การซื้อขายด้วยการจดจำรูปแบบเชิงอัลกอริทึม

เทคนิคนี้ผสมผสานองค์ประกอบของการวิเคราะห์ทางเทคนิค การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ และการสร้างแบบจำลองทางสถิติ ทำให้ผู้ค้าสามารถดำเนินการตามกลยุทธ์ที่มีโครงสร้างและทำซ้ำได้โดยปราศจากอคติทางอารมณ์ ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ค้าดุลยพินิจที่ต้องการขยายขอบเขตของคุณ หรือผู้ค้าระบบที่ต้องการลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ การซื้อขายรูปแบบอัตโนมัติมอบโซลูชันที่ปรับขนาดได้

เนื่องจากผู้เล่นสถาบันจำนวนมากขึ้นรวมการซื้อขายรูปแบบอัตโนมัติเข้ากับชุดเครื่องมือของพวกเขา ผู้ค้าปลีกจึงสามารถใช้เทคนิคที่คล้ายกันได้ด้วยแพลตฟอร์มและเครื่องมือที่รองรับการเขียนสคริปต์ การเรียนรู้ของเครื่อง และไลบรารีรูปแบบ คู่มือนี้จะอธิบายวิธีการทำงานของอัลกอริทึมเหล่านี้ วิธีสร้างอัลกอริทึมของคุณเอง และวิธีรวมเข้ากับข้อมูลการวางตำแหน่งที่กว้างขึ้น เช่น ผู้ป้องกันความเสี่ยง ผู้เก็งกำไร และกระแสสุทธิ เพื่อให้ได้สัญญาณตลาดที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น

แนวคิดหลักของการจดจำรูปแบบอัลกอริทึม

การจดจำรูปแบบอัลกอริทึมหมายถึงกระบวนการสอนเครื่องจักรให้ระบุโครงสร้างแผนภูมิที่เกิดซ้ำซึ่งนำหน้าการเคลื่อนไหวของราคาในอดีต แทนที่จะอาศัยสัญชาตญาณของมนุษย์ อัลกอริทึมจะแยกข้อมูลราคาออกเป็นลำดับตัวเลข รูปร่างเรขาคณิต และพารามิเตอร์ทางสถิติเพื่อตรวจจับรูปแบบที่มีความหมาย — อย่างสม่ำเสมอและไม่เหนื่อยล้า

ระบบเกี่ยวข้องกับ:

มีสองวิธีหลัก:

ข้อได้เปรียบหลักประการหนึ่งคือการขจัดอคติ — ไม่ต้องคาดเดาหรือพลาดสัญญาณเนื่องจากสิ่งรบกวนอีกต่อไป นอกจากนี้ การจดจำอัตโนมัติยังช่วยให้สามารถสแกนสินทรัพย์หลายรายการ การจับโอกาสความถี่สูง และการทดสอบย้อนหลังที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

เมื่อตลาดมีความรวดเร็วและกระจัดกระจายมากขึ้น เครื่องมือเหล่านี้จึงมีความสำคัญไม่เพียงแต่สำหรับกองทุนป้องกันความเสี่ยงเท่านั้น แต่ยังรวมถึงผู้ค้าปลีกที่ต้องการแข่งขันด้วยโครงสร้างและความเร็วด้วย

วิธีการทำงานในการซื้อขาย

การประยุกต์ใช้การจดจำรูปแบบอัลกอริทึมในทางปฏิบัติในการซื้อขายนั้นมุ่งเน้นไปที่การผสานรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์ การสแกนรูปแบบอัตโนมัติ และการดำเนินการตามกฎ นี่คือวิธีการดำเนินการทีละขั้นตอน:

1. ฟีดข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์

ระบบเริ่มต้นด้วยการรับข้อมูลอย่างต่อเนื่องจากตลาด — ราคา ติ๊ก ปริมาณ ระดับ 1 หรือระดับ 2 ความลึก และการไหลของคำสั่ง ข้อมูลนี้มีโครงสร้างเป็นแถบ เทียน หรือแผนภูมิติ๊ก ขึ้นอยู่กับประเภทสินทรัพย์และประเภทกลยุทธ์

