แนวคิดหนึ่งที่อาจอธิบายเรื่องดังกล่าวได้คือ mean reversal หรือการกลับเข้าสู่ค่าเฉลี่ย ภายใต้แนวคิดที่ว่าสินทรัพย์แต่ละอย่างมักมีการเพิ่มขึ้นของราคาด้วยอัตราเฉลี่ยค่าหนึ่ง ซึ่งหากช่วงไหนสินทรัพย์มีราคาพุ่งขึ้นเร็วกว่าค่าเฉลี่ยไปมาก ๆ พอถึงช่วงต่อไปสินทรัพย์นั้นมักประสบกับภาวะซึม ๆ ที่ราคาไม่วิ่งไปไหน (consolidation) หรืออาจปรับตัวลงแรงเลยก็ได้ (correction) ซึ่งหากนำผลตอบแทนทั้งสองระยะมารวมกัน จะได้ใกล้เคียงค่าเฉลี่ยผลตอบแทนระยะยาวของสินทรัพย์นั้น

แต่ทั้งนี้ การนำค่าเฉลี่ยระยะยาวมาใช้ก็มีข้อจำกัด เพราะจะเป็นจริงก็ต่อเมื่อโครงสร้างของธุรกิจหรือเศรษฐกิจไม่เปลี่ยนแปลงไปมากนัก ยกตัวอย่างเช่น ตลาดหุ้นไทยในช่วงก่อนวิกฤตแฮมเบอร์เกอร์ มีการปรับตัวขึ้นเฉลี่ยปีละ 10-15% ซึ่งในช่วงดังกล่าว เศรษฐกิจไทย Nominal GDP ขยายตัวเฉลี่ยปีละ 8% (คำนวณจากปริมาณผลผลิตหรือกิจกรรมทางเศรษฐกิจ Real GDP ที่ขยายตัวราว 5% บวกกับราคาสินค้าหรือบริการที่เพิ่มขึ้น หรืออัตราเงินเฟ้อเฉลี่ยปีละ 3%) เป็นที่มาที่หลายคนเคยบอกว่าดัชนีตลาดหุ้นโตให้ผลตอบแทนได้ประมาณ 2 เท่าของ Nominal GDP

แต่ในช่วงหลัง ๆ โครงสร้างเศรษฐกิจไทยเปลี่ยนไป ปริมาณแรงงานหยุดขยายตัว อัตราการเติบโตของเศรษฐกิจไทย Nominal GDP จึงชะลอลง เหลือขยายตัวเฉลี่ยเพียงปีละ 4-5% (คำนวณจาก Real GDP ที่ขยายตัวราว 3% กว่า ๆ บวกกับอัตราเงินเฟ้อราว 1%) ดังนั้นจึงไม่ใช่เรื่องแปลกที่ผลตอบแทนที่พอจะคาดหวังได้จากการลงทุนในตลาดหุ้นของไทยจะลดลงเหลือเพียงปีละ 8-9% (สมมุติฐานว่าตลาดโตได้ 2 เท่าของ Nominal GDP เหมือนเดิม) ดังนั้นใครที่หวังว่าอะไร ๆ จะ mean reversal กลับไปหาค่าเฉลี่ยระยะยาว 10-15% ในอดีตก็คงลืมไปได้เลย

ด้วยค่าเฉลี่ยการเติบโตของตลาดหุ้นตอนนี้ที่ 8-9% ต่อปี หากปีไหนตลาดหุ้นไทยขยายตัวสูงกว่านี้ไปมาก ๆ อย่างปี 2559 หุ้นขึ้นไปกว่า 20% ก็มีโอกาสสูงที่ปีต่อมาตลาดหุ้นให้ผลตอบแทนค่อนข้างน้อยเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยในอดีต อย่างครึ่งปีแรกของปี 2560 ที่หุ้นไทยแทบไม่ขยับขึ้นเลยเป็นเหมือนการชดเชยช่วงก่อนหน้าที่วิ่งแซงมาไกล แต่ในทางกลับกัน ช่วงไหนที่ตลาดหุ้นไทยปรับตัวขึ้นช้ามาก ๆ เช่น ในช่วง 6 เดือนแรกที่หุ้นไม่ไปไหนเลย ก็อาจตามมาด้วยช่วงถัดมาที่หุ้นขึ้นดีได้เช่นกัน

