| ชื่อบทความ |
การเพิ่มประสิทธิภาพหุ่นยนต์เทรดด้วยพฤติกรรมของรายใหญ่ในตลาดโดยใช้ช่องว่างของราคาและโซนพรีเมียมดิสเคาท์
|
| ชื่อบทความ(English) |
Enhancing Robot Trading Performance with Smart Money Concepts Using Fair Value Gaps and Premium Discount Zones
|
|
|
|
| ประเภทบทความ |
บทความวิจัย
|
| ชื่อผู้แต่ง |
สมนึก สินธุปวน(1), ฤทธิรุจน์ อุ่นตาล(1), ก่องกาญจน์ ดุลยไชย(1), ปวีณ เขื่อนแก้ว(1), และ อลงกต กองมณี(1*) (Somnuek Sinthupuan(1), Ritthirut Auntan(1), Kongkarn Dullayachai(1), Paween Khoenkaw(1), and Alongkot Gongmanee(1*))
|
| หน่วยงาน |
สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยแม่โจ้ 50290 ประเทศไทย(1) (Computer Science Department, Faculty of Science, Maejo University(1)) *Corresponding author: alongkot@mju.ac.th
|
| ชื่อวารสาร |
วารสารแม่โจ้เทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรม ปีที่ 11 ฉบับที่ 2 พฤษภาคม – สิงหาคม 2568
|
| บทคัดย่อ |
จุดประสงค์งานวิจัยเพื่อ ใช้ระบบการเทรดโดยใช้แนวคิดพฤติกรรมการซื้อขายของกลุ่มนักลงทุนรายใหญ่ในการระบุแนวโน้มร่วมกับช่องว่างของราคาในการเพิ่มโอกาศจังหวะเข้าซื้อ-ขายได้มากขึ้น และสร้างความแม่นยำในการเข้าซื้อ-ขายในพื้นที่ที่อยู่เหนือจุดสมดุลผ่านโซนพรีเมียมดิสเคาท์ การวิจัยได้พัฒนาอัลกอริทึมการเทรดโดยใช้แนวคิดพฤติกรรมการซื้อขายของกลุ่มนักลงทุนรายใหญ่โดยใช้โปรแกรมเมต้าเทรดเดอร์ 5 ในรูปแบบโปรแกรมอัตโนมัติ โดยทำการเพิ่มประสิทธิภาพด้วยช่องว่างของราคาและการหาราคาที่เหมาะสมผ่านโซนอุปสงค์และอุปทาน ผลการวิจัยข้อมูลย้อนหลังตั้งแต่ 2 มกราคม 2567 ถึง 1 มกราคม 2568 บนกรอบเวลา 4 ชั่วโมง ทำการเทรดคู่เงิน XAUUSD โดยพิจารณาค่า คำสั่งซื้อขายล่วงหน้า (Position), การพลาดโอกาสเข้าเทรด (%), อัตราชนะ (%), ค่าเฉลี่ยอัตราส่วนขาดทุนต่อกำไร (RRR), การเพิ่มขึ้นของกำไร (%), การแพ้ต่อเนื่อง (Position), การขาดทุนสะสมสูงสุด (%) และ ค่า Expectancy พบว่า 1) อัลกอริทึมระบบการเทรดโดยใช้แนวคิดพฤติกรรมการซื้อขายของกลุ่มนักลงทุนรายใหญ่ (34 Position, 47.06%, 16.67%, 4.23 RRR, -2.30%, 8 Position และ 5.10%) 2) อัลกอริทึมระบบการเทรดโดยใช้แนวคิดพฤติกรรมการซื้อขายของกลุ่มนักลงทุนรายใหญ่และช่องว่างของราคา (110 Position, 47.27%, 24.14%, 2.69 RRR, -6.40%, 13 Position และ 5.90%) และ 3) อัลกอริทึมระบบการ เทรดโดยใช้แนวคิดพฤติกรรมการซื้อขายของกลุ่มนักลงทุนรายใหญ่ร่วมกับช่องว่างของราคาและโซนพรีเมียมดิสเคาท์ (23 Position, 43.48% , 30.77% , 4.98 RRR, 10.90%, 5 Position และ 0.00%) ดังนั้นการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของกลยุทธ์ทั้งสามจากค่า Expectancy พบว่า กลยุทธ์ที่สาม การเพิ่มโซนพรีเมียมดิสเคาท์จะทำให้ประสิทธิภาพจุดที่เข้าซื้อ-ขายมีความเหมาะสมมากขึ้น มีประสิทธิภาพสูงสุด (0.84) ในขณะที่ กลยุทธ์ที่หนึ่งมีค่า (-0.13) และ กลยุทธ์ที่สอง การใช้ช่องว่างของราคาทำให้ผู้ลงทุนมีโอกาศในจังหวะการเข้าซื่อ-ขายเพิ่มขึ้น แต่จุดที่เข้าซื้อ-ขายไม่เหมาะสม (-0.11) ไม่มีประสิทธิภาพเนื่องจากค่า Ex ติดลบ -0.13 -0.11 ตามลำดับ
|
| คำสำคัญ |