2. เครื่องยนต์จดจำรูปแบบ

เมื่อข้อมูลมีโครงสร้างแล้ว อัลกอริทึมจะใช้ตรรกะการตรวจจับรูปแบบ ตรรกะนี้อาจรวมถึง:

ตัวอย่างเช่น หากตรวจพบสามเหลี่ยมสมมาตร เครื่องยนต์จะรอการฝ่าวงล้อมพร้อมการยืนยันปริมาณก่อนที่จะติดแท็กว่าเป็นการดำเนินการได้

3. การสร้างสัญญาณการซื้อขาย

เมื่อรูปแบบตรงตามเกณฑ์ — รวมถึงขอบทางประวัติศาสตร์ เงื่อนไขความผันผวน และการยืนยันโมเมนตัม — ระบบจะส่งสัญญาณ:

ระบบขั้นสูงบางระบบยังรวมถึงการให้คะแนนรูปแบบการปรับตัว ซึ่งอัลกอริทึมจะให้น้ำหนักรูปแบบต่างๆ ตามสภาวะตลาดปัจจุบัน

4. การดำเนินการและข้อเสนอแนะ

สัญญาณสามารถ:

ที่สำคัญ การซื้อขายด้วยอัลกอริทึมช่วยให้การดำเนินการสม่ำเสมอ — โดยไม่ลังเล อารมณ์ หรือความล่าช้า สิ่งนี้มีความสำคัญในตลาดที่มีความผันผวนหรือในช่วงที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์เมื่อความเร็วมีความสำคัญที่สุด

ด้วยการแปลงการจดจำรูปแบบเชิงอัตวิสัยให้เป็นตรรกะเชิงระบบ ผู้ค้าสามารถใช้กลยุทธ์กับเครื่องมือหลายร้อยรายการ — ตั้งแต่ฟอเร็กซ์และสินค้าโภคภัณฑ์ไปจนถึงตราสารทุนและคริปโต — แบบขนานกัน

💬 กลยุทธ์การเข้าและออกด้วยการจดจำรูปแบบอัลกอริทึม

เมื่อระบุรูปแบบแล้ว อัลกอริทึมจะไม่หยุดเพียงแค่นั้น เพื่อให้สามารถดำเนินการได้ในตลาดสด — โดยเฉพาะในตัวเลือกไบนารีหรือการตั้งค่าระหว่างวันอย่างรวดเร็ว — ระบบจะต้องเสนอเงื่อนไขการเข้าและออกที่แม่นยำ นี่คือวิธีการจัดโครงสร้างในระบบที่ใช้รูปแบบที่แข็งแกร่ง:

1. เงื่อนไขการเข้า

ทริกเกอร์การเข้ามักจะถูกจัดชั้นผ่านตัวกรองหลายตัวเพื่อลดผลบวกที่ผิดพลาด:

ตัวอย่างสัญญาณการเข้า:

“ตรวจพบธงขาขึ้นในกรอบเวลา 15 นาที — ฝ่าวงล้อมเหนือแนวต้านด้วย RSI>60RSI>60 และปริมาณพุ่งขึ้น 1.5 เท่าของค่าเฉลี่ย — เข้าตลาดด้วยเป้าหมาย = 2xATR2xATR”

2. กลยุทธ์การออก

ตรรกะการออกมักมีความสำคัญพอๆ กับการเข้า มีตัวเลือกการออกหลายแบบตาม:

3. ตรรกะเฉพาะตัวเลือกไบนารี

สำหรับตัวเลือกไบนารี การเข้า/ออกจะถูกทำให้ง่ายขึ้นเป็น:

ด้วยการจัดโครงสร้างตรรกะการตัดสินใจในลักษณะนี้ อัลกอริทึมการจดจำรูปแบบจะหลีกเลี่ยงสัญญาณสุ่มและมุ่งเน้นไปที่การเข้าใช้งานที่มีคุณภาพสูงและมีความน่าเชื่อถือทางสถิติเท่านั้น

