การจัดกลุ่มสินทรัพย์และคริปโทเคอร์เรนซีโดยการประยุกต์ใช้ขั้นตอน เชิงพันธุกรรมแบบหลายวัตถุประสงค์

Portfolio Optimization for the Financial Assets and Cryptocurrency Using Multi-objective Genetic Algorithm

อดิศร พรมแก้วงาม

29 พฤษภาคม 2568

การศึกษาวิจัยเรื่อง “การจัดกลุ่มสินทรัพย์และคริปโทเคอร์เรนซีโดยการประยุกต์ใช้ขั้นตอนเชิงพันธุกรรมแบบหลายวัตถุประสงค์” มีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) ศึกษาสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของผลตอบแทนระหว่างคริปโทเคอร์เรนซีและสินทรัพย์อื่น (2) เปรียบเทียบประสิทธิภาพการลงทุนในกลุ่มสินทรัพย์ที่ประกอบด้วยคริปโทเคอร์เรนซีและสินทรัพย์ประเภทอื่นๆ ที่ได้จากการหาสัดส่วนการลงทุนที่เหมาะสมที่สุดในการจัดกลุ่มสินทรัพย์ (3) ศึกษานโยบายของภาครัฐที่เกี่ยวข้องกับการกำกับดูแลและการส่งเสริมการลงทุนในอุตสาหกรรมคริปโทเคอร์เรนซี การศึกษานี้ใช้ข้อมูลราคาปิดรายสัปดาห์สำหรับ 12 สินทรัพย์ซึ่งประกอบด้วยสินทรัพย์ทางการเงินในประเทศไทยและคริปโทเคอร์เรนซี โดยนำขั้นตอนเชิงพันธุกรรมแบบหลายวัตถุประสงค์มาช่วยในการหาสัดส่วนการลงทุนที่เหมาะสมสำหรับแต่ละสินทรัพย์ในกลุ่มสินทรัพย์แบบต่างๆ ที่สร้างขึ้นมา ผลการศึกษาพบว่า สินทรัพย์ทางการเงินและคริปโทเคอร์เรนซีนั้นมีความสัมพันธ์ระหว่างกันที่ต่ำ ทำให้การจัดกลุ่มสินทรัพย์ที่ประกอบด้วยสินทรัพย์ทั้งสองประเภทนี้สามารถสร้างผลตอบแทนต่อความเสี่ยงที่ดีกว่าการจัดกลุ่มสินทรัพย์ที่ประกอบด้วยสินทรัพย์เพียงประเภทเดียว นอกจากนี้ในด้านการศึกษานโยบายการกำกับดูแลโดยเปรียบเทียบแนวทางของประเทศไทยและต่างประเทศนั้น พบว่าการกำกับดูแลคริปโทเคอร์เรนซีนั้นจำเป็นที่จะต้องมีการปรับปรุงกรอบนโยบายด้วยความยืดหยุ่นและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในเทคโนโลยีดิจิทัลอย่างต่อเนื่อง โดยมีการประสานงานที่ใกล้ชิดระหว่างภาครัฐและเอกชน

คำสำคัญ: คริปโทเคอร์เรนซี, การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของผลตอบแทน, การจัดกลุ่มสินทรัพย์ที่เหมาะสม, ขั้นตอนเชิงพันธุกรรมแบบหลายวัตถุประสงค์, การกำกับดูแลคริปโทเคอร์เรนซี

The study of “Portfolio Optimization for the Financial Assets and Cryptocurrency Using Multi-objective Genetic Algorithm” has three objectives; (1) to investigate the correlation coefficients of returns between cryptocurries and other assets; (2) to compare the investment performance of portfolio that included cryptocurries and other assets by determining the optimal weights in portfolio; (3) to study the government policies related to the regulation and promotion of cryptocurrency industry. The study uses weekly closing price data for 12 assets, that comprising both Thai financial assets and cryptocurrencies, and employs a multi-objective genetic algorithm to identify the optimal investment weights for various portfolio types. The findings reveal that financial assets and cryptocurrencies exhibit low inter-correlation. This findings lead to the superior performance for the portfolios that combined those two assets types compared to the portfolios with a single asset class. Additionally, the review of the regulatory policies comparing the approach of Thailand and other countries revealed that the future regulation of cryptocurrencies must be updated with a flexible framework that continuously adapts to the changes in digital technology that could achieve through closely coordination between the public and private sectors.

Key words: Cryptocurrency, Return Relationship Analysis, Portfolio Optimization, Multi-objective Genetic Algorithm, Regulation in Cryptocurrencies