ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະນຳມາໃຊ້ໃນການຊື້ຂາຍຮຸ້ນຫຼືບໍ່?

ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ວິສະວະກອນ ແລະ ນັກຊື້ຂາຍລາຍຍ່ອຍໄດ້ພະຍາຍາມສ້າງອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງ (ML) ສຳລັບການຊື້ຂາຍຫຸ້ນມາຫຼາຍປີແລ້ວ. ສິ່ງນີ້ເປັນສິ່ງທ້າທາຍຫຼັກສຳລັບທີມພັດທະນາຫຼາຍພັນທີມທົ່ວໂລກທີ່ເຮັດວຽກໃນອຸດສາຫະກຳການຊື້ຂາຍຫຸ້ນ.

ຖ້າພິຈາລະນາວິທີການການຄົ້ນຄວ້າເຊິງປະຈັກພະຍານ, ກໍມີໂອກາດພັດທະນາອັລກໍຣິທຶມທີ່ຈະຍົກລະດັບການຊື້ຂາຍອັດຕະໂນມັດໄປອີກຂັ້ນ. ສິ່ງນີ້ບໍ່ໄດ້ຈຳກັດຢູ່ພຽງການດຳເນີນຄຳສັ່ງຊື້ຂາຍຕາມຄ່າທີ່ຕັ້ງໄວ້ລ່ວງໜ້າເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເປັນໂປຣແກຣມທີ່ສາມາດຮຽນຮູ້ແລະປັບຕົວຕາມສະພາບຕະຫຼາດທີ່ປ່ຽນແປງ ໂດຍຂຶ້ນກັບສະຖານະການ.

ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະສົນທະນາເຖິງຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນການປະສານກັນລະຫວ່າງຕະຫຼາດຮຸ້ນແລະແນວທາງການຊື້ຂາຍດ້ວຍການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງ ສຳລັບຊື້ຂາຍສິນຊັບປະເພດຕ່າງໆ.

ແນວຄິດເບື້ອງຫຼັງອັລກໍຣິທຶມ ML ສຳລັບການຊື້ຂາຍຮຸ້ນ

ນັກວິທະຍາສາດກ່າວວ່າ ອັລກໍຣິທຶມ ML ສຳລັບຕະຫຼາດຮຸ້ນສາມາດອີງໃສ່ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດຢ່າງລະອຽດ ທີ່ໄດ້ມາຈາກຫຼາຍບໍລິສັດ, ແພລດຟອມຊື້ຂາຍສັນຍາຊື້ຂາຍລ່ວງໜ້າຮຸ້ນ ແລະຕະຫຼາດຊື້ຂາຍ. ຂໍ້ມູນນີ້ສາມາດນຳໃຊ້ເປັນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີການໃສ່ຄຳກຳກັບໄວ້ລ່ວງໜ້າ ເພື່ອວາງພື້ນຖານໃຫ້ການຝຶກສອນ ML.

ແນວຄິດຄືການໃຫ້ອັລກໍຣິທຶມໃໝ່ນຳຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດມາຮຽນຮູ້ ແລະລະບຸຮູບແບບໃໝ່ໆ. ນອກຈາກນັ້ນ, ອັລກໍຣິທຶມຍັງສາມາດວິເຄາະຮູບແບບເຫຼົ່ານັ້ນ ແລະຄາດຄະເນໄດ້ແມ່ນຍຳວ່າລາຄາຮຸ້ນຈະເຄື່ອນໄຫວແນວໃດໃນສະພາບຕະຫຼາດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ຄຳຖາມຫຼັກທີ່ຍັງຖົກຖຽງກັນມີດັ່ງນີ້:

• ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ການຊື້ຂາຍຮຸ້ນປະສົບຜົນສຳເລັດໄດ້ຫຼືບໍ່?
• ອັລກໍຣິທຶມ ML ສາມາດຄາດຄະເນໄດ້ແມ່ນຍຳໄປໄກລ່ວງໜ້າພຽງໃດ?

