Neural Networks

1. Neural Networks

ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial intelligence) เป็นสาขาที่กว้างขวาง ซึ่ง การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning) เป็นส่วนหนึ่ง และ โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ก็เป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องอีกทีหนึ่ง โครงข่ายประสาทเทียมเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ ถูกนำมาใช้ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนหลากหลายประเภท รวมถึงการคาดการณ์ราคาในตลาด ไบนารี่ออปชั่น (Binary options)

โครงสร้างพื้นฐานของ Neural Networks

โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยหน่วยประมวลผลขนาดเล็กจำนวนมาก เรียกว่า นิวรอน (Neurons) หรือโหนด ที่เชื่อมต่อกันเป็นชั้นๆ โดยทั่วไปแล้ว โครงข่ายประสาทเทียมจะมีอย่างน้อยสามชั้น:

• ชั้นนำเข้า (Input Layer): รับข้อมูลจากภายนอก เช่น ข้อมูลราคาหุ้น, ปริมาณการซื้อขาย, หรือตัวชี้วัดทางเทคนิคต่างๆ
• ชั้นซ่อน (Hidden Layer): ทำการประมวลผลข้อมูลที่ได้รับจากชั้นนำเข้า โดยใช้การคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน อาจมีหลายชั้นซ่อนเพื่อให้สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนได้มากขึ้น
• ชั้นส่งออก (Output Layer): ให้ผลลัพธ์ของการประมวลผล เช่น การคาดการณ์ว่าราคาจะขึ้นหรือลงใน ไบนารี่ออปชั่น

แต่ละการเชื่อมต่อระหว่างนิวรอนจะมีน้ำหนัก (Weight) กำกับอยู่ ซึ่งแสดงถึงความสำคัญของการเชื่อมต่อนั้น น้ำหนักเหล่านี้จะถูกปรับปรุงในระหว่างกระบวนการเรียนรู้ เพื่อให้โครงข่ายประสาทเทียมสามารถให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

การทำงานของ Neural Networks

1. การส่งผ่านข้อมูล (Forward Propagation): ข้อมูลจะถูกส่งผ่านจากชั้นนำเข้า ไปยังชั้นซ่อน และสุดท้ายไปยังชั้นส่งออก โดยแต่ละนิวรอนจะทำการคำนวณโดยใช้ข้อมูลนำเข้า น้ำหนัก และฟังก์ชันกระตุ้น (Activation Function) 2. ฟังก์ชันกระตุ้น (Activation Function): เป็นฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการกำหนดผลลัพธ์ของนิวรอน โดยจะแปลงผลรวมของข้อมูลนำเข้าและน้ำหนักให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม ฟังก์ชันกระตุ้นที่นิยมใช้ ได้แก่ Sigmoid, ReLU, และ tanh 3. การคำนวณค่าความผิดพลาด (Error Calculation): ผลลัพธ์ที่ได้จากชั้นส่งออกจะถูกเปรียบเทียบกับผลลัพธ์ที่ถูกต้อง (Target Value) เพื่อคำนวณค่าความผิดพลาด 4. การปรับปรุงน้ำหนัก (Backpropagation): ค่าความผิดพลาดจะถูกส่งกลับไปยังชั้นก่อนหน้า เพื่อปรับปรุงน้ำหนักของการเชื่อมต่อ โดยใช้อัลกอริทึมที่เรียกว่า Gradient Descent จุดประสงค์คือการลดค่าความผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด

ประเภทของ Neural Networks

มีโครงข่ายประสาทเทียมหลายประเภท ซึ่งแต่ละประเภทมีความเหมาะสมกับการแก้ปัญหาที่แตกต่างกัน:

• Feedforward Neural Network (FFNN) : เป็นโครงข่ายประสาทเทียมพื้นฐานที่สุด ข้อมูลจะถูกส่งผ่านจากชั้นนำเข้า ไปยังชั้นซ่อน และสุดท้ายไปยังชั้นส่งออก ในทิศทางเดียว เหมาะสำหรับการแก้ปัญหาการจำแนกประเภท (Classification) และการถดถอย (Regression) เช่น การคาดการณ์ราคา สินทรัพย์ (Asset)
• Convolutional Neural Network (CNN) : เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างคล้ายตาราง เช่น รูปภาพ หรือข้อมูลอนุกรมเวลา (Time series data) ซึ่งอาจเป็นข้อมูลราคาหุ้นในอดีต ใช้ในการจดจำรูปแบบ (Pattern recognition) และการตรวจจับวัตถุ
• Recurrent Neural Network (RNN) : เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลอนุกรมเวลา (Time series data) เนื่องจากมีความสามารถในการจดจำข้อมูลในอดีต ซึ่งมีประโยชน์ในการคาดการณ์ราคาหุ้นในอนาคต โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาถึง แนวโน้ม (Trend) และ รูปแบบ (Pattern) ของราคา
• Long Short-Term Memory (LSTM) : เป็น RNN ประเภทหนึ่งที่สามารถจดจำข้อมูลในระยะยาวได้ดีกว่า RNN ทั่วไป เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลาที่มีความซับซ้อน เช่น ข้อมูลราคาหุ้นที่มีความผันผวนสูง
• Generative Adversarial Network (GAN) : ใช้ในการสร้างข้อมูลใหม่ที่คล้ายกับข้อมูลเดิม เหมาะสำหรับการสร้างข้อมูลจำลอง (Synthetic data) เพื่อใช้ในการฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียม

