การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์

1. 1. การ มอง เห็น ด้วย คอมพิวเตอร์

การ มอง เห็น ด้วย คอมพิวเตอร์ (Computer Vision) เป็น สาขา หนึ่ง ของ ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่ มุ่ง เน้น การ พัฒนา ระบบ ที่ สามารถ "มอง เห็น" และ ทำความ เข้าใจ ภาพ เช่นเดียว กับ มนุษย์ โดย การ ใช้ อัลกอริทึม และ เทคนิค ต่างๆ ใน การ ประมวล ผล ภาพ และ วิดีโอ เพื่อ ให้ คอมพิวเตอร์ สามารถ ระบุ วัตถุ ตรวจจับ การ เคลื่อนไหว และ เข้าใจ ความ หมาย ของ ภาพ ได้

ใน โลก ของ ไบนารี่ออปชั่น (Binary Options) การ มอง เห็น ด้วย คอมพิวเตอร์ มี บทบาท สำคัญ ใน การ วิเคราะห์ กราฟราคา (Price Charts) และ รูปแบบแท่งเทียน (Candlestick Patterns) โดย อัตโนมัติ ซึ่ง สามารถ ช่วย เพิ่ม ประสิทธิภาพ ใน การ เทรด และ ลด ความ เสี่ยง ได้ อย่าง มาก

1. 1. 1. ประวัติ และ การ พัฒนา

แนวคิด ของ การ มอง เห็น ด้วย คอมพิวเตอร์ เริ่ม ต้น ขึ้น ใน ช่วง ทศวรรษ 1960 โดย มี เป้าหมาย ใน การ สร้าง ระบบ ที่ สามารถ จำลอง ความ สามารถ ใน การ มอง เห็น ของ มนุษย์ ใน ช่วง แรก การ พัฒนา เป็น ไป อย่าง ช้าๆ เนื่อง จาก ข้อจำกัด ด้าน ฮาร์ดแวร์ (Hardware) และ อัลกอริทึม (Algorithms)

อย่างไรก็ตาม ใน ช่วง ปี 1990 มี ความ ก้าวหน้า ใน ด้าน แมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) และ โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ซึ่ง นำไปสู่ การ พัฒนา อัลกอริทึม ที่ มี ประสิทธิภาพ มาก ขึ้น และ สามารถ แก้ปัญหา ที่ ซับซ้อน ได้ มาก ขึ้น

ในช่วง ปัจจุบัน การ มอง เห็น ด้วย คอมพิวเตอร์ ได้ รับ ความ นิยม อย่าง มาก และ ถูก นำ ไป ใช้ ใน หลาย อุตสาหกรรม เช่น ยานยนต์ไร้คนขับ (Self-Driving Cars), การแพทย์ (Medicine), การรักษาความปลอดภัย (Security), และ การ เงิน (Finance)

1. 1. 1. หลักการ พื้นฐาน

การ มอง เห็น ด้วย คอมพิวเตอร์ ประกอบ ด้วย ขั้นตอน หลาย ขั้นตอน ซึ่ง แต่ละ ขั้นตอน มี จุดประสงค์ ใน การ ประมวล ผล ภาพ และ สกัด ข้อมูล ที่ จำเป็น ออกมา

1. **การ รับ ภาพ (Image Acquisition):** ขั้นตอน นี้ เกี่ยวข้อง กับ การ ได้ มา ซึ่ง ภาพ โดย การ ใช้ กล้อง หรือ อุปกรณ์ อื่นๆ ที่ สามารถ จับ ภาพ ได้ 2. **การ ประมวล ผล ภาพ เบื้องต้น (Image Preprocessing):** ขั้นตอน นี้ เกี่ยวข้อง กับ การ ปรับปรุง คุณภาพ ของ ภาพ โดย การ ลด สัญญาณรบกวน (Noise) เพิ่ม ความคมชัด (Contrast) และ ปรับ ขนาด ภาพ ให้ เหมาะสม 3. **การ แบ่งส่วนภาพ (Image Segmentation):** ขั้นตอน นี้ เกี่ยวข้อง กับ การ แบ่ง ภาพ ออก เป็น ส่วนๆ ตาม วัตถุ หรือ พื้นที่ ที่ สนใจ 4. **การ สกัดคุณลักษณะ (Feature Extraction):** ขั้นตอน นี้ เกี่ยวข้อง กับ การ สกัด คุณลักษณะ ที่ สำคัญ ของ วัตถุ หรือ พื้นที่ ที่ สนใจ เช่น รูปทรง สี และ พื้นผิว 5. **การ จำแนกประเภท (Classification):** ขั้นตอน นี้ เกี่ยวข้อง กับ การ จำแนก วัตถุ หรือ พื้นที่ ที่ สนใจ โดย การ ใช้ อัลกอริทึม ต่างๆ เช่น Support Vector Machines (SVM) และ Convolutional Neural Networks (CNN)

