Neural Networks (เครือข่ายประสาทเทียม) เป็นหนึ่งในเครื่องมือสำคัญในศาสตร์ของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence หรือ AI) โดยเป็นระบบคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบให้เลียนแบบการทำงานของเครือข่ายเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน เช่น การจำแนกรูปภาพ การแปลภาษา หรือการคาดการณ์ข้อมูลในอนาคต

องค์ประกอบของ Neural Networks

1. Input Layer (ชั้นข้อมูลเข้า)
   เป็นจุดที่ข้อมูลดิบหรือฟีเจอร์ (features) ถูกป้อนเข้าสู่ระบบ เช่น รูปภาพ ข้อมูลตัวเลข หรือข้อความ

2. Hidden Layers (ชั้นซ่อน)
   เป็นชุดของเซลล์ประสาทที่ทำหน้าที่ประมวลผลข้อมูลจากชั้นข้อมูลเข้า โดยใช้ น้ำหนัก (weights) และ ค่าไบแอส (bias) เพื่อคำนวณค่าผ่านฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ เช่น ReLU, Sigmoid หรือ Tanh
   ยิ่งมีชั้นซ่อนมาก ระบบจะยิ่งมีความลึก (Deep Learning)

3. Output Layer (ชั้นผลลัพธ์)
   เป็นจุดที่ผลลัพธ์ของการคำนวณจากเครือข่ายถูกนำเสนอ เช่น การทำนายประเภทของข้อมูล หรือค่าคาดการณ์

หลักการทำงาน

Neural Networks ใช้หลักการของการคำนวณแบบคณิตศาสตร์ โดย

1. รับข้อมูลเข้า
2. คำนวณผ่าน น้ำหนัก (Weights) และ ฟังก์ชัน Activation
3. ปรับปรุงค่าผ่านกระบวนการ Backpropagation ซึ่งจะปรับน้ำหนักเพื่อให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับคำตอบที่ถูกต้องที่สุด

ตัวอย่างการใช้งาน

• การรู้จำใบหน้า (Face Recognition)
• การคาดการณ์ตลาดหุ้น
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing)
• ระบบแนะนำสินค้า (Recommendation Systems)

Neural Networks จึงเป็นเทคโนโลยีที่ทรงพลังและมีบทบาทสำคัญในโลกของ AI และ Machine Learning ในปัจจุบัน การใช้งาน Neural Networks ใน MQL4 (MetaQuotes Language 4) เป็นกระบวนการที่สามารถเพิ่มความซับซ้อนและความแม่นยำให้กับกลยุทธ์การซื้อขาย โดยการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างแบบจำลองการทำนายแนวโน้มของตลาด

ขั้นตอนการใช้งาน Neural Networks ใน MQL4

1. การทำความเข้าใจพื้นฐาน Neural Networks

• Neural Network คือโครงสร้างที่เลียนแบบสมองของมนุษย์ ประกอบไปด้วยชั้น (layers) ที่แบ่งออกเป็น:
  • Input Layer: รับข้อมูลเข้า (เช่น ราคา, RSI, หรือ EMA)
  • Hidden Layers: วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การคำนวณทางคณิตศาสตร์
  • Output Layer: ผลลัพธ์ที่ได้ (เช่น ซื้อ/ขาย หรือแนวโน้มราคา)
• Neural Networks จะต้องมีการ "ฝึก" (training) ด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น ข้อมูลราคาในอดีต

2. การเตรียมข้อมูล

• เก็บข้อมูลตลาด:
  • ใช้ฟังก์ชัน CopyRates() หรือ iClose() ใน MQL4 เพื่อดึงข้อมูลราคา
  • เช่น ข้อมูลราคาเปิด, ราคาปิด, ราคาสูงสุด, ราคาต่ำสุด
• การปรับข้อมูล:
  • Normalize ข้อมูลเพื่อให้อยู่ในช่วง 0 ถึง 1 หรือ -1 ถึง 1 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของ Neural Networks

3. การเขียนโค้ด Neural Networks ใน MQL4

ใน MQL4 เราจะต้องเขียนโครงสร้าง Neural Networks หรือใช้ library ที่มีอยู่ เช่น FANN (Fast Artificial Neural Network Library)

ตัวอย่าง: การใช้ Neural Networks แบบง่ายใน MQL4

//+------------------------------------------------------------------+

//|                                          @Neural Networks EA.mq4      |

//|                                                  Thana Supamanop          |

//|                                             https://www.mql 5.com        |

//+------------------------------------------------------------------+

#property copyright "Thana Supamanop"

