เรื่องเข้าใจผิด ของนักลงทุนไทย 🇹🇭
เมื่อไปลงทุน ในตลาดหุ้น US 🇺🇸

. . .

ช่วงนี้เห็นคนแปะกำไรหุ้นอเมริกาหลายคน ยินดีด้วยครับ  🎉

แต่พอดัชนียิ่งสูงขึ้น เริ่มเห็นบางคนกลัวตกรถ เลยใช้วิธี “ปาเป้า”
บางคนเอ๊ะว่า หรือเป็นสัญญาณ “ท็อป” 🗻
ส่วนใครที่ไม่กล้าเข้าแต่แรก เห็นดัชนีขึ้นสูง ก็ยิ่งกลัว ไม่กล้าตาม

ตลาดหุ้น US มีหลายอย่างที่ไม่เหมือนกับลงทุนในตลาดบ้านเรา

เท่าที่อ่านตาม post/comment ขอเล่ามุมที่อาจจะ “เข้าใจผิด” ของนักลงทุนไทย  เมื่อไปลงทุน ในตลาดหุ้น US แบบรวบยอดให้ฟังครับ

. . .

1/ เข้าใจผิดว่า ตลาด US ขึ้นไป All Time High (ATH) แล้วไม่ควรซื้อ

ถ้าดูตลาด US ย้อนหลัง ยาวๆไป 50 ปี มีเดือนที่ดัชนีทำ ATH มากกว่าครึ่ง แปลว่า การซื้อหุ้นช่วงดัชนีสูง เป็นเรื่องปกติของตลาดที่เติบโตในระยะยาว
.

2/ เข้าใจผิดว่า ตลาด US มีแต่ขึ้นเรื่อยๆ

กลับไปดูสถิติย้อนหลัง 50 ปีอีกที มี 3 ช่วงเวลา ที่ตลาด US ตกลงแรง และต้องรอถึงกว่า 5 ปี ถึงจะกลับไป ATH ใหม่ ซึ่งถ้าจังหวะไม่ดี ก็ดอยนานครึ่งทศวรรษ ในอนาคตอาจจะนานกว่านี้ก็ได้
.

3/ เข้าใจผิดว่า ซื้อหุ้นดีๆ ราคาลงไม่เยอะ

เอาแค่ช่วงปลายปี 2021-ปลายปี 2022 ช่วงตลาดปรับฐานแรง หุ้นที่ดีและแข็งแกร่งระดับโลกอย่าง NVIDIA META TESLA ราคาลงมา -70% อย่างกับหุ้นปั่น

หรือหุ้น ZOOM ราคาลงมาจาก ATH -90% แม้ว่า eps จะโตขึ้นถึง 90 เท่า
.

4/ เข้าใจผิดว่า หุ้นวัฎจักร เป็น หุ้นเติบโตระยะยาว 

หลายคน ตั้งใจจะหาหุ้นถือลืม ยาวๆ ไป 10 ปี แต่กลับเลือกหุ้นวัฎจักร ซึ่งเมื่อธุรกิจเหล่านี้ หมดรอบวัฎจักรของมัน ราคาอาจจะลง -70% โดยไม่รู้จะกลับมาที่เดิมได้อีกมั๊ย
.

5/ เข้าใจผิดว่า ต้องเลือกหุ้นเด้ง 1-2 ตัว แล้ว “ตีแตก” ไปเลย แบบที่ใช้กับตลาดหุ้นไทย

ตลาดหุ้น US ใหญ่กว่าไทย 100 เท่า มีหุ้นเด้งเป็นร้อยๆตัว สามารถจัดทีมพอร์ตลุ้นเด้งได้หลายตัว โดยให้ผลตอบแทนรวมสูง และความเสี่ยงน้อยกว่าตีแตกหุ้นแค่ 1-2 ตัวมาก
.

6/ เข้าใจผิดว่า ตลาดหุ้น US ขึ้นกับเศรษฐกิจ US อย่างเดียว

จริงอยู่ว่า Fed มีผลกับตลาดหุ้น US มาก แต่ตลาดหุ้น US เป็นที่ระดมทุนของบริษัททั่วโลก

รายได้ของบริษัทหลายแห่ง เกินครึ่งอยู่นอก US ไปแล้ว เช่น Microsoft (50%), Alphabet (52%), Nike (57%), McDonald’s (59%), Apple (65%) บางบริษัท รายได้ 100% อยู่นอก US ทั้งหมด 
.

