พัฒนาโปรแกรมสแกนหุ้น Breakout หลายตลาดด้วย Python
📈 บทนำ
ในการเทรดหุ้น หนึ่งในกลยุทธ์ที่สร้างผลตอบแทนได้ดีที่สุดคือการหา หุ้นที่กำลัง “Breakout” — เมื่อราคาหุ้นทะลุแนวต้านสำคัญพร้อมปริมาณการซื้อขายที่เพิ่มสูงขึ้น
เพื่อให้การค้นหาหุ้นลักษณะนี้ทำได้อัตโนมัติ เราได้พัฒนาโปรแกรม “Multi-Market Breakout Stock Screener” ด้วยภาษา Python
ซึ่งสามารถสแกนหุ้นจากหลายตลาด เช่น NYSE, Nikkei 50, และ Vietnam 50 เพื่อค้นหาหุ้นที่มีสัญญาณ Breakout พร้อมสร้างกราฟแท่งเทียนให้ดูได้ทันที
🧠 ภาพรวมระบบ
โปรแกรมนี้ประกอบด้วย 3 โมดูลหลักที่ทำงานร่วมกัน:
| ไฟล์ | หน้าที่ |
|---|---|
test10.py |
ส่วนหลักของระบบ — โหลดข้อมูลหุ้นจาก Yahoo Finance และประมวลผลสัญญาณ Breakout |
breakout.py |
ส่วนควบคุมการทำงานผ่าน Command Line Interface (CLI) |
ui_breakout.py |
ส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิก (GUI) ด้วย Tkinter ใช้งานง่ายไม่ต้องใช้คำสั่ง |
แผนภาพสถาปัตยกรรมระบบ
flowchart TD
A["ui_breakout.py (GUI Interface)"] --> B["breakout.py (CLI Wrapper)"]
B --> C["test10.py (Core Screener)"]
C --> D["Yahoo Finance API"]
C --> E["Chart Generator (Plotly HTML/PNG)"]
⚙️ วิธีการทำงาน
1. การดึงข้อมูลหุ้น
ระบบจะโหลดข้อมูลราคาหุ้นย้อนหลัง 3 เดือน จาก Yahoo Finance โดยเลือกเฉพาะหุ้นขนาดใหญ่ของแต่ละตลาด เช่น Top 50 ของ NYSE, Nikkei, และ Vietnam
2. การตรวจจับสัญญาณ Breakout
ระบบจะคำนวณตัวชี้วัดทางเทคนิคเพื่อกรองหุ้น เช่น
- 📊 ราคาทะลุแนวต้านสูงสุดในช่วงที่ผ่านมา (
lookback) - 🔊 ปริมาณการซื้อขายมากกว่าค่าเฉลี่ย (เช่น 1.5 เท่า)
- 💧 กรองหุ้นที่สภาพคล่องต่ำออก
- 📅 ยืนยันสัญญาณระดับสัปดาห์ (Weekly confirmation)
ตัวอย่างโค้ดส่วนตรวจจับ:
if is_breakout(df_t,
lookback=lookback,
volume_mult=volume_mult,
min_margin=min_margin,
min_close_pct=min_close_pct,
weekly_confirm=weekly_confirm,
weekly_lookback=weekly_lookback):
results.append(t)
ระบบยังรองรับการโหลดข้อมูลแบบ batch และ retry อัตโนมัติเมื่อโดนจำกัดการเรียก API
🌏 การสแกนหลายตลาดพร้อมกัน
โปรแกรมสามารถสแกนหลายตลาดได้ในครั้งเดียว เช่น:
- 🇺🇸 NYSE (สหรัฐอเมริกา)
- 🇯🇵 Nikkei 50 (ญี่ปุ่น)
- 🇻🇳 Vietnam 50 (เวียดนาม)
- 🇨🇳 SSE 50 (จีน)
- 🇭🇰 HSI 50 (ฮ่องกง)
- 🇪🇺 Euronext (ยุโรป)
- 🇺🇸 S&P 50 / 500
ผลลัพธ์ของแต่ละตลาดจะถูกบันทึกแยกเป็นรายตลาด และสามารถสร้างกราฟได้โดยอัตโนมัติ
📊 การสร้างกราฟอัตโนมัติ
หลังจากคัดหุ้นที่มีสัญญาณ Breakout แล้ว ระบบจะสร้าง กราฟแท่งเทียน (Candlestick) ด้วย Plotly
กราฟแสดงแนวต้านที่ถูกทะลุ พร้อมปริมาณการซื้อขายและแนวโน้มล่าสุด
ตัวอย่างการสั่งรัน:
python breakout.py --markets nyse,nikkei50 --charts --chart-format html
ไฟล์กราฟจะถูกบันทึกไว้ที่
charts/<market>/<ticker>.html
🖥️ ส่วนติดต่อผู้ใช้ (GUI)
ui_breakout.py มาพร้อมหน้าต่าง GUI ที่ใช้งานง่าย —
ให้ผู้ใช้เลือกตลาด, ตั้งค่าเงื่อนไข, และดูผลลัพธ์แบบเรียลไทม์
✅ เลือกตลาดได้หลายแห่งพร้อมกัน