ພື້ນຖານຂອງຂໍ້ໂຕ້ແຍ້ງນີ້ມາຈາກແນວຄິດພື້ນຖານຂອງການຖົກຖຽງ. ແນວຄິດນີ້ລະບຸວ່າຕະຫຼາດຮຸ້ນຄາດເດົາໄດ້ຍາກຫຼາຍ. ເວົ້າງ່າຍໆກໍຄື ບໍ່ສາມາດຄາດຄະເນຕະຫຼາດຮຸ້ນໄດ້ ແມ່ນແຕ່ຈະພິຈາລະນາຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລ້ວກໍຕາມ.

ນອກຈາກນີ້, ພວກເຮົາບໍ່ຄວນລືມເຖິງ ຕົວແປຫຼາຍປະການ. ຕົວແປເຫຼົ່ານັ້ນກໍສົ່ງຜົນຕໍ່ລາຄາຮຸ້ນໃນດ້ານໃດດ້ານໜຶ່ງ. ປັດໄຈເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ມີພຽງການເຄື່ອນໄຫວຕາມແນວໂນ້ມເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງລວມເຖິງຂ່າວໃນຕະຫຼາດຮຸ້ນ (ດ້ານເສດຖະກິດແລະການເມືອງ), ປັດໄຈທາງສັງຄົມ, ການປ່ຽນແປງສະພາບອາກາດ, ໄພທຳມະຊາດ, ສົງຄາມ ແລະອື່ນໆ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຖ້າພິຈາລະນາ ພຶດຕິກຳທີ່ບໍ່ມີເຫດຜົນຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຕະຫຼາດທີ່ມີຄວາມເຄື່ອນໄຫວ, ກໍອາດກ່າວໄດ້ວ່າບໍ່ສາມາດຄາດຄະເນລາຄາຮຸ້ນໄດ້ເຊັ່ນກັນ.

ເມື່ອເຮົາເວົ້າວ່າ “ຄາດຄະເນໄດ້ຍາກ” ໂດຍທົ່ວໄປໝາຍເຖິງການຄາດຄະເນໄລຍະຍາວ.

ຂໍ້ດີແລະຂໍ້ຄັດຄ້ານຕໍ່ອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງໃນການຊື້ຂາຍຮຸ້ນ

ດ້ວຍເຫດຜົນທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດ, ນັກຊື້ຂາຍຄົງຍິນດີຫາກມີເທັກໂນໂລຊີເຫຼົ່ານີ້ໃຫ້ໃຊ້ຊື້ຂາຍໃນຕະຫຼາດຫຸ້ນໃນປັດຈຸບັນ. ເທັກໂນໂລຊີນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາຄາດຄະເນໄດ້ແມ່ນຍຳຂຶ້ນ ແລະສ້າງຜົນກຳໄລທາງການເງິນຈຳນວນຫຼາຍໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ນອກຈາກນີ້ ນັກວິທະຍາສາດກ່າວວ່າ ສາມາດຝຶກອັນກໍລິທຶມ ML ດ້ວຍຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດຈາກບໍລິສັດສະເພາະໄດ້ ເພື່ອໃຫ້ການຄາດຄະເນລາຄາຫຸ້ນແມ່ນຍຳຂຶ້ນອີກ. ເມື່ອຄຳນຶງເຖິງ ຄວາມຜັນຜວນຂອງຕະຫຼາດທີ່ຮຸນແຮງແລ້ວ, ເຄື່ອງມືປະເພດນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ເຂົ້າຫາການຊື້ຂາຍໄດ້ຢ່າງປອດໄພຂຶ້ນ. ໃນຂະນະທີ່ມະນຸດບໍ່ສາມາດພິຈາລະນາຄວາມເຊື່ອມໂຍງເຊິ່ງກັນແລະກັນທັງໝົດໄດ້ພ້ອມກັນໃນທັນທີ, ຄາດວ່າອັນກໍລິທຶມ ML ຈະຊ່ວຍແກ້ບັນຫານີ້ໄດ້.