การประยุกต์ใช้ Neural Networks ใน Binary Options

Neural Networks สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการเทรด ไบนารี่ออปชั่น ได้หลายวิธี:

• การทำนายทิศทางราคา (Price Direction Prediction): สร้างแบบจำลองเพื่อคาดการณ์ว่าราคาจะขึ้นหรือลงภายในระยะเวลาที่กำหนด
• การระบุรูปแบบการเทรด (Trading Pattern Identification): ค้นหารูปแบบการเทรดที่ทำกำไรได้ในข้อมูลราคาในอดีต เช่น Double Top, Double Bottom, หรือ Head and Shoulders
• การวิเคราะห์ความเสี่ยง (Risk Analysis): ประเมินความเสี่ยงของแต่ละการเทรด โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น ความผันผวนของราคา และปริมาณการซื้อขาย
• การปรับปรุงกลยุทธ์การเทรด (Trading Strategy Optimization): ปรับปรุงพารามิเตอร์ของกลยุทธ์การเทรดให้เหมาะสมที่สุด เพื่อเพิ่มอัตราการทำกำไร

เครื่องมือและไลบรารีสำหรับ Neural Networks

มีเครื่องมือและไลบรารีมากมายที่สามารถช่วยในการพัฒนาและใช้งาน Neural Networks:

• TensorFlow : เป็นไลบรารีโอเพนซอร์สที่พัฒนาโดย Google ใช้สำหรับการสร้างและฝึกฝนโมเดล Machine Learning รวมถึง Neural Networks
• Keras : เป็น API ระดับสูงที่ทำงานบน TensorFlow หรือ Theano ทำให้การสร้างและฝึกฝน Neural Networks เป็นเรื่องง่ายขึ้น
• PyTorch : เป็นไลบรารีโอเพนซอร์สที่พัฒนาโดย Facebook ใช้สำหรับการวิจัยและพัฒนา Machine Learning รวมถึง Neural Networks
• Scikit-learn : เป็นไลบรารีโอเพนซอร์สที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างโมเดล Machine Learning รวมถึง Neural Networks อย่างง่าย

การเตรียมข้อมูลสำหรับ Neural Networks

การเตรียมข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญมากในการสร้าง Neural Networks ที่มีประสิทธิภาพ:

• การรวบรวมข้อมูล (Data Collection): รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น ข้อมูลราคาหุ้น, ปริมาณการซื้อขาย, ตัวชี้วัดทางเทคนิค, และข่าวสาร
• การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning): กำจัดข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง หรือข้อมูลที่สูญหาย
• การแปลงข้อมูล (Data Transformation): แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม เช่น การปรับขนาดข้อมูล (Scaling) หรือการทำให้เป็นมาตรฐาน (Normalization)
• การแบ่งข้อมูล (Data Splitting): แบ่งข้อมูลออกเป็นสามส่วน: ชุดฝึก (Training set), ชุดตรวจสอบ (Validation set), และชุดทดสอบ (Test set)

การเลือกตัวแปรและตัวชี้วัดทางเทคนิคที่เหมาะสม

การเลือกตัวแปรและตัวชี้วัดทางเทคนิคที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญในการสร้าง Neural Networks ที่สามารถคาดการณ์ราคาในตลาดไบนารี่ออปชั่นได้อย่างแม่นยำ ตัวอย่างตัวแปรและตัวชี้วัดทางเทคนิคที่นิยมใช้ ได้แก่:

• ราคาเปิด (Open Price)
• ราคาสูงสุด (High Price)
• ราคาต่ำสุด (Low Price)
• ราคาปิด (Close Price)
• ปริมาณการซื้อขาย (Volume)
• ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average) - Simple Moving Average (SMA), Exponential Moving Average (EMA)
• ดัชนีความสัมพันธ์สัมพัทธ์ (Relative Strength Index - RSI)
• Moving Average Convergence Divergence (MACD)
• Bollinger Bands
• Fibonacci Retracement
• Ichimoku Cloud
• Volume Weighted Average Price (VWAP)
• On Balance Volume (OBV)
• Average True Range (ATR)

