Algorithmic Trading คืออะไร
Algorithmic Trading หรือ “การซื้อขายแบบอัลกอริทึม” คือ การใช้อัลกอริทึม (Algorithm) หรือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการสั่งซื้อหรือขายหลักทรัพย์ในตลาดทุนอัตโนมัติ โดยไม่ต้องมีการสั่งซื้อจากมนุษย์
อัลกอริทึมจะถูกโปรแกรมให้วิเคราะห์ข้อมูลตลาดและเงื่อนไขที่ตั้งไว้ล่วงหน้า แล้วทำการซื้อหรือขายหลักทรัพย์ตามคำสั่งที่กำหนด อาจเป็นการซื้อขายหลักทรัพย์บนตลาดหุ้น ตลาดอนุพันธ์ ตลาดสัญญาซื้อขายล่วงหน้า หรือตลาดที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ
ประโยชน์ของการซื้อขายแบบอัลกอริทึมมีหลายประการ เช่น ความเร็วในการดำเนินการ ความสามารถในการปรับตัวตามเงื่อนไขของตลาดอย่างรวดเร็ว ลดความคลาดเคลื่อนที่เกิดจากการตัดสินใจของมนุษย์ และความสามารถในการจัดการหลายๆ ปริมาณการซื้อขาย
อย่างไรก็ดี การซื้อขายแบบอัลกอริทึมก็มีความเสี่ยงที่ต้องพิจารณา โดยเฉพาะเมื่อมีปัญหาเรื่องความเสถียรของระบบ หรือการที่อัลกอริทึมอาจจะทำให้ตลาดเกิดความไม่ปกติ เช่น สถานการณ์ “Flash Crash” ที่ราคาหลักทรัพย์ลดลงอย่างรวดเร็วและไม่เหมาะสม
วิธีการสร้าง Algorithmic Trading
การสร้าง Algorithmic Trading ไม่ใช่เรื่องง่าย และย่อมต้องการความรู้ที่ค่อนข้างหลากหลาย ตั้งแต่การเขียนโปรแกรม การวิเคราะห์ข้อมูล จนถึงความเข้าใจในด้านการเงินและตลาดทุน และต่อไปนี้คือขั้นตอนที่จะช่วยให้คุณเริ่มต้นสร้าง Algorithmic Trading
ขั้นตอนที่ 1: การวิจัยและกำหนดกลยุทธ์
-
- วิเคราะห์และทดลองกับกลยุทธ์ที่คุณคิดว่าจะเป็นไปได้
- สำรวจข้อมูลที่คุณจะใช้ เช่น ราคาหุ้น ปริมาณการซื้อขาย ตัวชี้วัดทางเทคนิค ฯลฯ
ขั้นตอนที่ 2: การเลือกภาษาโปรแกรม
-
- Python, R, C++, Java และ MATLAB คือตัวเลือกที่นิยม
- ภาษาเช่น Python มีไลบรารีที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและเชื่อมต่อกับตลาด
ขั้นตอนที่ 3: การทำ Backtest
-
- ใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อทดสอบและปรับปรุงอัลกอริทึมของคุณ
- ใช้การทำ Backtest อย่างระมัดระวังเพราะถ้าหาก Overfitting อัลกอริทึมของคุณอาจจะไม่ทำงานได้ในทางปฏิบัติ
ขั้นตอนที่ 4: การปรับปรุงและการทดสอบ
-
- ใช้ข้อมูลของคุณในการปรับปรุงและปรับแต่งอัลกอริทึมของคุณ
- ทดสอบอัลกอริทึมในโหมดการทำงานแบบเทียน (Paper Trading) หรือในบัญชีจริงที่ลงทุนด้วยจำนวนเงินที่น้อย
ขั้นตอนที่ 5: การดำเนินการในตลาดจริง
-
- เชื่อมต่ออัลกอริทึมของคุณกับ API ของ Broker หรือ Platform ที่ให้บริการซื้อขาย
- ติดตามและประเมินผลการดำเนินการของอัลกอริทึม
ขั้นตอนที่ 6: การติดตามและปรับปรุง
-
- ตรวจสอบอัลกอริทึมของคุณอย่างต่อเนื่อง และปรับปรุงเมื่อจำเป็น
ยกตัวอย่าง Algorithmic Trading
ยกตัวอย่างกลยุทธ์ Simple Moving Average Crossover ซึ่งเป็นหนึ่งในกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริทึมขั้นพื้นฐานที่สุด
