ตอนที่ 1: เครื่องมือ AI มีความเสี่ยงหรือไม่? เหตุผลที่ทำไมในการเทรดจึงแพ้เมื่อ “ฉลาดเกินไป”
ตอนที่ 1：「AI ที่เรียนรู้ได้ vs AI ที่ไม่เรียนรู้」
ลอจิกที่ควรเลือกจากนี้จริงๆ คืออะไร？
ในช่วงไม่กี่ปีมานี้ โลก FX คำว่า “AI” ได้กลายเป็นเรื่องปกติ
หน้าเพจขาย EA (การเทรดอัตโนมัติ) หรืออินดิเคเตอร์นั้น
คำว่า
“การเรียนรู้ของเครื่อง” “การเพิ่มประสิทธิภาพด้วยตนเอง” “การเรียนรู้เชิงลึก”
ดูเหมือนว่าเป็นระบบที่ซับซ้อนมาก และสามารถทำนายอนาคตได้
ดูเหมือนไม่มีใครเทียบได้กับ “ระบบที่แข็งแกร่งที่สุด”
อย่างไรก็ตาม เทรดเดอร์ที่ใช้งานจริงหลายคนกลับตระหนักถึงความรู้สึกที่ติดขัดร่วมกัน
「ถึงจะเป็น AI แต่ทำไมถึงชนะไม่ต่อเนื่องล่ะ」
■นี่คือกับดักของการ overfitting
สาเหตุส่วนใหญ่มาจาก
「การเรียนรู้เกินไป (Overfitting)」
อธิบายง่ายๆ คือ สภาวะที่เรียนรู้มากเกินไปกับข้อมูลในอดีต
ทดสอบย้อนกลับให้ผลลัพธ์ที่สวยงามมาก แต่ในตลาดจริงกลับใช้งานไม่ได้
ไม่ใช่เรื่องแปลก
ตรงกันข้าม คือเป็น “รูปแบบที่พบได้บ่อย”
เพราะตลาดโดยธรรมชาติเต็มไปด้วย “เสียงรบกวน” และยัง “เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ”
ดังนั้น
“หลายพารามิเตอร์และการปรับเวลาทำให้
โลจิกที่ถูกปรับให้เหมาะมากที่สุด
จะพังทลายในอนาคตได้ง่าย”
มีโครงสร้างแบบนี้
■ทำไมถึงแพ้ AI ทั้งๆ ที่เป็น AI?
มาสักประเด็นหนึ่ง และคิดอย่างสงบดู
ภาพลักษณ์ว่า AI = ชนะตลอด เป็นที่มาจากไหนกันแน่
มาจากที่ใดกันแน่
学习自動: เรียนรู้อัตโนมัติ
ตัดสินใจที่ดีที่สุดให้
ฉลาดกว่ามนุษย์
มันน่าหลงใหลจริงๆ
แต่ “ความฉลาดนั้น” ถูกใช้อยู่กับอะไร
คำตอบเรียบง่าย
「กับข้อมูลในอดีต」
■ข้อสมมติที่คลาดเคลื่อนหรือไม่?
ตรงนี้มีความคลาดเคลื่อนใหญ่
โลจิก AI จำนวนมากจะถูกออกแบบให้
เรียนรู้การเคลื่อนไหวของราคาจากอดีตและวิเคราะห์
ดึงรูปแบบที่มีประสิทธิภาพสูงสุดออกมา (รวมถึงตรงกันข้าม)
พยายามนำไปใช้ในปัจจุบันและอนาคต
โครงสร้างเช่นนี้
ดูมีเหตุผล
แต่ในการเทรดมีปัญหาที่ร้ายแรง
นั่นคือ
“ตลาดไม่ได้เคลื่อนไหวซ้ำๆ แบบเดิม”
นั่นคือความจริง
■สิ่งที่เกิดขึ้นคือ
ในสถานที่จริง
Backtest สมบูรณ์แบบ
ฟอร์เวิร์ดเริ่มพังทลาย
จริงๆ แล้วล้มเหลว
แล้วก็มี “เครื่องมือ AI” ใหม่ออกมาอีกที่
วงจุ้ยนี้วนซ้ำกันอยู่เสมอ
■ AI ใช้งานไม่ได้หรือ?
มีความเข้าใจผิดอยู่หนึ่งประการ
“แล้ว AI ใช้ไม่ได้หละ?”
