ปัจจุบัน ‘ปัญญาประดิษฐ์’(AI) กำลังเข้ามามีบทบาทในตลาดการเงินมากขึ้น โดยเฉพาะบอทเทรดดิ้งอัตโนมัติที่ใช้ ‘แชตจีพีที’(ChatGPT) เป็นพื้นฐาน ซึ่งอาศัย ‘การประมวลผลภาษาธรรมชาติ’(NLP) และ ‘แมชชีนเลิร์นนิง’(ML) ในการวิเคราะห์ข้อมูลตลาด ข่าวสาร และกระแสตอบรับจากโซเชียลมีเดีย เพื่อคาดการณ์ทิศทางราคาและตัดสินใจซื้อขายอย่างแม่นยำ
บอทเทรดดิ้ง AI สามารถดำเนินการซื้อขายได้รวดเร็วกว่าวิธีการแบบดั้งเดิม โดยตรวจจับความเคลื่อนไหวของราคาแบบเรียลไทม์ และดำเนินคำสั่งซื้อขายโดยอัตโนมัติ บอทที่ใช้ ‘แชตจีพีที’ ไม่เพียงพิจารณาสัญญาณทางเทคนิค แต่ยังคำนึงถึง ‘จิตวิทยาตลาด’ และ ‘เหตุการณ์สำคัญ’ ที่เกิดขึ้น ซึ่งช่วยให้กลยุทธ์การลงทุนมีความแม่นยำมากขึ้น
กลยุทธ์หลักสำหรับการพัฒนาบอทเทรดดิ้ง AI มีอยู่หลายแบบ เช่น การเทรดตามแนวโน้ม(Trend Following) การใช้ส่วนต่างราคาเพื่อทำกำไร(Arbitrage) และการใช้ ‘การวิเคราะห์อารมณ์ตลาด’(Sentiment Trading) เพื่อทำการซื้อขายให้สอดคล้องกับกระแสข่าว AI จะเรียนรู้จากข้อมูลที่เข้ามาอย่างต่อเนื่อง และปรับแต่งระบบบริหารความเสี่ยงให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
ในเชิงเทคนิค ‘ไพธอน’(Python) เป็นภาษาหลักที่นิยมใช้พัฒนาบอท ทำงานร่วมกับเฟรมเวิร์ก AI และ API ตลาดหลักทรัพย์ นักพัฒนาใช้ ‘แบ็กเทสต์’(Backtest) เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของกลยุทธ์ก่อนนำไปใช้จริง และต้องมีระบบมอนิเตอร์แบบเรียลไทม์เพื่อลดความเสี่ยง การเชื่อมต่อ API ของตลาดแลกเปลี่ยนช่วยให้ดำเนินคำสั่งซื้อขายอย่างรวดเร็ว พร้อมทั้งเพิ่มประสิทธิภาพของเซิร์ฟเวอร์เพื่อลดความหน่วงเวลา
แม้ว่าความนิยมของ AI ในตลาดการเงินจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่ก็ยังมีข้อจำกัดที่ต้องคำนึงถึง โดยเฉพาะปัญหาการ ‘ปรับแต่งมากเกินไป’(Overfitting) กับข้อมูลในอดีต และความเสี่ยงที่เกิดจากความผิดพลาดของโมเดล ดังนั้น การวิเคราะห์และทดสอบอย่างรอบคอบยังคงเป็นสิ่งสำคัญ ด้าน ‘สถาบันการเงิน’ รายใหญ่อย่าง ธนาคาร และกองทุนเฮดจ์ฟันด์ ต่างเร่งนำ AI มาปรับใช้ ซึ่งคาดว่าในอนาคตจะมีระบบเทรดดิ้งที่ล้ำหน้าขึ้นอย่างต่อเนื่อง
ความคิดเห็น 0