cwayinvestment

  การสร้างระบบเทรดที่ดีไม่ได้ขึ้นอยู่กับการรัน Backtest ครั้งเดียวจบ แต่คือการมี Workflow ที่ซื่อสัตย์กับข้อมูล การใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ในหลายมิติ และการทดสอบซ้ำด้วยข้อมูลหลายประเภท เพื่อเตรียมความพร้อมสู่การเทรดจริง คลิปนี้อธิบายกระบวนการพัฒนาและทดสอบระบบ Dynamic Grid Trading สำหรับ Bitcoin โดยใช้ AI Agents เป็นผู้ช่วยหลักในการวิเคราะห์และทดสอบระบบโดยมีประเด็นสำคัญดังนี้

  ข้อดีของการใช้ AI Agent มาทดสอบระบบคือให้ AI ออกแบบ senario ในการทดสอบระบบเทรดให้เรา ร่วมกับเครื่องมือ(Tool) เพื่อการสร้าง synthetic data ให้เราสำหรับการทดสอบระบบแบบ stress testing แล้วนำค่าสถิติจากการวัดความ Robustness เช่นค่า Sorino Ratio, MaxDD , VaR, และ ES มาทำการประเมินผลอีกรอบด้วย AI Agent พร้อมออกแบบแผน/แนวทาง การปรับปรุงระบบเทรด ให้ดียิ่งขึ้น

  ความแตกต่างระหว่าง Linear Grid และ Dynamic Grid : 1. Linear Grid Trading (ระบบกริดแบบดั้งเดิม): โครงสร้าง: เป็นการวางคำสั่งซื้อ-ขายในระยะที่ คงที่ (Fixed) เช่น ทุกๆ 1% ของราคา ข้อจำกัด: ทำงานได้ดีเฉพาะในสภาวะตลาดแบบไซด์เวย์ (Sideway) หรือราคาแกว่งตัวในกรอบ แต่เมื่อตลาดเกิดเทรนด์รุนแรง (Strong Trend) หรือมีความผันผวนสูง ระบบจะจัดการได้ยากและเสี่ยงต่อการเกิด Order Clustering (การเปิดออเดอร์กระจุกตัว) ซึ่งมักนำไปสู่การติดดอยหรือล้างพอร์ต

ผมเอาเรื่องของ Adaptive Grid หรือ Dynamic Grid Trading ไปแชร์, สรุปสั้นๆ มันคือระบบกริดประเภทไม่คงที่(เคยอธิบายไปหลายคลิปเมื่อหลายปีก่อนในช่องยุทูปแล้ว ลองไปหาฟังได้) เพราะแก้ข้อจำกัดของระบบกริดที่สำคัญ คือการโดนลาก หรือการที่ราคามีการเปลี่ยนแปลง ไม่อยู่ในกรอบหรือโซนราคาคงที่ , ลดการเกิด Drawdown ที่สูง 80-90% จากการอม Order ที่ขาดทุนค้างเป็นตับจากการถั่วเฉลี่ยหรือสวนการกระชากของราคาที่เปลี่ยนแปลงรุนแรง ดังนั้น Dynamic Grid Trading จึงมีการปรับปรุง Grid Construction ได้ตามพฤติกรรมของราคา ในแต่ละช่วงเวลา บวกกับการที่โซนราคาแต่ละโซนแต่ไม่จำเป็นต้อง Fix คงที่เท่ากันทั้งหมด ทำให้สามารถจัดการ Risk per Zone หรือความเสี่ยงรวมได้ดี นอกจากนี้เราใช้การกำหนด Order Distance สำหรับการที่กระจายไปตาม พารามิเตอร์ เช่นในตัวอย่างที่สาธิตผมใช้ Volatility เป็นตัวกำหนด รวมถึงใช้การรวบโซน/สะสมทบ Order ในการคำนวณ Position size ในแต่ละไม้ ที่มีการ scale ได้ทำให้เกิดการใช้โอกาสจาก ความไม่ปกติของราคา(Price Anomaly) สุดท้ายคือ AI leverage หรือการใช้ประโยชน์จาก AI Agent มาพัฒนาระบบเทรดกริด , ทั้งด้านการทดสอบระบบ...

