📌 Join with me and comply with our journey: Linkedin, Facebook
หนึ่งใน 2025 New 12 months Decision ที่ผมตั้งไว้ในปีนี้ มี 3 เรื่องหลัก:
- หาแหล่งรายได้ใหม่จากช่องทางอื่น
- ทำ Information Venture ให้ได้ 2–3 โปรเจกต์
- อยากลองทำอะไรที่สามารถต่อยอดไปเป็น Solopreneur (ผู้ประกอบการเดี่ยวที่ใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีช่วยสร้างรายได้)
ไอเดียที่ตอบโจทย์ทั้งสามข้อได้ในคราวเดียว ก็คือ “Sign Buying and selling” หรือการสร้างระบบวิเคราะห์หุ้นเพื่อหาจังหวะซื้อขายแบบอัตโนมัติ โดยใช้ข้อมูลในอดีตและเทคนิคทางสถิติ ดังนั้นบทความนี้จะเป็นการบันทึกแนวคิดที่ผมทำนะครับ ^__^
💬 ก่อนอื่น ขอออกตัวก่อน…
ผมไม่ได้เป็นนักวิเคราะห์มืออาชีพ และยังใหม่มากกับการทำ Sign Buying and selling
Weblog นี้เลยอยากแชร์แนวคิด วิธีคิด และกลยุทธ์ที่ผมใช้ เผื่อใครสนใจสามารถนำไปต่อยอดหรือปรับใช้ได้ครับ
1️⃣ Config Setup — ตั้งค่าพื้นฐานก่อนเริ่ม
- START_DATE: ผมกำหนดเป็น 1 มกราคม 2017 เพื่อให้ครอบคลุมช่วงเหตุการณ์สำคัญอย่าง COVID-19
- Asset: เลือก “หุ้นไทย” เป็นหลัก และเริ่มจากหุ้นพื้นฐานดีที่มีสภาพคล่องเหมาะแก่การทดลอง
💡 Ideas:
- ผมใช้
yfinanceดึงข้อมูลหุ้นต่างประเทศ (หรือแหล่งข้อมูลอื่นสำหรับหุ้นไทย) ถ้าดึงหลายตัวพร้อมกัน ระวังเรื่อง Price Restrict แนะนำให้ batch โหลด + ใส่ delay - ผมสังเกตว่า ราคาที่ดึงมาบางครั้งมีทศนิยมเยอะเกินปกติ อาจเกี่ยวกับอัตราแลกเปลี่ยนหรือค่าความละเอียดของ API ดังนั้นผมแนะนำให้ปรับให้เหลือ 2 ตำแหน่งเพื่อให้ผลลัพธ์คงที่
2️⃣ Visualization — เข้าใจตลาดก่อนออกสัญญาณ
ก่อนที่จะเริ่มสร้างกลยุทธ์ ผมให้ความสำคัญกับการทำความเข้าใจข้อมูลผ่านการสร้าง Visualization ก่อนเสมอครับ การมองเห็นภาพรวมของข้อมูลจะช่วยให้เราเข้าใจโครงสร้างของตลาด และเห็นรูปแบบ (Sample) ที่ซ่อนอยู่
ตลาดหุ้นไทยอยู่ในสภาวะ “Sideway” มาหลายปี ดังนั้นหุ้นหลายๆตัว มีราคาที่ไม่ต่างไปจากเดิมมากนัก Y__Y
3️⃣ Sign Methods ที่ผมลองใช้
ผมเชื่อว่า “ไม่มีกลยุทธ์เดียวที่ใช้ได้กับทุกหุ้น” เลยทดลองหลายสิบแบบ (เอาจริงๆผมทำไปเกือบ 100 อัน ^__^) แล้วดูว่าแบบไหนเหมาะกับหุ้นแบบไหน
💡 Ideas:
- Standard Technique มักให้ผลไม่ดี ผมเข้าใจว่าอะไรที่คนใช้เยอะๆ มันก็จะได้ผลไม่ดีนะ เพราะเจ้ามือหรือผู้ที่เข้าใจระบบนี้ ก็จะผลิกแผลงและเอาชนะมันได้
- ถ้าใครมี indicator ดีๆ ก็อย่าลืมมาบอกกันนะครับ
4️⃣ Run Technique — สร้าง Simulation และวัดผล Backtest
เมื่อวางกลยุทธ์เสร็จแล้ว ผมเริ่มทำ Backtest Simulation โดยตั้งต้นด้วยเงินทุนจำลองที่ 100,000 บาท เพื่อความง่ายในการคำนวณ (คิดเป็น % ก็แค่หาร 1,000)
สิ่งที่ผมเก็บจากแต่ละรอบการซื้อขาย ได้แก่:
- สัญญาณ
Sign (Purchase/Promote) - เงินสดคงเหลือ
Money - ปริมาณหุ้นที่ถือ
Inventory Quantity - เปอร์เซ็นต์กำไร/ขาดทุน
%Win_Loss - ผลกำไรสุทธิ
Win/Loss - จำนวนรอบแนวโน้ม
Trend_Number
5️⃣ วัดผลกลยุทธ์ด้วย Efficiency Metrics