แนวคิด
-
- กลยุทธ์นี้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าของราคาหุ้น: อันหนึ่งแสดงถึงช่วงเวลาสั้นและอีกอันหนึ่งซึ่งแสดงถึงระยะเวลาที่นานกว่า
- อัลกอริธึมซื้อหุ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นตัดเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว
- ขายหุ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นตัดผ่านต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว
ขั้นตอนในการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริทึมนี้
ขั้นตอนที่ 1: การวิจัยและรวบรวมข้อมูล
-
-
- เลือกหุ้นหรือสินทรัพย์
- รวบรวมข้อมูลราคาในอดีต คุณสามารถใช้ไลบรารี Python เช่น `pandas` เพื่อจัดการข้อมูล และใช้ `matplotlib` หรือ `Plotly` สำหรับการวางแผนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่
-
ขั้นตอนที่ 2: ทดสอบกลยุทธ์ย้อนหลัง
-
-
- เขียนโค้ดเพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นและระยะยาว
- ใช้ตรรกะในการซื้อ/ขายตามเหตุการณ์แบบครอสโอเวอร์
- ทดสอบกลยุทธ์นี้ย้อนหลังโดยใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อดูว่าจะมีประสิทธิภาพเพียงใด ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณรับผิดชอบต้นทุนการทำธุรกรรม สลิปเพจ ฯลฯ
-
ขั้นตอนที่ 3: การบริหารความเสี่ยง
-
-
- ใช้เทคนิคการบริหารความเสี่ยง เช่น การกำหนดระดับ Stop Loss และ Take-Profit
-
ขั้นตอนที่ 4: การนำไปปฏิบัติ
-
-
- หลังจากการทดสอบย้อนกลับ หากคุณพอใจกับประสิทธิภาพของกลยุทธ์ คุณสามารถนำไปใช้ในการซื้อขายแบบเรียลไทม์ได้
- คุณจะต้องเลือกนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ที่มี API ที่เหมาะสมสำหรับสิ่งนี้ เทรดเดอร์ที่ใช้อัลกอริทึมจำนวนมากใช้โบรกเกอร์ที่มี API ที่แข็งแกร่ง เช่น โบรกเกอร์แบบโต้ตอบ, Alpaca เป็นต้น
-
ขั้นตอนที่ 5: การทดสอบแบบเรียลไทม์
-
-
- เริ่มต้นด้วยการซื้อขายด้วยเงินจำนวนน้อยลง ตรวจสอบระบบเพื่อให้แน่ใจว่าทำการซื้อขายตามที่คาดไว้
-
ขั้นตอนที่ 6: การตรวจสอบและการปรับอัลกอริทึม
-
-
- เมื่อถ่ายทอดสดแล้ว ให้ตรวจสอบประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องและทำการปรับเปลี่ยนเมื่อสภาวะตลาดเปลี่ยนแปลง
-
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
-
-
- ตัวอย่างข้างต้นเรียบง่ายเกินไปเพื่อวัตถุประสงค์ทางการศึกษา และไม่ควรถือเป็นคำแนะนำทางการเงิน ดำเนินการตรวจสอบสถานะของคุณก่อนทำการซื้อขายจริงเสมอ
-
Automated Trading คืออะไร
Automated Trading หรือ “การซื้อขายอัตโนมัติ” คือ การใช้งานระบบคอมพิวเตอร์เพื่อทำการซื้อขายหลักทรัพย์หรือตราสารทางการเงินตามกฎเกณฑ์หรือแนวทางที่ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้า โดยไม่ต้องมีการสั่งซื้อจากมนุษย์ในแต่ละครั้ง
