1. ความหมายของอัลกอริทึมอนุกรม Fourier

อนุกรม Fourier (Fourier Series) เป็นเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ที่ใช้วิเคราะห์ฟังก์ชันที่เป็นแบบต่อเนื่องหรือเป็นคาบ (Periodic Function) โดยแบ่งออกเป็นส่วนประกอบย่อยที่เรียกว่า ไซน์ (Sine) และ โคไซน์ (Cosine) ที่มีความถี่ต่าง ๆ กัน การวิเคราะห์นี้มีจุดเด่นที่ช่วยแปลงสัญญาณในโดเมนเวลา (Time Domain) ให้กลายเป็นโดเมนความถี่ (Frequency Domain)สำหรับการประยุกต์ใช้งานด้านการวิเคราะห์แนวโน้มและทิศทางราคาในตลาดการเงิน เช่น Forex หรือหุ้น อนุกรม Fourier ช่วยในการสกัดข้อมูลสำคัญ เช่น รูปแบบการเคลื่อนไหวที่เป็นคาบ (Cyclic Behavior) และแนวโน้ม (Trends) จากข้อมูลราคา โดยไม่พึ่งพา Machine Learning

2. อัลกอริทึมอนุกรม Fourier สามารถนำไปใช้ประโยชน์อะไรได้บ้าง

การใช้งานและประโยชน์:

1. วิเคราะห์แนวโน้มราคาในตลาดการเงิน:
   • สามารถสกัดแนวโน้ม (Trend) หรือรูปแบบการเคลื่อนไหวของราคาออกมาได้ เช่น การหาความถี่ที่สำคัญในชุดข้อมูลราคาเพื่อทำนายทิศทางในอนาคต
   • ตัวอย่าง: ใช้อนุกรม Fourier ในการลดสัญญาณรบกวน (Noise) จากราคาหุ้นและแสดงเฉพาะแนวโน้มหลัก
2. การลดสัญญาณรบกวน (Noise Filtering):
   • Fourier Series สามารถกรองเอาสัญญาณที่ไม่ต้องการ (เช่น ความผันผวนระยะสั้น) และคงไว้เฉพาะสัญญาณสำคัญที่มีความหมายต่อการวิเคราะห์
3. การวิเคราะห์รอบคาบ (Cyclic Analysis):
   • ใช้ Fourier Transform เพื่อวิเคราะห์ความถี่ (Frequency) ของคาบที่เกิดขึ้นในราคาสินทรัพย์ เช่น คาบรายวัน รายเดือน หรือรายสัปดาห์
4. การสร้างดัชนีวิเคราะห์เพิ่มเติม (Custom Indicators):
   • สามารถสร้างอินดิเคเตอร์เฉพาะทางที่อิงกับข้อมูลความถี่ เช่น การตรวจจับช่วง Breakout หรือช่วงที่ตลาดมีการกลับตัว

3. ตัวอย่าง Code MQL4 (EA) ที่ใช้อัลกอริทึมอนุกรม Fourier

ด้านล่างเป็นโค้ด MQL4 สำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มราคาด้วย Fourier Series:

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

//|                                           @Fourier Series 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

input int Period = 50;             // Period of price data to analyze

input int FourierTerms = 5;        // Number of Fourier terms to use

input ENUM_TIMEFRAMES TimeFrame = PERIOD_H1; // Timeframe

double FourierOutput[];

// Function to calculate Fourier Series

void CalculateFourierSeries(double &output[], int terms, int period)

{

   int size = Bars(Symbol(), TimeFrame); // Fixed: Number of bars in the timeframe

   ArrayResize(output, size);

   for (int i = 0; i < size; i++)

   {

      double a0 = 0, an = 0, bn = 0; // Fourier coefficients

      for (int t = 0; t < period; t++)

      {

         double price = iClose(Symbol(), TimeFrame, t); // Fixed: Corrected function call

         double omega = 2 * M_PI * t / period;

         a0 += price / period;

         for (int n = 1; n <= terms; n++)

         {

            an += (price * MathCos(n * omega)) / period;

            bn += (price * MathSin(n * omega)) / period;

         }

      }

      // Fourier output at bar i

      output[i] = a0 + an + bn;

   }

}

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

//| Expert Initialization                                                          |

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

int OnInit()

{

   Print("Fourier Analysis EA Initialized");

   return(INIT_SUCCEEDED);

}

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

//| Expert Tick Function                                                         |

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

void OnTick()

{

   double CurrentFourierTrend[];

   CalculateFourierSeries(CurrentFourierTrend, FourierTerms, Period);

   // Use the Fourier trend for decision-making (e.g., Buy/Sell signals)

   if (iClose(Symbol(), TimeFrame, 0) > CurrentFourierTrend[0])

   {

      Print("Price is above the Fourier trend. Buy Signal.");

   }

   else

   {

      Print("Price is below the Fourier trend. Sell Signal.");

   }

}

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

//| Expert Deinitialization                                                      |

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

void OnDeinit(const int reason)

{

   Print("Fourier Analysis EA Deinitialized");

}

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

การอธิบายโค้ด:

1. ตัวแปรสำคัญ:
   • Period: จำนวนแท่งเทียนที่ใช้ในการคำนวณ
   • FourierTerms: จำนวนของเทอม (Terms) ในอนุกรม Fourier ที่ใช้
   • TimeFrame: ระบุ Timeframe ของกราฟ เช่น H1, M15
2. ฟังก์ชัน CalculateFourierSeries:
   • ใช้คำนวณค่าของอนุกรม Fourier โดยวนลูปในช่วงเวลา (Period) และคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ Fourier (a0, an, bn)
3. ส่วนการตัดสินใจ:
   • ใช้แนวโน้มที่ได้จาก Fourier Series (CurrentFourierTrend) เพื่อพิจารณาส่งสัญญาณ Buy หรือ Sell

การใช้งาน:

1. ติดตั้ง EA นี้ใน MetaTrader 4 โดยการคัดลอกโค้ดไปที่ MetaEditor ในโฟลเดอร์ Experts
2. ทดสอบกับข้อมูลย้อนหลัง (Backtesting) โดยกำหนดช่วงเวลาและจำนวน Terms ที่เหมาะสม
3. วิเคราะห์ผลลัพธ์ที่ได้ว่าตรงกับแนวโน้มหรือคาบที่เกิดขึ้นจริงในตลาดหรือไม่

สรุป:

การใช้อัลกอริทึมอนุกรม Fourier เป็นการนำเครื่องมือทางคณิตศาสตร์มาใช้ในการวิเคราะห์แนวโน้มของตลาดโดยไม่ต้องพึ่งพา Machine Learning ช่วยให้ผู้เทรดสามารถตรวจจับแนวโน้มและรูปแบบการเคลื่อนไหวที่สำคัญในตลาดการเงินได้อย่างมีประสิทธิภาพ