จากหลักการพื้นฐาน: ทำไม #AI Trading ถึงไม่ควรทำนายการขึ้นลง

หนึ่ง, เริ่มต้นด้วย AI: โมเดลขนาดใหญ่มันทำอะไร?
หลายคนมองว่าโมเดลขนาดใหญ่มันเป็น "กล่องดำที่คิดได้" แต่จากพื้นฐานของการคำนวณ มันทำได้แค่สิ่งเดียว:
ในเวกเตอร์สเปซสูงมิติ คำนวณความคล้ายคลึงกัน
ข้อมูลเข้า (#token , รูปภาพ, ซีรีส์เวลา) จะถูกแมปเป็นเวกเตอร์;
"ความเข้าใจ" "การอนุมาน" ทั้งหมดเป็น การคูณจุดเวกเตอร์ + การแปลงแบบไม่เชิงเส้น
แกนหลักของ Transformer ไม่ใช่ "ปัญญา" แต่คือ:
บีบอัดข้อมูลเข้าเป็นเวกเตอร์
คำนวณความคล้ายคลึงกันระหว่างเวกเตอร์
รวมข้อมูลตามความคล้ายคลึงกัน
ส่งออกเป็นการแจกแจงความน่าจะเป็น
นี่คือข้อเท็จจริงสำคัญ:
ความสามารถของ LLM คือ การรู้จำรูปแบบ ไม่ใช่การทำนาย
ในบริบทของภาษา รูปแบบมีความเสถียรพอสมควร จึงดูเหมือน "การทำนาย" ได้;
แต่ในตลาดการเงิน สิ่งนี้จะกลายเป็นปัญหาอย่างรุนแรง
สอง, ทำไม "ใช้ AI ทำนายการขึ้นลง" ถึงเกือบจะล้มเหลว?
เพราะตลาดการเงินและภาษา มีความแตกต่างพื้นฐานสามอย่าง
1️⃣ อัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงต่ำมาก
ภาษาธรรมชาติมีแนวโน้มทางสถิติที่แข็งแรง;
ราคาตลาดระยะสั้น ≈ การเคลื่อนไหวแบบสุ่ม การขึ้นลงประมาณ 50:50
โมเดลที่เรียนรู้มักเป็นแค่:
การกลับสู่ค่าเฉลี่ย
การทำให้เสียงรบกวนเรียบเนียน
ไม่ใช่ความผันผวนสุดขีดและเหตุการณ์เสี่ยงที่คุณสนใจจริงๆ
2️⃣ ไม่คงที่
ความหมายของภาษาไม่เปลี่ยนแปลงหลายสิบปี;
โครงสร้างตลาดเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง กฎเกณฑ์ที่ใช้ได้ในปี 2021 อาจใช้ไม่ได้ในปี 2024
3️⃣ การต่อต้านอย่างรุนแรง
ภาษาไม่มีคู่แข่ง;
ตลาดเป็นเกมศูนย์รวม ทุก pattern ที่ถูกระบุ จะถูกเก็งกำไรอย่างรวดเร็วจนหายไป
ข้อสรุปตรงไปตรงมา:
AI ไม่เหมาะสำหรับการทำนาย "แท่งเทียน K ถัดไปจะขึ้นหรือลง"
แต่ไม่ได้หมายความว่า AI ไม่มีประโยชน์ในเทรดดิ้ง — เพียงแต่คำถามผิด
สาม, เปลี่ยนคำถามใหม่: การรู้จำ Regime แทนที่จะทำนายทิศทาง
คำถามที่มีอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงสูงจริงคือ:
ตลาดปัจจุบันอยู่ในสภาพไหน?
