กลยุทธ์

อัลกอริทึมการเทรดคืออะไร ทำงานอย่างไร

ทีม Astron · 24/09/2569 · อ่าน 6 นาที

คำว่าอัลกอริทึมการเทรดมักฟังดูซับซ้อนกว่าที่เป็นจริง แท้จริงแล้วอัลกอริทึมก็คือลำดับของกฎเชิงตรรกะที่ตัดสินใจว่าเมื่อไรควรซื้อ เมื่อไรควรขาย และควรเสี่ยงเท่าไร โดยไม่ต้องพึ่งสัญชาตญาณในขณะนั้น มันอาจเรียบง่ายเพียงกฎการตัดกันของเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หรือซับซ้อนอย่างแบบจำลองทางสถิติที่มีตัวแปรนับสิบตัว

ในบทความนี้ คุณจะได้เข้าใจว่าอัลกอริทึมการเทรดคืออะไร ประเภทหลัก ๆ ที่เทรดเดอร์รายย่อยใช้ และวิธีประเมินว่าคุ้มค่าที่จะสร้างหรือใช้อัลกอริทึมหนึ่งหรือไม่

ความแตกต่างระหว่างอัลกอริทึม กลยุทธ์ และโรบอท

เป็นเรื่องปกติที่จะสับสนสามคำนี้ แต่มันไม่ใช่คำพ้องความหมาย กลยุทธ์คือแนวคิดโดยรวม เช่น ซื้อสินทรัพย์ที่อยู่ในแนวโน้มขาขึ้นและทะลุแนวต้านไปแล้ว อัลกอริทึมคือแนวคิดนี้ที่ถูกแปลงเป็นกฎที่แม่นยำและทดสอบได้ พร้อมตัวเลขที่ชัดเจน เช่น ใช้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วงไหน เปอร์เซ็นต์การทะลุแนวเท่าไร ขนาดของจุดตัดขาดทุนเท่าไร ส่วนโรบอทคือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ทำงานตามอัลกอริทึมนี้โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

คุณสามารถมีกลยุทธ์และดำเนินการด้วยตนเองได้ โดยใช้อัลกอริทึมในหัวกับทุกการเทรด โดยไม่เคยต้องเขียนโปรแกรมโรบอทเลย เทรดเดอร์ที่มีประสบการณ์หลายคนทำแบบนี้จริง ๆ คือใช้ตรรกะของอัลกอริทึม แต่กดปุ่มซื้อและขายด้วยมือของตัวเอง

ประเภทของอัลกอริทึมการเทรดที่พบบ่อย

ประเภทตามแนวโน้ม (Trend followers)

ซื้อเมื่อราคาปรับขึ้นอย่างต่อเนื่อง และขายเมื่อแนวโน้มขาขึ้นเริ่มอ่อนแรง โดยมักใช้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หรืออินดิเคเตอร์วัดความแข็งแกร่งของแนวโน้มเป็นตัวอ้างอิง

การกลับสู่ค่าเฉลี่ย (Mean reversion)

ตั้งอยู่บนสมมติฐานว่าราคามีแนวโน้มกลับไปหาค่าเฉลี่ยในอดีตหลังจากเคลื่อนไหวมากเกินไป โดยซื้อเมื่อสินทรัพย์ร่วงลงเร็วเกินไป และขายเมื่อราคาขึ้นเกินกว่าที่อัลกอริทึมพิจารณาว่าสมเหตุสมผล

การเก็งกำไรส่วนต่างราคา (Arbitrage)

มองหาส่วนต่างราคาเล็กน้อยของสินทรัพย์เดียวกันระหว่างโบรกเกอร์หรือตลาดที่แตกต่างกัน โดยซื้อในที่ที่ถูกกว่าและขายในที่ที่แพงกว่าเกือบพร้อมกัน อัลกอริทึมประเภทนี้มักต้องใช้เงินทุนมากขึ้นและการดำเนินการที่รวดเร็วมากเพื่อให้เกิดผลจริง

วิธีประเมินอัลกอริทึมก่อนนำไปใช้

เกณฑ์แรกคือความชัดเจนของกฎ อัลกอริทึมที่ดีสามารถอธิบายได้ในไม่กี่ประโยค โดยไม่เปิดช่องให้ตีความตามความรู้สึกส่วนตัว เกณฑ์ที่สองคือประวัติการทดสอบ ซึ่งทำด้วยข้อมูลในช่วงเวลาที่ยาวนานพอที่จะครอบคลุมทั้งช่วงตลาดดีและตลาดแย่