อธิบายเพิ่มเติมและสาธิตการใช้ AI Agent ในการควบคุมและจัดการเหล่า Robot Trading รวมถึงการทำ Adaptive Strategy สำหรับการปรับปรุงแผนบริหารจัดการเงินแบบเรียลไทม์ แก่ Robot Trading แต่ละตัว

  สรุป 10 ประเด็นสำคัญ (Key Takeaways) จากการบรรยายเรื่องการใช้ AI Agent ในการพัฒนาระบบเทรด(Quant Trading System):

Code Agent สามารถเขียนโปรแกรมสร้าง dashbord สวยๆดีๆให้เราได้ แต่สิ่งสำคัญในการพัฒนา application ด้านการเทรด การลงทุน มันคือเรื่องของคุณภาพข้อมูล เราเสียเงินค่าบริการ AI ไม่ได้แปลว่าเราจะได้ใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพ เสมอไป บ่อยครั้งเราจะเห็นงานโชว์ ได้ dashbord ได้ app มาโชว์เพื่อน แต่ ข้อมูลผิด เพราะ AI อาจจะมั่วมา สังเคราะห์มา หรือ เอาข้อมูลเก่าจาก web search มาให้ ทำให้เอาไปใช้จริงก็อาจจะเกิดปัญหา หรือข้อผิดพลาด ดังนั้นเราควรจะลงทุนเสียเงินซื้อ Data API มาเสริมเพื่อให้ context ที่ถูกต้องและคุณภาพดีกับ AI ในการวิเคราะห์ อย่างราคาไม่แพงใช้ได้เยอะ เช่น Financial Modeling Prep (FMP) ,นอกจากมี API ให้ใช้ยังสามารถใช้งานผ่าน Model Context Protocol (MCP). ได้ด้วย MCP (Model Context Protocol) คือ มาตรฐานเปิด ที่พัฒนาโดย Anthropic ทำหน้าที่เป็น "สะพานเชื่อมสากล" ที่ช่วยให้โมเดล AI สามารถเข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือภายนอกได้อย่างปลอดภัยและเป็นระบบ กรณีใช้กับ Cluade , Antigravity, Codex ก็แค่เชื่อมต่อผ่าน connector ก็สามารถเรียกใช้งาน Tools และ API ได้แล้ว ตัวอย่างผมทำ dashbord ง่ายๆให้ดู โด...

รีวิวหนังสือเกี่ยวกับ AI ที่สำหรับการเทรด/การลงทุน จริงๆมีหลายเล่มที่น่าสนใจ แต่เล่มที่ผมคิดว่าน่าอ่านและโยงทั้งสองโดเมน เข้าหากันได้ดีที่สุดเล่มหนึ่งผมยกให้เล่มนี้ครับ Generative AI for Trading & Asset Management เขียนโดย Dr. Ernest P. Chan และ Dr. Hamlet Jesse Medina Ruiz สำหรับ Ernest Chan ถือว่าเป็นอีกท่านที่คว่ำหวอดและมีผลงานหนังสือด้านนี้หลายเล่ม การันตรีคุณภาพความแน่นของเนื้อหา สำหรับผมคิดว่าจุดเด่นของเล่มนี้ไม่ใช่แค่อธิบาย GenAI แต่มันเป็นการผสานระหว่าง Generative AI และ Predictive AI (Machine Learning) ไม่ใช่การเอา ChatGPT มาหา Trading Signal หรือเอาGenAI มาขายบอทที่จะทำให้รวยทางลัดอะไรแบบนั้น ซึ่งหนังสือเนื้อหากำลังดี ไม่ได้เน้นทฤษฏีอย่างเดียว ทำให้เห็นภาพการนำไปใช้ได้ดี โดยเฉพาะการยกตัวอย่างในการนำไปใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล สำหรับการเทรด และการใช้เพื่อบริหารสินทรัพย์(Asset Management) .. ส่วนแรก หนังสือเน้นไปที่ workflow อันนี่้ดีงามเพราะไม่ใช่เอาโปรแกรมเมอร์หรือนักพัฒนามาอธิบาย Deep Learning ดัมป์เทคนิคและ Math โหดๆ แต่มันเป็นการอธิบายว่า GenAI เพื่อเพิ่ม Productivity อ...

