?導入

ในยุคที่ ChatGPT เขียนโค้ดได้มาถึงแล้ว

เมื่อก่อน หากต้องการ EA ที่เขียนด้วย MQL ก็ต้องตรวจสอบไวยากรณ์ หาโค้ดตัวอย่าง และแก้ไขข้อผิดพลาดด้วยตนเองเป็นหลายวัน แต่ ตอนนี้หากสั่งให้ AI จะมีรูปแบบครบถ้วนในไม่กี่นาที

หากมองเพียงการเปลี่ยนแปลงนี้เพียงอย่างเดียว

อาจมีคนคิดว่า “นักพัฒนา EA ไม่จำเป็นแล้วใช่ไหม”

อาจจะมีบ้าง

แต่ในความเป็นจริงกลับตรงกันข้าม

ในยุค AI สิ่งที่ไม่จำเป็นคือ นักพัฒนาที่เขียนโค้ดเพียงอย่างเดียว

ในทางกลับกัน ความมีคุณค่าของนักพัฒนาที่เข้าใจตลาด ออกแบบโครงสร้าง EA และสามารถตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI จะยิ่งเพิ่มมากขึ้น

การพัฒนา EA กำลังเปลี่ยนจากการเขียนโค้ดไปสู่การใช้ง AI เพื่อออกแบบระบบการเงิน

?พื้นที่ที่ AI แทนได้

สิ่งที่ AI ถนัดคือการดำเนินการที่เป็นรูปแบบมาตรฐาน

ตัวอย่าง เช่น

・เงื่อนไขการเข้าเทรดด้วยเส้น Moving Average
・การ判定-overbought ด้วย RSI
・判定 MACD Cross
・ตั้ง SL/TP แบบคงที่
・EA สำหรับ Backtest แบบง่าย
・การเพิ่มพารามิเตอร์อินพุต
・การส่งออกล็อก

กระบวนการเช่นนี้ AI สามารถสร้างได้อย่างรวดเร็วมาก

กระบวนการที่เคยเป็นอุปสรรคสำหรับมือใหม่อย่าง “สร้าง EA ที่ใช้งานได้ก่อน” ได้ถูก AI ทำให้เรียบง่ายลงมาก

นั่นคือ นักพัฒนาที่เคยมุ่งหวังเฉพาะการทำงานที่เป็นการดำเนินการเขียนโค้ดจะถูกท้าทายมากขึ้นในอนาคต

?พื้นที่ที่ AI ยังไม่ถนัด

ในทางกลับกัน ยังมีเรื่องที่ AI ไม่ถนัดอย่างชัดเจน

นั่นคือ

“ทำไมตรรกะนี้ถึงมีข้อได้เปรียบ”

ต้องการตัดสินใจ

AI สามารถเขียนโค้ดได้

แต่ไม่สามารถรับประกันเหตุผลว่าทำไมถึงชนะในตลาด

ตัวอย่าง เช่น

・บนกรอบเวลาใดจึงมีข้อได้เปรียบ
・เหมาะกับตลาดแนวโน้มหรือไม่
・เหมาะกับตลาดไร้แนวโน้ม (sideways) หรือไม่
・มุ่งเป้าไปที่การขยายความผันผายหรือไม่
・จับจังหวะการยืนการลง
・ได้ breakout หรือไม่
・ในช่วงไหนควรหยุด

การตัดสินใจเหล่านี้ไม่ใช่แค่การเขียนโปรแกรม

เป็นความเข้าใจตลาด

ที่นี่ AI เพียงอย่างเดียวก็ไม่สามารถทายได้ทั้งหมด

?ผู้ที่ EA จะยังเหลืออยู่

ผู้พัฒนา EA ที่ยังอยู่รอดต่อไปไม่ใช่ช่างฝีมือด้านโค้ดเพียงอย่างเดียว

แต่เป็นผู้วางแผนออกแบบ

ต่อให้กับ AI

“สร้างด้วยเงื่อนไขนี้”