การป้องกัน Overfitting และ Underfitting

• Overfitting : เกิดขึ้นเมื่อโมเดลเรียนรู้ข้อมูลในชุดฝึกมากเกินไป ทำให้ไม่สามารถทำงานได้ดีกับข้อมูลใหม่
• Underfitting : เกิดขึ้นเมื่อโมเดลไม่สามารถเรียนรู้ข้อมูลในชุดฝึกได้เพียงพอ ทำให้ทำงานได้ไม่ดีทั้งกับข้อมูลฝึกและข้อมูลใหม่

วิธีการป้องกัน Overfitting และ Underfitting:

• Regularization : เพิ่มเทอมปรับโทษ (Penalty term) ในฟังก์ชันต้นทุน (Cost function) เพื่อลดความซับซ้อนของโมเดล
• Dropout : สุ่มปิดการทำงานของนิวรอนบางส่วนในระหว่างการฝึก เพื่อป้องกันไม่ให้โมเดลพึ่งพานิวรอนบางตัวมากเกินไป
• Early Stopping : หยุดการฝึกเมื่อประสิทธิภาพของโมเดลบนชุดตรวจสอบเริ่มลดลง
• Cross-Validation : ใช้เทคนิคการตรวจสอบข้ามส่วน (Cross-validation) เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลบนข้อมูลที่หลากหลาย

ข้อควรระวังในการใช้ Neural Networks ใน Binary Options

• ความซับซ้อน (Complexity): Neural Networks เป็นแบบจำลองที่ซับซ้อน และต้องใช้ความรู้ความเข้าใจในการสร้างและใช้งาน
• ข้อมูลจำนวนมาก (Large Data): Neural Networks ต้องการข้อมูลจำนวนมากในการฝึกฝนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ
• การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง (Continuous Improvement): โมเดล Neural Networks จำเป็นต้องได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้สามารถปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้
• ความเสี่ยง (Risk): การเทรดไบนารี่ออปชั่นมีความเสี่ยงสูง และ Neural Networks ไม่สามารถรับประกันผลกำไรได้

ตัวอย่างพารามิเตอร์ที่ต้องปรับแต่งใน Neural Network

พารามิเตอร์	คำอธิบาย	ค่าที่แนะนำ
จำนวนชั้นซ่อน	จำนวนชั้นที่ซ่อนอยู่ระหว่างชั้นนำเข้าและชั้นส่งออก	1-5 ชั้น
จำนวนนิวรอนในแต่ละชั้น	จำนวนนิวรอนในแต่ละชั้นซ่อน	ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของข้อมูล
ฟังก์ชันกระตุ้น	ฟังก์ชันที่ใช้ในการกำหนดผลลัพธ์ของนิวรอน	ReLU, Sigmoid, tanh
อัตราการเรียนรู้	ขนาดของขั้นตอนการปรับปรุงน้ำหนัก	0.001 - 0.1
Batch size	จำนวนข้อมูลที่ใช้ในการคำนวณ Gradient ในแต่ละครั้ง	32 - 256
จำนวน Epochs	จำนวนรอบที่โมเดลจะวนซ้ำผ่านชุดข้อมูลทั้งหมด	100 - 1000

สรุป

Neural Networks เป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์ราคาในตลาด การเงิน (Finance) รวมถึงตลาด ไบนารี่ออปชั่น (Binary options) อย่างไรก็ตาม การสร้างและใช้งาน Neural Networks อย่างมีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องมีความรู้ความเข้าใจในหลักการทำงาน การเตรียมข้อมูล การเลือกตัวแปร และการป้องกัน Overfitting และ Underfitting การใช้กลยุทธ์การเทรดที่เหมาะสม เช่น Martingale, Anti-Martingale, Fibonacci, และการวิเคราะห์ทางเทคนิค เช่น Elliott Wave, Harmonic Patterns ร่วมกับ Neural Networks สามารถเพิ่มโอกาสในการทำกำไรได้

เริ่มต้นการซื้อขายตอนนี้

ลงทะเบียนกับ IQ Option (เงินฝากขั้นต่ำ $10) เปิดบัญชีกับ Pocket Option (เงินฝากขั้นต่ำ $5)

เข้าร่วมชุมชนของเรา

สมัครสมาชิกช่อง Telegram ของเรา @strategybin เพื่อรับ: ✓ สัญญาณการซื้อขายรายวัน ✓ การวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์แบบพิเศษ ✓ การแจ้งเตือนแนวโน้มตลาด ✓ วัสดุการศึกษาสำหรับผู้เริ่มต้น