การประเมินทิศทางราคาช่วงสั้นด้วย Heuristics และ News Sentiment (Python)
การคาดการณ์ราคาตลาดเป็นเรื่องที่ยากมาก บทความนี้ไม่ได้อ้างว่า “AI ทำนายราคาได้แม่นยำ” แต่เลือกแนวทางที่ตรงไปตรงมาและใช้งานได้จริงมากกว่า คือ
ประเมินความน่าจะเป็นว่าราคาจะปรับขึ้นหรือลงในระยะสั้น ด้วยกฎเชิงเหตุผล (heuristics) ที่อธิบายได้
บทความนี้อธิบายแนวคิดของสคริปต์ วิธีออกแบบสัญญาณ และแนวทางนำไปต่อยอด โดยตั้งใจหลีกเลี่ยง AI hype และกล่องดำ
ทำไมต้องใช้ heuristic แทนโมเดลทำนายราคา
สคริปต์นี้:
- ❌ ไม่ทำนายราคาเป้าหมาย
- ❌ ไม่รับประกันผลกำไร
- ✅ ให้ ความน่าจะเป็นของทิศทางราคา
- ✅ อธิบายที่มาที่ไปของผลลัพธ์ได้
- ✅ ผสานข้อมูลราคาและข่าวเข้าด้วยกัน
เหมาะสำหรับ:
- ใช้ยืนยัน bias ก่อนตัดสินใจเทรด
- ใช้เป็นบริบทในการบริหารความเสี่ยง
- ระบบที่ยังต้องมีมนุษย์ตัดสินใจ (human-in-the-loop)
- การศึกษาและงานวิจัย
ภาพรวมแนวคิดของระบบ
ระบบคำนวณ Prob Up / Prob Down จากสัญญาณหลัก 5 กลุ่ม:
| ประเภทสัญญาณ | สิ่งที่สะท้อน |
|---|---|
| Momentum | ผลตอบแทนระยะสั้น (1, 5, 20 แท่ง) |
| RSI | ภาวะ overbought / oversold |
| Trend | ราคาเทียบกับ EMA(20) |
| News sentiment | น้ำหนักข่าวเชิงบวก/ลบ |
| Macro bias | บริบทมหภาค (เช่น ทองคำ) |
สัญญาณทั้งหมดถูกรวมเป็นคะแนนเดียว แล้วแปลงเป็นความน่าจะเป็นด้วยฟังก์ชัน logistic
ขั้นตอนที่ 1: ข้อมูลราคาและโมเมนตัม
ระบบดึงข้อมูล OHLCV และคำนวณ:
- ret1: ผลตอบแทน 1 แท่ง
- ret5: ผลตอบแทน 5 แท่ง
- ret20: ผลตอบแทน 20 แท่ง
แนวคิดคือใช้โมเมนตัมแบบเรียบง่าย เพื่อให้ผลลัพธ์ ตรวจสอบและอธิบายได้ ไม่ซับซ้อนเกินจำเป็น
ขั้นตอนที่ 2: RSI เป็นบริบท ไม่ใช่สัญญาณตายตัว
RSI(14) ถูกแปลงให้อยู่ในรูปคะแนนต่อเนื่อง:
- RSI > 50 เพิ่มน้ำหนักฝั่งขาขึ้น
- RSI < 50 เพิ่มน้ำหนักฝั่งขาลง
ช่วยหลีกเลี่ยงการใช้ threshold แข็ง ๆ เช่น 70/30 ซึ่งมักใช้ผิดบริบท
ขั้นตอนที่ 3: แนวโน้มด้วย EMA(20)
เปรียบเทียบราคาปัจจุบันกับ EMA(20):
- ราคาเหนือ EMA → bias ขาขึ้นเล็กน้อย
- ราคาต่ำกว่า EMA → bias ขาลงเล็กน้อย
เป็นการตอบคำถามง่าย ๆ ว่า:
ตอนนี้ราคาอยู่เหนือหรือต่ำกว่าแนวโน้มระยะสั้น
ขั้นตอนที่ 4: การวิเคราะห์ News Sentiment
แบบที่ 1: Keyword-based (เร็วและควบคุมได้)
ข่าวถูกให้คะแนนจากคำสำคัญ เช่น:
- เชิงบวก: กำไรดี, แข็งแกร่ง, อัปเกรด
- เชิงลบ: ขาดทุน, เตือน, ปรับลด
เหมาะกับระบบที่ต้องการความโปร่งใสและความเร็ว
แบบที่ 2: LLM (Ollama – ทางเลือก)
ใช้ LLM ภายในเครื่องเพื่อจัดประเภทข่าวเป็น:
- บวก
- กลาง
- ลบ
ช่วยเข้าใจบริบทภาษามากขึ้น โดยยังควบคุมได้
ขั้นตอนที่ 5: Macro bias สำหรับทองคำและสินค้าโภคภัณฑ์