การซื้อขายอัตโนมัติสามารถพิจารณาข้อมูลจากตลาดและตัดสินใจซื้อหรือขายโดยอัตโนมัติ บนพื้นฐานของข้อมูลหรืออัลกอริทึมที่ระบุไว้ ทำให้เกิดความเร็วและความแม่นยำในการตัดสินใจทางการเงิน และลดความคลาดเคลื่อนที่อาจเกิดจากการตัดสินใจของมนุษย์
Automated Trading เป็นส่วนหนึ่งของ Algorithmic Trading แต่สิ่งที่แตกต่างกันคือ ใน Automated Trading อาจจะใช้กฎเกณฑ์ที่ง่าย ๆ หรือไม่มีความซับซ้อนเท่า Algorithmic Trading ที่อาจจะมีอัลกอริทึมที่ซับซ้อนมากขึ้น
การซื้อขายอัตโนมัตินั้นมีความเสี่ยงด้วย เช่น ความไม่เสถียรของระบบ หรือการที่ระบบอาจจะมีการตอบสนองที่ไม่ถูกต้องต่อเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในตลาด ดังนั้น การศึกษาและทดสอบระบบให้ดีเป็นสิ่งสำคัญมาก ๆ ก่อนที่จะเริ่มต้นการซื้อขายอัตโนมัติในตลาดจริง
วิธีการสร้าง Automated Trading
การสร้างระบบ Automated Trading หรือการซื้อขายแบบอัตโนมัติ มีขั้นตอนหลัก ๆ ดังนี้:
1. การวิจัยและการวางแผน
-
- กำหนดเป้าหมายและความเสี่ยง
- คิดถึงกลยุทธ์ที่ต้องการใช้
2. การเลือกตลาดและข้อมูล
-
- เลือกตลาดที่ต้องการซื้อขาย (หุ้น, สินค้า, คริปโต, ฯลฯ)
- เลือกข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์
3. การพัฒนาและทดสอบกลยุทธ์ (Backtesting)
-
- พัฒนากลยุทธ์ในภาษาโปรแกรมที่สามารถใช้สำหรับการซื้อขาย (Python, C++, ฯลฯ)
- ทดสอบกลยุทธ์บนข้อมูลประวัติศาสตร์
4. การจำลอง (Paper Trading)
-
- ทดลองรันระบบในสภาพแวดล้อมที่เป็นจริงแต่ไม่ใช้เงินจริง
5. การติดตั้งระบบและจัดการความเสี่ยง
-
- ติดตั้งระบบบนเซิร์ฟเวอร์หรือคอมพิวเตอร์ที่มีความเสถียร
- ตั้งค่าความเสี่ยงและตัวควบคุมอื่น ๆ
6. การเปิดใช้งานและการติดตาม
-
- เปิดใช้งานระบบในสภาพแวดล้อมการซื้อขายที่เป็นจริง
- ติดตามและปรับปรุงระบบตามความจำเป็น
7. การทบทวนและปรับปรุง
-
- วิเคราะห์ผลลัพธ์และทำการปรับปรุงกลยุทธ์หรือระบบ
เครื่องมือที่จำเป็น
-
- ซอฟต์แวร์สำหรับการทดสอบกลยุทธ์
- แพลตฟอร์มที่สนับสนุนการซื้อขายอัตโนมัติ
- เซิร์ฟเวอร์หรือคอมพิวเตอร์ที่มีความเสถียร
คำเตือน
-
- การซื้อขายอัตโนมัติมีความเสี่ยงที่สูง ในการนำไปใช้งานจริง ควรทำการทดสอบและประเมินอย่างละเอียด
ยกตัวอย่าง Automated Trading
การซื้อขายอัตโนมัติหมายถึงการใช้อัลกอริธึมคอมพิวเตอร์หรือซอฟต์แวร์ในการตัดสินใจซื้อขายและดำเนินการซื้อขายในตลาดการเงิน ข้อดีของการซื้อขายแบบอัตโนมัติคือสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วและดำเนินการซื้อขายได้เกือบจะในทันที ดังนั้นจึงอาจเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถในการทำกำไรของการซื้อขายได้ นอกจากนี้ยังช่วยให้เทรดเดอร์ใช้กลยุทธ์ที่อาจซับซ้อนหรือใช้เวลานานเกินไปในการจัดการด้วยตนเอง
