ตัวอย่างวิธีออกไม้ คือ
-> หุ้นลงมาแตะเส้น EMA50 แบ่ง 4 ไม้ เข้า 1 ไม้ ถ้าลงให้ซื้อต่อ ถ้าซื้อพอหยุด เก็บเงินเข้าเป๋า จริงๆ มี EMA100 ด้วย แต่เอาง่ายๆ แบบนี้ก่อน อย่าไปเล่นท่ายากมากปวดหัว

5. จิตใจต้องแข็ง ตลาดหุ้นไม่ได้ใจดีกับทุกคน อย่า FOMO อย่า Panic sell ถ้าถือไม่ไหวมันเอาตายแน่ อย่าคิดว่าตัวเองเก่งตอนตลาดเป็นขาขึ้น เพราะหันไปรอบๆ ตัวสิ ทุกคนแม่งกำไรหมด และวันนึงตลาดมันพร้อมจะตายเราเสมอ และการถือหุ้นที่พื้นฐานดีๆ จะทำให้ทนตลาดและลงทุนได้ระยะยาว (ใครอยู่ได้นานกว่าคนนั้นชนะ) ที่ผมได้หุ้นมา 10 เด้ง ผมเพราะถือไม่ได้เข้าก่อนชาวบ้านอะไรเลย ผมไม่ได้เก่งขนาดนั้น ผมก็แค่กล้าที่จะถือจนมันบวกหนัก (แต่อยู่บนพื้นฐานของการศึกษามาอย่างหนัก)

6. วินัย! โคตรสำคัญ ลงทุนให้ได้สม่ำเสมอ ออกแบบแผนที่เข้ากับตัวเอง เช่น จะ DCA เดือนละ 3000-5000 บาท ให้ได้ตลอด เพิ่มเงินลงทุนปีละ 10% และซื้อหุ้น A, B, C, D, E, F กี่บาท ซื้อแม้ในตอนที่มันขึ้น และซื้อในตอนที่มันลงในจำนวนเท่าๆ กันไปเรื่อยๆ ทำแบบนี้ให้ได้นานที่สุด และส่วนที่ผมบอกไปในข้อ 4. คือเงินส่วนที่จะแนะนำให้แบ่งออกมาสัก 10-15% ของเงินลงทุน เอาไว้ช้อนเวลาหุ้นมันลงมาราคาดีๆ

7. สำหรับผม ผมจะไม่ตั้งเป้าหมายเป็นเวลา เพราะมันไม่ยืดยุ่น มันกดดันตัวเอง ผมจะตั้งเป้าหมายเป็นตัวเงินมากกว่า เอาจริงผมใช้เวลา 2 ปี ในการสร้างเงินล้าน แต่ผมสุดโต่งเกิน เอาเงินเดือน 80% มาลงหุ้นหมดเลย ตอนนั้นได้ 20K เองเพิ่งจบใหม่ๆ แล้วก็มีหาเงินเพิ่มจากที่อื่นๆ ด้วย หลังๆ ก็เติมได้มากขึ้นๆ รู้สึกตอนนั้นพอร์ตโต 187% ก็เด้งเป็นล้านนึงเลย แต่ไม่แนะนำให้ทำตามครับ มันลำบากเกิน และปวดหัวหาหุ้นครับ มันไม่เซฟเท่าไหร่ด้วย เสี่ยงสุด

8. เป็นกำลังใจให้มือใหม่ทุกคนที่กำลังสร้างพอร์ตในฝันของตัวเองนะครับ ผมเองก็กำลังเดินเส้นทางนั้นเช่นกัน ไปด้วยกันฮะ ผมเชื่อว่าเรารายย่อยก็ไม่ได้ด้อยกว่าสถาบันหรอก ถ้าเรามีความตั้งใจ มีอะไรที่มนุษย์คนนึงจะทำไม่ได้ ยังไงก็ลุยต่อไปฮะ ความสม่ำเสมอ วินัย และความตั้งใจ มันจะนำพาเราไปถึงเป้าหมายแน่นอน

✌️

[แบดแด๊ดดี้ @volleyppk]

