Machine Learning for Predicting The Unknown

บางทีก็อดประหลาดใจไม่ได้เวลาเห็นการนำเอา Machine Learning มาใช้ในการเทรด หรือการลงทุน ในลักษณะการโฆษณา เกินจริง ราวกับเป็นเครื่องมือศักดิ์สิทธิ์ ใช้เดาอนาคตทำ prediction ราคาได้ แม่นยำ 100%

Machine Learning เป็นเทคนิคหรือวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีศักยภาพ โดยเฉพาะการใช้การวิเคราะห์ข้อมูล(Data)จำนวนมากเพื่อสร้าง model แทนการกำหนด algorithm คงที่ด้วยมนุษย์ แต่มันก็มีข้อจำกัดเช่นเดียวกับ math model หรือ statistic model ในเรื่องการ prediction บนโจทย์ที่ผลลัพธ์มันไม่เคลียร์ หรือเป็นค่าคงที่ค่าเดิม 100% โดยเฉพาะในราคาหุ้น ราคาสินค้า ที่แปรผันตามช่วงเวลา(แม้จะมีบางส่วนที่ซ้ำกับข้อมูลอดีต) + ความไม่คงตัวจากปัจจัยต่างๆที่ทำให้เกิดข้อมูลราคาลักษณะ Random walk (random process)

ดังนั้นการไปโฆษณาว่าจะทำการ predict ราคาได้ 100% ด้วยการเทรนโมเดลจากข้อมูลอดีต มันจึงเป็นเรื่องทีดูจะเป็นจริงได้ยาก แม้จะปรับ optimize โมเดลให้ผลการทดสอบออกมาดี ค่าสถิติสวยหรูเพียงใด การนำไปใช้งานจริงในตลาด แบบ real time ผลลัพธ์ที่ได้ มันก็ออกมาด้อย หรือแย่กว่า ที่ทดสอบหรือปรับแต่จนเกิด over fitting กับข้อมูลอดีตเสมอ

เขียนบทความนี้ฐานะคนที่ทำงานกับ Machine Learningด้านการเทรดและการลงทุนมากว่า 2 ปีเป้าหมาย เพราะอยากแนะนำคนที่เพิ่งเริ่มศึกษา Machine Learning สำหรับการเทรด อย่าไปให้ความคาดหวัง ที่มันเยอะเกินจริง สุดท้ายต้องทำและเก็บข้อมูลการเทรดจริง ในตลาด ก่อนใส่เงินหรือทุ่มเงินลงทุนลงไปเสมอ เพื่อจะได้ไม่เสียหาย หรือขาดทุนหนัก เพราะไม่ว่าจะใช้ Machine Learning โมเดลที่มีความซับซ้อนเพียงใด ในการเทรด ประเด็นเรื่องของ การบริหารจัดการความเสี่ยง ก็เป็นเรื่องสำคัญที่สุดเสมอ

สุดท้ายมี podcast ดีๆอันหนึ่งมาแนะนำชื่อหัวข้อ Machine Learning for Predicting The Unknown ของ Dr Joanne McNeil เธอพูดถึงประเด็นการใช้ Machine Learning ได้น่าสนใจหลายประเด็นมาก ลองเข้าไปฟังได้จาก link ด้านล่างครับ

https://medium.com/…/machine-learning-for-predicting-the-un…