เพื่อประเมินว่ากลยุทธ์ไหนดีหรือไม่ดี ผมใช้ชุดตัวชี้วัด (Metrics) ทั้งหมด 4 กลุ่ม ดังนี้:
📈 1. ผลตอบแทน (Return)
Final_Equity: มูลค่าท้ายสุดหลังจากเทรด%Return: เปอร์เซ็นต์กำไร-ขาดทุนAlpha vs Purchase & Maintain: ผลต่างเมื่อเทียบกับการถือยาวCAGR: อัตราผลตอบแทนทบต้นต่อปี
📉 2. ความเสี่ยง (Threat)
Max Drawdown: การขาดทุนสูงสุดในช่วงหนึ่งVolatility: ความผันผวนของพอร์ตSharpe / Sortino / Calmar Ratio: อัตราส่วนผลตอบแทนเทียบความเสี่ยง
🎯 3. คุณภาพของกลยุทธ์ (High quality)
%Win: อัตราการเทรดที่จบด้วยกำไรWin/Loss Ratio: เปรียบเทียบขนาดของ Win กับ LossRevenue Issue: ผลรวมกำไร / ผลรวมขาดทุนMax Consecutive Loss: จำนวนครั้งขาดทุนติดกันสูงสุด
📆 4. การนำไปใช้จริง (Practicality)
Pattern Frequency: จำนวนรอบเทรนด์ที่เกิดDay/Pattern: ความยาวเฉลี่ยของแต่ละเทรนด์
6️⃣ ผลลัพธ์และสิ่งที่เรียนรู้
หลังจากลอง Backtest กลยุทธ์ต่างๆ และวัดผลด้วย Efficiency Metrics ทำให้ผมได้ข้อสรุปว่า:
- หุ้นแต่ละตัวมีลักษณะเฉพาะ → กลยุทธ์ที่ได้ผลกับตัวหนึ่ง อาจใช้ไม่ได้กับอีกตัวหนึ่ง
- การเลือกกลยุทธ์ที่ “เหมาะ” กับหุ้นนั้นๆ ช่วยเพิ่มโอกาสทำกำไร และลดความเสี่ยงได้อย่างมาก
ข้อสังเกต:
- Information Leakage: การเอาข้อมูลในอนาคตมาใช้ระหว่าง simulation ในที่นี้รวมถึงการสร้าง sign ย้อนหลังจากวันที่ Run จริง ซึ่งเป็นข้อผิดพลาดที่ต้องระวังในการสร้าง Sign Buying and selling Technique
- Motion ต้องเกิดหลัง Sign เสมอ: ในกรณีของผม ผมใช้การ Run Sign เมื่อจบวัน ดังนั้นเราจะรู้ Sign ซื้อ/ขาย ตอนจบวัน ผมจึง Motion Purchase/Promote โดยอาศัยราคาเปิดของวันรุ่งขึ้น
- สัญญาณหลอก (False Sign): “สัญญาณหลอก” เป็นปัญหาที่พบบ่อยในการสร้าง Sign Buying and selling Technique ซึ่งทำให้ผลตอบแทนไม่ดี โดยเฉพาะในกรณี “ซื้อวันนี้ ขายพรุ่งนี้ ขาดทุน”
Thought การแก้ไข False Sign :
- ใช้หลายอินดิเคเตอร์ร่วมกัน:
– RSI Sign + MACD Sign
– ใช้ Candlestick Sample หรือ Pattern Detection ประกอบ - ตั้ง Holding Interval ขั้นต่ำ (เช่น ต้องถืออย่างน้อย 3 วันก่อนขาย)
- ปรับ Threshold เช่น RSI จาก <30 เป็น <20 เพื่อกรองสัญญาณหลอก
7️⃣ ทดลองสร้าง Composite Methods
เพื่อแก้ปัญหา False Sign ผมเริ่มพัฒนา Composite Sign โดยผสมอินดิเคเตอร์หลายตัวเข้าด้วยกัน โดยมีแนวทางหลักๆ ดังนี้:
7.1 แนวทางการ Looped Composite Sign
ผมเลือก Looped Composite Signalโดยใช้ logic:
- ซื้อ (Purchase): ใช้
AND— ต้องมี 2 อินดิเคเตอร์ขึ้นไปให้สัญญาณใกล้กัน → ค่อยซื้อ - ขาย (Promote): ใช้
OR— แค่มีตัวเดียวส่งสัญญาณขาย → ขายเลยเพื่อลดความเสี่ยง
7.2) กลยุทธ์สัญญาณซื้อขาย (Composite Sign Methods) มีหลายแบบอาทิ
หลังจากได้ Composite Methods แล้ว ก็นำไปเข้าข้อ 4️⃣ Run Technique, 5️⃣ วัดผลกลยุทธ์ด้วย Efficiency Metrics เราก็จะได้ผลลัพธ์ทั้งหมดออกมา
8️⃣ Visualization End result