#property link      "https://www.mql5.com"

#property version   "1.00"

#property strict

// Define the Neural Network structure

int input_neurons = 3;  // Number of input neurons

int hidden_neurons = 4; // Number of hidden neurons

int output_neurons = 1; // Number of output neurons

double weights_input_hidden[3][4]; // Weights between input and hidden layer

double weights_hidden_output[4];  // Weights between hidden and output layer

double bias_hidden[4];            // Bias for hidden layer

double bias_output;               // Bias for output layer

//+------------------------------------------------------------------+
//| |
//+------------------------------------------------------------------+

// Initialize weights and biases

void InitializeNN() {

   for (int i = 0; i < input_neurons; i++) {

      for (int j = 0; j < hidden_neurons; j++) {

         weights_input_hidden[i][j] = MathRand() / 100.0; // Random weights

      }

   }

   for (int k = 0; k < hidden_neurons; k++) {

      weights_hidden_output[k] = MathRand() / 100.0; // Random weights

      bias_hidden[k] = MathRand() / 100.0;           // Random bias

   }

   bias_output = MathRand() / 100.0; // Random output bias

}

//+------------------------------------------------------------------+
//| |
//+------------------------------------------------------------------+

// Activation function (Sigmoid)

double Sigmoid(double x) {

   return 1.0 / (1.0 + MathExp(-x));

}

//+------------------------------------------------------------------+
//| |
//+------------------------------------------------------------------+

// Forward propagation

double Predict(const double &inputs[]) {

   double hidden_layer[4] = {0};  // Initialize hidden layer values

   double output = 0.0;

   // Calculate hidden layer outputs

   for (int i = 0; i < hidden_neurons; i++) {

      for (int j = 0; j < input_neurons; j++) {

         hidden_layer[i] += inputs[j] * weights_input_hidden[j][i];

      }

      hidden_layer[i] += bias_hidden[i];

      hidden_layer[i] = Sigmoid(hidden_layer[i]);

   }

   // Calculate output

   for (int k = 0; k < hidden_neurons; k++) {

      output += hidden_layer[k] * weights_hidden_output[k];

   }

   output += bias_output;

   return Sigmoid(output);

}

//+------------------------------------------------------------------+
//| |
//+------------------------------------------------------------------+

// Example usage

void OnTick() {

   double inputs[3];

   // Ensure the inputs are initialized with valid values

   inputs[0] = iClose(NULL, 0, 1); // Close price 1 bar ago

   inputs[1] = iClose(NULL, 0, 2); // Close price 2 bars ago

   inputs[2] = iClose(NULL, 0, 3); // Close price 3 bars ago

   double prediction = Predict(inputs);

   if (prediction > 0.5) {

      // Buy signal

      Print("Buy Signal: ", prediction);

   } else {

      // Sell signal

      Print("Sell Signal: ", prediction);

   }

}

4. การฝึก Neural Network

ใน MQL4 การฝึก Neural Networks ทำได้โดย:

1. เก็บข้อมูลราคาในอดีตเพื่อใช้เป็น "Data Training"
2. ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ เช่น Gradient Descent เพื่อปรับปรุงน้ำหนัก (weights)
3. ใช้ฟังก์ชันค่าความสูญเสีย (loss function) เพื่อลดความคลาดเคลื่อนระหว่างค่าที่ทำนายกับค่าจริง
4. การประยุกต์ใช้งาน

• กลยุทธ์การซื้อขาย: ใช้ Neural Networks เพื่อสร้างระบบซื้อ/ขายโดยพิจารณาปัจจัยทางเทคนิค
• การทำนายแนวโน้ม: ทำนายทิศทางราคาหรือช่วงที่ตลาดมีความผันผวน

ข้อควรระวัง

• Neural Networks ต้องการข้อมูลที่เพียงพอและมีคุณภาพ
• กระบวนการ "ฝึก" อาจใช้เวลานานและต้องการการปรับแต่งโครงสร้างของ Neural Network
• MQL4 อาจมีข้อจำกัดเรื่องประสิทธิภาพ หาก Neural Networks มีขนาดใหญ่

สรุป

การใช้งาน Neural Networks ใน MQL4 เป็นการเพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์ข้อมูลตลาด โดยเริ่มจากการเตรียมข้อมูล การเขียนโค้ดโครงสร้าง Neural Networks การฝึก และการประยุกต์ใช้ อย่างไรก็ตาม ควรปรับแต่งโครงสร้างและอัลกอริธึมให้เหมาะสมกับกลยุทธ์ที่ต้องการใช้งาน