นักพัฒนาด้านข้อมูล วิศวกร และนักเทรดรายย่อยต่างพยายามตามหาแนวคิดในการสร้างอัลกอริธึมของ Machine Learning (ML) สำหรับการเทรดหุ้น โดยมุมมองด้าน IT เป็นประเด็นหลักสำหรับทีมพัฒนาหลายพันทีมทั่วโลกที่ต้องการจะพัฒนาเครื่องมือในการเทรดหุ้นนี้
หากคุณพิจารณาจาก Empirical Research มีความเป็นไปได้ที่จะพัฒนาอัลกอริธึมดังกล่าวซึ่งจะนำพาหนทางการซื้อขายอัตโนมัติไปอีกสู่ระดับใหม่ จะไม่ใช่แค่การดำเนินการเทรดตามคำสั่งพารามิเตอร์ที่ตั้งไว้ล่วงหน้าเท่านั้น แต่จะเป็นโปรแกรมที่สามารถเรียนรู้และปรับใช้สภาวะตลาดที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาได้
ในบทความวันนี้ เราจะมาพูดถึงวิวัฒนาการของเครื่องมือช่วยเทรดในตลาดหุ้น รวมถึงตราสารอื่นๆ
นักวิทยาศาสตร์กล่าวว่า ML สามารถอ้างอิงจากข้อมูลย้อนหลังแบบละเอียดที่สร้างขึ้นจากบริษัทต่างๆ, แพลตฟอร์มหุ้นฟิวเจอร์ส และตลาดหลักทรัพย์ต่างๆ โดยข้อมูลนี้สามารถใช้เป็นชุดข้อมูลที่มีหมายเหตุประกอบไว้ล่วงหน้าซึ่งจะสร้างพื้นฐานสำหรับการการใช้งาน ML ต่อไป
ไอเดียหลักๆ คือการให้อัลกอริธึมใหม่ใช้ฟีดข้อมูลในอดีตเพื่อเรียนรู้และจับจังหวะแพทเทิร์นใหม่ นอกจากนี้ ยังสามารถวิเคราะห์แพทเทิร์นเหล่านั้นและคาดการณ์ได้ว่าราคาหุ้นจะเคลื่อนไหวอย่างไรภายใต้สภาวะตลาดที่แตกต่างกัน
แต่ก็ยังมีข้อสงสัยอีกมากมายว่า:
อย่างที่ทราบกันดีว่าตลาดหุ้นเป็นอะไรที่คาดเดายากมากๆ บางครั้งการใช้ข้อมูลในอดีตมาวิเคราะห์ก็ไม่ได้เป็นตัวการันตีว่าการคาดการณ์ราคาจะแม่นยำจริงๆ
นอกจากนี้ อย่าลืมว่ายังมีตัวแปรหรือปัจจัยอีกหลายอย่าง ที่มีผลต่อราคาหุ้นไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ไม่ใช่แค่การเคลื่อนไหวในรูปแบบเทรนด์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงข่าวตลาดหุ้น (เศรษฐกิจและการเมือง) ปัจจัยทางสังคม การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ภัยธรรมชาติ สงคราม และอีกมากมาย ยิ่งไปกว่านั้น หากเราพิจารณาพฤติกรรมที่ไม่สมเหตุสมผลของตัวแปรต่างๆ ก็อาจพูดได้ว่าในบางครั้งราคาหุ้นนั้นอาจไม่สามารถคาดการณ์ได้เช่นกัน
คำว่า “ยากจะคาดเดา” หมายถึงการคาดการณ์ในระยะยาวนั่นเอว
ด้วยหลายๆ ปัจจัยในการเทรด เชื่อว่านักเทรดคงอุ่นใจไม่น้อยที่จะมีเทคโนโลยีที่ช่วยในการซื้อขายหุ้น ซึ่งจะช่วยให้คาดการณ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้นและเพิ่มโอกาสในการสร้างรายได้แบบอัตโนมัติได้ ยิ่งไปกว่านั้น มีโอกาสที่เราจะฝึกอัลกอริทึม ML เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตที่สร้างขึ้นจากบริษัทผู้ออกหุ้น เพื่อให้การคาดการณ์ราคาหุ้นได้แม่นยำยิ่งขึ้น โดยหากคำนึงถึงความผันผวนของตลาด เครื่องมือประเภทนี้จะช่วยให้มั่นใจถึงหนทางการเทรดที่ปลอดภัยมากยิ่งขึ้น
แน่นอนว่าเครื่องมือนี้สามารถทำงานได้ตลอดเวลา อีกทั้งยังวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้เช่นกัน แต่มีข้อระวังคือเครื่องมือนี้จะไม่สามารถตัดสินใจโดยใช้การไตร่ตรองและเหตุผลแทนมนุษย์ได้ นักเทรดจะต้องทดสอบ ML ในสถานการณ์ตลาดหลายๆ แบบเพื่อให้มันเรียนรู้และเข้าใจรูปแบบต่างๆ ในตลาดให้ได้มากที่สุด ไม่อย่างงั้นก็อาจไม่สามารถคาดการณ์ราคาได้แม่นยำจริงๆ
แม้ ML จะดูมีประโยชน์ในการคาดการณ์ราคาหุ้นในอนาคต แต่ก็มีข้อเสียบางอย่างที่นักเทรดควรระวัง ดังนี้:
ระบบการซื้อขายหุ้นอัตโนมัติได้ก้าวหน้าไปอีกขั้น เพราะนักเทรดสามารถใช้ประโยชน์จากบอทช่วยซื้อขายและซอฟต์แวร์ต่างๆ ที่พัฒนาขึ้นเพื่อช่วยจัดการการเทรดหลายรายการโดยอัตโนมัติ โดยอัลกอริธึม ของ Machine Learning หรือตัวช่วยในการซื้อขายหุ้นอาจทำให้ระบบการเทรดอัตโนมัติมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
ทั้งนี้ เรื่องยากอยู่ที่ว่าจะการสร้างอัลกอริธึมที่ตรงกับรูปแบบการเปลี่ยนแปลงของตลาดหุ้นได้อย่างไร แล้ว AI หรือปัญญาประดิษฐ์เหล่านี้จะเพียงพอหรือเหมาะกับการคาดการณ์ที่ซับซ้อนจากความไม่แน่นอนและความผันผวนของตลาดหรือเปล่า? แล้วนักพัฒนาจะสร้าง ML ที่มีประสิทธิภาพขึ้นมาได้หรือไม่? ติดตามได้เร็วๆ นี้
บทความนี้ไม่มีและไม่ควรถูกพิจารณาว่ามีคำแนะนำหรือคำปรึกษาด้านการลงทุน รวมถึงข้อเสนอหรือการชักชวนในการทำธุรกรรมใดๆ ในตราสารทางการเงิน ทั้งนี้ นักลงทุนควรขอคำแนะนำจากที่ปรึกษาทางการเงินอิสระ เพื่อให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจความเสี่ยงก่อนตัดสินใจลงทุน
