Semi-Supervised Learning

1. 1. การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน (Semi-Supervised Learning)

การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน (Semi-Supervised Learning - SSL) เป็นสาขาหนึ่งของ Machine learning ที่เกี่ยวข้องกับการใช้ประโยชน์จากทั้งข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (labeled data) และข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ (unlabeled data) เพื่อฝึกฝนแบบจำลอง (model) วิธีการนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในสถานการณ์จริงที่การได้มาซึ่งข้อมูลที่มีป้ายกำกับมีค่าใช้จ่ายสูง หรือใช้เวลานาน ในขณะที่ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับนั้นหาได้ง่ายและมีปริมาณมาก

1. 1. 1. ความสำคัญของการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนในบริบทของการเทรดไบนารี่ออปชั่น

ในโลกของการเทรดไบนารี่ออปชั่น ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง การวิเคราะห์ แนวโน้มราคา (price trends) และ รูปแบบราคา (price patterns) เป็นหัวใจสำคัญของการตัดสินใจเทรด อย่างไรก็ตาม การได้มาซึ่งข้อมูลที่มีป้ายกำกับ เช่น ข้อมูลที่ระบุว่าสถานการณ์ตลาดใดนำไปสู่ผลกำไรหรือขาดทุน อาจเป็นเรื่องยากและต้องใช้เวลา

• **ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ:** ข้อมูลที่ระบุว่าการเทรดในสถานการณ์ที่กำหนดจะนำไปสู่ผลกำไร (Call option) หรือขาดทุน (Put option) ข้อมูลนี้อาจได้มาจากการวิเคราะห์ย้อนหลัง (backtesting) หรือจากประสบการณ์ของเทรดเดอร์
• **ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ:** ข้อมูลราคาในอดีต (historical price data) หรือข้อมูล ปริมาณการซื้อขาย (trading volume) ที่ไม่มีการระบุผลลัพธ์ของการเทรด

การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนสามารถช่วยให้เทรดเดอร์ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมากที่มีอยู่ เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลองการทำนายผลการเทรดได้ ตัวอย่างเช่น สามารถใช้ข้อมูลราคาในอดีตเพื่อระบุ รูปแบบแท่งเทียน (candlestick patterns) ที่อาจบ่งบอกถึงโอกาสในการเทรด และใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนน้อยเพื่อปรับแต่งแบบจำลองให้มีความแม่นยำยิ่งขึ้น

1. 1. 1. ทำไมต้องใช้การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน?

• **ลดต้นทุน:** การติดป้ายกำกับข้อมูลมีค่าใช้จ่ายสูง ทั้งในแง่ของเวลาและทรัพยากร SSL ช่วยลดความจำเป็นในการติดป้ายกำกับข้อมูลจำนวนมาก
• **ปรับปรุงประสิทธิภาพ:** การใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับร่วมกับข้อมูลที่มีป้ายกำกับสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อข้อมูลที่มีป้ายกำกับมีจำนวนจำกัด
• **การปรับตัว:** SSL ช่วยให้แบบจำลองสามารถปรับตัวเข้ากับข้อมูลใหม่ได้อย่างรวดเร็ว แม้ว่าข้อมูลใหม่นั้นจะไม่มีป้ายกำกับก็ตาม

1. 1. 1. ประเภทของการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน

มีหลายวิธีในการนำ SSL ไปใช้ โดยแต่ละวิธีมีข้อดีและข้อเสียแตกต่างกันไป:

1. **Self-Training:** เป็นวิธีการที่ง่ายที่สุด โดยเริ่มต้นด้วยการฝึกฝนแบบจำลองบนข้อมูลที่มีป้ายกำกับ จากนั้นใช้แบบจำลองที่ฝึกฝนแล้วเพื่อทำนายป้ายกำกับสำหรับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ และเพิ่มข้อมูลที่ทำนายป้ายกำกับได้มั่นใจ (high confidence) ลงในชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ แล้วฝึกฝนแบบจำลองใหม่อีกครั้ง กระบวนการนี้ทำซ้ำจนกว่าจะถึงเกณฑ์ที่กำหนด