7/ เข้าใจผิดว่า ต้องใช้วิธีประเมินหุ้นโดย PE เท่านั้น เหมือนที่ใช้กับหุ้นไทย

PE เหมาะสำหรับประเมินธุรกิจที่ค่อนไปทางขวาของวัฎจักรการเติบโต Mid-late Growth Cycle

ธุรกิจในตลาดหุ้น US มีหลายบริษัทอยู่ในช่วงต้นของวัฎจักร Early Growth Cycle ยังห่างไกลจากการอิ่มตัวอีกมาก จึงใช้ตัวประเมินที่แตกต่างไป หนึ่งในที่ดีที่สุด คือประเมินจากการเติบโตของ Free Cash Flow

ถ้าประเมินด้วย PE เราแทบจะไม่มีวันได้ซื้อหุ้น 1,000 เด้ง อย่าง AMAZON ได้เลย ค่า PE (5Y) = 75   
.

8/ เข้าใจผิดว่า หุ้นที่สามารถจดทะเบียนได้ใน US ต้องมีธรรมาภิบาลสูงเท่านั้น

แต่จริงๆ มีการฉ้อฉล แต่งบัญชี ปั่นหุ้น บริษัทลม ไม่ต่างกับหุ้นไทย ที่โด่งดังที่สุดคือ การแต่งบัญชีของ ENRON บริษัทที่เคยใหญ่เป็นอันดับ 7 ของตลาด จนหุ้นเหลือ $0 ทำให้คนที่ All-in หมดตัวไปหลายคน
.

9/ เข้าใจผิดว่า ทุกบริษัทที่ประกาศซื้อหุ้นคืน หุ้นต้องขึ้นแน่นอน เพราะ จำนวนหุ้นหมุนเวียนในตลาดจะลดลง

แต่จริงๆ บางบริษัท ประกาศซื้อหุ้นคืน เพื่อรองรับการขายหุ้นของผู้บริหารและกรรมการ ที่ได้ผลตอบแทนเป็นหุ้น ซึ่งบางบริษัทที่ประกาศซื้อหุ้นคืน พอจบสิ้นปีปริมาณหุ้นในตลาดมากกว่าเดิมด้วยซ้ำ
.

10/ เข้าใจผิดว่า ต้องเลือกหุ้นรายตัวเก่งๆ ถึงจะประสบความสำเร็จ

แท้จริงแล้ว นักลงทุนกว่า >90% แพ้การลงทุนใน S&P500 Index เพราะ Index เป็นการคัดสรรผู้ชนะตามธรรมชาติ กระจายความเสี่ยงทันที แม้แต่ Warren Buffett ก็แนะนำให้คนส่วนใหญ่ลงทุนใน US Index Fund ที่มีค่าธรรมเนียมถูกๆ

. . .

อ่านมาถึงนี่แล้ว ความเข้าใจผิดเต็มไปหมด เราควรทำอย่างไร?

ถ้าไปที่ที่แปลกใหม่ สิ่งที่สำคัญที่ควรมี คือ แผนที่และศึกษาหลักคิด ของผู้ที่ประสบความสำเร็จอยู่แล้ว เช่น Warren Buffett หรือ Peter Lynch ทำให้เราอยู่รอดปลอดภัย และประสบความสำเร็จในระยะยาวครับ

สุดท้าย มีชุมชนนักลงทุนไทยที่ใจดี แชร์ข้อมูลการลงทุนในตลาดต่างประเทศให้เราได้อ่านหลายคน เช่น ลูกสาวสอนพ่อลงทุน Billionaire VI ชีพจรลงทุน หุ้นเปลี่ยนโลก ทันโลกกับ Trader KP Think’s Invest Fun Manager ลงทุนนอก  The Contrarian Investor และอื่นๆอีกมาก ติดตามอ่านดูครับ

#MoneyDisruptor

ถ้า AI จะเปลี่ยนโลก เราจะวางเงินลงทุนไว้ที่ไหนดี?
ต้นน้ำ กลางน้ำ หรือ ปลายน้ำ

. . .

