Machine Learning คืออะไร (Machine Learning คืออะไร?)

Machine Learning (ML) คือแขนงหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI) ซึ่งเกี่ยวข้องกับการพัฒนาอัลกอริธึมและโมเดลที่ช่วยให้เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถ "เรียนรู้" และ "พัฒนาความสามารถ" โดยไม่ต้องได้รับการตั้งโปรแกรมแบบตายตัว การเรียนรู้ของ ML ใช้ข้อมูลเป็นปัจจัยสำคัญเพื่อสอนและปรับปรุงอัลกอริธึม โดยอาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงสถิติ เพื่อให้สามารถทำการคาดการณ์หรือการตัดสินใจโดยอัตโนมัติ

องค์ประกอบหลักของ Machine Learning:

• ข้อมูล (Data): ใช้เป็นฐานสำหรับการเรียนรู้ เช่น ข้อมูลประวัติการขาย, อุณหภูมิ, ราคาหุ้น ฯลฯ
• อัลกอริธึม (Algorithm): เป็นตัวกำหนดวิธีการเรียนรู้จากข้อมูล เช่น Linear Regression, Decision Tree, Neural Network
• โมเดล (Model): ผลลัพธ์ของกระบวนการเรียนรู้ที่สามารถนำไปใช้งาน เช่น คาดการณ์แนวโน้ม, การแยกประเภทข้อมูล

ประเภทของ Machine Learning:

• Supervised Learning (การเรียนรู้แบบมีผู้สอน)
• Unsupervised Learning (การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน)
• Reinforcement Learning (การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง)

2. การจัดประเภทและการใช้งาน Machine Learning

2.1 การจัดประเภทของ Machine Learning

1. Supervised Learning (การเรียนรู้แบบมีผู้สอน):
   • ลักษณะ: ข้อมูลที่ใช้ในการฝึก (Training Data) จะมีการระบุคำตอบ (Label) ไว้ชัดเจน เช่น การคาดการณ์ราคาหุ้นโดยใช้ข้อมูลราคาในอดีต
   • ตัวอย่างอัลกอริธึม:
     • Linear Regression
     • Logistic Regression
     • Decision Trees
     • Support Vector Machines (SVM)
   • ตัวอย่างการใช้งาน:
     • การพยากรณ์ราคาสินทรัพย์
     • การจำแนกประเภทอีเมล (Spam/Not Spam)

2. Unsupervised Learning (การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน):
   • ลักษณะ: ข้อมูลที่ใช้ฝึกจะไม่มี Label และอัลกอริธึมจะค้นหาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่
   • ตัวอย่างอัลกอริธึม:
     • K-Means Clustering
     • Principal Component Analysis (PCA)
   • ตัวอย่างการใช้งาน:
     • การแบ่งกลุ่มลูกค้า
     • การลดมิติข้อมูล

3. Reinforcement Learning (การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง):
   • ลักษณะ: เครื่องเรียนรู้ผ่านการตอบสนองจากสิ่งแวดล้อม (Reward หรือ Penalty)
   • ตัวอย่างอัลกอริธึม:
     • Q-Learning
     • Deep Q-Networks (DQN)
   • ตัวอย่างการใช้งาน:
     • การควบคุมหุ่นยนต์
     • การพัฒนาเกม AI

2.2 การใช้งาน Machine Learning

• การเงิน: วิเคราะห์ราคาหุ้นและจัดการพอร์ตการลงทุน
• การตลาด: วิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค
• การแพทย์: การวินิจฉัยโรคอัตโนมัติ
• การขนส่ง: การวางแผนเส้นทางด้วย AI (Self-Driving Cars)

3. การนำ Machine Learning มาใช้งานวิเคราะห์แนวโน้มของราคาด้วย MQL4

การใช้งาน Machine Learning ในการวิเคราะห์แนวโน้มราคาโดยไม่เชื่อมต่อกับ Python ใน MQL4 สามารถทำได้โดยการสร้างฟังก์ชันเองเพื่อจำลองพฤติกรรมบางอย่าง เช่น Linear Regression หรือ Simple Moving Average เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลราคา

ตัวอย่างโค้ด MQL4

// ตัวอย่าง Linear Regression สำหรับการคาดการณ์ราคาใน MQL4

// กำหนดพารามิเตอร์ที่ต้องใช้

input int BarsToAnalyze = 20; // จำนวนแท่งเทียนที่ใช้ในการวิเคราะห์

// ฟังก์ชันสำหรับคำนวณ Linear Regression

double CalculateLinearRegression(int barsToAnalyze) {

    double sumX = 0, sumY = 0, sumXY = 0, sumX2 = 0;

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

        double price = iClose(NULL, 0, i); // ราคาปิดของแท่งเทียน

        sumX += i;

        sumY += price;

        sumXY += i * price;

        sumX2 += i * i;

    }

    double slope = (barsToAnalyze * sumXY - sumX * sumY) /

                   (barsToAnalyze * sumX2 - sumX * sumX);

    double intercept = (sumY - slope * sumX) / barsToAnalyze;

    // คาดการณ์ราคาต่อไป

    double nextPrice = intercept + slope * barsToAnalyze;

    return nextPrice;

}

// ฟังก์ชัน OnTick ที่เรียกใช้ Linear Regression

void OnTick() {

    double predictedPrice = CalculateLinearRegression(BarsToAnalyze);

    Comment("Predicted Price: ", predictedPrice);

    // เพิ่มการตัดสินใจซื้อ/ขายตามแนวโน้ม

    double currentPrice = iClose(NULL, 0, 0);

    if (currentPrice < predictedPrice) {

        Print("Signal: BUY");

    } else {

        Print("Signal: SELL");

    }

}

คำอธิบายโค้ด

1. CalculateLinearRegression():
   • ใช้สมการเชิงเส้น y=mx+cy = mx + cy=mx+c เพื่อคาดการณ์ราคาต่อไป
   • คำนวณ Slope (mmm) และ Intercept (ccc)
   • ใช้ราคาปิด (Close Price) จากแท่งเทียนจำนวน BarsToAnalyze
2. การใช้งาน:
   • ในฟังก์ชัน OnTick(), คำนวณราคาที่คาดการณ์โดย Linear Regression
   • หากราคาปัจจุบันต่ำกว่าที่คาดการณ์ ให้แสดงสัญญาณ "BUY"
   • หากราคาปัจจุบันสูงกว่าที่คาดการณ์ ให้แสดงสัญญาณ "SELL"

การนำไปใช้งาน

• การสร้างกลยุทธ์เทรด: ใช้ฟังก์ชันนี้ในการตัดสินใจซื้อขายโดยอิงจากแนวโน้ม
• การวิเคราะห์: ทดสอบกลยุทธ์กับข้อมูลย้อนหลัง (Backtesting)
• ปรับแต่ง: ปรับจำนวนแท่งเทียนหรือเพิ่มเงื่อนไขเพื่อความแม่นยำ

การสร้าง Function ใน MQL4 ช่วยลดความซับซ้อนโดยไม่ต้องเชื่อมต่อ Python และยังเหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการการคำนวณใน MetaTrader อย่างครบถ้วน.