ไม่ใช่

“นำโครงสร้างตลาดนี้มาสร้างเป็นกฎที่ตรวจสอบได้อย่างไร”

แต่เป็นคนที่สามารถสั่งให้ AI ทำได้

ยิ่งไปกว่านั้น เมื่อเห็นโค้ดที่ AI สร้างขึ้น

・ตรวจสอบว่า MQL4 และ MQL5 ไม่สับสนกัน
・การใช้ CopyBuffer ถูกต้องหรือไม่
・Handle ถูกปล่อยอย่างถูกต้องหรือไม่
・ArraySetAsSeries เหมาะสมหรือไม่
・ไม่ overfit เฉพาะในการทดสอบย้อนกลับ
・ไม่ออกแบบที่ทำให้ใช้งจริงแล้วพัง

เป็นคนที่สามารถตรวจสอบได้

สำหรับ EA ในยุค AI ความสามารถในการทบทวนมากกว่าความสามารถในการลงมือทำ

?บทบาทของ EA ในอนาคตขึ้นสู่ระดับบน

ในอดีต EA พัฒนาโดย

มนุษย์คิดตรรกะ เขียนโค้ด แก้ไข

ต่อไปนี้ไม่ใช่แบบนั้น

มนุษย์คิดโครงสร้างตลาด

มนุษย์ออกแบบ

AI ทำการลงมือ

มนุษย์ตรวจสอบ

มนุษย์ตัดสินใจปรับปรุง

รูปแบบนี้

นั่นหมายความว่า งานของนักพัฒนาไม่ได้หายไป แต่ย้ายไปยังขั้นตอนบน

งานที่ต้องใช้มือคล่องแคล่วจะถูกแทนที่ด้วยงานที่ต้องใช้การตัดสินใจมากกว่า

?มุมมอง MAEP

MAEP ตั้งอยู่บนพื้นฐานการเปลี่ยนแปลงนี้

ไม่พอแค่ให้ AI ใช้ MetaTrader

จำเป็นต้องสอน MetaTrader ให้กับ AI

เพราะว่า AI ไม่เข้าใจ MQL อย่างสมบูรณ์

การผสม MQL4 และ MQL5

การสร้าง OrderSend ผิดพลาด

การใช้ CopyBuffer ผิด

การรั่วไหลของ Handle

สิ่งเหล่านี้เป็นหลักฐานที่ AI เข้าใจ MetaTrader ในระดับพื้นผิว

เพราะเหตุนี้ นักพัฒนา EA จำเป็นต้องมีพลังในการกำกับ AI

✅สรุป

จะรอดจากยุค AI ได้หรือไม่สำหรับนักพัฒนา EA

คำตอบคือ จะรอด

แต่บทบาทของพวกเขาจะเปลี่ยนไป

การเขียนโค้ดเพียงอย่างเดียวจะยากขึ้น

อย่างไรก็ตาม ความสามารถในการเข้าใจตลาด ออกแบบ EA ใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ และตัดสินคุณภาพขึ้นลง จะทำให้คุณค่าของผู้เชี่ยวชาญสูงขึ้น

AI ไม่ใช่ผู้ล้าง EA ออกไปจากวงการ

แต่เป็นผู้ดัน EA ขึ้นสู่ขั้นตอนบน

?CTA

ยุคที่ให้ AI สร้าง EA กำลังเริ่มขึ้นแล้ว

อย่างไรก็ตาม สิ่งที่จำเป็นจริงๆ คือ ทำให้ AI เข้าใจ MetaTrader อย่างถูกต้อง

MAEP คือชุดความรู้ที่สนับสนุนการพัฒนา MetaTrader ในยุค AI

ไม่ใช่เพียงใช้ AI แต่ต้องสอน AI ด้วย

ตรงนั้นคือความเป็นไปได้ใหม่สำหรับการพัฒนา EA ต่อไป