เนื่องจากผลลัพธ์จากกลยุทธ์มีจำนวนมาก การใช้กราฟช่วยให้เราเข้าใจภาพรวมได้ง่ายและเห็น perception ที่ซ่อนอยู่ชัดเจนขึ้น ตัวอย่างที่ผมใช้คือการแปลงตารางสรุปผลเป็น Scatter Plot ซึ่งสามารถแสดงให้เห็นได้ทันทีว่าแต่ละกลยุทธ์ให้ผลลัพธ์ดีกว่าหรือแย่กว่าแนวทาง Purchase & Maintain หรือไม่ และสามารถดู Technique ที่มี %Win Price สูงๆได้ในเวลาเดียวกัน
- จุดที่ 1 บอกว่าเส้นปะคือเส้นที่บอกว่า Buying and selling Technique นั้นชนะ ซื้อแล้วถือ (ฺPurchase and Maintain) Technique หรือไม่ ซึ่งก็ควรชนะ
- จุดที่ 2 ตัวนี้น่าสนใจเพราะชนะ Purchase and Maintain ถึง 50% แถม Win price ยังได้ 100 ด้วย
- จุดที่ 3 ตัวนี้น่าสนใจเพราะชนะ Purchase and Maintain มากกว่า 10% แถม Win price ยังได้มากกว่า 80
ในทางกลับกัน กลยุทธ์บางตัวให้ผลลัพธ์ต่ำกว่า Purchase & Maintain และกลยุทธ์บางตัวมี Win Price ต่ำกว่า 50% ซึ่งหากนำไปใช้จริง อาจนำไปสู่การขาดทุนได้
หากเจอกลยุทธ์ที่น่าสนใจเป็นพิเศษ เราสามารถเจาะลึกเพิ่มเติมด้วยการดู Historic Commerce รายตัว เพื่อวิเคราะห์แต่ละจังหวะเข้าออกของระบบได้ชัดเจน
9️⃣ เลือกกลยุทธ์ที่ใช่ และทำระบบส่งสัญญาณเข้า LINE
เพื่อให้ใช้งานได้สะดวก ผมได้ทดลองสร้างระบบที่สามารถรันกลยุทธ์ที่เลือก และ ส่งผลลัพธ์เข้า LINE ซึ่งผลลัพธ์เป็นที่น่าพอใจ ^__^
🧠สิ่งที่สามารถพัฒนาต่อได้
เพื่อให้ระบบ Sign Buying and selling มีความสมจริงมากขึ้นและสามารถนำไปใช้งานจริงได้ในระยะยาว ยังมีหลายประเด็นที่สามารถต่อยอดได้ เช่น:
- เพิ่มการคำนวณ ค่าธรรมเนียม (Charge) ต่อคำสั่งซื้อขาย
- ใส่ Cease Loss / Take Revenue เพื่อจำกัดความเสี่ยงและล็อกกำไร
- พัฒนาเป็น Auto-Buying and selling Bot เพื่อให้ระบบสามารถทำงานอัตโนมัติแบบครบวงจร
- เปลี่ยนจากกลยุทธ์แบบ All-in → เป็นการ ซื้อขายแบบแบ่งไม้ (Place Administration) เพื่อให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้น
อย่างไรก็ตาม ก่อนจะพัฒนาไปสู่ขั้น Auto-Buying and selling ผมแนะนำให้เริ่มจากการใช้งานเองก่อนจนมั่นใจ เพื่อให้เราเข้าใจพฤติกรรมของกลยุทธ์ และสามารถตัดสินใจ Cease Loss หรือแบ่งไม้ได้ด้วยตนเอง พร้อมกับมีระบบจดบันทึกที่ดี เมื่อระบบเริ่มนิ่ง ค่อยนำไปสู่การทำให้เป็นอัตโนมัติ
สิ่งที่ผมได้เรียนรู้จากโปรเจกต์นี้คือ กลยุทธ์ที่ดีไม่สามารถใช้ได้กับทุกหุ้น เราจำเป็นต้องเลือกกลยุทธ์ให้เหมาะกับพฤติกรรมของหุ้นแต่ละตัว การเข้าใจ sign อย่างแท้จริงก็คือการเข้าใจพฤติกรรมของราคา และการใช้ Composite Technique อย่างมีกลยุทธ์ช่วยลดปัญหา false sign ได้อย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้การทำ Visualization ยังช่วยให้เห็นภาพรวมของผลลัพธ์ชัดเจนขึ้น และช่วยให้เราคัดกรองกลยุทธ์ที่มีศักยภาพได้อย่างเป็นระบบ
หวังว่าบทความนี้จะเป็นแนวทางให้ทุกท่านนำไปต่อยอด และออกแบบ Sign Buying and selling Technique ของตัวเองได้ครับ 😊 หากคุณสนใจแนวนี้ ฝากกดติดตามไว้ด้วยนะครับ แล้วพบกันในบทความถัดไป ซึ่งผมจะพาไปดูการเปรียบเทียบผลลัพธ์ของทุกกลยุทธ์แบบละเอียด พร้อมสรุปกลยุทธ์ที่น่าลองที่สุด และวิธีเลือก “กลยุทธ์ที่เหมาะกับคุณ” 🙏