2. **Co-Training:** วิธีการนี้ใช้แบบจำลองหลายตัวที่ใช้มุมมอง (views) ที่แตกต่างกันของข้อมูล (เช่น คุณสมบัติที่แตกต่างกัน) แต่ละแบบจำลองจะฝึกฝนบนชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ และใช้ทำนายป้ายกำกับสำหรับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ จากนั้นแบบจำลองจะแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ทำนายป้ายกำกับได้มั่นใจกัน และฝึกฝนใหม่โดยใช้ข้อมูลที่แลกเปลี่ยนกัน

3. **Transductive Support Vector Machines (TSVM):** เป็นส่วนขยายของ Support Vector Machines (SVM) ที่พยายามหา hyperplane ที่แบ่งข้อมูลที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับออกจากกันอย่างเหมาะสมที่สุด TSVM ใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเพื่อปรับปรุง hyperplane และเพิ่มความแม่นยำในการจำแนกประเภท

4. **Graph-Based Methods:** วิธีการเหล่านี้สร้างกราฟที่เชื่อมต่อข้อมูลทั้งหมด (ทั้งที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับ) โดยแต่ละโหนดในกราฟแสดงถึงจุดข้อมูล และเส้นเชื่อมแสดงถึงความคล้ายคลึงกันระหว่างจุดข้อมูล จากนั้นใช้การแพร่กระจายป้ายกำกับ (label propagation) บนกราฟเพื่อทำนายป้ายกำกับสำหรับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ

5. **Generative Models:** วิธีการเหล่านี้ใช้แบบจำลองเชิงสร้าง (generative model) เช่น Gaussian Mixture Models (GMM) เพื่อสร้างการกระจายความน่าจะเป็นของข้อมูล และใช้การกระจายความน่าจะเป็นนี้เพื่อทำนายป้ายกำกับสำหรับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ

1. 1. 1. การประยุกต์ใช้ SSL ในการเทรดไบนารี่ออปชั่น

• **การระบุรูปแบบราคา:** ใช้ SSL เพื่อระบุ รูปแบบ Head and Shoulders หรือ รูปแบบ Double Top/Bottom ในข้อมูลราคาในอดีต
• **การคาดการณ์แนวโน้ม:** ใช้ SSL เพื่อคาดการณ์ แนวโน้มขาขึ้น (uptrend) หรือ แนวโน้มขาลง (downtrend) ในตลาด
• **การวิเคราะห์ปริมาณการซื้อขาย:** ใช้ SSL เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณการซื้อขายและราคา และระบุสัญญาณการซื้อขาย
• **การปรับปรุงกลยุทธ์การเทรด:** ใช้ SSL เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของ กลยุทธ์ Martingale หรือ กลยุทธ์ Fibonacci
• **การตรวจจับความผิดปกติ:** ใช้ SSL เพื่อตรวจจับความผิดปกติในข้อมูลราคาหรือปริมาณการซื้อขาย ซึ่งอาจบ่งบอกถึงโอกาสในการเทรด

1. 1. 1. ตัวอย่างการใช้งาน SSL ในการเทรดไบนารี่ออปชั่น: Self-Training

สมมติว่าเราต้องการสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายว่าราคาของสินทรัพย์จะสูงขึ้นหรือต่ำลงในอีก 5 นาทีข้างหน้า เรามีข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพียงเล็กน้อย (เช่น ผลลัพธ์ของการเทรดในอดีต 100 ครั้ง) และข้อมูลราคาในอดีตจำนวนมากที่ไม่มีป้ายกำกับ (เช่น ข้อมูลราคาในอดีต 10,000 นาที)

1. **ฝึกฝนแบบจำลองเริ่มต้น:** เราเริ่มต้นด้วยการฝึกฝนแบบจำลองการจำแนกประเภท (เช่น Logistic Regression หรือ Decision Tree) บนข้อมูลที่มีป้ายกำกับ 100 ครั้ง 2. **ทำนายป้ายกำกับ:** เราใช้แบบจำลองที่ฝึกฝนแล้วเพื่อทำนายป้ายกำกับ (Call หรือ Put) สำหรับข้อมูลราคาในอดีตที่ไม่มีป้ายกำกับ 10,000 นาที 3. **เลือกข้อมูลที่มั่นใจ:** เราเลือกข้อมูลที่ทำนายป้ายกำกับได้มั่นใจ (เช่น ความน่าจะเป็นของการทำนายสูงกว่า 80%) และเพิ่มข้อมูลเหล่านี้ลงในชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ 4. **ฝึกฝนแบบจำลองใหม่:** เราฝึกฝนแบบจำลองใหม่โดยใช้ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับที่ขยายใหญ่ขึ้น (ข้อมูลเดิม 100 ครั้ง + ข้อมูลที่ทำนายป้ายกำกับได้มั่นใจ) 5. **ทำซ้ำ:** เราทำซ้ำขั้นตอนที่ 2-4 จนกว่าจะถึงเกณฑ์ที่กำหนด (เช่น จำนวนข้อมูลที่มีป้ายกำกับถึง 500 ครั้ง หรือประสิทธิภาพของแบบจำลองไม่ดีลงอีกต่อไป)