📌 การรวมตัวบ่งชี้: เพิ่มความแม่นยำในการจดจำรูปแบบ

ในขณะที่การจดจำรูปแบบอัลกอริทึมมีประสิทธิภาพในตัวเอง การรวมเข้ากับตัวบ่งชี้ยืนยันสามารถเพิ่มความแม่นยำได้อย่างมากและกรองเสียงรบกวนออกไป การรวมกันเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นตัวตรวจสอบระดับที่สอง ช่วยปรับแต่งทั้งการเข้าและออก

1. การวิเคราะห์เดลต้าและรอยเท้าของปริมาณ

การจดจำรูปแบบเพียงอย่างเดียวอาจพลาดเจตนาที่แท้จริงเบื้องหลังการเคลื่อนไหวของราคา โดยการจัดชั้นเดลต้าปริมาณหรือแผนภูมิรอยเท้า อัลกอริทึมสามารถประเมินได้ว่าการฝ่าวงล้อมหรือการกลับตัวได้รับการสนับสนุนจากกิจกรรมผู้ซื้อ/ผู้ขายที่ก้าวร้าวหรือไม่

2. ตัวบ่งชี้ความผันผวน (เช่น ATR, Bollinger Bands)

รูปแบบราคาสูญเสียความสำคัญในระบอบความผันผวนต่ำ อัลกอริทึมมักจะรวมการจดจำรูปแบบกับ:

3. ออสซิลเลเตอร์โมเมนตัม (เช่น RSI, Stochastics)

สิ่งเหล่านี้ช่วยให้อัลกอริทึมหลีกเลี่ยงการเข้าสู่ตลาดที่ขยายตัวมากเกินไปหรือคาดการณ์การกลับตัวภายในรูปแบบ

4. เมตริกการไหลของคำสั่ง (ข้อมูลระดับ 2, แรงกดดันจากหนังสือ)

โมเดลขั้นสูงบางรุ่นผสานรวมข้อมูลระดับ 2 หรือ DOM เพื่อกรองการฝ่าวงล้อมปลอม:

5. ตัวกรองระบอบการปกครองของตลาด (การตรวจจับแนวโน้ม)

รูปแบบอาจมีพฤติกรรมแตกต่างกันในตลาดที่มีแนวโน้มและตลาดที่มีช่วง อัลกอริทึมมักจะจำแนกระบอบการปกครองโดยใช้:

เป้าหมายไม่ใช่การทำให้ระบบท่วมท้นด้วยข้อมูล แต่เพื่อสร้างเครื่องยนต์ยืนยันหลายปัจจัยที่แต่ละชั้นเพิ่มคุณภาพของสัญญาณ

การผสมผสานโครงสร้างทางเทคนิค (รูปแบบ) และตัวกรองเชิงปริมาณ (ตัวบ่งชี้) นี้ช่วยลดการขาดทุนและทำให้ระบบมีความแข็งแกร่งมากขึ้นในสินทรัพย์และกรอบเวลา

☑ ตัวอย่างกลยุทธ์: กรณีการใช้งานจริงของการจดจำรูปแบบอัลกอริทึม

ตัวอย่างที่ 1: การกลับตัวของก้นสองชั้นอัตโนมัติพร้อมการยืนยันปริมาณ

วัตถุประสงค์: จับการกลับตัวของแนวโน้มระยะสั้นในฟอเร็กซ์หรือตัวเลือกไบนารี

ตรรกะอัลกอริทึม:

สัญญาณการซื้อขาย:

ผลการทดสอบย้อนหลัง:

ทำไมมันถึงได้ผล: การผสมผสานระหว่างการยืนยันโครงสร้าง (ก้นสองชั้น) ความแตกต่างของโมเมนตัม และการสนับสนุนปริมาณแบบเรียลไทม์ช่วยลดโอกาสในการดำเนินการกับรูปแบบที่ผิดพลาด