เรื่องน่าเสียดาย
ของคนอายุ 35 ที่อยากบอกคนอายุ 25

1. ใช้ชีวิตเดือนชนเดือน
คิดว่าอายุน้อยค่อยเก็บเงิน รู้ตัวอีกทีตอนอายุ 35 ไม่มีเงินสำรองสักบาท แถมพลาดพลังดอกเบี้ย ทบต้นไปฟรี ๆ 10 ปี

2. ปล่อยสุขภาพพังแลกเงิน
นอนดึก ร่างทอง ไม่ออกกำลังกาย แก่ตัวมา
เงินที่หามาได้ทั้งหมด… เตรียมยกให้คุณหมอแทน

3. จมอยู่ใน Comfort Zone นานเกิน
ทำงานเดิม ๆ ขี้เกียจอัพสกิลใหม่ พออายุ 35
ตลาดแรงงานเปลี่ยนไป แต่เราดันไม่มีสกิล
ที่โลกปัจจุบันต้องการ

4. แคร์สายตาคนอื่นมากกว่าอนาคตตัวเอง
หมดเงินไปกับการซื้อสังคมเพื่อเอาดีคนที่ไม่ชอบ พอหันกลับมา เสียดายเวลาที่ไม่ได้เอามาพัฒนาตัวเอง

[Addy Osmani @addyosmani]

https://t.co/hIe0UX7z6T

[JRT Synth Desk @JRTDesk]

หลายคนกลัว「Leverage」แต่เอาจริงๆ นักลงทุน/trader หลายคนที่ผมเห็นเสียหายแบบหนักมากในชีวิตจริง หลายๆ คนกลับแทบไม่ได้ใช้ Margin.. Leverage ห่าเหวอะไรเลย...

บางคนถือหุ้นตัวเดียวเกือบทั้ง portfolio... บางคนเอาทรัพย์สินส่วนใหญ่ไปผูกกับ theme การลงทุนเดียว... บางคนขาย Options เก็บ Premium ต่อเนื่องหลายปีเพราะคิดว่ารายได้ที่ดูสม่ำเสมอแปลว่าความเสี่ยงต่ำ...

บน paper อาจไม่ได้ดูเหมือนกำลังใช้ Leverage แต่ในทาง Risk Management ถือว่ากำลังทำสิ่งเดียวกัน.. คือสร้าง Exposure ที่ใหญ่เกินกว่าที่เงินทุน.. สภาพคล่อง.. หรือสภาพจิตใจของตัวเองจะรับได้เมื่อเกิดเหตุการณ์ขึ้นจริง

ซึ่งเป็นบทเรียนที่สำคัญเกี่ยวกับ Leverage

Leverage มันไม่สร้างปัญหาในช่วงที่ทุกอย่างเป็นไปตามแผน.. Leverage ไม่ได้เปลี่ยนแค่ว่าเราจะกำไรหรือขาดทุนมากขึ้นเท่าไหร่ แต่มันเปลี่ยนลักษณะของความเสี่ยงด้วย.. การลงทุนที่ไม่มี Leverage หลายครั้งเป็นคำถามเรื่องมูลค่า.. สินทรัพย์นี้ถูกหรือแพง? ธุรกิจนี้ดีหรือไม่ดี?? สมมติฐานนี้ถูกหรือผิด? แต่เมื่อ Leverage สูงขึ้น คำถามจะเปลี่ยนไปเป็นถามเรื่องเวลา... เพราะต่อให้เราประเมินมูลค่าได้ถูกต้อง.. เข้าใจธุรกิจถูกต้อง.. หรือมอง Macro ได้ถูกต้อง.. ก็ไม่ได้หมายความว่าการลงทุนจะประสบความสำเร็จ.. หากตลาดใช้เวลานานกว่าที่เงินทุน สภาพคล่อง หรือโครงสร้างการถือของเราจะรับได้.. หลายครั้งปัญหาของ Leverage ไม่ใช่ว่าเราผิด แต่คือเราไม่มีเวลาพอที่จะรอจนกว่าจะพิสูจน์ได้ว่าเราถูก..