Synthetic data กับการทดสอบระบบเทรด ไม่ใช่เรื่องใหม่ มีมานานแล้ว ผมเองก็เอาไอเดียมาจาก paper ของคุณ Max Dama ที่เขียนไว้ตั้งแต่ปี 2011 แล้ว , เปเปอร์นี้คนทำ quant น่าจะรู้จักและเคยผ่านตากันมาบ้าง ปัจจุบันเราทำ Simulation data ได้ง่ายกับเทคโนโลยี GenAI คือเราสามารถใช้ Prompt สั่งให้สร้างชุดข้อมูลจำลอง ให้ได้เลยโดยใส่ตัวอย่างบางส่วนของโครงสร้างข้อมูล ที่ต้องการไป สำหรับด้านการเทรด จะใช้กับข้อมูลราคา หรือการสังเคราะห์ความละเอียดของ Timeseries ยังไงก็ได้ เช่น ข้อมูล market data (Price,Volume, Volatility) , Order Book และ Options chain อะไรก็ได้ที่เราต้องการ ถ้าซับซ้อนกว่านั้นก็ให้ AI เขียน python code จำลอง Synthetic data ด้วย algorithm ที่ต้องการให้ เช่นอาจจะใช้ ML หรือ GBM ก็ได้ไม่ใช่แค่ทำ data จำลองแบบสุ่มส่งให้อย่างเดียว เพื่อเราจะได้นำ code มาปรับแต่ง senario หรือ พารามิเตอร์ต่างๆเองต่อไปครับ สุดท้ายทดสอบระบบเทรดกับ Synthetic data หลายชุดหลายแบบ มันจะได้ผลที่สะท้อนความเป็นจริงและลด Bias ได้มากกว่าแค่ใช้ข้อมูลย้อนหลัง และทำให้ค่าการประเมินระบบเทรด เรามีความเชื่อมั่นได้มากขึ้นไปอีก ว่าจ...

  Smith ผู้ก่อตั้ง Chronometer Partners ออกมาเตือนว่า สหรัฐฯ กำลังเผชิญกับ ภาวะขาดแคลนก๊าซธรรมชาติเชิงโครงสร้าง ตั้งแต่ช่วงปลายปี 2028 เป็นต้นไป เนื่องจากอุปสงค์ (ความต้องการ) โตเร็วกว่าอุปทาน (กำลังการผลิต) อย่างมาก แม้ปัจจุบันก๊าซธรรมชาติจะดูมีปริมาณเพียงพอ แต่ Matt พบว่าความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลจากการขยายตัวของ AI Data Centers ประกอบกับการส่งออก LNG (ก๊าซธรรมชาติเหลว) จะทำให้สหรัฐฯ เผชิญกับปัญหาขาดแคลนก๊าซอย่างรุนแรงในช่วงปี 2028 เป็นต้นไป วิกฤตนี้ไม่ได้ส่งผลต่อปริมาณการใช้เพียงอย่างเดียว แต่จะส่งผลให้ราคาไฟฟ้าพุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็วและมีความผันผวนสูง ซึ่งจะกลายเป็นภาระหนักสำหรับผู้บริโภคชาวอเมริกัน

นักลงทุนเกาหลีใต้ จำนวนมากที่หมดตัวจากเทรด ด้วยการใช้ Margin ผ่าน Single-stock Leverage ETF(2X) เพราะราคาหุ้นชิป AI หลักอย่าง เช่น Samsung Electronics, SK Hynix ร่วงลงรุนแรง , ส่งผลให้มูลค่า Leverage ETF ที่ลงทุนในหุ้นกลุ่มนี้ร่วงและสร้างวงจรแรงขาย กดดันดัชนีตลาดหุ้นเกาหลีใต้ (KOSPI) ปรับตัวลดลงสะสมถึง 33% ในเดือนกรกฎาคม 2026 และเคยร่วงลงหนักจนต้องประกาศใช้ Circuit Breaker สองวันติดต่อกันในช่วงวันที่ 28–29 กรกฎาคม 2026 ที่ผ่านมา