ไม่ใช่เรื่องนั้น
ยิ่งตรงกันข้าม
แนวคิด AI ในเชิงการเทรดมีประสิทธิภาพมาก
ปัญหาคือ
“วิธีใช้งานที่ผิดจุด”
ดังนั้น
■การเปลี่ยนแปลงบางอย่างเกิดขึ้น
บางส่วนของโลก“มีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้น”
นั่นคือ
อย่างที่เคยทำ
การทำซ้ำอดีตอย่างสมบูรณ์
การเพิ่มประสิทธิภาพตัวเลขสูงสุด
ไม่ใช่เป้าหมาย
หันไปสู่ทิศทางที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิง
ไม่สามารถระบุได้ว่าอะไร แต่
EA หรือระบบที่ฮิตในต่างประเทศบางราย ไม่มีการเปิดเผย backtest และจะมี forward เท่านั้น นี่คือความจริง
■เบาะแสคือ “ตอนนี้”
แนวคิดนี้มีเบาะแสนง่ายมาก
ไม่ใช่อดีต
“มองตลาดปัจจุบันในขณะนี้อย่างไร”
เทรนด์หรือล็อค
ช่วงแคบหรือไม่
หรือไม่ใช่ทั้งสองแบบ
มีความผันผวนหรือไม่
ปริมาณซื้อขายกำลังเพิ่มขึ้นหรือไม่
หรือว่าตอนนี้อันตราย
ข้อมูลเช่นนี้ ไม่พึ่งพาอดีตและตัดสินใจตามสถานการณ์
“ประเมินแบบเรียลไทม์ในสถานการณ์นั้นๆ และตัดสินใจทันที”
และ
■ความแตกต่างเชิงตัดสินใจจากเดิม
โลจิกแบบเดิม
“หา คำตอบจากอดีต”ถ้าเป็น
แนวทางใหม่คือ
“ประเมินสถานการณ์ปัจจุบันให้ถูกต้อง”
เป็น
ความแตกต่างนี้ดูเล็กน้อย แต่แท้จริงแล้วเป็นแก่นแท้
เพราะว่า
ถึงแม้อนาคตจะไม่สามารถคาดเดาได้
แต่ตอนนี้สามารถประเมินได้อย่างแม่นยำ
■และการเปลี่ยนแปลงอีกอย่างหนึ่ง
ที่สำคัญคือ วิธีการประเมินนั้นยังมีการเปลี่ยนแปลง
จนถึงเดิมที่เคยมองเห็น
ก่อนหน้านี้
ดูอินดิเคเตอร์แบบแยกชิ้น
ตรวจสอบเงื่อนไขทีละข้อ
การใช้งานแบบเดิมทั่วไป
แต่ตอนนี้
การจัดการหลายอย่างพร้อมกัน
แนวคิดจะแผ่ขยายมากขึ้น
■เกิดอะไรขึ้นต่อไป?
เมื่อกระแสนี้เดินหน้า เทรดจะเปลี่ยนแปลงอย่างไร
การตัดสินใจง่ายขึ้น
การเข้าเทรนที่ไม่จำเป็นลดลง
ความสามารถในการทำซ้ำสูงขึ้น
และที่สำคัญที่สุด
“ความลังเลจะหมดไป”
■ยังไม่ถูกค้นพบในพื้นที่บางส่วน
อย่างไรก็ตาม แนวคิดนี้ยังไม่เป็นที่นิยมมากนัก
ผู้คนส่วนใหญ่ยังมุ่งไปที่
ตัวเลข backtest หรือฟีเจอร์ที่มากมาย
ผลกระทบของคำว่า AI ที่เรียนรู้ได้
ซึ่งให้ความสนใจ
อย่างไรก็ตามเบื้องหลังนั้น
ทีละนิด อย่างแน่นอน
มาตรฐานอื่นกำลังแพร่ขยายออกไป
ทั่วโลก
■สรุป
ไม่ใช่ว่า AI ใช้ไม่ได้หรือการเรียนรู้ไม่ดี
ปัญหาคือ
“ดูที่อะไร”
คือ
“ดูอดีตหรือดูปัจจุบัน”
ความแตกต่างนี้เริ่มแบ่งผลลัพธ์อย่างมาก
มีการเปลี่ยนวิธีมองอย่างมากในทางที่กำลังเกิดขึ้น