ตลาดไม่ได้เป็นการเคลื่อนไหวแบบสุ่มต่อเนื่อง แต่เปลี่ยนระหว่าง Regime ต่างๆ:
ความผันผวนต่ำ
ความผันผวนสูง
แนวโน้มขาขึ้น
วิกฤติสภาพคล่อง
Regime มีความต่อเนื่อง และช่วงเวลานานกว่าหนึ่งแท่งเทียน K มาก
สิ่งนี้ทำให้มันมีความเสถียรมากกว่าการ "ทำนายการขึ้นลง"
งานวิจัยจำนวนมากแสดงให้เห็นว่า กลยุทธ์ Regime มี alpha หลักมาจากการหลีกเลี่ยงสภาพแย่ๆ มากกว่าการจับจังหวะดีๆ
สี่, การใช้งาน AI อย่างถูกต้อง: Market State Embedding
นำแนวคิดการคำนวณของ LLM มาปรับใช้ แต่เป้าหมายเปลี่ยนไป
ไม่ใช่:
ข้อมูลตลาด → AI → ขึ้นหรือลง
แต่เป็น:
ข้อมูลตลาด → การแทนด้วยเวกเตอร์ → ความคล้ายคลึงกัน → การตัดสินใจ Regime
แนวคิดหลัก:
ใช้ encoder บีบอัดสถานะตลาดหลายมิติเป็น embedding
ระยะห่างของเวกเตอร์แทน "ความคล้ายคลึงของสถานะตลาด"
ตลาดปัจจุบัน ≈ ช่วงใดช่วงหนึ่งในอดีต?
ขั้นตอนนี้:
ไม่สมมุติการแจกแจง
ไม่ตั้ง threshold ด้วยมนุษย์
รองรับสูงมิติ, หลายปัจจัย, ไม่เชิงเส้นโดยธรรมชาติ
ผลลัพธ์ไม่ใช่ "สัญญาณซื้อขาย" แต่เป็น การรับรู้สถานะตลาด
ห้า, คุณค่าที่แท้จริงของ Regime: การนำกลยุทธ์ไปใช้และการบริหารความเสี่ยง
Regime ไม่ได้สร้างกำไรโดยตรง แต่เป็นตัวกำหนดว่าคุณจะขาดทุนมากหรือไม่
การแมปแบบทั่วไป:
แนวโน้มแกว่งตัว → การตั้งค่า grid
แนวโน้มเทรนด์ → การติดตามแนวโน้ม
ความผันผวนสูง → ลดตำแหน่ง
วิกฤติสภาพคล่อง → การถือเงินสด
เป้าหมายไม่ใช่การทำกำไรเพิ่มขึ้นมากนัก แต่คือ:
ในสภาพตลาดที่ผิดพลาด อย่าทำสิ่งผิด
หก, NoFx: โครงสร้างพื้นฐานของ AI Trading ไม่ใช่ "ตัวทำนาย AI"
ตำแหน่งของ NoFx ชัดเจน:
ไม่ใช่ให้ LLM ทำนายตลาด แต่เป็นให้ AI มี "ระบบเทรดที่ตัดสินใจได้อย่างปลอดภัย"
ทำไมข้อจำกัดของ AI Trading ไม่ใช่ที่โมเดล?