ແມ່ນແລ້ວ, ເຄື່ອງຈັກບໍ່ຕ້ອງນອນ ຫຼືກິນອາຫານ. ພວກມັນບໍ່ພັກຜ່ອນ ແລະສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນຈຳນວນມະຫາສານໄດ້. ແຕ່ໃນອີກດ້ານໜຶ່ງ, ເຄື່ອງຈັກຈະບໍ່ສາມາດຕັດສິນໃຈໂດຍອາໄສຂໍ້ມູນປ້ອນສະເພາະຈາກມະນຸດໄດ້. ດັ່ງນັ້ນ ສິ່ງທ້າທາຍສຳຄັນຂອງຕະຫຼາດຫຸ້ນໃນປັດຈຸບັນ ຄືການເຮັດໃຫ້ອັນກໍລິທຶມ ML ຮຽນຮູ້ແລະເຂົ້າໃຈຮູບແບບຫຼາຍປະເພດ. ບັນຫາຫຼັກແມ່ນຜົນລັບອາດມີຄວາມສຸ່ມຫຼາຍເກີນໄປ ເຊິ່ງຂັດກັບເປົ້າໝາຍໃນການຄາດຄະເນໃຫ້ແມ່ນຍຳ.

ຄວາມສ່ຽງຂອງ Machine Learning ໃນການຊື້ຂາຍຫຸ້ນ

ເຖິງວ່າໃນອະນາຄົດອັນກໍລິທຶມ ML ອາດມີປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງຕໍ່ນັກຊື້ຂາຍຫຸ້ນ, ແຕ່ແນວຄິດນີ້ກໍອາດມີຄວາມສ່ຽງສູງສຳລັບທັງນັກລົງທຶນລາຍບຸກຄົນແລະນາຍໜ້າ. ບັນຫາຫຼັກຂອງ machine learning ໃນຕະຫຼາດຫຸ້ນມີດັ່ງນີ້:

• ຄວາມຜັນຜວນສູງຫຼາຍ. ຕະຫຼາດຫຸ້ນມີຄວາມຜັນຜວນສູງຫຼາຍ ເຮັດໃຫ້ຄາດການໄດ້ຍາກ. ທິດສະດີ Random Walkຈະຊ່ວຍໃຫ້ເຂົ້າໃຈເລື່ອງນີ້ໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນເລັກນ້ອຍ. ໃນດ້ານໜຶ່ງ ພວກເຮົາສາມາດຄາດການປັດໄຈບາງຢ່າງ ແລະນຳມາພິຈາລະນາໃນການຄາດການ. ໃນອີກດ້ານໜຶ່ງ ມີຕົວແປບາງຢ່າງທີ່ບໍ່ສາມາດນຳມາພິຈາລະນາໄດ້ ເຊັ່ນ ໄພພິບັດທາງທຳມະຊາດ.
• ຂາດຄວາມແມ່ນຍຳ. ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວໄວ້ກ່ອນໜ້ານີ້ ອັລກໍຣິທຶມ ML ໃຫ້ຜົນທີ່ເໝາະສົມພຽງແຕ່ໃນໄລຍະສັ້ນ. ແຕ່ຖ້າພິຈາລະນາໃນໄລຍະຄາດການທີ່ຍາວຂຶ້ນ ຄວາມແມ່ນຍຳຈະຫຼຸດລົງຢ່າງແນ່ນອນ.
• ການແຂ່ງຂັນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. ພວກເຮົາຄວນຈື່ໄວ້ສະເໝີວ່າ ຕະຫຼາດຫຸ້ນເປັນສະໜາມທີ່ມີການແຂ່ງຂັນສູງຫຼາຍ. ມີນັກຊື້ຂາຍເຂົ້າມາໃນຕະຫຼາດເພື່ອຊື້ແລະຂາຍຫຸ້ນຫຼາຍຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ຍິ່ງມີຜູ້ພັດທະນາສ້າງອັລກໍຣິທຶມ ML ຂອງຕົນເອງຫຼາຍເທົ່າໃດ ພວກເຂົາກໍຈະປັບຕົວເຂົ້າກັບສະພາບຕະຫຼາດໃໝ່ໄດ້ໄວຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ. ໃນທີ່ສຸດ ຈະມີແບບຈຳລອງຫຼາຍຮູບແບບທີ່ຄ້າຍຄືກັນ ແລະພຽງແຕ່ເຮັດຊ້ຳຕາມກັນ. ຂ່າວຕະຫຼາດຫຸ້ນຈະເປັນສິ່ງດຽວທີ່ຍັງມີຄວາມໄດ້ປຽບໃຫ້ຄົ້ນຄວ້າ.
• ຄວາມໜາແໜ້ນຂອງຂໍ້ມູນຝຶກສອນ. ພວກເຮົາສາມາດນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດຈຳນວນຫຼາຍທີ່ມີຢູ່ໃນຮູບແບບຕ່າງໆ. ຂໍ້ເທັດຈິງນີ້ເຮັດໃຫ້ການຝຶກສອນອັລກໍຣິທຶມ ML ເຮັດໄດ້ງ່າຍ. ແຕ່ຂໍ້ມູນນີ້ອາດບໍ່ພຽງພໍ ເມື່ອຄຳນຶງເຖິງຄວາມໜາແໜ້ນຂອງຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ຫຼຸດລົງ. ສິ່ງນີ້ອາດເຮັດໃຫ້ນັກຊື້ຂາຍຕັດສິນໃຈໂດຍບໍ່ມີຫຼັກຖານຮອງຮັບ ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດຂອງຕະຫຼາດຫຸ້ນປ່ຽນແປງໄດ້ຫຼາຍ.

