การเรียนรู้ของเครื่องคุ้มค่าที่จะนำมาใช้ในการเทรดหุ้นหรือไม่

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร และเทรดเดอร์รายบุคคลพยายามสร้างอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สำหรับการซื้อขายหุ้นมาหลายปีแล้ว ไอทีเป็นความท้าทายสำคัญของทีมพัฒนาหลายพันทีมทั่วโลกที่ทำงานในอุตสาหกรรมการซื้อขายหุ้น

หากพิจารณาแนวทางการวิจัยเชิงประจักษ์ ก็มีโอกาสพัฒนาอัลกอริทึมที่จะยกระดับการเทรดอัตโนมัติไปอีกขั้น โดยไม่ได้จำกัดอยู่แค่การส่งคำสั่งซื้อขายตามพารามิเตอร์ที่ตั้งไว้ล่วงหน้า แต่เป็นโปรแกรมที่เรียนรู้และปรับตัวตามสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไปในแต่ละสถานการณ์ได้

บทความนี้จะพูดถึงความเป็นไปได้ในการผสานตลาดหุ้นเข้ากับแนวทางการเทรดสินทรัพย์ประเภทต่างๆ ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

แนวคิดเบื้องหลังอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับเทรดหุ้น

นักวิทยาศาสตร์ระบุว่า อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับตลาดหุ้นสามารถอาศัยข้อมูลย้อนหลังโดยละเอียดจากบริษัทต่างๆ แพลตฟอร์มฟิวเจอร์สหุ้น และตลาดหลักทรัพย์ ข้อมูลเหล่านี้สามารถใช้เป็นชุดข้อมูลที่มีการใส่คำกำกับไว้ล่วงหน้า เพื่อใช้เป็นพื้นฐานในการฝึกอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง

แนวคิดคือให้อัลกอริทึมใหม่เรียนรู้จากข้อมูลย้อนหลังและค้นหารูปแบบใหม่ๆ นอกจากนี้ยังสามารถวิเคราะห์รูปแบบเหล่านั้นและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำว่าราคาหุ้นจะเคลื่อนไหวอย่างไรภายใต้สภาวะตลาดที่แตกต่างกัน

ประเด็นหลักที่ยังคงต้องถกเถียงกันมีดังนี้

• การเรียนรู้ของเครื่องจะช่วยให้การเทรดหุ้นประสบความสำเร็จได้หรือไม่
• อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจะคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำล่วงหน้าไกลแค่ไหน

ข้อโต้แย้งนี้มีพื้นฐานมาจากข้อถกเถียงเชิงสัจพจน์ที่ว่าตลาดหุ้นคาดการณ์ได้ยากมาก พูดง่ายๆ คือ ไม่สามารถคาดการณ์ตลาดหุ้นได้ แม้จะนำข้อมูลย้อนหลังมาพิจารณาด้วยก็ตาม

นอกจากนี้ เรายังไม่ควรมองข้ามตัวแปรจำนวนมากซึ่งล้วนส่งผลต่อราคาหุ้นไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ปัจจัยเหล่านี้ไม่ได้มีเพียงการเคลื่อนไหวตามแนวโน้ม แต่ยังรวมถึงข่าวในตลาดหุ้น (ทั้งด้านเศรษฐกิจและการเมือง) ปัจจัยทางสังคม การเปลี่ยนแปลงของสภาพภูมิอากาศ ภัยธรรมชาติ สงคราม และอื่นๆ อีกทั้งหากพิจารณาพฤติกรรมที่ไม่มีเหตุผลของผู้มีส่วนร่วมในตลาดก็กล่าวได้ว่าไม่สามารถคาดการณ์ราคาหุ้นได้เช่นกัน

เมื่อพูดว่า “คาดการณ์ได้ยาก” โดยทั่วไปเราหมายถึงการคาดการณ์ระยะยาว

ข้อดีและข้อเสียของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องในการเทรดหุ้น

ด้วยเหตุผลที่เห็นได้ชัด เทรดเดอร์ย่อมยินดีหากมีเทคโนโลยีเหล่านี้ไว้ใช้เทรดในตลาดหุ้นปัจจุบัน เทคโนโลยีดังกล่าวช่วยให้คาดการณ์ได้แม่นยำขึ้นและสร้างผลตอบแทนทางการเงินจำนวนมากได้โดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ นักวิทยาศาสตร์ยังกล่าวว่า สามารถฝึกอัลกอริทึม ML ด้วยข้อมูลในอดีตจากบริษัทเฉพาะแห่ง เพื่อให้คาดการณ์ราคาหุ้นได้แม่นยำยิ่งขึ้น เมื่อคำนึงถึงความผันผวนของตลาดที่รุนแรง ความผันผวนของตลาด เครื่องมือประเภทนี้จะช่วยให้เทรดได้อย่างปลอดภัยยิ่งขึ้น มนุษย์ไม่สามารถพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยทั้งหมดได้พร้อมกัน แต่อัลกอริทึม ML คาดว่าจะช่วยแก้ปัญหานี้ได้

