Pocket Option blog
ฐานความรู้
กฎระเบียบและความปลอดภัย
วิธีการตรวจจับการซื้อขายภายใน: วิธีการทางคณิตศาสตร์

วิธีการตรวจจับการซื้อขายภายใน: วิธีการทางคณิตศาสตร์

1 นาทีในการอ่าน

06 กรกฎาคม 2025

1 นาทีในการอ่าน

ตรวจจับการซื้อขายภายใน: วิธีการทางคณิตศาสตร์สำหรับการวิเคราะห์ความผิดปกติของตลาด

144

การตรวจจับการซื้อขายภายในต้องการการเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์อย่างเป็นระบบ บทความนี้ตรวจสอบวิธีการเชิงปริมาณที่นักวิเคราะห์การเงินใช้ในการสังเกตพฤติกรรมการซื้อขายที่น่าสงสัย โดยมุ่งเน้นไปที่โมเดลทางคณิตศาสตร์และตัวชี้วัดทางสถิติที่ช่วยในการระบุการกระทำที่ผิดกฎหมายที่อาจเกิดขึ้นในตลาดการเงิน

Article navigation

การทำความเข้าใจชุดข้อมูลการตรวจจับการซื้อขายภายใน
เมตริกทางสถิติที่สำคัญสำหรับการตรวจจับ
โมเดลความน่าจะเป็นในการวิเคราะห์การซื้อขายภายใน
กรณีตัวอย่าง: การวิเคราะห์การซื้อขายก่อนการประกาศ
แนวทางการเรียนรู้ของเครื่อง
บทสรุป

การทำความเข้าใจชุดข้อมูลการตรวจจับการซื้อขายภายใน

เพื่อให้สามารถตรวจจับการซื้อขายภายในได้อย่างมีประสิทธิภาพ นักวิเคราะห์จำเป็นต้องมีชุดข้อมูลที่ครอบคลุม ระบบการตรวจจับที่ประสบความสำเร็จทุกระบบจะต้องอิงจากรูปแบบการซื้อขายในอดีต เมตริกปริมาณการซื้อขาย และการเคลื่อนไหวของราคา ระบบการเฝ้าระวังตลาดมักจะตรวจสอบกิจกรรมการซื้อขายที่ผิดปกติก่อนการประกาศที่สำคัญของบริษัท

ประเภทข้อมูล	คำอธิบาย	ความเกี่ยวข้องกับการตรวจจับ
ปริมาณการซื้อขาย	จำนวนหุ้นที่ซื้อขาย	การเพิ่มขึ้นที่ผิดปกติอาจบ่งชี้ถึงความไม่สมดุลของข้อมูล
การเคลื่อนไหวของราคา	การเปลี่ยนแปลงราคาหุ้น	การเปลี่ยนแปลงที่ผิดปกติก่อนการประกาศ
เวลา	เมื่อใดที่มีการซื้อขายเกิดขึ้น	ความใกล้ชิดกับเหตุการณ์ของบริษัท
กิจกรรมออปชั่น	การเปลี่ยนแปลงปริมาณการซื้อขายออปชั่น	รูปแบบการซื้อขายอนุพันธ์ที่ผิดปกติ

เมื่อรวบรวมข้อมูลสำหรับการตรวจจับการซื้อขายภายใน ควรพิจารณาแง่มุมทางเวลา รูปแบบการซื้อขาย 10-15 วันก่อนการประกาศที่สำคัญมักจะเผยให้เห็นความผิดปกติที่บ่งบอกมากที่สุด แพลตฟอร์มเช่น Pocket Option ให้การเข้าถึงข้อมูลบางจุดเหล่านี้สำหรับการวิเคราะห์ทางเทคนิค

เมตริกทางสถิติที่สำคัญสำหรับการตรวจจับ

การตรวจจับการซื้อขายภายในที่ประสบความสำเร็จขึ้นอยู่กับเมตริกทางสถิติหลายประการที่วัดพฤติกรรมของตลาด การวัดเหล่านี้ช่วยแยกเสียงรบกวนในตลาดที่เกิดขึ้นโดยบังเอิญออกจากรูปแบบการซื้อขายที่อาจผิดกฎหมาย

ผลตอบแทนที่ผิดปกติ (AR): วัดว่าผลตอบแทนจริงของหุ้นเบี่ยงเบนจากผลตอบแทนที่คาดหวังมากเพียงใด
ผลตอบแทนที่ผิดปกติสะสม (CAR): รวม ARs ในช่วงเวลาที่กำหนด
อัตราส่วนปริมาณการซื้อขาย (TVR): เปรียบเทียบปริมาณปัจจุบันกับปริมาณเฉลี่ยในอดีต
อัตราส่วนการเพิ่มขึ้นของราคา: วัดการเพิ่มขึ้นของราคาก่อนการประกาศเมื่อเปรียบเทียบกับการเคลื่อนไหวของตลาด