ตัวอย่างตัวเลขช่วยให้เข้าใจความสำคัญของอัตราส่วนความเสี่ยงต่อผลตอบแทนของอัลกอริทึมได้ดีขึ้น สมมติอัลกอริทึมหนึ่งมีอัตราชนะ 45% เสี่ยง R$ 100 ต่อการเทรดที่ขาดทุน และได้กำไรเฉลี่ย R$ 180 ต่อการเทรดที่ชนะ ผลลัพธ์ที่คาดหวังต่อการเทรดจะเท่ากับ (0,45 x R$ 180) − (0,55 x R$ 100) = R$ 81 − R$ 55 = R$ 26 เป็นบวก แม้จะแพ้มากกว่าครึ่งหนึ่งของจำนวนครั้งก็ตาม สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าทำไมอัตราชนะเพียงอย่างเดียวจึงไม่ได้บอกอะไรเกี่ยวกับคุณภาพของอัลกอริทึม อัตราส่วนระหว่างกำไรและขาดทุนเฉลี่ยก็สำคัญไม่แพ้กัน

• กฎที่ชัดเจน ไม่คลุมเครือทั้งจุดเข้าและจุดออก
• ประวัติการทดสอบในช่วงเวลานาน ครอบคลุมทั้งตลาดขาขึ้นและขาลง
• อัตราส่วนความเสี่ยงต่อผลตอบแทนที่ชัดเจน ไม่ใช่แค่อัตราชนะ
• รวมต้นทุนการเทรดไว้ในการคำนวณผลลัพธ์ที่คาดหวังด้วย

ข้อควรระวังเมื่อใช้อัลกอริทึมสำเร็จรูป

มีอัลกอริทึมสำเร็จรูปวางขายพร้อมคำสัญญาว่าจะให้ผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอ ก่อนที่จะเลือกใช้ตัวใดตัวหนึ่ง ให้ขอประวัติการเทรดทั้งหมด ไม่ใช่แค่สรุปช่วงเดือนที่ทำกำไรได้ และตรวจสอบว่าช่วงเวลาที่ใช้ทดสอบครอบคลุมช่วงตลาดที่ยากลำบาก เช่น การร่วงลงอย่างรุนแรงหรือความผันผวนสูงหรือไม่

ไม่ว่าอัลกอริทึมจะดำเนินการด้วยมือหรือโดยโรบอท แพลตฟอร์มที่ใช้ในการส่งคำสั่ง เช่น Astron ไม่มีผลต่อคุณภาพของกฎเบื้องหลังกลยุทธ์นั้น อัลกอริทึมที่ออกแบบมาไม่ดีย่อมก่อให้เกิดผลขาดทุนไม่ว่าจะใช้บนแพลตฟอร์มใดก็ตาม

วิธีเริ่มสร้างอัลกอริทึมของคุณเอง

เขียนแนวคิดการเทรดของคุณออกมาเป็นกฎตัวเลขง่าย ๆ ทดสอบด้วยมือบนกราฟย้อนหลังก่อนที่จะเขียนโปรแกรมใด ๆ และพิจารณาเรื่องการทำงานอัตโนมัติหลังจากยืนยันด้วยข้อมูลจริงแล้วว่าตรรกะนั้นสมเหตุสมผล นอกจากนี้ควรทบทวนอัลกอริทึมเป็นระยะ เพราะชุดกฎที่เคยได้ผลดีเมื่อหกเดือนก่อนอาจสูญเสียประสิทธิภาพได้หากพฤติกรรมตลาดเปลี่ยนไป ดังนั้นการติดตามผลลัพธ์จริงเทียบกับที่คาดหวังจึงเป็นส่วนหนึ่งของงาน ไม่ใช่ขั้นตอนที่เลือกทำก็ได้

พึงระลึกไว้ว่าไม่มีอัลกอริทึมใด ไม่ว่าจะสร้างมาดีเพียงใด ที่จะขจัดความเสี่ยงของการขาดทุนได้ทั้งหมด มันเพียงจัดระเบียบวิธีที่ความเสี่ยงนั้นถูกรับไว้เท่านั้น วินัยในการปฏิบัติตามกฎ แม้ในช่วงที่ขาดทุนต่อเนื่องซึ่งอยู่ในขอบเขตที่คาดการณ์ทางสถิติไว้ มักมีน้ำหนักต่อผลลัพธ์สุดท้ายมากกว่าความซับซ้อนทางเทคนิคของอัลกอริทึมเอง