Evolutionary Computation

1. Evolutionary Computation

Evolutionary Computation (EC) หรือ การคำนวณเชิงวิวัฒนาการ เป็นกลุ่มของเทคนิคการแก้ปัญหาที่ได้รับแรงบันดาลใจจากกระบวนการทางชีววิทยาของวิวัฒนาการ เช่น การคัดเลือกโดยธรรมชาติ การกลายพันธุ์ และการผสมพันธุ์ เทคนิคเหล่านี้ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในหลากหลายสาขา รวมถึง ปัญญาประดิษฐ์ Machine Learning การเพิ่มประสิทธิภาพ และ การเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งรวมถึงการนำไปใช้ในด้านการเงินและการซื้อขาย ไบนารี่ออปชั่น

หลักการพื้นฐาน

หัวใจสำคัญของ Evolutionary Computation คือการจำลองกระบวนการวิวัฒนาการเพื่อค้นหาคำตอบที่ดีที่สุดสำหรับปัญหาที่กำหนด โดยทั่วไป EC จะเริ่มต้นด้วยประชากรของคำตอบที่เป็นไปได้ (เรียกว่า "บุคคล" หรือ "โครโมโซม") แต่ละบุคคลจะถูกประเมินตาม "ฟังก์ชันวัตถุประสงค์" (objective function) ซึ่งวัดคุณภาพของคำตอบนั้น จากนั้นบุคคลที่มีคุณภาพดีกว่าจะมีโอกาสมากขึ้นที่จะถูกเลือกให้สร้างรุ่นต่อไป โดยผ่านกระบวนการที่เรียกว่า "การคัดเลือก" (selection)

กระบวนการนี้จะถูกทำซ้ำหลายครั้ง (เรียกว่า "รุ่น" หรือ "generation") โดยแต่ละรุ่นจะค่อยๆ ปรับปรุงคุณภาพของคำตอบ จนกว่าจะพบคำตอบที่น่าพอใจ หรือถึงเกณฑ์การหยุดที่กำหนดไว้

ส่วนประกอบหลักของ Evolutionary Computation

การเข้ารหัส (Encoding): การแปลงปัญหาให้เป็นรูปแบบที่สามารถจัดการได้โดยอัลกอริทึม EC ซึ่งโดยทั่วไปจะอยู่ในรูปแบบของสตริงไบนารี หรือเวกเตอร์ของตัวเลขจริง
ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ (Objective Function): ฟังก์ชันที่ประเมินคุณภาพของแต่ละบุคคลในประชากร โดยให้ค่าตัวเลขที่บ่งบอกถึงความเหมาะสมของคำตอบนั้น
การคัดเลือก (Selection): กระบวนการเลือกบุคคลจากประชากรปัจจุบันเพื่อใช้ในการสร้างประชากรรุ่นต่อไป โดยบุคคลที่มีคุณภาพดีกว่าจะมีโอกาสถูกเลือกมากกว่า
การผสมพันธุ์ (Crossover): กระบวนการรวมเอาลักษณะเด่นจากบุคคลสองคน (หรือมากกว่า) เพื่อสร้างบุคคลใหม่ โดยหวังว่าบุคคลใหม่นี้จะมีคุณภาพดีกว่าพ่อแม่
การกลายพันธุ์ (Mutation): กระบวนการเปลี่ยนแปลงลักษณะของบุคคลแบบสุ่ม เพื่อเพิ่มความหลากหลายทางพันธุกรรมในประชากร และป้องกันการติดกับในการค้นหาคำตอบที่ดีที่สุด

ประเภทของ Evolutionary Computation

มีหลายประเภทของ Evolutionary Computation แต่ละประเภทมีจุดแข็งและจุดอ่อนที่แตกต่างกัน:

Genetic Algorithms (GAs): อัลกอริทึมทางพันธุกรรม เป็นเทคนิค EC ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด โดยใช้การเข้ารหัสแบบไบนารี และใช้ตัวดำเนินการทางพันธุกรรม เช่น การคัดเลือก การผสมพันธุ์ และการกลายพันธุ์
Evolution Strategies (ESs): กลยุทธ์วิวัฒนาการ เน้นการปรับพารามิเตอร์ของการแจกแจงความน่าจะเป็นที่ใช้ในการสร้างบุคคลใหม่ มักใช้สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพทางวิศวกรรม
Evolutionary Programming (EP): การเขียนโปรแกรมเชิงวิวัฒนาการ คล้ายกับ ESs แต่เน้นการปรับโครงสร้างของโปรแกรมคอมพิวเตอร์มากกว่าการปรับพารามิเตอร์
Genetic Programming (GP): การเขียนโปรแกรมทางพันธุกรรม ใช้โครงสร้างต้นไม้เพื่อแสดงโปรแกรมคอมพิวเตอร์ และใช้ตัวดำเนินการทางพันธุกรรมเพื่อวิวัฒนาการโปรแกรมเหล่านี้
Differential Evolution (DE): วิวัฒนาการเชิงอนุพันธ์ เป็นเทคนิค EC ที่ใช้ความแตกต่างระหว่างบุคคลในประชากรเพื่อสร้างบุคคลใหม่ มักใช้สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพที่เป็นตัวเลข

การประยุกต์ใช้ Evolutionary Computation ในไบนารี่ออปชั่น

การซื้อขาย ไบนารี่ออปชั่น เป็นปัญหาที่ซับซ้อน ซึ่งเกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ทิศทางของราคาในอนาคต การใช้ Evolutionary Computation สามารถช่วยในการพัฒนากลยุทธ์การซื้อขายที่มีประสิทธิภาพได้หลายวิธี:

1. การพัฒนากลยุทธ์การซื้อขายอัตโนมัติ (Automated Trading Strategies): EC สามารถใช้เพื่อค้นหากลยุทธ์การซื้อขายที่เหมาะสมที่สุด โดยการกำหนดฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่วัดผลกำไรและความเสี่ยงของกลยุทธ์นั้น จากนั้น EC จะวิวัฒนาการกลยุทธ์ต่างๆ จนกว่าจะพบกลยุทธ์ที่ให้ผลตอบแทนสูงสุด 2. การปรับพารามิเตอร์ของตัวบ่งชี้ทางเทคนิค (Technical Indicator Parameter Optimization): ตัวบ่งชี้ทางเทคนิค เช่น Moving Average RSI MACD มีพารามิเตอร์ที่ต้องปรับเพื่อให้เหมาะสมกับสภาวะตลาดที่แตกต่างกัน EC สามารถใช้เพื่อค้นหาค่าพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดสำหรับตัวบ่งชี้เหล่านี้ 3. การจัดการความเสี่ยง (Risk Management): EC สามารถใช้เพื่อพัฒนากลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงที่เหมาะสมที่สุด โดยการกำหนดฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่วัดความเสี่ยงและผลตอบแทนของกลยุทธ์นั้น 4. การทำนายราคา (Price Prediction): แม้ว่าการทำนายราคาอย่างแม่นยำเป็นเรื่องยาก แต่ EC สามารถใช้เพื่อพัฒนาแบบจำลองการทำนายราคาที่ซับซ้อน โดยการรวมเอาข้อมูลทางเทคนิคและพื้นฐานเข้าด้วยกัน 5. การวิเคราะห์รูปแบบ (Pattern Recognition): EC สามารถใช้เพื่อระบุรูปแบบในข้อมูลราคาที่อาจบ่งบอกถึงโอกาสในการซื้อขาย

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ EC ในการซื้อขายไบนารี่ออปชั่น

สมมติว่าเราต้องการพัฒนากลยุทธ์การซื้อขายไบนารี่ออปชั่นที่ใช้ตัวบ่งชี้ RSI (Relative Strength Index) เราสามารถใช้ Genetic Algorithm (GA) เพื่อค้นหาค่าพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดสำหรับ RSI ได้ดังนี้:

การเข้ารหัส: เราสามารถเข้ารหัสค่าพารามิเตอร์ RSI (เช่น ระยะเวลา และระดับ Overbought/Oversold) เป็นเวกเตอร์ของตัวเลขจริง
ฟังก์ชันวัตถุประสงค์: เราสามารถกำหนดฟังก์ชันวัตถุประสงค์ให้เป็นผลตอบแทนสุทธิของกลยุทธ์การซื้อขายที่ใช้ RSI ที่มีค่าพารามิเตอร์ที่กำหนด
การคัดเลือก: เราสามารถใช้การคัดเลือกแบบ Roulette Wheel หรือ Tournament Selection เพื่อเลือกบุคคลที่มีผลตอบแทนสูงกว่า
การผสมพันธุ์: เราสามารถใช้ Single-point Crossover หรือ Multi-point Crossover เพื่อสร้างบุคคลใหม่
การกลายพันธุ์: เราสามารถใช้ Gaussian Mutation หรือ Uniform Mutation เพื่อเปลี่ยนแปลงค่าพารามิเตอร์ RSI แบบสุ่ม

หลังจากรัน GA เป็นจำนวนรุ่นที่กำหนด เราจะได้ค่าพารามิเตอร์ RSI ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับสภาวะตลาดที่เราทดสอบ

ข้อดีและข้อเสียของ Evolutionary Computation

- ข้อดี:**

ความยืดหยุ่น: EC สามารถปรับให้เข้ากับปัญหาที่หลากหลายได้ โดยไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโครงสร้างของปัญหา
ความสามารถในการค้นหาพื้นที่แก้ปัญหาที่ซับซ้อน: EC สามารถค้นหาคำตอบที่ดีที่สุดในพื้นที่แก้ปัญหาที่มีความซับซ้อนและมีหลายมิติ
ความสามารถในการหลีกเลี่ยงการติดกับ: การกลายพันธุ์ช่วยเพิ่มความหลากหลายทางพันธุกรรมในประชากร และป้องกันการติดกับในการค้นหาคำตอบที่ดีที่สุด
การปรับตัว: สามารถปรับตัวเข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้

- ข้อเสีย:**

การใช้ทรัพยากรสูง: EC มักต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์จำนวนมากในการรัน
การปรับพารามิเตอร์: EC มีพารามิเตอร์หลายตัวที่ต้องปรับเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
การรับประกันผลลัพธ์: EC ไม่รับประกันว่าจะพบคำตอบที่ดีที่สุดเสมอไป
Overfitting: อาจเกิดการ overfitting กับข้อมูลการฝึกฝน ทำให้กลยุทธ์ที่ได้ไม่สามารถใช้งานได้ดีในสภาวะตลาดจริง

แนวโน้มในอนาคต

การวิจัยและพัฒนาในด้าน Evolutionary Computation ยังคงดำเนินต่อไปอย่างต่อเนื่อง แนวโน้มที่น่าสนใจในอนาคต ได้แก่:

Hybrid Evolutionary Computation: การรวม EC เข้ากับเทคนิคอื่นๆ เช่น Neural Networks Fuzzy Logic เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการแก้ปัญหา
Multi-objective Evolutionary Computation: การแก้ปัญหาที่มีวัตถุประสงค์หลายอย่างพร้อมกัน เช่น การเพิ่มผลตอบแทนและความลดความเสี่ยง
Parallel Evolutionary Computation: การใช้คอมพิวเตอร์หลายเครื่องเพื่อเร่งความเร็วในการคำนวณ
Neuroevolution: การใช้ EC เพื่อวิวัฒนาการโครงสร้างและน้ำหนักของโครงข่ายประสาทเทียม

สรุป

Evolutionary Computation เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน รวมถึงการพัฒนากลยุทธ์การซื้อขาย ไบนารี่ออปชั่น อย่างไรก็ตาม การใช้งาน EC อย่างประสบความสำเร็จต้องอาศัยความเข้าใจในหลักการพื้นฐาน และการปรับพารามิเตอร์อย่างเหมาะสม นอกจากนี้ การทดสอบกลยุทธ์ที่ได้กับข้อมูลจริงเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อประเมินประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของกลยุทธ์นั้น

ลิงก์เพิ่มเติม

เริ่มต้นการซื้อขายตอนนี้

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

เข้าร่วมชุมชนของเรา

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