✅ ตั้งค่า Lookback, Volume Multiplier, Margin
✅ ดู Log การทำงานแบบเรียลไทม์
✅ แสดงกราฟหลังสแกนเสร็จ
ภาพตัวอย่างอินเทอร์เฟซ:

🔧 ตัวอย่างการใช้งาน
python breakout.py \
--markets sp500,nyse \
--lookback 20 \
--volume-mult 1.8 \
--charts \
--weekly-confirm
ตัวอย่างผลลัพธ์:
=========> NYSE breakouts: ['AAPL', 'NVDA', 'LMT']
=========> Nikkei50 breakouts: ['SONY', 'TOYOTA']
Saved 12 breakout chart(s) under 'charts/nyse/*.html'
💡 เหมาะกับใคร
- Swing Trader ที่ต้องการหา momentum stocks
- นักพัฒนา Quant ที่ต้องการนำโค้ดไปใช้กับระบบเทรดอัตโนมัติ
- นักวิเคราะห์และผู้สอนเทรด ที่ต้องการเครื่องมือสาธิตสัญญาณ Breakout
🚀 แนวทางพัฒนาในอนาคต
- เพิ่มตัวกรอง RSI / Moving Average
- แจ้งเตือนผ่าน Telegram หรือ Line
- พัฒนา Web Dashboard ด้วย FastAPI
- เพิ่มระบบ Backtesting และสถิติผลลัพธ์ย้อนหลัง
🧭 สรุป
โปรแกรมนี้เป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของการใช้ Python + yfinance + Plotly
ในการสร้างเครื่องมือวิเคราะห์หุ้นระดับมืออาชีพ ที่สามารถใช้งานได้ทั้งบน CLI และ GUI
ช่วยให้นักลงทุนมองเห็นโอกาส Breakout ก่อนตลาดได้อย่างมั่นใจ!
Get in Touch with us
Related Posts
- สร้างระบบ Automation ที่เชื่อถือได้ด้วย Temporal + Local LLM + Robot Framework แนวทางสำหรับองค์กรไทยที่ต้องการ Automate งานบัญชี-ERP อย่างปลอดภัย
- RPA + AI: ทำไมระบบอัตโนมัติถึงล้มเหลว หากไม่มี “ความฉลาด” และการควบคุมที่ดี
- การจำลองความขัดแย้งชายแดนและ Proxy War
- แก้ “การค้นหาและการเข้าถึง” ก่อน ก้าวแรกที่เร็วที่สุดในการฟื้นคุณค่าห้องสมุดมหาวิทยาลัยในยุคดิจิทัล
- เรากำลังสร้างแพลตฟอร์มใหม่ สำหรับโรงงานที่ขายเศษวัสดุ และโรงงานรีไซเคิลในประเทศไทย
- แนวทางพัฒนา MES ด้วย Python สำหรับโรงงานไทย
- MES vs ERP vs SCADA: บทบาทและขอบเขตที่โรงงานไทยควรรู้
- ทำไมการเรียนเขียนโปรแกรมถึง “เจ็บปวด” — และเราจะแก้มันอย่างไร
- องค์กรควรเลือก AI แบบ GPT หรือ AI แบบ Gemini?
- ตัวอย่างการใช้งานจริงที่ GPT-5.2 เหนือกว่า GPT-5.1 อย่างชัดเจน
- ChatGPT 5.2 vs 5.1 — อธิบายความแตกต่างด้วยอุปมาเข้าใจง่าย
- ทำไมธุรกิจที่กำลังเติบโต มัก “โตเกิน” ซอฟต์แวร์สำเร็จรูปในที่สุด และบริษัทที่ประสบความสำเร็จเขาจัดการอย่างไร
- Computer Vision บน Edge Device และสภาพแวดล้อมทรัพยากรจำกัด: ความท้าทายและโอกาสสำหรับไทย
- Simplico — โซลูชัน AI Automation และระบบซอฟต์แวร์เฉพาะทางสำหรับธุรกิจไทย
- AI สำหรับ Predictive Maintenance — จากเซนเซอร์สู่โมเดลพยากรณ์
- ผู้ช่วย AI สำหรับนักบัญชี — ทำอะไรได้ และทำอะไรยังไม่ได้
- ทำไมธุรกิจ SME ถึงจ่ายค่า Custom ERP แพงเกินจริง — และวิธีป้องกันไม่ให้เกิดขึ้นอีก
- ทำไมเราถึงสร้าง SimpliShop — และแพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ธุรกิจไทยเติบโตได้อย่างไร
- Fine-Tuning vs Prompt Engineering แบบเข้าใจง่ายสำหรับผู้นำองค์กรไทย
- บทนำสู่ระบบชลประทานแบบแม่นยำ (Precision Irrigation)