เพราะระบบที่สามารถทำงานได้ต้องการ:
ข้อมูลที่เสถียรและเป็นเอกภาพ
การดำเนินการที่ต่ำดีเลย์และควบคุมได้
การบริหารความเสี่ยงที่เข้มงวดและปรับแต่งได้
บันทึกที่สมบูรณ์และตรวจสอบได้
สิ่งเหล่านี้ 99% ของ "ผลิตภัณฑ์ AI เทรดดิ้ง" ไม่มี
เจ็ด, สิ่งที่ NoFx ทำ (เวอร์ชันง่ายสุด)
1️⃣ ชั้นข้อมูล
เข้ารหัสข้อมูลสำคัญของตลาดทั้งหมดในรูปแบบเดียว:
ราคา, ปริมาณ, OI, อัตราค่าธรรมเนียม, การชำระบัญชี, กระแสเงินทุน, สมุดคำสั่ง, ความผันผวน, ตัวชี้วัดทางเทคนิค
ข้อมูลต่างชนิด → อินเทอร์เฟซเดียว
2️⃣ ชั้นการดำเนินการ
ซ่อนความแตกต่างของตลาดแลกเปลี่ยน, สั่งซื้อ, ตำแหน่ง, เลเวอเรจ, กลยุทธ์การหยุดขาดทุน
กลยุทธ์ไม่จำเป็นต้องสนใจ "นี่คือแพลตฟอร์มไหน"
3️⃣ ชั้นการตัดสินใจ
AI ไม่ทำนายขึ้นลง แต่:
วิเคราะห์ตลาดแบบโครงสร้าง
คัดเลือกและจัดลำดับสินทรัพย์
ประเมินตำแหน่งและความเสี่ยง
ตัดสินใจเข้า/ออกตลาด
ผลลัพธ์คือ การตัดสินใจเชิงโครงสร้างที่ตรวจสอบได้ ไม่ใช่แค่คำว่า "ซื้อ"
4️⃣ การรวม Regime
การระบุ Regime เป็นโมดูลของระบบ:
ก่อนอื่นประเมินสถานะตลาด
จากนั้นเลือกกลยุทธ์และระดับความเสี่ยง
ระดับความรุนแรงของ AI จะปรับอัตโนมัติตาม Regime
แปด, ทำไมต้องยึดมั่นในความโปร่งใสและโอเพ่นซอร์ส?
ในวงการการเงิน กล่องดำไม่มีความน่าเชื่อถือ
หลักการของ NoFx:
ทุกการตัดสินใจของ AI มีบริบทครบถ้วน
ทุกการเทรดสามารถย้อนดู "ทำไม"
การบริหารความเสี่ยง, ตำแหน่ง, เลเวอเรจ ปรับแต่งได้ทั้งหมด
โค้ดสามารถตรวจสอบและปรับใช้เองได้
นี่คือสิ่งที่โครงสร้างพื้นฐานควรเป็น
เก้า, การกระจายอำนาจ: AI Trading ไม่ควรเป็นของเฉพาะองค์กร
ความเป็นจริงคือ:
การเทรดแบบ Quant มีอุปสรรคสูงมาก
นักเทรดทั่วไปถูกกีดกันอย่างเป็นระบบ
เป้าหมายของ NoFx ง่ายมาก:
ให้คนที่ไม่รู้โค้ดเลย ก็สามารถสร้างกลยุทธ์ AI เทรดได้ใน 5 นาที และรู้ว่ามันทำอะไร
นี่ไม่ใช่การลดความเป็นมืออาชีพ แต่เป็นการห่อหุ้มความสามารถระดับมืออาชีพเป็นเครื่องมือ
เหมือน:
Excel สำหรับวิเคราะห์ข้อมูล
Figma สำหรับออกแบบ
NoFx ต้องการเป็นมาตรฐานของ AI Trading
สิบ, สรุปเป็นคำเดียว
แกนหลักของ AI คือ ความคล้ายคลึงของเวกเตอร์ ไม่ใช่ "ความสามารถในการทำนาย"
คำถามที่มีคุณค่าสูงในตลาดคือ การรู้จำ Regime ไม่ใช่การทำนายการขึ้นลง
อุปสรรคที่แท้จริงไม่ใช่ที่โมเดล แต่คือ การวิศวกรรม, การบริหารความเสี่ยง และความสามารถในการอธิบาย
อนาคตของ AI Trading คือ โครงสร้างพื้นฐาน ไม่ใช่แค่กลอุบาย
ถ้าคุณสนใจ ผมสามารถเขียนบทความต่อไปโดยเฉพาะ:
👉 ทำไม "AI บอกให้ซื้อก็ซื้อ" ถึงเป็นระบบเทรดที่อันตรายที่สุด