โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในการเงิน

เรามักพูดว่า "AI" แต่นั่นเป็นคำฮิต โดยเฉพาะอย่างยิ่ง TradingMaster ใช้ชุดผสมผสานของโมเดล Machine Learning (ML)

1. LSTM (Long Short-Term Memory)

• ทำอะไร: มันจดจำลำดับ
• กรณีการใช้งาน: การจดจำรูปแบบกราฟ มันรู้ว่า รูปแบบ A มักจะนำไปสู่ ผลลัพธ์ B เพราะมันเคยเห็นมาแล้ว 50,000 ครั้ง

2. Random Forest

• ทำอะไร: มันสร้าง "ต้นไม้ตัดสินใจ" (ถ้า X แล้ว Y) หลายพันต้นและหาค่าเฉลี่ย
• กรณีการใช้งาน: การจำแนกประเภท "ตลาดนี้เป็นขาขึ้นหรือขาลง?" มันป้องกันการ Overfitting กับอินดิเคเตอร์ตัวใดตัวหนึ่ง

3. NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ)

• ทำอะไร: อ่านข้อความและเข้าใจอารมณ์
• กรณีการใช้งาน: การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น (Sentiment) การสแกนหัวข้อข่าวเพื่อหาคำหลักที่เคยทำให้ตลาดพังในอดีต

ทำไมต้องไฮบริด?

ไม่มีโมเดลใดสมบูรณ์แบบ ด้วยการโหวตผ่านหลายโมเดล (Ensemble Learning) เราลดอัตราข้อผิดพลาดได้อย่างมาก หาก LSTM บอกว่า "ซื้อ" แต่ Random Forest บอกว่า "ขาย" คะแนนความเชื่อมั่นจะลดลงเหลือ 50% (เป็นกลาง) ซึ่งช่วยให้คุณปลอดภัย