มุมมองเกี่ยวกับ mean reversal ยังอาจนำมาประยุกต์ในเชิงเปรียบเทียบกับตลาดเพื่อนบ้านก็ได้ เพราะพอจะตั้งสมมุติฐานได้ว่าโครงสร้างเศรษฐกิจประเทศไม่เปลี่ยนไปมากนัก เช่นตลาดหุ้นต่าง ๆ ในภูมิภาคนี้แม้จะมีค่า PE ratio หรืออัตราส่วนวัดความถูกแพงของราคาหุ้นเทียบกับผลประกอบการบริษัทแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ อันเป็นผลมาจากความเสี่ยง country risk, อัตราผลตอบแทน risk free rate และการเติบโตทางเศรษฐกิจแตกต่างกัน ทั้งนี้ ค่าเฉลี่ย 10 ปีย้อนหลังของ Forward PE ratio ของไทยอยู่ที่ 11.9X, อินโดนีเซีย 13.4X (สูงกว่าไทย 13%), มาเลเซีย 15.1X (สูงกว่าไทย 27%), ฟิลิปปินส์ 15.0X (สูงกว่าไทย 27%) ซึ่งในระยะยาวความห่างหรือ ratio ของ PE แต่ละประเทศเมื่อนำมาเทียบกันไม่ควรจะฉีกห่างกันออกไปสูงหรือต่ำกว่านี้มากนัก

ถ้าเมื่อไรฉีกกันมากหรือน้อยกว่า 13% หรือ 27% ไปมาก ก็จะวิ่งกลับเข้าหากันได้

ช่วงต้นปีที่ผ่านมาหุ้นไทยถูกเพื่อนบ้านทิ้งอยู่ข้างหลัง โดย PE ประเทศเพื่อนบ้านปรับตัวสูงขึ้น ในขณะที่ PE ของไทยปรับลงเล็กน้อย ทำให้อัตราส่วน PE ของไทยเริ่มจะถูกลงเทียบกับเพื่อนบ้าน ในที่สุดก็ต้องเกิด mean reversal หรือเข้าสู่ช่วงที่หุ้นไทยให้ผลตอบแทนดี ในขณะที่เพื่อนบ้านชะลอลงได้เช่นกัน

ทั้งนี้เทคนิคดังกล่าวอาจนำมาใช้จับจังหวะการลงทุนรายกลุ่มอุตสาหกรรมหรือรายหุ้นได้เช่นกัน โดยนำราคา หรือ PE ของหุ้นแต่ละตัวหรือแต่ละกลุ่มอุตสาหกรรมมาเปรียบเทียบกัน หรือเทียบกับ SET ก็ได้ เพื่อมองหาว่ามีหุ้นตัวไหน หรือกลุ่มอุตสาหกรรมใดที่ราคาปรับตัวสูงขึ้นฉีกไปจากตลาดอย่างผิดปกติ เพื่อเข้าลงทุนในหุ้นที่ล้าหลังหรือลดการลงทุนในหุ้นที่แซงไปไกลได้ ทั้งนี้ การจับจังหวะการกลับตัว “reversal” ว่าจะเกิดขึ้นเวลาใด (market timing) นั้นเป็นเรื่องที่ยากมาก

ใครเคยดูหนังเรื่อง The Big Short คงพอเห็นภาพว่า มุมมองที่ถูกอาจใช้เวลานานมากกว่าจะเกิดขึ้นจริง ดังนั้นจึงควรใช้การทยอยเข้าซื้อหรือขายทีละส่วน แบ่งเงินลงทุนเป็นหลาย ๆ ไม้ เพื่อลดความเสี่ยงด้วยการจับจังหวะตลาดด้วย