ตัวอย่าง: กลยุทธ์ครอสโอเวอร์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการซื้อขายอัตโนมัติ
สมมติว่าคุณต้องการใช้กลยุทธ์พื้นฐานตามแนวโน้มโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ซึ่งเป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคยอดนิยม
แนวคิด
-
- คุณจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้นของราคาหุ้น: อันหนึ่งแสดงถึงระยะสั้นและอีกอันหนึ่งสำหรับระยะยาว
- คุณซื้อหุ้นเมื่อเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นตัดผ่านเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว
- คุณขายหุ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นตัดผ่านต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว
-
- ในตัวอย่างนี้ โปรแกรมคอมพิวเตอร์จะตรวจสอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นและระยะยาวที่กำหนดไว้ในช่วงเวลาที่กำหนด (เช่น ทุก 1 นาทีหรือทุกๆ 1 วัน) และทำการตัดสินใจซื้อหรือขายตามนั้น สิ่งนี้จะเกิดซ้ำทุกช่วงเวลาโดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์
ประเด็นสำคัญ
-
- ความเร็ว: การซื้อขายอัตโนมัติสามารถตัดสินใจและดำเนินการซื้อขายได้เร็วกว่ามนุษย์มาก
- ระเบียบวินัย: ระบบยึดถือกลยุทธ์อย่างเคร่งครัด ขจัดการตัดสินใจทางอารมณ์
- การทดสอบย้อนกลับ: ก่อนที่จะปรับใช้กลยุทธ์ดังกล่าว โดยทั่วไปคุณจะทดสอบย้อนกลับกับข้อมูลในอดีตเพื่อดูว่ากลยุทธ์ดังกล่าวจะมีประสิทธิภาพเป็นอย่างไร
หมายเหตุ
-
- ตัวอย่างข้างต้นเป็นการจำลองอย่างง่ายเพื่อจุดประสงค์ในการอธิบาย โปรดดำเนินการวิจัยและทดสอบอย่างละเอียดก่อนที่คุณจะปรับใช้กลยุทธ์การซื้อขายอัตโนมัติในตลาดจริง
Algorithmic Trading และ Automated Trading เหมือนหรือต่างกันอย่างไร
ทั้ง Algorithmic Trading และ Automated Trading มีหลักการที่คล้ายคลึงกันในการใช้คอมพิวเตอร์และอัลกอริทึมเพื่อทำการซื้อขายสินทรัพย์ในตลาด อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างในบางจุด
Algorithmic Trading
-
- โฟกัสอยู่ที่อัลกอริทึมหรือกลยุทธ์ที่ใช้ในการตัดสินใจทางการเงิน
- อาจไม่ได้เป็นการซื้อขายที่อัตโนมัติ 100% ในบางครั้งอาจต้องการการตรวจสอบหรือการอนุมัติจากผู้ค้า
- อาจมีการปรับปรุงและการตรวจสอบอัลกอริทึมในระยะเวลาที่ตั้งค่าไว้
Automated Trading
-
- โฟกัสอยู่ที่กระบวนการซื้อขายที่ไม่ต้องการการติดตามหรือการดำเนินการจากผู้ค้า
- สามารถใช้อัลกอริทึมหลาย ๆ แบบในระบบเดียว
- ทำงานอัตโนมัติแบบเต็มรูปแบบ โดยไม่ต้องการการมีส่วนร่วมจากผู้ค้าหลังจากที่ถูกตั้งค่า
สรุป
Algorithmic Trading นั้นอาจเป็นส่วนหนึ่งของ Automated Trading แต่ Automated Trading ก็สามารถรวมอัลกอริทึมหลายแบบและมีความซับซ้อนมากขึ้น ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความต้องการและจุดประสงค์ของผู้ใช้งาน