#PlatformShift

เมื่อย้อนดูอดีต เกิดอะไรขึ้นบ้าง ช่วงที่เกิดการ “เปลี่ยนยุค”?

ในยุค Mobile Phone เข้าสู่ยุค Smart Phone

มูลค่า (Value) ช่วงแรกๆจะเริ่มตกอยู่กับผู้ผลิต Semi Conductor (ARM, Qualcomm) แล้วส่งต่อไปยัง ผู้ผลิตมือถือ (Apple, Samsung) และสุดท้าย ส่งต่อไปที่ Applications (Google, Meta)

ในยุคของ Cloud ก็เช่นกัน Value จะเริ่มจากผู้ผลิต Semi Conductor (Intel, AMD) ไปสู่ผู้ให้บริการ Data Center (Microsoft, Amazon) และ ส่งต่อไป Applications (CRM, Adobe)

เมื่อวัฏจักรดำเนินไป Value จะผ่องถ่ายไปจาก ต้นน้ำ -> กลางน้ำ -> ปลายน้ำ

Gross Margin ใน Cloud Value Chain

Semi ~45% -> Data Center ~65% -> Application ~75%  

. . .

#AIEra

ปัจจุบัน เรายังน่าจะอยู่ในช่วงต้นของยุค AI หรือ Gen AI 

ถ้าดู Gross Margin ของ AI Value Chain ในปัจจุบัน  “ต้นน้ำ” สูงมาก

Semi ~80% => AI Data Center ~65% => AI Application ~50%

*ถ้าอดีต พอจะบอกถึง ปัจจุบัน* Value ควรจะไหลไปทางขวามากขึ้น แต่จะไปที่ไหน และอย่างไร?

. . .

#NVIDIA

ฝั่ง “ต้นน้ำ” NVIDIA กวาดตลาด AI Data Center Chip นำหน้าเหนือกว่าคู่แข่งชัดเจน อย่างน้อย 1.5-2 ปี สามารถเก็บ Gross Margin สูง

และล่าสุดลด Product Cycle จากปกติ 2 ปี มาเหลือ 1 ปี หมายความว่า NVIDIA “ยอมกินตัวเอง” เพื่อทิ้งคู่แข่งให้ไกลให้มากที่สุด

NVIDIA เก็บกิน Value ที่ “ต้นน้ำ” เพียงแค่ 1.5 ปี มูลค่าบริษัทเพิ่มขึ้น 10 เท่า จนทะลุ $3T จ่อขึ้นเป็นบริษัทที่มีมูลค่าตลาดใหญ่ที่สุดในโลก 

. . .

#กลางน้ำ

ปัจจุบันยอดขาย ~50% ของ NVIDIA มาจากแค่ 4 บริษัท Microsoft, META, Google, Amazon และที่กำลังจะสั่งซื้อเพิ่มมากขึ้นคือ TESLA

ผู้เล่น “กลางน้ำ” AI Data Center เหล่านี้ ช่วงแรกจะเกิดค่าใช้จ่ายในการลงทุนสูง มีแนวโน้มกด Gross Margin ให้ต่ำลง จาก CAPEX ที่เพิ่มขึ้น (ถ้าใครดู EBITDA อาจจะไม่พบ)

เมื่อถึงถึงจุดๆหนึ่งที่ในตลาด AI Chip มีตัวเลือกมากขึ้น ทั้งจากคู่แข่งหรือผลิตเอง จนเพียงพอกับความต้องการทางธุรกิจ ความต้องการ Semi จะเข้าสู่สมดุลตามวัฎจักรตามปกติ ในอดีต คือรอบละ 4-6 ปี  

เมื่อถึงตอนนั้น Value จะทยอยย้ายจาก “ต้นน้ำ” มา “กลางน้ำ” เพราะ ค่าใช้จ่าย CAPEX จะลดลง ถึงช่วงเวลาเก็บเกี่ยวกำไรของผู้เล่น “กลางน้ำ” เต็มที่

รายได้จะเพิ่มขึ้น และกำไร และ Free Cash Flow จะเพิ่มสูงกว่ามาก พร้อมทั้งมี MOAT ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นในทุกมิติ

. . . 

