โครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น
- โครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น
โครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น (Multilayer Perceptron - MLP) เป็นหนึ่งในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย และมีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน รวมถึงการซื้อขาย ไบนารี่ออปชั่น ด้วย บทความนี้จะอธิบายหลักการทำงานของ MLP ในเชิงลึก เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการทำความเข้าใจและนำไปประยุกต์ใช้ในการเทรด
- ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียม
ก่อนที่จะเจาะลึกเรื่อง MLP เรามาทำความเข้าใจเกี่ยวกับ โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ก่อน โครงข่ายประสาทเทียมได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ ประกอบด้วยหน่วยประมวลผลที่เรียกว่า นิวรอน (Neuron) ซึ่งเชื่อมต่อกันเป็นเครือข่าย แต่ละการเชื่อมต่อมีน้ำหนัก (Weight) กำกับอยู่ ซึ่งแสดงถึงความสำคัญของการเชื่อมต่อนั้นๆ
โครงข่ายประสาทเทียมทำงานโดยการรับข้อมูลนำเข้า (Input) ประมวลผลผ่านชั้นต่างๆ (Layers) และให้ผลลัพธ์ (Output) การเรียนรู้ของโครงข่ายประสาทเทียมเกิดขึ้นโดยการปรับน้ำหนักของการเชื่อมต่อ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องแม่นยำที่สุด กระบวนการนี้เรียกว่า การฝึกฝน (Training)
- โครงสร้างของโครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น
MLP เป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่มีอย่างน้อยสามชั้น:
1. **ชั้นนำเข้า (Input Layer):** รับข้อมูลนำเข้าจากภายนอก เช่น ข้อมูลราคาหุ้น แท่งเทียน (Candlestick), ตัวชี้วัดทางเทคนิค (Technical Indicators) เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average), ดัชนีความสัมพันธ์สัมพัทธ์ (Relative Strength Index - RSI), หรือ ปริมาณการซื้อขาย (Trading Volume). จำนวนนิวรอนในชั้นนำเข้าจะเท่ากับจำนวนคุณสมบัติ (Features) ของข้อมูลนำเข้า 2. **ชั้นซ่อน (Hidden Layer):** ทำหน้าที่ประมวลผลข้อมูลที่ได้รับจากชั้นนำเข้า อาจมีหลายชั้นซ่อนก็ได้ แต่ละชั้นซ่อนประกอบด้วยนิวรอนจำนวนหนึ่ง ซึ่งเชื่อมต่อกับนิวรอนในชั้นก่อนหน้าและชั้นถัดไป จำนวนชั้นซ่อนและจำนวนนิวรอนในแต่ละชั้นซ่อนเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพของ MLP 3. **ชั้นส่งออก (Output Layer):** ให้ผลลัพธ์ของการประมวลผล ซึ่งในกรณีของไบนารี่ออปชั่น มักจะเป็นการทำนายว่าราคาจะขึ้น (Call) หรือลง (Put) จำนวนนิวรอนในชั้นส่งออกจะเท่ากับจำนวนประเภทของผลลัพธ์
โครงสร้างของ MLP สามารถแสดงได้ดังนี้:
| ชั้น | จำนวนนิวรอน | หน้าที่ |
|---|---|---|
| ชั้นนำเข้า | จำนวนคุณสมบัติของข้อมูลนำเข้า | รับข้อมูลนำเข้า |
| ชั้นซ่อน 1 | กำหนดโดยผู้สร้างแบบจำลอง | ประมวลผลข้อมูล |
| ชั้นซ่อน 2 | กำหนดโดยผู้สร้างแบบจำลอง | ประมวลผลข้อมูล |
| ชั้นส่งออก | 1 (สำหรับไบนารี่ออปชั่น) | ให้ผลลัพธ์ (Call/Put) |
- การทำงานของโครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น
การทำงานของ MLP สามารถอธิบายได้เป็นขั้นตอนดังนี้:
1. **การส่งต่อข้อมูล (Forward Propagation):** ข้อมูลนำเข้าจะถูกส่งผ่านไปยังชั้นซ่อนแต่ละชั้น นิวรอนแต่ละตัวในชั้นซ่อนจะคำนวณผลรวมของผลคูณของข้อมูลนำเข้าและน้ำหนักของการเชื่อมต่อ จากนั้นจะเพิ่มค่าไบแอส (Bias) และนำผลลัพธ์ที่ได้ไปผ่าน ฟังก์ชันกระตุ้น (Activation Function) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ของนิวรอนนั้นๆ 2. **ฟังก์ชันกระตุ้น (Activation Function):** เป็นฟังก์ชันที่ไม่เป็นเชิงเส้น (Non-linear Function) ซึ่งช่วยให้ MLP สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูลได้ ฟังก์ชันกระตุ้นที่นิยมใช้ ได้แก่ Sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit), และ Tanh (Hyperbolic Tangent) 3. **การคำนวณผลลัพธ์ (Output Calculation):** ผลลัพธ์ของชั้นซ่อนสุดท้ายจะถูกส่งไปยังชั้นส่งออก ซึ่งจะคำนวณผลลัพธ์สุดท้ายโดยใช้ฟังก์ชันกระตุ้นที่เหมาะสม ในกรณีของไบนารี่ออปชั่น อาจใช้ฟังก์ชัน Sigmoid เพื่อให้ได้ค่าความน่าจะเป็นของการขึ้นหรือลง 4. **การคำนวณค่าความผิดพลาด (Error Calculation):** ผลลัพธ์ที่ได้จะถูกเปรียบเทียบกับผลลัพธ์ที่ถูกต้อง (Ground Truth) เพื่อคำนวณค่าความผิดพลาด (Error) โดยใช้ ฟังก์ชันต้นทุน (Cost Function) เช่น Mean Squared Error (MSE) หรือ Binary Cross-Entropy 5. **การปรับน้ำหนัก (Weight Adjustment):** ใช้ อัลกอริทึมการปรับปรุง (Optimization Algorithm) เช่น Gradient Descent เพื่อปรับน้ำหนักของการเชื่อมต่อใน MLP เพื่อลดค่าความผิดพลาด กระบวนการนี้จะทำซ้ำหลายครั้งจนกว่า MLP จะสามารถให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องแม่นยำที่สุด
- การประยุกต์ใช้ MLP ในไบนารี่ออปชั่น
MLP สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการเทรดไบนารี่ออปชั่นได้หลายรูปแบบ:
- **การทำนายแนวโน้มราคา (Price Trend Prediction):** ใช้ข้อมูลราคาในอดีตและตัวชี้วัดทางเทคนิคเพื่อทำนายว่าราคาจะขึ้นหรือลงในการเทรดครั้งต่อไป
- **การระบุรูปแบบราคา (Price Pattern Recognition):** ใช้ MLP เพื่อระบุรูปแบบราคาต่างๆ เช่น Head and Shoulders, Double Top, หรือ Triangles
- **การวิเคราะห์ความเสี่ยง (Risk Analysis):** ใช้ MLP เพื่อประเมินความเสี่ยงของการเทรดแต่ละครั้ง
- **การสร้างระบบเทรดอัตโนมัติ (Automated Trading System):** สร้างระบบเทรดที่สามารถตัดสินใจซื้อขายโดยอัตโนมัติตามผลลัพธ์ที่ได้จาก MLP
- การเลือกคุณสมบัติ (Feature Selection) ที่เหมาะสม
การเลือกคุณสมบัติที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการสร้าง MLP ที่มีประสิทธิภาพ คุณสมบัติที่ควรพิจารณา ได้แก่:
- **ข้อมูลราคา (Price Data):** ราคาเปิด (Open), ราคาสูงสุด (High), ราคาต่ำสุด (Low), ราคาปิด (Close)
- **ปริมาณการซื้อขาย (Trading Volume):** ปริมาณการซื้อขายในแต่ละช่วงเวลา
- **ตัวชี้วัดทางเทคนิค (Technical Indicators):** ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average), ดัชนีความสัมพันธ์สัมพัทธ์ (Relative Strength Index - RSI), MACD (Moving Average Convergence Divergence), Bollinger Bands
- **รูปแบบราคา (Price Patterns):** Head and Shoulders, Double Top, Triangles
- **ข่าวสารและเหตุการณ์ (News and Events):** ข่าวสารเศรษฐกิจ, ข่าวสารบริษัท
การใช้เทคนิคการวิเคราะห์คุณสมบัติ (Feature Analysis) เช่น การวิเคราะห์ความสำคัญของคุณสมบัติ (Feature Importance Analysis) หรือ การเลือกคุณสมบัติแบบวนซ้ำ (Recursive Feature Elimination) สามารถช่วยในการเลือกคุณสมบัติที่เหมาะสมที่สุดได้
- การปรับพารามิเตอร์ (Parameter Tuning) ของ MLP
พารามิเตอร์ที่สำคัญที่ต้องปรับแต่งเพื่อให้ MLP ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ได้แก่:
- **จำนวนชั้นซ่อน (Number of Hidden Layers):** จำนวนชั้นซ่อนที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของข้อมูล
- **จำนวนนิวรอนในแต่ละชั้นซ่อน (Number of Neurons per Hidden Layer):** จำนวนนิวรอนที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับจำนวนคุณสมบัติของข้อมูล
- **ฟังก์ชันกระตุ้น (Activation Function):** เลือกฟังก์ชันกระตุ้นที่เหมาะสมกับประเภทของข้อมูลและปัญหา
- **อัตราการเรียนรู้ (Learning Rate):** ควบคุมความเร็วในการปรับน้ำหนัก
- **จำนวนรอบการฝึกฝน (Number of Epochs):** จำนวนครั้งที่ MLP จะวนซ้ำเพื่อปรับน้ำหนัก
- **ขนาดชุดข้อมูลย่อย (Batch Size):** จำนวนข้อมูลที่ใช้ในการคำนวณค่าความผิดพลาดในแต่ละรอบ
การใช้เทคนิคการปรับพารามิเตอร์ (Parameter Tuning) เช่น Grid Search, Random Search, หรือ Bayesian Optimization สามารถช่วยในการหาค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดได้
- ข้อควรระวังในการใช้ MLP ในการเทรดไบนารี่ออปชั่น
- **การปรับเกิน (Overfitting):** MLP อาจเรียนรู้ข้อมูลการฝึกฝนมากเกินไป จนไม่สามารถทำงานได้ดีกับข้อมูลใหม่ การใช้เทคนิคการป้องกันการปรับเกิน (Regularization) เช่น Dropout หรือ L1/L2 Regularization สามารถช่วยลดปัญหานี้ได้
- **ข้อมูลที่ไม่สมดุล (Imbalanced Data):** หากข้อมูลการฝึกฝนมีจำนวนตัวอย่างของแต่ละประเภทไม่เท่ากัน MLP อาจมีแนวโน้มที่จะทำนายประเภทที่มีจำนวนตัวอย่างมากกว่า การใช้เทคนิคการจัดการข้อมูลที่ไม่สมดุล (Imbalanced Data Handling) เช่น Oversampling หรือ Undersampling สามารถช่วยแก้ไขปัญหานี้ได้
- **การเปลี่ยนแปลงของตลาด (Market Changes):** ตลาดการเงินมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ MLP ที่ได้รับการฝึกฝนบนข้อมูลในอดีตอาจไม่สามารถทำงานได้ดีในอนาคต การฝึกฝน MLP ด้วยข้อมูลล่าสุดอย่างสม่ำเสมอเป็นสิ่งสำคัญ
- **การจัดการความเสี่ยง (Risk Management):** MLP เป็นเพียงเครื่องมือช่วยในการตัดสินใจ การจัดการความเสี่ยงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการเทรดไบนารี่ออปชั่น
- สรุป
โครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น (MLP) เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินและการเทรดไบนารี่ออปชั่น การทำความเข้าใจหลักการทำงานของ MLP การเลือกคุณสมบัติที่เหมาะสม การปรับพารามิเตอร์อย่างถูกต้อง และการระมัดระวังข้อควรระวังต่างๆ จะช่วยให้คุณสามารถนำ MLP ไปประยุกต์ใช้ในการเทรดได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเพิ่มโอกาสในการทำกำไร
การเรียนรู้ของเครื่อง โครงข่ายประสาทเทียมคอนโวลูชัน การวิเคราะห์ทางเทคนิค การวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐาน การจัดการเงินทุน กลยุทธ์การเทรด การเทรดตามแนวโน้ม การเทรดแบบตัดเส้น การเทรดแบบ Scalping การเทรดแบบ Day Trading การเทรดแบบ Swing Trading การวิเคราะห์ปริมาณการซื้อขาย รูปแบบแท่งเทียน Fibonacci Retracement Elliott Wave Ichimoku Cloud Bollinger Bands MACD RSI Stochastic Oscillator
เริ่มต้นการซื้อขายตอนนี้
ลงทะเบียนกับ IQ Option (เงินฝากขั้นต่ำ $10) เปิดบัญชีกับ Pocket Option (เงินฝากขั้นต่ำ $5)
เข้าร่วมชุมชนของเรา
สมัครสมาชิกช่อง Telegram ของเรา @strategybin เพื่อรับ: ✓ สัญญาณการซื้อขายรายวัน ✓ การวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์แบบพิเศษ ✓ การแจ้งเตือนแนวโน้มตลาด ✓ วัสดุการศึกษาสำหรับผู้เริ่มต้น
