การติดตั้ง AI ใน EA (Gemini API, Claude, ONNX) สำหรับผู้เริ่มต้น: ออกแบบและจุดที่มักติดขัด【สำหรับ MT5】

เมื่อได้ยินว่าเป็น “ EA ที่ติด AI ” คุณนึกภาพอะไรขึ้นมาบ้าง
AI จะอ่านแนวตลาด หาโอกาสที่ดีให้เอง และทำกำไรให้ ซึ่งอาจฟังดูคล้ายฝันร้ายดังนั้น
แต่จริงๆ แล้วเมื่อคุณลองรวม AI เข้ากับ EA ของคุณเอง ภาพที่เห็นกลับมีความแตกต่างอย่างมาก AI ไม่ใช่ไม้กายสิทธิ์ แต่เป็นผู้ที่รับฟังและให้คำปรึกษาเมื่อคุณส่งข้อมูลให้
ฉันได้ใส่ระบบให้ EA ของฉันสามารถปรึกษา AI อย่าง Gemini หรือ Claude ได้ บทความนี้จะอธิบายอย่างละเอียดและชัดเจนถึงประสบการณ์นั้นๆ ตามนี้

สิ่งที่คุณจะเข้าใจจากบทความนี้

• เหตุผลที่นำ AI มารวมกับ EA
• ให้ AI ตัดสินอะไรบ้าง (และอะไรที่ไม่ให้ AI ทำ)
• ความแตกต่างระหว่าง AI ที่ทำงานภายใน MT5 กับ AI ภายนอก (Gemini หรือ Claude)
• การออกแบบภาพรวมเมื่อรวม AI เข้ากับ EA และจุดที่มักติดขัด
• ตัวอย่างโค้ดเรียกใช้งาน Gemini/Claude ที่ใช้งานได้จริง (สามารถคัดลอกไปใช้ง่าย)

สรุปไว้ก่อนเลยว่า เป็นอย่างนี้
อย่าทำ AI ให้เป็นผู้ตัดสินขั้นสุดท้าย แต่ให้มันเป็นผู้รวบรวมข้อมูลและเสนอทางเลือก แล้วให้ EA ตัดสินใจตามกฎที่กำหนดไว้
แนวคิดนี้จะเป็นพื้นฐานของส่วนที่ตามมา

【สำหรับผู้ที่ยังไม่เคยสร้าง EA มาก่อน】
วิธีสร้าง EA เองนั้นมีอยู่ในบทความมีค่าใช้จ่ายของฉันที่วางขายไปแล้ว「เริ่มต้นจากผู้เริ่มต้น Programming สู่การพัฒนา EA」ซึ่งอธิบายไว้แล้ว หากคุณยังไม่เคยสร้าง EA ด้วยตนเอง แนะนำให้เริ่มจากตรงนั้นก่อน บทความนี้เป็นบทความที่เพิ่มการตัดสินใจด้วย AI ให้กับ EA ที่สร้างขึ้น
【ส่วนที่มีค่าใช้จ่ายมีตัวอย่างโค้ดให้ลองใช้งาน】
ส่วนที่มีค่าใช้จ่ายจะมีโค้ดทดลองที่คัดลอกเฉือนวางแล้วคอมไพล์เพื่อทดสอบได้ (Chapter 18 พร้อมแดชบอร์ด) การเทรดจะไม่มีการทำในโหมดจริง คุณสามารถทดลองได้อย่างปลอดภัยในบัญชีเดโม

1. ทำไมต้องติด AI ใน EA

ก่อนอื่น มันเป็นประเด็นที่สำคัญที่สุด จุดประสงค์ในการติด AI ใน EA ไม่ใช่เพื่อให้ชนะได้เสมอ
การติด AI ไว้แล้วไม่ได้รับประกันว่าจะชนะเสมอ สิ่งที่สำคัญคือการกำหนดให้ชัดเจนตั้งแต่ต้นว่า “ต้องการอะไรจาก AI”

EA ที่สร้างขึ้นด้วยกฎล้วนๆ มักเก่งในการระบุเงื่อนไขเป็นตัวเลขอย่าง เช่น “ RSI ต้องมากกว่าหรือเท่ากับ X ” หรือ “ราคาสูงกว่า EMA ”
ในขณะเดียวกัน การตัดสินใจว่า “เมื่อมองสถานการณ์หลายอย่างรวมกันแล้วควรมั่นใจแค่ไหน” นั้นยากจะเขียนลงในกฎ เมื่อเพิ่มเงื่อนไขมากขึ้น ความซับซ้อนก็เพิ่มขึ้น บรรลุถึงจุดที่ไม่รู้ว่าอะไรทำงานอย่างไร
ดังนั้นผมจึงคาดหวังต่อ AI ว่า

สิ่งที่คาดหวังจาก AI

• ให้ AI มองหลายปัจจัยรวมกัน แล้วคืนค่า “ทิศทาง” และ “ความมั่นใจ”
• หากข้อมูลไม่ครบถ้วน ให้บอกว่า “ตอนนี้ยังควรเลี่ยงก่อน”
• บันทึกเหตุผลในการตัดสินใจเป็นข้อความสั้นๆ เพื่อดูย้อนหลังได้
• เมื่อสถานการณ์เปลี่ยนไปในช่วงที่ถือสถานะอยู่ แจ้งให้ทราบว่าเกิดการเปลี่ยนแปลง

แน่นอนว่าความจริงแล้วผลลัพธ์ของ EA จะดีขึ้นหรือไม่ยังเป็นเรื่องคนละประเด็น ต้องเปรียบเทียบระหว่างมี AI กับไม่มี AI เพื่อดูผล แน่นอนว่าผมเองก็ยังไม่เคยทดสอบการเปรียบเทียบภายใต้เงื่อนไขเดียวกันอย่างครบถ้วน เพราะฉะนั้นจึงควรระบุวัตถุประสงค์และบันทึกการทดลองไว้เพื่อยืนยัน
อย่ากำหนดจุดประสงค์เดียวจนหมดเพื่อไม่ให้ “กลายเป็นเทรนด์ของ AI” บน EA ก่อนติดตั้ง ให้จดสิ่งที่คุณคาดหวังจาก AI ไว้บนกระดาษก่อนนะ