ສະຫຼຸບ

ລະບົບອັດຕະໂນມັດການຊື້ຂາຍຫຸ້ນໄດ້ພັດທະນາໄປຮອດລະດັບສູງແລ້ວ. ຜູ້ມີສ່ວນຮ່ວມໃນຕະຫຼາດສາມາດນຳໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກ trading bot ທີ່ທັນສະໄໝ ແລະຊອບແວອື່ນໆທີ່ພັດທະນາຂຶ້ນເພື່ອຊ່ວຍຈັດການການຊື້ຂາຍຫຼາຍລາຍການແບບອັດຕະໂນມັດ. ຄາດວ່າອັລກໍຣິທຶມ machine learning ໃນການຊື້ຂາຍຫຸ້ນຈະເປັນຂັ້ນຕໍ່ໄປຂອງການພັດທະນາລະບົບອັດຕະໂນມັດ.

ສິ່ງທ້າທາຍຫຼັກແມ່ນການສ້າງອັລກໍຣິທຶມທີ່ສາມາດຮອງຮັບລັກສະນະຂອງຕະຫຼາດຫຸ້ນທີ່ປ່ຽນແປງຢູ່ສະເໝີ. ຄຳຖາມຄື ປັນຍາປະດິດຈະດີພໍທີ່ຈະຄາດການເລື່ອງຊັບຊ້ອນເຊັ່ນນີ້ ໃນສະພາບທີ່ຕະຫຼາດມີຄວາມບໍ່ແນ່ນອນແລະຜັນຜວນໄດ້ຫຼືບໍ່. ນັກວິທະຍາສາດແລະວິສະວະກອນຈະເຮັດສຳເລັດຫຼືບໍ່? ຕິດຕາມໄດ້ໃນໄວໆນີ້.

ເອກະສານນີ້ບໍ່ມີ ແລະບໍ່ຄວນຖືກຕີຄວາມວ່າມີ ຄຳແນະນຳການລົງທຶນ, ຄຳແນະນຳການລົງທຶນສະເພາະ, ການສະເໜີ ຫຼືການຊັກຊວນໃຫ້ເຮັດທຸລະກຳໃດໆໃນເຄື່ອງມືທາງການເງິນ. ກ່ອນຕັດສິນໃຈລົງທຶນ ທ່ານຄວນຂໍຄຳແນະນຳຈາກທີ່ປຶກສາການເງິນອິດສະຫຼະ ເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານເຂົ້າໃຈຄວາມສ່ຽງ.