Artificial Neural Networks

Artificial Neural Networks (โครงข่ายประสาทเทียม)

บทนำ

โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks หรือ ANN) คือแบบจำลองการคำนวณที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและหน้าที่ของ ระบบประสาท ในสมองของสิ่งมีชีวิต ANN เป็นองค์ประกอบสำคัญของ ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence หรือ AI) และ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning หรือ ML) และกำลังถูกนำมาประยุกต์ใช้อย่างแพร่หลายในหลากหลายสาขา รวมถึง การเงิน โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน การซื้อขายไบนารี่ออปชั่น ที่ ANN สามารถใช้ในการทำนายแนวโน้มราคาและเพิ่มโอกาสในการทำกำไรได้

บทความนี้จะนำเสนอภาพรวมของ ANN สำหรับผู้เริ่มต้น โดยจะครอบคลุมถึงหลักการทำงาน โครงสร้าง ประเภท และการประยุกต์ใช้ในบริบทของการซื้อขายไบนารี่ออปชั่น

หลักการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียม

ANN ทำงานโดยการจำลองการทำงานของเซลล์ประสาท (neurons) ในสมองมนุษย์ เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์จะรับสัญญาณจากเซลล์ประสาทอื่นๆ ทำการประมวลผลสัญญาณ และส่งสัญญาณออกไปยังเซลล์ประสาทอื่นๆ ต่อไป

ใน ANN เซลล์ประสาทถูกแทนด้วยหน่วยประมวลผลที่เรียกว่า "node" หรือ "unit" แต่ละ node จะรับ input หลายตัว ทำการคำนวณโดยใช้ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ และส่ง output ออกไป

การเชื่อมต่อระหว่าง nodes แต่ละตัวจะมี "weight" กำกับอยู่ Weight นี้แสดงถึงความสำคัญของการเชื่อมต่อระหว่าง nodes นั้นๆ ยิ่ง weight มีค่ามากเท่าไหร่ สัญญาณที่ส่งผ่านการเชื่อมต่อก็จะยิ่งมีผลต่อผลลัพธ์มากเท่านั้น

กระบวนการเรียนรู้ของ ANN คือการปรับค่า weight เหล่านี้เพื่อให้ ANN สามารถทำนายผลลัพธ์ได้อย่างถูกต้องแม่นยำ โดยทั่วไปแล้วจะใช้ข้อมูลจำนวนมาก (training data) ในการฝึกฝน ANN

โครงสร้างของโครงข่ายประสาทเทียม

โครงสร้างพื้นฐานของ ANN ประกอบด้วยสามส่วนหลัก:

Input Layer (ชั้นนำเข้า): รับข้อมูลนำเข้าจากภายนอก เช่น ข้อมูลราคาหุ้น ปริมาณการซื้อขาย หรือตัวชี้วัดทางเทคนิคต่างๆ
Hidden Layer(s) (ชั้นซ่อน): ทำการประมวลผลข้อมูลที่ได้รับจาก input layer ชั้นซ่อนสามารถมีได้หลายชั้น ซึ่งจะช่วยให้ ANN สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างข้อมูลได้
Output Layer (ชั้นส่งออก): ส่งผลลัพธ์ที่ได้จากการประมวลผล เช่น การทำนายว่าราคาจะขึ้นหรือลงใน การซื้อขายไบนารี่ออปชั่น

โครงสร้างที่ง่ายที่สุดของ ANN คือ “Perceptron” ซึ่งประกอบด้วย input layer และ output layer เท่านั้น แต่ ANN ที่ซับซ้อนกว่านั้นจะมี hidden layer หลายชั้น เรียกว่า “Multi-Layer Perceptron” (MLP)

โครงสร้างพื้นฐานของ ANN
! Layer !! Description !!
รับข้อมูลนำเข้า
ประมวลผลข้อมูล
ส่งผลลัพธ์

ประเภทของโครงข่ายประสาทเทียม

มี ANN หลายประเภท แต่ละประเภทมีจุดเด่นและข้อจำกัดที่แตกต่างกันไป บางประเภทที่สำคัญ ได้แก่:

Feedforward Neural Network (FFNN): ข้อมูลจะไหลไปในทิศทางเดียวจาก input layer ไปยัง output layer โดยไม่มีการวนซ้ำ เป็นประเภทที่ง่ายที่สุดและนิยมใช้กันมากที่สุด
Convolutional Neural Network (CNN): เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นตาราง เช่น รูปภาพ หรือข้อมูลอนุกรมเวลา (time series data) เช่น ข้อมูลราคาหุ้น
Recurrent Neural Network (RNN): เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลอนุกรมเวลาที่มีความสัมพันธ์ตามลำดับเวลา เช่น ข้อมูลราคาหุ้น หรือข้อมูลทางภาษาศาสตร์
Long Short-Term Memory (LSTM): เป็นรูปแบบหนึ่งของ RNN ที่สามารถจดจำข้อมูลในระยะยาวได้ดีกว่า RNN ทั่วไป มักใช้สำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลาที่ซับซ้อน
Generative Adversarial Network (GAN): ใช้สำหรับการสร้างข้อมูลใหม่ที่มีลักษณะคล้ายกับข้อมูลเดิม มักใช้ในการสร้างภาพ หรือเสียง

การประยุกต์ใช้ ANN ในการซื้อขายไบนารี่ออปชั่น

ANN สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการซื้อขายไบนารี่ออปชั่นได้หลายวิธี:

การทำนายแนวโน้มราคา: ANN สามารถเรียนรู้จากข้อมูลราคาในอดีตเพื่อทำนายแนวโน้มราคาในอนาคตได้ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจว่าจะซื้อหรือขายไบนารี่ออปชั่น
การระบุรูปแบบราคา: ANN สามารถระบุรูปแบบราคาที่ซับซ้อนที่มนุษย์อาจมองไม่เห็นได้ ซึ่งสามารถช่วยในการตัดสินใจซื้อขาย
การจัดการความเสี่ยง: ANN สามารถประเมินความเสี่ยงของการซื้อขายแต่ละครั้งได้ ซึ่งสามารถช่วยในการปรับขนาดการลงทุนให้เหมาะสม
การสร้างสัญญาณซื้อขาย: ANN สามารถสร้างสัญญาณซื้อขายโดยอัตโนมัติ โดยพิจารณาจากข้อมูลราคาและตัวชี้วัดทางเทคนิคต่างๆ เช่น Moving Average MACD RSI Bollinger Bands
การปรับปรุงกลยุทธ์การเทรด: ANN สามารถช่วยในการปรับปรุงกลยุทธ์การเทรดที่มีอยู่ โดยการวิเคราะห์ผลการดำเนินงานในอดีตและระบุจุดที่ต้องปรับปรุง

การเตรียมข้อมูลสำหรับการฝึกฝน ANN

การเตรียมข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญมากในการฝึกฝน ANN ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝน ANN ควรมีคุณภาพสูงและมีความถูกต้องแม่นยำ ข้อมูลควรได้รับการทำความสะอาดและปรับปรุงรูปแบบให้เหมาะสมกับ ANN ที่จะใช้

ขั้นตอนการเตรียมข้อมูลโดยทั่วไป ได้แก่:

การรวบรวมข้อมูล: รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการซื้อขายไบนารี่ออปชั่น เช่น ข้อมูลราคาหุ้น ปริมาณการซื้อขาย ตัวชี้วัดทางเทคนิคต่างๆ
การทำความสะอาดข้อมูล: ลบข้อมูลที่ผิดพลาดหรือไม่สมบูรณ์
การปรับขนาดข้อมูล: ปรับขนาดข้อมูลให้อยู่ในช่วงที่เหมาะสม เช่น 0 ถึง 1 หรือ -1 ถึง 1
การแบ่งข้อมูล: แบ่งข้อมูลออกเป็นสามส่วน ได้แก่ training data, validation data, และ test data

การเลือกและปรับแต่ง ANN

การเลือก ANN ที่เหมาะสมกับปัญหาที่ต้องการแก้ไขเป็นสิ่งสำคัญ นอกจากนี้ การปรับแต่งพารามิเตอร์ของ ANN (hyperparameter tuning) ก็มีความสำคัญเช่นกัน

พารามิเตอร์ที่ต้องปรับแต่ง ได้แก่:

จำนวน hidden layer: จำนวนชั้นซ่อนที่ใช้
จำนวน node ในแต่ละ hidden layer: จำนวน node ในแต่ละชั้นซ่อน
ฟังก์ชัน activation: ฟังก์ชันที่ใช้ในการประมวลผลสัญญาณในแต่ละ node
learning rate: อัตราการเรียนรู้ของ ANN
optimizer: อัลกอริทึมที่ใช้ในการปรับค่า weight

เครื่องมือและไลบรารีสำหรับการพัฒนา ANN

มีเครื่องมือและไลบรารีมากมายที่สามารถใช้ในการพัฒนา ANN ได้:

TensorFlow: ไลบรารีโอเพนซอร์สที่พัฒนาโดย Google
Keras: ไลบรารีโอเพนซอร์สระดับสูงที่ทำงานอยู่บน TensorFlow
PyTorch: ไลบรารีโอเพนซอร์สที่พัฒนาโดย Facebook
Scikit-learn: ไลบรารีโอเพนซอร์สสำหรับ การเรียนรู้ของเครื่อง ใน Python

ข้อควรระวังในการใช้ ANN ในการซื้อขายไบนารี่ออปชั่น

แม้ว่า ANN จะมีศักยภาพในการทำกำไรในการซื้อขายไบนารี่ออปชั่น แต่ก็มีข้อควรระวังบางประการที่ต้องคำนึงถึง:

Overfitting: ANN อาจเรียนรู้ข้อมูล training data มากเกินไป จนไม่สามารถทำนายผลลัพธ์บนข้อมูลใหม่ได้อย่างถูกต้อง
Data bias: ข้อมูล training data อาจมี bias ซึ่งจะส่งผลต่อผลลัพธ์ของ ANN
Black box: การทำงานของ ANN อาจไม่สามารถเข้าใจได้ง่าย ทำให้ยากต่อการตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาด
การเปลี่ยนแปลงของตลาด: สภาพตลาดอาจเปลี่ยนแปลงไปจากข้อมูล training data ทำให้ ANN ไม่สามารถทำนายผลลัพธ์ได้อย่างถูกต้อง

กลยุทธ์การเทรดที่ใช้ร่วมกับ ANN

Trend Following: ใช้ ANN เพื่อระบุและติดตามแนวโน้มของราคา
Mean Reversion: ใช้ ANN เพื่อระบุราคาที่สูงหรือต่ำเกินไป และคาดการณ์ว่าราคาจะกลับสู่ค่าเฉลี่ย
Breakout Trading: ใช้ ANN เพื่อระบุจุด breakout และคาดการณ์ว่าราคาจะเคลื่อนที่ไปในทิศทาง breakout
Scalping: ใช้ ANN เพื่อทำกำไรจากความผันผวนของราคาในระยะสั้น
News Trading: ใช้ ANN เพื่อวิเคราะห์ข่าวและเหตุการณ์ต่างๆ และคาดการณ์ผลกระทบต่อราคา
Pair Trading: ใช้ ANN เพื่อระบุคู่สินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์กัน และทำการซื้อขายเมื่อความสัมพันธ์นั้นผิดปกติ
Momentum Trading: ใช้ ANN เพื่อระบุสินทรัพย์ที่มีโมเมนตัมสูง และทำการซื้อขายตามโมเมนตัมนั้น
Arbitrage: ใช้ ANN เพื่อระบุโอกาสในการทำ arbitrage และทำกำไรจากความแตกต่างของราคาในตลาดต่างๆ
Swing Trading: ใช้ ANN เพื่อระบุ swing highs และ swing lows และทำการซื้อขายตาม swing นั้น
Day Trading: ใช้ ANN เพื่อทำการซื้อขายภายในวันเดียว โดยใช้ประโยชน์จากความผันผวนของราคาในระยะสั้น
Position Trading: ใช้ ANN เพื่อถือครองสินทรัพย์เป็นระยะเวลานาน โดยใช้ประโยชน์จากแนวโน้มระยะยาว
Martingale Strategy: ใช้ ANN เพื่อปรับขนาดการลงทุนตามผลการซื้อขายที่ผ่านมา (ควรระมัดระวังอย่างยิ่ง)
Anti-Martingale Strategy: ใช้ ANN เพื่อลดขนาดการลงทุนเมื่อขาดทุน และเพิ่มขนาดการลงทุนเมื่อได้กำไร
Hedging: ใช้ ANN เพื่อลดความเสี่ยงจากการซื้อขาย โดยการเปิด position ที่สวนทางกัน
High-Frequency Trading: ใช้ ANN เพื่อทำการซื้อขายด้วยความเร็วสูง โดยใช้ประโยชน์จากความแตกต่างของราคาในตลาดต่างๆ

สรุป

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพในการซื้อขายไบนารี่ออปชั่น แต่ต้องใช้ความเข้าใจและความระมัดระวังในการใช้งาน การเตรียมข้อมูล การเลือกและปรับแต่ง ANN และการทำความเข้าใจข้อจำกัดของ ANN เป็นสิ่งสำคัญในการประสบความสำเร็จในการใช้ ANN ในการซื้อขายไบนารี่ออปชั่น การผสมผสาน ANN กับ การวิเคราะห์ทางเทคนิค และ การวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐาน สามารถช่วยเพิ่มโอกาสในการทำกำไรได้

เริ่มต้นการซื้อขายตอนนี้

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

เข้าร่วมชุมชนของเรา

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