เมตริก	สูตร	เกณฑ์สำหรับความสงสัย
ผลตอบแทนที่ผิดปกติ	AR = ผลตอบแทนจริง – ผลตอบแทนที่คาดหวัง	\|AR\| > 2.5%
CAR	CAR = ∑AR ในช่วงเหตุการณ์	CAR > 5%
อัตราส่วนปริมาณ	ปริมาณปัจจุบัน / ปริมาณเฉลี่ย	อัตราส่วน > 3.0
อัตราส่วนปริมาณออปชั่น	ปริมาณออปชั่นปัจจุบัน / ปริมาณออปชั่นเฉลี่ย	อัตราส่วน > 5.0

โมเดลความน่าจะเป็นในการวิเคราะห์การซื้อขายภายใน

การตรวจจับรูปแบบการซื้อขายที่น่าสงสัยมักเกี่ยวข้องกับโมเดลที่อิงจากความน่าจะเป็นซึ่งคำนวณความน่าจะเป็นของพฤติกรรมตลาดที่สังเกตได้เกิดขึ้นโดยบังเอิญหรือเกิดจากการรั่วไหลของข้อมูล

ประเภทโมเดล	การใช้งาน	ประสิทธิภาพ
การวิเคราะห์การศึกษาเหตุการณ์	ตรวจสอบผลตอบแทนรอบเหตุการณ์ของบริษัท	สูงสำหรับการประกาศที่กำหนด
โมเดลตลาด	เปรียบเทียบหุ้นกับการเคลื่อนไหวของตลาดที่กว้างขึ้น	กลาง – ถูกกระทบจากความผันผวนของตลาด
โมเดล GARCH	คำนึงถึงการรวมตัวของความผันผวน	แข็งแกร่งสำหรับหุ้นที่มีความผันผวน
การวิเคราะห์เครือข่าย	แผนที่ความสัมพันธ์การซื้อขาย	สูงมากสำหรับฝ่ายที่เชื่อมโยง

สูตรทางคณิตศาสตร์สำหรับการคำนวณผลตอบแทนที่ผิดปกติในโมเดลตลาดคือ:

ARit = Rit – (αi + βiRmt)

โดยที่ Rit คือผลตอบแทนของหุ้น i ในเวลา t, Rmt คือผลตอบแทนของตลาด, และ αi และ βi คือพารามิเตอร์การถดถอย

กรณีตัวอย่าง: การวิเคราะห์การซื้อขายก่อนการประกาศ

วัน	ผลตอบแทนหุ้น	ผลตอบแทนตลาด	ผลตอบแทนที่ผิดปกติ	อัตราส่วนปริมาณ
-10	0.2%	0.1%	0.1%	1.2
-5	1.0%	0.2%	0.8%	2.1
-3	1.7%	-0.3%	2.0%	3.8
-1	2.6%	0.1%	2.5%	4.7
0	8.5%	0.2%	8.3%	10.2

ในตัวอย่างนี้ เราเห็นผลตอบแทนที่ผิดปกติและปริมาณการซื้อขายที่เพิ่มขึ้นเมื่อเราเข้าใกล้วันประกาศ (วัน 0) วัน -3 และ -1 แสดงรูปแบบที่น่าสงสัยซึ่งจะกระตุ้นการแจ้งเตือนการตรวจจับการซื้อขายภายในในระบบส่วนใหญ่

แนวทางการเรียนรู้ของเครื่อง

การตรวจจับการซื้อขายภายในในปัจจุบันใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุรูปแบบที่นักวิเคราะห์มนุษย์อาจมองข้าม ระบบเหล่านี้วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และทำเครื่องหมายกิจกรรมที่น่าสงสัยตามรูปแบบที่เรียนรู้

โมเดลการเรียนรู้ที่มีการควบคุมที่ฝึกอบรมจากกรณีในอดีตของการซื้อขายภายในที่ได้รับการยืนยัน
การตรวจจับความผิดปกติที่ไม่มีการควบคุมที่ระบุรูปแบบการซื้อขายที่ผิดปกติ
การประมวลผลภาษาธรรมชาติในการวิเคราะห์การสื่อสารของบริษัท
อัลกอริธึมการวิเคราะห์เครือข่ายที่ตรวจจับความสัมพันธ์การซื้อขายที่น่าสงสัย

ประสิทธิภาพของการตรวจจับการซื้อขายภายในขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลนำเข้าและความซับซ้อนของอัลกอริธึมการวิเคราะห์ สถาบันการเงินเริ่มนำเครื่องมือทางคณิตศาสตร์เหล่านี้ไปใช้เพื่อรักษาความสมบูรณ์ของตลาด