ฟอเร็ก; ทองคำ; พฤติกรรมการซื้อขายของกลุ่มนักลงทุนรายใหญ่; ช่องว่างของราคา; โซนพรีเมียมดิสเคาท์
|
| ปี พ.ศ. |
2568
|
| ปีที่ (Vol.) |
11
|
| ฉบับที่ (No.) |
2
|
| เดือนที่พิมพ์ |
พฤษภาคม - สิงหาคม
|
| เลขที่หน้า (Page) |
309-326
|
| ISSN |
ISSN 3027-7280 (Online)
|
| DOI |
10.14456/mitij.2025.32
|
| ORCID_ID |
0009-0003-6105-5435
|
| ไฟล์บทความ |
https://mitij.mju.ac.th/ARTICLE/R68019J.pdf
|
| | |
| เอกสารอ้างอิง | |
| |
Alvarez-Diaz, M., & Alvarez, A. (2003). Forecasting exchange rates using genetic
algorithms. Applied Economics Letters, 10(5), 319–322. https://doi.org/10.sensored
|
| |
Gehrig, T., & Menkhoff, L. (2006). The impact of institutional trading on market
liquidity and volatility: Evidence from the foreign exchange market. Journal of Financial Markets, 9(4), 345–369. https://doi.org/10.1016/j.finmar.2006.07.002
|
| |
Hsu, P. H., Taylor, M. P., & Wang, Z. (2016). Technical analysis in the foreign exchange
market: A review. International Journal of Forecasting, 32(3), 747–760. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2015.11.006
|
| |
Hui, J., & Wu, Q. (2012). Statistical learning models for high-frequency trading: A case
study in forex markets. Quantitative Finance, 12(7), 1053–1066. https://doi.org/10.1080/14697688.2011.595683
|
| |
Hutagalung, R. P. M. (2021). Technical analysis strategies on XAU/USD (Gold/US
Dollar) trading for profitability in the foreign exchange (FOREX) market.
S1 thesis, Universitas Atma Jaya Yogyakarta.
http://e-journal.uajy.ac.id/id/eprint/12345
|
| |
Ivanova, Y., Neely, C. J., & Weller, P. A. (2021). Do commodity prices follow a random
walk? Evidence from the foreign exchange market. Journal of Futures Markets, 41(6), 871–893. https://doi.org/10.1002/fut.22189
|
| |
Kaushik, M. (2023). Machine learning and deep learning for exchange rate forecasting:
A review. Journal of Big Data, 10(1), 1–28. https://doi.org/10.1186/s40537-022-00676-3
|
| |
Neely, C. J., & Weller, P. A. (2013). Technical analysis in the foreign exchange
market. Federal Reserve Bank of St. Louis Working Paper Series, 2013-001A. https://doi.org/10.20955/wp.2013.001
|
| |
Sermpinis, G., Theofilatos, K., Karathanasopoulos, A., & Dunis, C. L. (2013). Forecasting
foreign exchange rates with adaptive neural networks: A review and empirical analysis. Expert Systems with Applications, 40(14), 5591–5601. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.04.033
|
| |
Sermpinis, G., Stasinakis, C., Theofilatos, K., & Karathanasopoulos, A. (2015). Modeling,
forecasting and trading the EUR/USD exchange rate with hybrid neural networks. International Journal of Forecasting, 31(3), 683–695. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2014.11.004
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|