ใช่ เครื่องจักรไม่จำเป็นต้องนอนหรือกินอาหาร ไม่ต้องพัก และสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ ในทางกลับกัน เครื่องจักรจะไม่มีวันตัดสินใจได้โดยอาศัยข้อมูลจากมนุษย์โดยเฉพาะ นี่จึงเป็นความท้าทายสำคัญของตลาดหุ้นในปัจจุบัน นั่นคือการทำให้อัลกอริทึม ML เรียนรู้และเข้าใจ รูปแบบต่างๆ ปัญหาหลักคือผลลัพธ์อาจมีความสุ่มมากเกินไป ซึ่งขัดขวางการคาดการณ์ให้แม่นยำ

ความเสี่ยงของการเรียนรู้ของเครื่องในการเทรดหุ้น

แม้ว่าอัลกอริทึม ML จะมีประโยชน์มากมายต่อเทรดเดอร์หุ้นในอนาคต แต่แนวคิดนี้ก็อาจมีความเสี่ยงไม่น้อยสำหรับทั้งนักลงทุนรายบุคคลและโบรกเกอร์ ปัญหาหลักของการเรียนรู้ของเครื่องในตลาดหุ้นมีดังนี้

• ความผันผวนรุนแรง ตลาดหุ้นมีความผันผวนสูงมาก จึงทำให้คาดการณ์ได้ยาก ทฤษฎี ทฤษฎี Random Walkจะช่วยให้เข้าใจเรื่องนี้ได้ง่ายขึ้นเล็กน้อย ในแง่หนึ่ง เราสามารถคาดการณ์ปัจจัยบางอย่างและนำมาพิจารณาประกอบการคาดการณ์ได้ แต่อีกแง่หนึ่ง ก็มีตัวแปรบางอย่างที่ไม่สามารถนำมาพิจารณาได้ เช่น ภัยธรรมชาติ
• ความแม่นยำที่จำกัด ดังที่กล่าวไปก่อนหน้านี้ อัลกอริทึม ML อาจใช้ได้เฉพาะกับกรอบเวลาระยะสั้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม หากพิจารณาการคาดการณ์ในกรอบเวลาที่ยาวขึ้น ความแม่นยำย่อมลดลงอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
• การแข่งขันที่เพิ่มขึ้น เราควรจำไว้เสมอว่าตลาดหุ้นเป็นพื้นที่ที่มีการแข่งขันสูงมาก มีเทรดเดอร์เข้ามาซื้อขายหุ้นในตลาดมากขึ้นเรื่อยๆ ยิ่งมีผู้พัฒนาอัลกอริทึม ML ของตนเองมากเท่าไร พวกเขาก็ยิ่งปรับตัวเข้ากับสภาวะตลาดใหม่ได้เร็วขึ้นเท่านั้น ในที่สุด เราจะมีโมเดลประเภทเดียวกันจำนวนมากที่เพียงแค่ทำซ้ำกัน ข่าวตลาดหุ้นจะเป็นสิ่งเดียวที่ยังคงใช้สร้างความได้เปรียบในการแข่งขันได้
• ความหนาแน่นของข้อมูลฝึก เราสามารถใช้ข้อมูลย้อนหลังจำนวนมากที่มีอยู่ในรูปแบบต่างๆ ซึ่งทำให้อัลกอริทึม ML เรียนรู้ได้ง่าย อย่างไรก็ตาม เมื่อความหนาแน่นของข้อมูลลดลง ข้อมูลเหล่านี้อาจไม่เพียงพอ และอาจทำให้เทรดเดอร์ตัดสินใจโดยไม่มีข้อมูลรองรับ เนื่องจากข้อมูลย้อนหลังของตลาดหุ้นมีความผันผวนและเปลี่ยนแปลงได้มาก

สรุปประเด็นสำคัญ

ระบบอัตโนมัติสำหรับการเทรดหุ้นพัฒนาไปถึงระดับสูงแล้ว ผู้เข้าร่วมตลาดสามารถใช้ประโยชน์จากบอตเทรดขั้นสูงและซอฟต์แวร์อื่นๆ ที่พัฒนาขึ้นเพื่อช่วยจัดการคำสั่งซื้อขายหลายรายการโดยอัตโนมัติ คาดว่าอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการเทรดหุ้นจะเป็นอีกระดับหนึ่งของการพัฒนาระบบอัตโนมัติ

ความท้าทายหลักคือการสร้างอัลกอริทึมที่รับมือกับธรรมชาติของตลาดหุ้นที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอได้ คำถามคือปัญญาประดิษฐ์มีความสามารถเพียงพอที่จะรองรับการคาดการณ์ที่ซับซ้อนเช่นนี้ ท่ามกลางความไม่แน่นอนและความผันผวนของตลาดหรือไม่ นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรจะทำได้สำเร็จหรือไม่ รอติดตามเร็วๆ นี้

เนื้อหานี้ไม่มีและไม่ควรตีความว่ามีคำแนะนำด้านการลงทุน คำแนะนำในการลงทุน ข้อเสนอหรือการชักชวนให้ทำธุรกรรมใดๆ ในตราสารทางการเงิน ก่อนตัดสินใจลงทุน คุณควรขอคำแนะนำจากที่ปรึกษาทางการเงินอิสระเพื่อให้มั่นใจว่าคุณเข้าใจความเสี่ยง