บทสรุป

การพัฒนาระบบที่มีประสิทธิภาพในการตรวจจับการซื้อขายภายในต้องอาศัยการรวมกันของโมเดลทางสถิติ การวิเคราะห์ความน่าจะเป็น และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง โดยมุ่งเน้นที่ผลตอบแทนที่ผิดปกติ การเพิ่มขึ้นของปริมาณ และเวลาเมื่อเปรียบเทียบกับการประกาศของบริษัท นักวิเคราะห์สามารถระบุการซื้อขายที่อาจผิดกฎหมายได้ วิธีการทางคณิตศาสตร์ในการตรวจจับการซื้อขายภายในยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยมีความแม่นยำที่เพิ่มขึ้นเมื่อความสามารถในการคำนวณขยายตัว

FAQ

ตัวชี้วัดทางสถิติที่เชื่อถือได้ที่สุดสำหรับการตรวจจับการซื้อขายโดยใช้ข้อมูลภายในคืออะไร?

ในขณะที่ไม่มีมาตรวัดใดที่แน่นอน แต่การรวมกันของผลตอบแทนที่ผิดปกติ (AR) และปริมาณการซื้อขายที่ผิดปกติร่วมกันให้สัญญาณทางสถิติที่แข็งแกร่งที่สุด เมื่อทั้งสองมาตรวัดแสดงการเบี่ยงเบนที่มีนัยสำคัญ (AR > 2.5% และอัตราส่วนปริมาณ > 3.0) ก่อนการประกาศของบริษัท ความน่าจะเป็นของการรั่วไหลของข้อมูลจะเพิ่มขึ้นอย่างมาก

การวิเคราะห์ข้อมูลควรมองย้อนกลับไปไกลแค่ไหนเพื่อให้สามารถตรวจจับการซื้อขายโดยใช้ข้อมูลภายในได้อย่างมีประสิทธิภาพ?

ระบบตรวจจับการซื้อขายโดยใช้ข้อมูลภายในส่วนใหญ่จะตรวจสอบช่วงเวลา 10-30 วันก่อนการประกาศของบริษัทหรือเหตุการณ์สำคัญในตลาด งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าการรั่วไหลของข้อมูลมักเกิดขึ้นภายในสองสัปดาห์ก่อนข่าวสำคัญ โดยมีการเคลื่อนไหวที่เพิ่มขึ้น 3-5 วันก่อนการเปิดเผยต่อสาธารณะ

การเรียนรู้ของเครื่องสามารถปรับปรุงการตรวจจับการซื้อขายภายในได้จริงหรือไม่?

ใช่, การเรียนรู้ของเครื่องช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจจับอย่างมีนัยสำคัญโดยการระบุรูปแบบที่ละเอียดอ่อนข้ามหลายตัวแปรในเวลาเดียวกัน โมเดล ML สามารถตรวจจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างเวลาการซื้อขาย, ปริมาณ, การเคลื่อนไหวของราคา, และกิจกรรมของออปชันที่วิธีสถิติแบบดั้งเดิมอาจพลาดไป

การซื้อขายออปชั่นมีบทบาทอย่างไรในการตรวจจับการซื้อขายโดยใช้ข้อมูลภายใน?

การซื้อขายออปชั่นให้สัญญาณที่มีค่าในการตรวจจับการซื้อขายภายในเพราะอนุพันธ์เสนอเลเวอเรจและความเป็นไปได้ในการไม่เปิดเผยตัวตน การเพิ่มขึ้นที่ผิดปกติของการซื้อออปชั่นแบบคอลก่อนการประกาศเชิงบวกหรือออปชั่นแบบพุตก่อนข่าวเชิงลบมักบ่งชี้ถึงความไม่สมดุลของข้อมูลและควรมีการตรวจสอบ

มีเหตุผลที่ถูกต้องสำหรับการซื้อขายรูปแบบที่เลียนแบบการซื้อขายภายในหรือไม่?

ใช่ มีปัจจัยที่ถูกต้องตามกฎหมายหลายประการที่สามารถสร้างรูปแบบที่คล้ายกับสัญญาณการซื้อขายภายใน: ข่าวที่มีผลต่อหลายบริษัทในอุตสาหกรรม, กลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริธึม, หรือวิเคราะห์ที่มีทักษะในการทำการคาดการณ์ที่แม่นยำ นี่คือเหตุผลที่การตรวจจับการซื้อขายภายในต้องการการวิเคราะห์อย่างรอบคอบของหลายปัจจัยแทนที่จะพึ่งพาเมตริกที่แยกออกจากกัน