1. 1. 1. เทคนิค และ อัลกอริทึม ที่ สำคัญ

• **Convolutional Neural Networks (CNNs):** เป็น อัลกอริทึม ที่ ได้ รับ ความ นิยม อย่าง มาก ใน การ มอง เห็น ด้วย คอมพิวเตอร์ โดย เฉพาะ ใน งาน ที่ เกี่ยวข้อง กับ การ จำแนกประเภท ภาพ และ การ ตรวจจับ วัตถุ CNNs สามารถ เรียนรู้ คุณลักษณะ ที่ สำคัญ ของ ภาพ ได้ โดย อัตโนมัติ และ มี ประสิทธิภาพ สูง
• **Image Segmentation:** เทคนิค นี้ ใช้ ใน การ แบ่ง ภาพ ออก เป็น ส่วนๆ ตาม วัตถุ หรือ พื้นที่ ที่ สนใจ มี หลาย วิธี ใน การ ทำ Image Segmentation เช่น Thresholding, Edge Detection, และ Region Growing
• **Object Detection:** เทคนิค นี้ ใช้ ใน การ ตรวจจับ วัตถุ ที่ สนใจ ใน ภาพ และ ระบุ ตำแหน่ง ของ วัตถุ นั้นๆ มี หลาย อัลกอริทึม ที่ ใช้ ใน การ ทำ Object Detection เช่น YOLO และ SSD
• **Feature Extraction:** เทคนิค นี้ ใช้ ใน การ สกัด คุณลักษณะ ที่ สำคัญ ของ วัตถุ หรือ พื้นที่ ที่ สนใจ มี หลาย วิธี ใน การ ทำ Feature Extraction เช่น HOG และ SIFT

1. 1. 1. การ ประยุกต์ ใช้ ใน ไบนารี่ออปชั่น

การ มอง เห็น ด้วย คอมพิวเตอร์ สามารถ นำ มา ประยุกต์ ใช้ ใน ไบนารี่ออปชั่น ได้ หลาย วิธี

• **การ วิเคราะห์ กราฟราคา:** ระบบ สามารถ วิเคราะห์ กราฟแท่งเทียน (Candlestick Charts) และ กราฟเส้น (Line Charts) เพื่อ ระบุ รูปแบบกราฟ (Chart Patterns) เช่น Head and Shoulders, Double Top, และ Double Bottom ซึ่ง สามารถ ใช้ ใน การ คาดการณ์ ทิศทาง ของ ราคา ได้
• **การ ตรวจจับ รูปแบบแท่งเทียน:** ระบบ สามารถ ตรวจจับ รูปแบบแท่งเทียน (Candlestick Patterns) เช่น Doji, Hammer, และ Engulfing Pattern ซึ่ง สามารถ ใช้ ใน การ สัญญาณ ซื้อ หรือ ขาย
• **การ วิเคราะห์ ปริมาณการซื้อขาย:** ระบบ สามารถ วิเคราะห์ ปริมาณการซื้อขาย (Trading Volume) เพื่อ ยืนยัน ความ แข็งแกร่ง ของ แนวโน้ม (Trend) หรือ ระบุ การ กลับตัว ของ แนวโน้ม
• **การ ตรวจจับ แนวโน้ม:** ระบบ สามารถ ตรวจจับ แนวโน้ม (Trends) ใน ราคา และ ปริมาณการซื้อขาย เพื่อ ช่วย ใน การ ตัดสินใจ เทรด
• **การ สร้าง ระบบ เทรด อัตโนมัติ:** ระบบ สามารถ ใช้ การ มอง เห็น ด้วย คอมพิวเตอร์ ใน การ สร้าง ระบบ เทรด อัตโนมัติ ที่ สามารถ ทำงาน ได้ โดย ไม่ ต้อง มี การ แทรกแซง จาก มนุษย์

1. 1. 1. ตัวอย่าง การ ประยุกต์ ใช้ ใน การ เทรด ไบนารี่ออปชั่น

| กลยุทธ์การเทรด | เทคนิค Computer Vision ที่ใช้ | การนำไปใช้ | |---|---|---| | **การเทรดตามแนวโน้ม (Trend Following)** | การตรวจจับแนวโน้ม (Trend Detection) | ระบุแนวโน้มขาขึ้นหรือขาลงจากกราฟราคา เพื่อเปิดออปชั่นตามทิศทางแนวโน้ม | | **การเทรดตามรูปแบบแท่งเทียน (Candlestick Pattern Trading)** | การตรวจจับรูปแบบแท่งเทียน (Candlestick Pattern Detection) | ตรวจจับรูปแบบแท่งเทียนที่บ่งบอกถึงสัญญาณซื้อหรือขาย | | **การเทรดตามการ Breakout** | การตรวจจับการ Breakout (Breakout Detection) | ระบุจุดที่ราคาทะลุแนวต้านหรือแนวรับ เพื่อเปิดออปชั่นในช่วง breakout | | **การเทรดตาม Fibonacci Retracement** | การระบุระดับ Fibonacci (Fibonacci Level Identification) | ระบุระดับ Fibonacci ที่มีความสำคัญ เพื่อใช้ในการคาดการณ์จุดกลับตัวของราคา | | **การเทรดตาม Volume Spread Analysis (VSA)** | การวิเคราะห์ปริมาณการซื้อขาย (Volume Analysis) | วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างราคาและปริมาณการซื้อขาย เพื่อทำนายทิศทางราคา |

