fbpx

Quant by ClassicAusiris

Start your investment journey

ROBOT full-Automated

ระบบส่งคำสั่งซื้อขายอัตโนมัติ ไม่จำเป็นต้องเฝ้าหน้าจออีกต่อไป
มีวินัยทำตามระบบ 

More strategy

บริษัทมีระบบที่หลากหลายให้ลูกค้าได้เลือกสรร
ท่านสามารถเลือกกลยุทธที่หลากหลาย ผสมผสานกลยุทธ 
เพื่่อเหมาะสมกับระดับการยอมรับความเสี่ยงความเสี่ยงของท่านเอง

Management

ไม่ต้องคิดค้นระบบ เขียนโปรแกรม บริหารจัดการ
ไม่มีค่าใช้จ่าย Software/Data   ไม่ต้องมีทักษะสูงในด้านการสร้าง/วิเคราะห์

ข้อมูลเปรียบเทียบ รวมทุกระบบปี 2019

Return

CAF1 Set50
68.73% 14.19%

CAF2 Set50
13.94% 14.19%

TJB Slip 0.5 Set50
-21.12% 21.38%

KAI Quant1 Set50
0.62% 15.31%

KAI Quant2 Set50
3.69% 15.31%

 

 

ระบบที่พัฒนาโดยบริษัท

ทางบริษัทได้ออกแบบระบบส่งคำสั่งซื้อขายเพื่อตอบสนองความต้องการของนักลงทุน

Real Performance 2018

% Annual Return : -13.48%

% Max Drawdown : 25.32%

ARR/MDD : -0.5

Real Performance 2018

% Annual Return : 19.33%

% Max Drawdown : 5.69%

ARR/MDD : 3.40

CAFQ 01 

ระบบที่ถูกพัฒนาต่อยอดจากระบบ AQ01 ซึ่งจะช่วยทำให้ลดค่าคอมมิชชั่น และง่ายต่อการบริหารจัดการพอร์ทของลูกค้า ระบบถูกออกแบบระบบจากหลักการ Machine Learningใช้หลักของ Price action เป็นสัญญาณซื้อขาย ซึ่งจะทำให้ระบบเหมาะสมกับทุกสภาวะตลาด 
Timeframe: Timeframe รายวัน

Real Performance 2018

% Annual Return : -7.41%

% Max Drawdown : 16.00%

ARR/MDD : 0.46

Real Performance 2017

% Annual Return : -7.41%

% Max Drawdown : 16.00%

ARR/MDD : 0.46

CAFQ 02

ระบบที่ถูกพัฒนาต่อยอดจากระบบ AQ02 ซึ่งจะช่วยทำให้ลดค่าคอมมิชชั่น และง่ายต่อการบริหารจัดการพอร์ทของลูกค้า ระบบถูกออกแบบระบบจากหลักการ Machine Learning ใช้หลักของ Price action เป็นสัญญาณซื้อขาย ซึ่งจะทำให้ระบบเหมาะสมกับทุกสภาวะตลาด
Timeframe: Timeframe รายวัน

Backtest (Out of sample) 2018

% Annual Return : 29.06%

% Max Drawdown : 5.22%

ARR/MDD : 1.52

TDF38

ระบบที่ถูกพัฒนาต่อยอดจากระบบ AQ02 ซึ่งจะช่วยทำให้ลดค่าคอมมิชชั่น และง่ายต่อการบริหารจัดการพอร์ทของลูกค้า ระบบถูกออกแบบระบบจากหลักการ Machine Learning ใช้หลักของ Price action เป็นสัญญาณซื้อขาย ซึ่งจะทำให้ระบบเหมาะสมกับทุกสภาวะตลาด
Timeframe: Timeframe รายวัน

ระบบที่พัฒนาโดยนักพัฒนาภายนอก

ทางบริษัทยังเปิดโอกาสให้บุคคลภายนอกที่มีความสามารถ ในการออกแบบระบบการส่งคำสั่งซื้อขายได้

เพื่อนักลงทุนจะได้มีระบบส่งคำสั่งซื้อขายที่หลากหลาย และตรงกับความต้องการของนักลงทุน