จากที่ผมเคยพยายามเรียนรู้ประวัติศาสตร์การเงินย้อนหลังที่ผ่านมา.. คนจำนวนมากไม่ได้ล้มเหลวเพราะไม่ฉลาดพอ.. และหลายครั้งก็ไม่ได้ล้มเหลวเพราะมุมมองผิด.. แต่ล้มเหลวเพราะหลายอย่างเกิดขึ้นพร้อมๆ กัน สภาพคล่องหายไป... Correlation เปลี่ยนไป... ความผันผวนเพิ่มขึ้น... ต้นทุนทางการเงินสูงขึ้น... และเวลาที่ตอนแรกคิดว่ามีกลับหมดเร็วกว่าที่คิด

ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่เราจะเห็นต้นทุนที่แท้จริงของ Leverage

ในภาวะปกติ..... Liquidity ดูเหมือนมีอยู่ทุกๆ ที่.. // ทุกคนต้องการ Liquidity พร้อมกัน //Correlation ดูเหมือนกระจายตัว // สินทรัพย์จำนวนมากเคลื่อนไหวไปในทิศทางเดียวกัน // Position ดูเหมือน manage ได้ // Position เดิมอาจใหญ่เกินกว่าที่ตลาดจะรองรับได้..

เลยเป็นเหตุผลที่มืออาชีพหลายคนไม่เริ่มจากการตั้งคำถามว่า...

「 portfolio นี้จะทำกำไรได้เท่าไร??」

แต่จะเริ่มต้นจากคำถามว่า

「อะไรคือสิ่งที่จะทำให้ portfolio นี้เสียหายอย่างรุนแรง??」

เพราะ expected return เป็นเพียงการประมาณการ

แต่ความอยู่รอดสำคัญสุด.. เราสามารถผิดได้หลายครั้ง.. เราสามารถขาดทุนได้หลายครั้ง..เราสามารถ Underperform ได้หลายปี.. แต่สำคัญคืออย่าสูญเสียความสามารถในการอยู่ต่อ
.
.
หลายคนมอง Leverage เป็นเครื่องมือเพิ่มผลตอบแทน ซึ่งก็ไม่ผิด.. แต่ในมุมของการบริหารความเสี่ยงนั่นเป็นเพียงครึ่งเดียว.. อีกครึ่งหนึ่งคือ Leverage เป็นสิ่งที่ลด Margin for Error.. ยิ่ง Leverage สูง margin for error ที่ยอมรับได้ก็ยิ่งน้อยลง.. ในภาวะปกติความแตกต่างระหว่าง Leverage 1x กับ 2x อาจดูไม่มากนัก.. แต่ในภาวะวิกฤติ ความแตกต่างนั้นอาจเป็นเส้นแบ่งระหว่างการถือรอต่อได้... กับการถูก Forced Deleveraging

ระหว่างการถือรอต่อได้... กับการถูกบังคับลด Position.. ระหว่างการตัดสินใจด้วยตัวเอง... กับการถูกตลาดบังคับตัดสินใจแทน..

สมมติฐานที่ผิดเพียงเล็กน้อย.. ระยะเวลาที่ยาวกว่าที่คิดเพียงเล็กน้อย.. หรือความผันผวนที่สูงกว่าที่ประเมินไว้เพียงเล็กน้อย.. ก็เพียงพอที่จะเปลี่ยนการขาดทุนชั่วคราวให้กลายเป็น realized loss ได้..

ซึ่ง Leverage ไม่ใช่สิ่งที่ดีหรือเลวในตัวมันเอง มันเป็นเพียงตัวเร่ง/ตัวขยาย..

มันขยายทั้ง Edge และ Blind Spot..

ขยายทั้งความสามารถในการสร้างผลตอบแทน.. และขยายความเปราะบางของ portfolio..

ขยายทั้งผลลัพธ์ของการตัดสินใจที่ถูกต้อง.. และขยายต้นทุนของการตัดสินใจที่ผิดพลาด..

ดังนั้นคำถามที่สำคัญจึงไม่ใช่

「เราสามารถใช้ Leverage ได้มากแค่ไหน?」

แต่คือ....

「เราสามารถผิดได้มากแค่ไหน? โดยที่ยังรักษาเงินทุน.. สภาพคล่อง.. และความสามารถในการอยู่ใน game ต่อไปได้..」

เพราะในระยะยาว ความสำเร็จของการลงทุนไม่ได้ถูกกำหนดโดยผลตอบแทนสูงสุดที่ทำได้ในช่วงเวลาหนึ่ง..