#ปลายน้ำ

ผู้เล่น “ปลายน้ำ” ระดับ Applications ที่น่าสนใจ อาจจะไม่ใช่แค่ที่ทำด้าน AI โดยตรงที่ใครๆก็รู้ (OpenAI, MidJourney)

แต่รวมถึง Applications ที่ได้ประโยชน์จากการปฎิวัติ AI  ซึ่งข้ามไปหลากหลายธุรกิจมาก ตั้งแต่การค้า การแพทย์ การศึกษา การวิเคราะห์ข้อมูล การท่องเที่ยว เกมส์และสันทนาการ

ผู้เล่น “ปลายน้ำ” ที่ไม่คิดจะสร้าง Infrastructure ขนาดใหญ่เอง ย่อมไม่มีความเสี่ยงด้านลงทุน CAPEX สูง แต่ใช้บริการแบบ Subsciption/Pay-per-use กับผู้เล่น “กลางน้ำ” ซึ่งในระยะยาว ต้นทุนตรงนี้จะต่ำลงเรื่อยๆจากการแข่งขันและ Scales

“ไอเดีย” ในการหาผู้เล่นปลายน้ำ ที่อาจจะได้ประโยชน์ โดยไม่ลงรายชื่อหุ้นรายตัว  เช่น  

– บริษัทมีข้อมูลที่ครอบครองอยู่ปริมาณมาก (Proprietary Data) ซึ่งอาจจะมาจากของตัวเอง หรือของ Partner ที่ยินยอมให้ใช้งาน

– เพิ่ม User Experience จากเดิมขายแค่ Product เดี่ยวๆ แต่ใช้ Gen AI ในการขาย Solutions ซึ่งมีหลายผลิตภัณฑ์ ปรุงแต่งให้กับลูกค้าเฉพาะแต่ละราย

– เพิ่มประสิทธิภาพด้าน Digital Marketing ได้ ROI มากกว่าเดิมหลายเท่า

– ลดต้นทุนค่าใช้จ่ายหลังบ้าน ด้านงาน Service & Support เช่น Call & Support Center

จะเห็นว่า AI เข้ามาช่วย Applications “ปลายน้ำ” ได้ประโยชน์หลายทาง มี Efficiency มากขึ้นตั้งแต่หน้าบ้านถึงหลังบ้าน โอกาสหารายได้สูงขึ้น และค่าใช้จ่ายลดลง

. . .

#UpsideRisk

ทั้งหมดที่กล่าวมา เป็นแค่ “ข้อคิดเห็น” ซึ่งอาจจะ “ผิดทั้งหมด” เพราะเรากำลังเข้าสู่ดินแดนที่ไม่เคยมีใครย่างกรายเข้ามาก่อน

ตอนนี้ AI เริ่มส่งผลประโยชน์ชัดเจนในบางอุตสาหกรรมแล้ว แต่ปัจจัยเสี่ยงคือ จะคุ้มค่ากับการลงทุนหรือไม่ หรือใช้เวลานานเท่าไหร่

ย้อนอดีตไปช่วง Early Internet แทบทุกคนรู้ว่า Internet จะมาแน่ๆ แต่มีบริษัท .com กว่า 90% ล้มละลายไป กว่าจะเกิด Google, Amazon หรือ Meta ขี้นมา

การเลือกวางเงินลงทุน จึงต้องลงรายละเอียด และมอง AI เป็น “Upside Risk” ขณะที่ธุรกิจเดิมของบริษัท ต้องดีก่อนหน้าอยู่แล้ว

และราคาไม่ได้สะท้อน AI Hype เกินไป เมื่อเทียบ Valuation ปัจจุบัน กับ 5 ปีในอดีต

เท่าที่เริ่มเห็นแนวโน้มช่วงต้นนี้ พอจะคาดการณ์ได้ว่า

AI จะทำให้บริษัท Big Tech “กลางน้ำ” ที่มีความได้เปรียบทั้ง Capital, Data และ Talents อยู่แล้ว จะแข็งแกร่งขึ้นอย่างมากๆ 

และจะมีบริษัท “ปลายน้ำ” ฝั่ง Applications ในหลากหลายอุตสาหกรรม ที่คนยังมองข้าม มีโอกาสสร้างผลตอบแทน “หลายเด้ง” จากการเพิ่มประสิทธิภาพก้าวกระโดดของ AI ครับ

#MoneyDisruptor