Kai Quant 1 Performance 2018

% Annual Return : 29.44%

% Max Drawdown : 2.89%

ARR/MDD : 10.19

Description

ระบบถูกออกแบบระบบให้มี 2 ระบบย่อยใน 2 Timeframe ทั้ง Timeframe รายวันและรายชั่วโมง

ระบบเทรดใช้หลักการของ Trendfollow

ใช้ Fundflow เข้ามาช่วยในการกรองสัญญาณซื้อขาย

มีการเซ็ตราคาเป้าหมายและจุดตัดขาดทุน

Timeframe: Timeframe รายวันและรายชั่วโมง

Developer

พัฒนาโดย คุณพุฒิศิษฐ์ นิติวรศิษฐ์ (ไก่)

Kai Quant 2 Performance 2018

% Annual Return : 1.23%

% Max Drawdown : 17.76%

ARR/MDD : 0.06

Description

ระบบถูกออกแบบระบบให้มี 2 ระบบย่อยใน 2 Timeframe ทั้ง Timeframe รายวันและรายชั่วโมง

ระบบเทรดใช้หลักการของ Trendfollow

ใช้ Fundflow เข้ามาช่วยในการกรองสัญญาณซื้อขาย

มีการเซ็ตราคาเป้าหมายและจุดตัดขาดทุน

Timeframe: Timeframe รายวันและรายชั่วโมง

Developer

พัฒนาโดย คุณพุฒิศิษฐ์ นิติวรศิษฐ์ (ไก่)

Gekkouga Performance 2018

% Annual Return : -20.99%

% Max Drawdown : 20.34%

ARR/MDD : -1.03

Description

กลยุทธ์นี้เป็นระบบที่เรียบง่ายเป็นระบบ Trend Following ที่มีการกรองสัญญาณเพื่อแยกสภาวะตลาด
เป็นระบบซึ่งมีการ
Long เพียงอย่างเดียว ทำงานโดยใช้ Indicator ที่ไม่ซับซ้อนเพียงไม่กี่ตัว
ในการสร้างสัญญาณซื้อขายโดยใช้ Time Frame 15 นาที และ 60 นาที ประกอบกัน
ทำให้ระบบนั้นไม่มีการสวน
Trend หลัก ส่งผลให้การซื้อขายนั้นมีความแม่นยำมากขึ้น
และสร้างกำไรได้มากขึ้น ในการซื้อ
ขายนั้น รูปแบบในการซื้อจะไม่ใช้เงื่อนไขเยอะมาก
เหมือนตอนขาย ทำให้เวลาระบบทำการขายออกจะไม่ได้ขายที่ยอดเพราะการขายที่ใช้
Indicator
เท่านี้ประกอบกัน จะทำให้เราเสียโอกาสในเรื่องนี้ แต่กลับกันการใช้เงื่อนไขขนาดนี้
ส่งผลให้ระบบนั้นมีการ
Cut Loss ได้ด้วยตัวมันเองและเมื่อผิดทางจะถือ Position ไว้ไม่นาน
ทำให้ความเสียหายนั้นน้อยมากเมื่อเทียบกับสัดส่วนที่ได้ เวลาที่ระบบนั้นถูกทาง
ระบบจะสามารถถือ
Position ได้สุด Trend  ทำให้ระบบนี้ไม่มี Trailing stop และ Stoploss
ที่เป็นตัวแปรทำให้ประสิทธิภาพของระบบนั้นลดลง
กลยุทธ์ที่นำเสนอนี้เหมาะสมกับการลงทุนในระยะปานกลางถึงระยะยาว

