อาจพบเห็นถ้วยศักดิ์สิทธิ์แล้ว



อย่างที่กล่าวในบทความก่อนหน้า เรากำลังดำเนินโครงการให้ส่วน AI ของ Oni Speed AI ได้รับการฝึกฝนเพิ่มเติมจากเซิร์ฟเวอร์ภายนอก

ดังนั้นจึงขออธิบายส่วน “AI” ของ Oni Speed AI ที่ไม่เคยพูดถึงรายละเอียดมากนักจนถึงตอนนี้

※ไม่มีเนื้อหาซับซ้อน Oni Speed AI เป็นเพียงการแสดงผลลัพธ์ที่อ้างอิงจากข้อมูลที่ซับซ้อนนี้

Oni Speed AI ใช้ข้อมูลการเรียนรู้จำนวนมาก ประยุกต์ใช้การออกแบบพารามิเตอร์ที่เหมาะสมและองค์ประกอบทางสถิติ

อย่างไรก็ตาม หากนำข้อมูลการเรียนรู้ไปใส่ใน MT4 โดยตรงก็จะไม่ทำงาน ผลลัพธ์บนหน้าร้านค้าจะถูกเรียกว่า “microAI”

ถูกออกแบบให้ทำงานบน MT4 เป็นหลัก

แน่นอน เมื่อใช้งานแบบนี้ในการทดสอบย้อนหลัง (backtest) จะเป็นไปตามที่ Forward ซึ่งเปิดเผยใน Chart Navigator

อย่างไรก็ตามมีข้อจำกัด เช่น GOLD ไม่ควรใช้งานตามที่อธิบายไว้ก่อน

สาเหตุหลักมาจากปัจจัยพื้นฐาน และข้อมูลการเรียนรู้ที่เอียงไปยังดอลลาร์ ยูโร เยน ปอนด์ ฯลฯ

ถ้าศึกษาเงินตราระดับหลัก จะง่ายต่อการนำไปใช้กับคู่ FX ที่เคลื่อนไหวตามมัน แต่สินค้ากลุ่มพิเศษ (commodities) มี部分ที่ยากอยู่

เพื่อโครงการนี้ เราได้เตรียมข้อมูลการเรียนรู้แยกตามคู่สกุลเงิน ไม่ใช่ข้อมูลการเรียนรู้ทั่วไป และผลลัพธ์ที่ได้น่ากลัวเกินไป

เมื่อนำข้อมูลทดสอบ (การเรียนรู้→จำลอง Forward) ไปใช้งาน สัญญาณที่ชนะมากกว่า 90% ปรากฏบ่อย

อย่างไรก็ตาม อัตราชนะนี้เป็นเพียง “ความมั่นใจ” ที่ AI คำนวณขึ้นมาเท่านั้น

ดังนั้น เราจะประเมินว่า ความมั่นใจที่อ้างถึงนั้นถูกต้องจริงหรือไม่ในจุดจริง

ผลลัพธ์คือข้อมูลนี้

อาจยากจะเชื่อได้ แต่ในจุดที่ AI มั่นใจว่าชนะถึง 90% นั้น จริงๆ แล้วแทบจะไม่มีขาดทุนเลย

ส่วนที่เป็น x สองจุดที่ไม่ผ่าน…ก็เป็นเพียงเพราะไม่ทำกำไรได้มากกว่า 70 pips เท่านั้น ไม่ใช่ว่าขาดทุน

แน่นอน ข้อมูล forward simulation นี้ไม่มีสัญญาณเหล่านี้

สรุปคือให้เรียนรู้จากกราฟจนถึงปี 2024 อย่างโดดเดี่ยว และทดสอบบนกราฟปี 2025–2026

ในการทดสอบนั้น สามารถสร้างอัตราชนะ (ความมั่นใจ) ได้สูงขนาดนี้

ปริมาณข้อมูลที่ AI จะเรียนรู้มีมากมายมหาศาล

ภาพด้านบนเป็นส่วนหนึ่งของข้อมูลที่ AI ใช้ในการเรียนรู้

การรับรู้สภาพแวดล้อมของกราฟทั้งหมดด้วยอัตโนมัติ และคาดเดาว่าจุดเข้าอยู่ที่ใดและจุดขยายตัวถึงไหนในกราฟถัดไปเป็นไปได้