แต่ถูกกำหนดโดยความสามารถในการหลีกเลี่ยง Probability of Ruin และรักษาความต่อเนื่องของการ Compounding ตลอดหลายทศวรรษ

P.S.
ตัวอย่างของกรณีที่ต่อให้ประเมินถูกต้อง แต่ Leverage ไม่ได้อยู่รอให้ทำกำไรได้.. ผมเคยใช้ประโยคนี้สอนนักศึกษาบ่อยๆ..「ถูกใน thesis ไม่ได้แปลว่าการลงทุนจะสำเร็จ」..

📖 John Maynard Keynes
ช่วง 1920s Keynes มองว่าหุ้นหลายตัวถูกมาก.. และสุดท้ายเค้าก็ถูกจริง แต่ปัญหาคือเค้าใช้ leverage.. ตลาดยังลงต่ออีกนานกว่าที่คิดไว้.. จนโดน margin calls หลายรอบและเสียหายหนักมาก.. หลังจากนั้น Keynes เปลี่ยนแนวทางการลงทุนเกือบทั้งหมด กลายมาเป็นนักลงทุนที่เน้น survival มากขึ้น..

📖 LTCM เป็นตัวอย่างที่ดีมาก.. หลาย trade ของ LTCM ไม่ได้ผิดนะ.. ถ้าดูย้อนหลัง.. หลาย spread ที่เล่นสุดท้ายก็ converge จริง.. ปัญหาคือมันใช้เวลานานกว่าที่พวกเค้ามี.. เมื่อ Russia ผิดนัดชำระหนี้ ตลาดเข้าสู่ panic.. spread กว้างขึ้นแทนที่จะแคบลง.. margin requirement เพิ่มขึ้น.. counterparties เริ่มกังวล... และ LTCM ก็ถูกบังคับลด position.. คือไม่ได้ตายเพราะ thesis ผิด.. แต่ตายเพราะเวลาหมดก่อน

📚Michael Burry หลายคนจดจำได้ในฐานะคนที่มองเห็นฟองสบู่ Subprime และทำเงินมหาศาลจากวิกฤติปี 2008 (จริงๆ มีหลายคนมองเห็นเช่นกัน หลายคนทำเงินได้เยอะกว่าด้วย แต่หนังเลือกนำ Michael Burry มาเล่า) แต่สิ่งที่คนมักลืมคือ.. Michael Burry ไม่ได้แค่ต้อง「ถูก」... แต่ต้องอยู่รอดให้นานพอที่จะได้รับการพิสูจน์ว่าถูก.. Burry เริ่มเข้า position ตั้งแต่ประมาณปี 2005.. ขณะที่ bubble ยังคงขยายตัวต่อไปอีกร่วม 2 ปี..

ระหว่างทางต้องเจอกับการขาดทุนแบบ Mark-to-Market.. แรงกดดันจากนักลงทุน.. และ doubt จากแทบทุกคนรอบตัว.. ปัญหาที่ใหญ่ที่สุดไม่ใช่ว่า Thesis ผิดหรือเปล่า.. แต่คือความเป็นไปได้ที่ตลาดจะใช้เวลานานกว่าที่เค้ามี.. ในที่สุด Burry ชนะในตอนนั้น.. แต่บทเรียนไม่ใช่การที่มองเห็นฟองสบู่ก่อนคนอื่น.. บทเรียนที่สำคัญคือมีเงินทุน.. โครงสร้างกองทุน.. และความสามารถในการรับแรงกดดันได้มากพอที่จะอยู่รอดจนถึงวันที่ฟองสบู่แตกจริงๆ..

ในโลกการลงทุน การถูกเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ เราต้องอยู่รอดได้นานพอที่จะได้รับประโยชน์จากความถูกต้องนั้นด้วย

เพราะตลาดไม่ได้ถามแค่ว่าเราถูกหรือผิด มันยังถามด้วยว่า.. เรามีเงินทุน.. สภาพคล่อง.. และเวลามากพอที่จะรอให้เห็นว่าเราถูกหรือเปล่า?

หลายครั้งคนไม่ได้ล้มเหลวเพราะ Thesis ผิด แต่ล้มเหลวเพราะ Leverage สูงเกินกว่าที่จะอยู่รอดจนถึงวันที่ Thesis นั้นได้รับการพิสูจน์