1. 1. 1. ข้อควรพิจารณาและข้อจำกัด

• **ความสมดุลของข้อมูล:** การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนอาจได้รับผลกระทบจากความไม่สมดุลของข้อมูล (imbalanced data) ดังนั้นจึงควรใช้เทคนิคการจัดการความไม่สมดุลของข้อมูล เช่น oversampling หรือ undersampling
• **การเลือกคุณสมบัติ:** การเลือกคุณสมบัติ (feature selection) ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี
• **การประเมินผล:** การประเมินผลของแบบจำลอง SSL อาจทำได้ยาก เนื่องจากชุดข้อมูลทดสอบอาจมีข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ
• **ความซับซ้อน:** บางวิธีการ SSL อาจมีความซับซ้อนและต้องใช้ความรู้ทางเทคนิคในการนำไปใช้งาน

1. 1. 1. เครื่องมือและไลบรารีสำหรับการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน

• **Scikit-learn:** ไลบรารี Machine learning ที่เป็นที่นิยมในภาษา Python มีวิธีการ SSL บางอย่าง เช่น Self-Training
• **Label Spreading:** ไลบรารี Python ที่ออกแบบมาสำหรับการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนโดยเฉพาะ
• **PyTorch/TensorFlow:** Frameworks Deep learning ที่สามารถนำไปใช้สร้างแบบจำลอง SSL ที่ซับซ้อนได้

1. 1. 1. สรุป

การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับ เพื่อสร้างแบบจำลองการทำนายผลที่แม่นยำยิ่งขึ้น ในบริบทของการเทรดไบนารี่ออปชั่น SSL สามารถช่วยให้เทรดเดอร์ปรับปรุงกลยุทธ์การเทรดและเพิ่มโอกาสในการทำกำไรได้ อย่างไรก็ตาม การนำ SSL ไปใช้ต้องอาศัยความเข้าใจในหลักการพื้นฐานและข้อจำกัดของวิธีการต่างๆ

ตัวอย่างวิธีการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน

วิธีการ	คำอธิบาย	ข้อดี	ข้อเสีย
ฝึกฝนแบบจำลองบนข้อมูลที่มีป้ายกำกับ แล้วใช้ทำนายป้ายกำกับสำหรับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ | ง่ายต่อการใช้งาน, ไม่ต้องการทรัพยากรมาก | อาจเกิดข้อผิดพลาดจากการทำนายที่ไม่ถูกต้อง
ใช้แบบจำลองหลายตัวที่ใช้มุมมองที่แตกต่างกันของข้อมูล | สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่หลากหลายได้ | ต้องมีการเลือกคุณสมบัติที่เหมาะสม
ส่วนขยายของ SVM ที่พยายามหา hyperplane ที่แบ่งข้อมูลทั้งหมดออกจากกัน | มีประสิทธิภาพในการจำแนกประเภท | มีความซับซ้อนในการคำนวณ
สร้างกราฟที่เชื่อมต่อข้อมูลทั้งหมด และใช้การแพร่กระจายป้ายกำกับบนกราฟ | เหมาะสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างกราฟ | อาจใช้เวลานานในการคำนวณ
ใช้แบบจำลองเชิงสร้างเพื่อสร้างการกระจายความน่าจะเป็นของข้อมูล | สามารถใช้สร้างข้อมูลใหม่ได้ | ต้องมีการเลือกแบบจำลองที่เหมาะสม

Machine learning Supervised learning Unsupervised learning Data labeling Feature engineering Model evaluation Technical analysis Trading strategies Risk management Volatility Candlestick patterns Moving averages Relative Strength Index (RSI) Bollinger Bands Fibonacci retracement Martingale strategy Anti-Martingale strategy Binary options trading Forex trading Stock market analysis

เริ่มต้นการซื้อขายตอนนี้

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

เข้าร่วมชุมชนของเรา

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