อย่างไรก็ตาม AI ไม่ใช่ว่าจะชนะทุกกรณีเสมอไป

ตัวอย่างเช่น การมี “การเรียนรู้เกินขอบเขต” ที่ปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมเฉพาะมากจนเกินไป

ใน EA อาจเรียกว่า curve fitting

หรือหากข้อมูลที่ให้ AI มีคุณภาพไม่ดี อาจทำให้ “การเรียนรู้ที่ไม่ตรงประเด็น” เกิดขึ้น

ตัวอย่าง เช่น ถ้าให้ AI เรียนรู้จากเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่จริงๆ แล้วการเคลื่อนที่ของตลาดไม่มีความสัมพันธ์กับเส้นค่าเฉลี่ย เคล็ดสำคัญคือการตัดกันของเส้นค่าเฉลี่ย เพื่อให้ AI เรียนรู้มากเท่าไรแล้วก็ทำงานไม่เป็นประโยชน์บ่อยครั้ง หรือแทบจะไม่ทำงานเลย

ระหว่างการเรียนรู้ของ Oni Speed AI เราได้เรียนรู้จากข้อมูลกราฟหลากหลาย (อินดิเคเตอร์, กราฟแท่งเทียน, ความเบี่ยงเบน, แนวโน้มล่าสุด, ช่วงเวลา วันในสัปดาห์ ฯลฯ) และทำการรีเซ็ตซ้ำแล้วซ้ำเล่า

สิ่งนี้ไม่ใช่งานที่สามารถทำให้ระบบอัตโนมัติได้ทั้งหมด จำเป็นต้องทดลองและปรับใช้งานจริง

และในที่สุด การเรียนรู้ที่แสดงถึงความได้เปรียบอย่างชัดเจนคือ Oni Speed AI

อาจมีบางคนคิดว่า “สุดท้ายก็เป็นคอมพิวเตอร์”

บางคนอาจรู้สึกว่า “สัญชาตญาณของมนุษย์ดีกว่า”

อย่างไรก็ตาม สัญชาตญาณของมนุษย์ก็เกิดจาก “ประสบการณ์” ด้วย

มนุษย์ โดยเฉพาะเทรดเดอร์ที่ทำกำไรต่อเนื่อง กำลังเปลี่ยนประสบการณ์เป็นสัญชาตญาณอย่างไม่รู้ตัว

และในการเรียนรู้ของมนุษย์จะมีข้อผิดพลาด (ความเข้าใจผิด ความเข้าใจ ผิดพลาด ความจำ) เสมอ

ตัวอย่าง เช่น เมื่อมีอาหารบางชนิดทำให้เกิดอาหารเป็นพิษ เพียงประสบการณ์ครั้งเดียวก็ทำให้ไม่สามารถกินอาหารชนิดนั้นได้อีกเลย นี่คือการเรียนรู้ที่เกินพอ

หากนำมาปรับใช้ในการเทรด ก็เหมือนเมื่อชนะใหญ่ครั้งหนึ่ง แล้วความทรงจำนี้จะทำให้ลืมไม่ลงและอยากใช้เลเวอเรจสูงซ้ำๆ

ข้อผิดพลาดในการเรียนรู้ของ AI ก็มีเช่นกัน

แต่ถึงจะมีข้อผิดพลาด ก็สามารถระบุเป็นตัวเลขเพื่อ “เรียนรู้ว่าข้อผิดพลาดในการเรียนรู้เกิดขึ้น” ได้

มนุษย์ไม่สามารถรับรู้ข้อผิดพลาดนั้นได้ ทำให้ยังคงซื้อขายด้วยการเรียนรู้ผิดๆ ไปเรื่อยๆ

ในแง่นี้ Oni Speed AI สามารถถือเป็นเครื่องมือที่สามารถถ่ายทอดสัญชาตญาณที่ถูกต้องของเทรดเดอร์ที่ชนะอย่างต่อเนื่องตรงไปยังผู้ใช้งานได้