Developer

พัฒนาโดย คุณศาศวัฒน์ ทิพยจินดากุล

GuraGuranoMi Performance 2018

% Annual Return : 45.40%

% Max Drawdown : 14.50%

ARR/MDD : 3.13

Description

กลยุทธ์นี้ใช้แนวคิดเป็นแนว Swing Trade และ Momentum โดยมี Indicators ต่าง ๆ
เช่น เส้นค่าเฉลี่ย
(Moving Average), MACD, RSI, Stochastic และข้อมูลทางสถิติในรูปแบบการเข้าอื่น ๆ
โดยใช้เทคนิคการ
Ensemble ของเครื่องมือ Technical Analysis ดังข้างต้นเพื่อการกำหนดจุดเข้าออก
มีระบบบริหารความเสี่ยงในการกำหนดขนาดสัญญาณให้เหมาะสมกับสภาพตลาด
รวมถึงบริหารความเสี่ยงในจุด
Stop Loss, Trailing Stop และ Profit Stop ให้สัมพันธ์กับสภาพตลาดด้วยเช่นกัน
ระบบจะส่งคำสั่งซื้อขายทั้งสองด้าน ตัวระบบมีการจัดการคำสั่งซื้อ
คำสั่งขายในช่วงการปรับเปลี่ยนซีรี่ย์ของสัญญาเมื่อใกล้จะจบซีรีย์ปัจจุบันอัตโนมัติ
โดยกลยุทธ์ที่นำเสนอนี้เหมาะสมกับการลงทุนในระยะปานกลางถึงระยะยาว

Developer

ทีม TTP หนึ่งในผู้เข้าแข่งขัน Classic Ausiris TheQuant Master Thailand

TFEX Nemo Performance 2018

% Annual Return : 40.55%

% Max Drawdown : 13.04%

ARR/MDD : 3.11

Description

ระบบ Nemo นี้ใช้แนวคิดเป็นแนว Swing Trade และ Momentum โดยใช้เทคนิค Rule Base และ Fuzzy Logic
ที่สร้างเป็นเงื่อนไขในการซื้อขายจำนวนมากนำมา Ensemble กัน ใช้การวิเคราะห์ด้วยเครื่องมือทาง เทคนิคประกอบด้วย
เครื่องมือกลุ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่(Moving Average), Moving Average Convergence/Divergence(MACD),
Stochastic Oscillator, Relative Strength Index(RSI) และ Average True Range(ATR) เป็นต้น
มีการ Scale Out เพื่อทยอยปิดสถานะ เมื่อกำไรถึงเป้า หรือคาดว่าตลาดจะกลับทิศจากสถานะที่ถืออยู่
ในการเปิดสถานะได้คำนวณให้สัมพันธ์กับความผันผวนของตลาด รวมทั้งมีระบบจัดการคำสั่งซื้อขาย 
ในช่วงการปรับเปลี่ยนซีรีย์ของสัญญาเมื่อใกล้จะจบซีรีย์ปัจจุบันอัตโนมัติ
โดยกลยุทธ์ที่นำเสนอนี้เหมาะสมกับการลงทุนระยะปานกลางถึงระยะยาว

Developer

พัฒนาโดยทีม คุณสยาม ทองนาค (Pai)

Adam Backtest Performance Result

3/04/2017 – 31/12/2018

% Annual Return : 35.4%

% Max Drawdown : 7.06%

ARR/MDD : 5.01

Description

กลยุทธ์นี้จะนำแนวคิดของระบบ Trend Follow ผสานเข้ากับเทคโนโลยี Machine Learning
โดยทำการ train ให้ machine learning algorithm ค้นหาความสัมพันธ์ระหว่าง
technical indicators จำนวนมาก อาทิ ATR, Stochastic Oscillator, Ease of Movement,
RSI, และ Moving Average ซึ่งมนุษย์ทั่วไปไม่สามารถค้นหา pattern ที่มีความซับซ้อนได้มากเท่า
จากนั้นทำการแปลผลว่าปัจจุบันเป็น
trend ขาขึ้นหรือขาลง แล้วทำการส่งคำสั่งซื้อขายตามผลที่ได้
ระบบไม่มีการตั้ง
stop loss หรือจุด take profit ในปัจจุบัน

Developer

พัฒนาโดยทีมงาน Deeper Trade
www.deepertrade.net

Robofinn Performance

% Annual Return : – %

% Max Drawdown : – %

ARR/MDD : –

Description

Robofin เป็นระบบ Trend following ในเทรนระยะกลาง สามารถปรับการทำกำไรได้ตามสภาวะตลาด
มีการตั้งจุดตัดขาดทุนและจุดเก็บกำไรทุกครั้ง มี Trailing Stop เพื่อ lock กำไร
ใช้ Indicator ในการวิเคราะห์ เช่น EMA, Ichimoku เพื่อหา Trend direction
ใช้ RSI, Stochastic oscillator วัดการแกว่งของราคา
ใช้ TD Sequential, Timing, Price pattern เพื่อหาจุดกลับตัวของราคา

Developer

พัฒนาโดยทีมงาน Robofin
www.robofinn.com