หากเป็นสินทรัพย์อย่างทอง ระบบจะให้น้ำหนักพิเศษกับข่าวเกี่ยวกับ:
- สงครามและความขัดแย้ง
- เงินเฟ้อ
- การซื้อทองของธนาคารกลาง
- การลดดอกเบี้ย
เพื่อลดอคติจากมุมมองตลาดหุ้น
ขั้นตอนที่ 6: รวมสัญญาณเป็นคะแนนเดียว
ทุกสัญญาณถูกรวมด้วยน้ำหนักที่ตั้งใจให้อนุรักษ์นิยม:
- โมเมนตัมเป็นตัวหลัก
- RSI และ trend เป็นบริบท
- ข่าวเป็นตัวเสริม ไม่ใช่ตัวนำ
ไม่มีสัญญาณใดครอบงำระบบได้เพียงลำพัง
ขั้นตอนที่ 7: แปลงคะแนนเป็นความน่าจะเป็น
ใช้ฟังก์ชัน logistic เพื่อแปลงคะแนนเป็น:
- Prob Up
- Prob Down
ผลลัพธ์ถูกจำกัดขอบเขตเพื่อหลีกเลี่ยงความมั่นใจเกินจริง
เหมาะกับใคร และไม่เหมาะกับอะไร
เหมาะสำหรับ
- การประเมิน bias เชิงทิศทาง
- การคัดกรองจังหวะเข้าเทรด
- ระบบ risk dashboard
- การเรียนรู้และทดลอง
ไม่เหมาะสำหรับ
- การตั้งราคาเป้าหมาย
- ระบบเทรดความถี่สูง
- ระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ
บทสรุป
สคริปต์นี้เป็นตัวอย่างของการออกแบบระบบวิเคราะห์ตลาดในยุคหลัง AI hype:
- โปร่งใส
- อธิบายได้
- ยอมรับความไม่แน่นอน
แทนที่จะถามว่า “AI ทำนายตลาดได้ไหม” คำถามที่ดีกว่าคือ:
จากข้อมูลที่มีอยู่ตอนนี้ ทิศทางใดมีความเป็นไปได้มากกว่า
Get in Touch with us
Chat with Us on LINE
iiitum1984
Related Posts
- Rust vs Python: เลือกภาษาให้เหมาะกับระบบในยุค AI และระบบขนาดใหญ่
- ซอฟต์แวร์ช่วยเกษตรกรจันทบุรีฟื้นอำนาจการกำหนดราคาผลไม้อย่างไร
- AI ช่วยค้นหาโอกาสทางการเงินได้อย่างไร
- วิธีใช้งานโมเดล ONNX ใน React Native และ Mobile App Framework อื่น ๆ
- อัลกอริทึมตรวจจับโรคใบพืชทำงานอย่างไร: จากกล้องสู่การตัดสินใจ
- Smart Farming Lite: เกษตรดิจิทัลที่ใช้งานได้จริงโดยไม่ต้องพึ่งพาเซนเซอร์
- ทำไม MES แบบสั่งพัฒนาจึงตอบโจทย์โรงงานไทยมากกว่า MES สำเร็จรูป
- เมื่อ AI เข้ามาแทนที่การค้นหา: นักเขียนและผู้เชี่ยวชาญจะอยู่รอดอย่างไร
- วิธีคาดการณ์ราคาโลหะสำหรับธุรกิจรีไซเคิล
- Smart Farming ทุเรียนแบบต้นทุนต่ำ (ประเทศไทย)
- ใครย้ายชีสของฉันไป?
- การออกแบบระบบ E-Commerce แบบเฉพาะสำหรับประเทศไทย
- Anti-Patterns ที่การใช้ AI ทำให้ระบบพัง
- ทำไมเราไม่ได้แค่พัฒนาซอฟต์แวร์ — แต่ทำให้ระบบทำงานได้จริง
- ชุด Prompt สำหรับผู้ดูแล Wazuh ที่มีประโยชน์
- เหตุใดการเปลี่ยนระบบ Legacy ทั้งหมดจึงล้มเหลวในภาครัฐ (และอะไรคือทางออกที่ได้ผลจริง)
- Vertical AI Use Cases ที่องค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นของไทย “จำเป็นต้องใช้จริง”
- การออกแบบการให้บริการดิจิทัลสำหรับหน่วยงานภาครัฐหลายกรม (บริบทประเทศไทย)
- 7 เหตุผลหลักที่ระบบบริการดิจิทัลภาครัฐล้มเหลวหลังเปิดใช้งานจริง
- สถาปัตยกรรมอ้างอิงสำหรับระบบดิจิทัลระดับจังหวัด / เทศบาล