ตัวอย่างที่ 2: รูปแบบธงขาขึ้นฝ่าวงล้อมพร้อมตัวกรองความผันผวน

วัตถุประสงค์: จับการต่อเนื่องของแนวโน้มที่ระเบิดได้ระหว่างเหตุการณ์ข่าวหรือแนวโน้มของตลาด

ตรรกะอัลกอริทึม:

กฎการเข้า:

ภาพรวมประสิทธิภาพ:

เคล็ดลับโบนัส: เพิ่มข้อมูลความเชื่อมั่น (เช่น ขั้วฟีดข่าว) เพื่อหลีกเลี่ยงการซื้อขายกับการเล่าเรื่องที่โดดเด่น

กลยุทธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่าการทำงานอัตโนมัติตามรูปแบบเมื่อจับคู่กับตัวกรองและเมตริกแบบเรียลไทม์จะกลายเป็นมากกว่าการจดจำรูปร่าง — มันกลายเป็นเครื่องยนต์การดำเนินการที่มีระเบียบวินัย

ข้อผิดพลาดทั่วไปและการจัดการความเสี่ยงในการซื้อขายรูปแบบอัตโนมัติ

แม้จะมีระบบอัตโนมัติที่ล้ำสมัย แต่ผู้ค้ามักจะตกหลุมพรางที่หลีกเลี่ยงได้ นี่คือข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดและวิธีบรรเทา:

การออกแบบอัลกอริทึมที่ทำงานได้ดีเกินไปกับข้อมูลในอดีตอาจนำไปสู่ความล้มเหลวในตลาดสด ตรวจสอบระบบของคุณเสมอด้วยข้อมูลนอกตัวอย่างและใช้การทดสอบแบบวอล์กฟอร์เวิร์ด

การจดจำรูปแบบมีประสิทธิภาพ แต่บริบทคือราชา การซื้อขายรูปแบบการฝ่าวงล้อมในช่วงเซสชันวันหยุดที่มีสภาพคล่องต่ำหรือใกล้กับเหตุการณ์ข่าวสำคัญอาจนำไปสู่สัญญาณเท็จ ใช้ตัวกรองเช่น ATR ปฏิทินเศรษฐกิจ หรือเกณฑ์ความผันผวน

แม้แต่ระบบอัตโนมัติก็อาจนำไปสู่การขาดทุนได้ ใช้โมเดลความเสี่ยงคงที่หรือการปรับขนาดตามความผันผวนเพื่อหลีกเลี่ยงการสูญเสียที่มากเกินไป อย่าพึ่งพากลยุทธ์เดียว — การกระจายพอร์ตการลงทุนในกรอบเวลาและสินทรัพย์ช่วยลดความเสี่ยงของระบบ

สำหรับการซื้อขายรูปแบบอัตโนมัติความถี่สูง ความเร็วในการดำเนินการมีความสำคัญ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าฟีดข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานของโบรกเกอร์ของคุณได้รับการปรับให้เหมาะสม โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับข้อมูลระดับ 2 หรือสัญญาณตามติ๊ก

บทสรุป

การซื้อขายการจดจำรูปแบบอัลกอริทึมไม่ใช่การแทนที่สัญชาตญาณของมนุษย์ — มันเกี่ยวกับการขยายวินัย ความเร็ว และขอบเขต ด้วยการทำให้การระบุโครงสร้างเป็นไปโดยอัตโนมัติ ผู้ค้าจะขจัดอคติทางอารมณ์ เพิ่มความแม่นยำ และเพิ่มเวลาสำหรับการกำกับดูแลเชิงกลยุทธ์

ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ค้าตัวเลือกไบนารีหรือจัดการพอร์ตการลงทุนหลายสินทรัพย์ ระบบเหล่านี้จะทำให้คุณได้เปรียบซ้ำได้ — หากสร้างและทดสอบอย่างเหมาะสม

แหล่งที่มา