1. 1. 1. ข้อจำกัด และ ความท้าทาย

แม้ว่า การ มอง เห็น ด้วย คอมพิวเตอร์ จะ มี ศักยภาพ ใน การ ปฏิวัติ การ เทรด ไบนารี่ออปชั่น แต่ ก็ ยัง มี ข้อจำกัด และ ความท้าทาย บาง ประการ

• **คุณภาพ ของ ข้อมูล:** ประสิทธิภาพ ของ ระบบ ขึ้นอยู่ กับ คุณภาพ ของ ข้อมูล ที่ ใช้ หาก ข้อมูล ไม่ถูกต้อง หรือ ไม่สมบูรณ์ ระบบ อาจ ให้ ผลลัพธ์ ที่ ผิดพลาด
• **ความซับซ้อน ของ ตลาด:** ตลาด การ เงิน มี ความซับซ้อน และ ไม่แน่นอน ปัจจัย ต่างๆ เช่น ข่าวสาร เศรษฐกิจ และ เหตุการณ์ ทางการเมือง สามารถ ส่งผล ต่อ ราคา ได้ อย่าง รวดเร็ว และ ไม่ สามารถ คาดการณ์ ได้
• **การ ปรับตัว ของ ตลาด:** ตลาด การ เงิน มี การ ปรับตัว อยู่ เสมอ รูปแบบ และ แนวโน้ม ที่ เคย ใช้ ได้ ผล ใน อดีต อาจ ไม่ สามารถ ใช้ ได้ ผล ใน อนาคต
• **การ พัฒนา อัลกอริทึม:** การ พัฒนา อัลกอริทึม ที่ มี ประสิทธิภาพ สูง และ สามารถ ปรับตัว เข้ากับ การ เปลี่ยนแปลง ของ ตลาด ได้ เป็น ความท้าทาย ที่ สำคัญ

1. 1. 1. แนวโน้ม ใน อนาคต

การ มอง เห็น ด้วย คอมพิวเตอร์ มี แนวโน้ม ที่ จะ มี บทบาท สำคัญ มาก ขึ้น ใน การ เทรด ไบนารี่ออปชั่น ใน อนาคต

• **การ ใช้ Deep Learning:** การ ใช้ Deep Learning (Deep Learning) จะ ช่วย ให้ ระบบ สามารถ เรียนรู้ คุณลักษณะ ที่ ซับซ้อน ของ ตลาด ได้ อย่าง แม่นยำ มาก ขึ้น
• **การ ผสมผสาน กับ ข้อมูล อื่นๆ:** การ ผสมผสาน การ มอง เห็น ด้วย คอมพิวเตอร์ กับ ข้อมูล อื่นๆ เช่น ข่าวสาร เศรษฐกิจ และ Sentiment Analysis (Sentiment Analysis) จะ ช่วย ให้ ระบบ สามารถ ตัดสินใจ เทรด ได้ อย่าง รอบคอบ มาก ขึ้น
• **การ พัฒนา ระบบ เทรด อัตโนมัติ:** การ พัฒนา ระบบ เทรด อัตโนมัติ ที่ สามารถ ทำงาน ได้ โดย ไม่ ต้อง มี การ แทรกแซง จาก มนุษย์ จะ ช่วย เพิ่ม ประสิทธิภาพ ใน การ เทรด และ ลด ความ เสี่ยง

1. 1. 1. ลิงก์ เพิ่มเติม

• กราฟราคา (Price Charts)
• รูปแบบแท่งเทียน (Candlestick Patterns)
• ฮาร์ดแวร์ (Hardware)
• อัลกอริทึม (Algorithms)
• แมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning)
• โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks)
• ยานยนต์ไร้คนขับ (Self-Driving Cars)
• การแพทย์ (Medicine)
• การรักษาความปลอดภัย (Security)
• Support Vector Machines (SVM)
• Convolutional Neural Networks (CNN)
• Thresholding
• Edge Detection
• Region Growing
• YOLO
• SSD
• HOG
• SIFT
• แนวโน้ม (Trends)
• Fibonacci Retracement
• Volume Spread Analysis (VSA)
• Deep Learning (Deep Learning)
• Sentiment Analysis (Sentiment Analysis)
• การวิเคราะห์ทางเทคนิค (Technical Analysis)
• การวิเคราะห์ปริมาณการซื้อขาย (Volume Analysis)
• กลยุทธ์การเทรด (Trading Strategies)
• กลยุทธ์ Martingale (Martingale Strategy)
• กลยุทธ์ Anti-Martingale (Anti-Martingale Strategy)
• การบริหารความเสี่ยง (Risk Management) (Artificial Intelligence)

เริ่มต้นการซื้อขายตอนนี้

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

เข้าร่วมชุมชนของเรา

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