วิธีที่ตัวกรองแบบปรับตัวช่วยเพิ่มความแม่นยำของดัชนีทิศทางการเคลื่อนไหว (DMI)

ตลาดการเงิน โดยเฉพาะในวงการคริปโตเคอร์เรนซี มีลักษณะเป็นความผันผวนสูงและราคาที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว เทรดเดอร์จึงพึ่งพาเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิค เช่น ดัชนีทิศทางการเคลื่อนไหว (DMI) เพื่อระบุแนวโน้มและสัญญาณกลับตัว อย่างไรก็ตาม วิธีคำนวณ DMI แบบดั้งเดิมบางครั้งอาจให้สัญญาณเท็จเนื่องจากเสียงรบกวนในตลาดและความผันผวนฉับพลัน ซึ่งเป็นจุดที่ตัวกรองแบบปรับตัวเข้ามาช่วยเสริมสร้างประสิทธิภาพในการตีความข้อมูลตลาด

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับดัชนีทิศทางการเคลื่อนไหว (DMI)

พัฒนาโดย J. Wells Wilder ในช่วงปี 1970 DMI ช่วยให้นักเทรดสามารถประเมินได้ว่า สินทรัพย์กำลังอยู่ในแนวโน้มขาขึ้น ขาลง หรืออยู่ในช่วงสะสม โดยวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงของราคาในช่วงเวลาหนึ่งเพื่อสร้างสัญญาณซื้อหรือขาย ตัวชี้วัดนี้ประกอบด้วยสองส่วนหลักคือ การเคลื่อนไหวเชิงบวก (+DI) และ การเคลื่อนไหวเชิงลบ (-DI) เมื่อ +DI ตัดขึ้นเหนือ -DI แสดงถึงแนวโน้มขาขึ้น; หากตัดลงต่ำกว่า แสดงถึงแนวโน้มขาลง

แม้จะมีการใช้งานอย่างแพร่หลายและมีประสิทธิภาพมานานหลายสิบปี แต่วิธีคำนวณ DMI แบบเดิมก็ยังมีข้อจำกัด โดยเฉพาะเรื่องความไวต่อเสียงรบกวนของตลาด ในช่วงเวลาที่เกิดความผันผวนสูง เช่น ตลาดคริปโต สัญญาณเท็จเหล่านี้อาจนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาดได้

ตัวกรองแบบปรับตัวคืออะไร?

ตัวกรองแบบปรับตัวเป็นอัลกอริธึมที่ออกแบบมาเพื่อปรับแต่งค่าพารามิเตอร์อย่างต่อเนื่องตามข้อมูลที่ได้รับเข้ามา แตกต่างจากฟิลเตอร์คงที่ซึ่งตั้งค่าคงที่ไว้แล้ว ตัวกรองเหล่านี้เรียนรู้จากรูปแบบข้อมูลเรียลไทม์และปรับเปลี่ยนพฤติกรรมตามนั้น ในด้านการเงิน พวกมันทำหน้าที่เป็นเครื่องมือลดเสียงรบกวนขั้นสูง ที่ช่วยให้เครื่องมือชี้วัดเช่น DMI ค่ะดีขึ้น ด้วยกระบวนการนี้ ตัวกรองจะทำงานโดยอัตโนมัติ ปรับแต่งตามสถานการณ์ตลาด เช่น ระดับความผันผวน หรือ ความแรงของแนวโน้ม เพื่อแยกแยะราคาที่แท้จริงออกจากคลื่นลูกเล็กๆ หรือ การแกว่าระยะสั้น

วิธีที่ตัวกรองแบบปรับตัวช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ ดัชนีทิศทางการเคลื่อนไหว?

ลดเสียงรบกวนเพื่อสัญญาณที่เชื่อถือได้มากขึ้น

เสียงรบกวนหมายถึง ความเปลี่ยนแปลงราคาสุ่มๆ ที่ไม่สะท้อนแนวโน้มพื้นฐาน แต่สามารถสร้างสัญญาณผิดเพี้ยนในการใช้เครื่องมือ เทคนิคต่างๆ ตัวกรองแบบปรับตัวสามารถลดเสียงเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยกำจัดข้อมูลไร้สาระออกไป ขณะที่ยังรักษาการเปลี่ยนแปลงสำคัญ ทำให้ค่า DMI ที่ได้สะอาดขึ้น และสะท้อนโมเมนตัมแท้จริงของตลาดมากขึ้น ซึ่งเป็นข้อดีสำคัญสำหรับนักเทรดในการหาจุดเข้า-ออก ที่แม่นยำมากขึ้น

คุณภาพของสัญญาณดีขึ้นผ่านกลไกลดิ้งตามสถานการณ์

ตลาดทุนมีธรรมชาติไม่แน่นอน สิ่งใดใช้ได้ดีในช่วงสงบนิ่ง อาจไม่เหมาะสมเมื่อเกิดภาวะ volatility สูง เช่นเดียวกับ Bitcoin หรือ Ethereum ตัวกรองแบบปรับตัวตอบสนองรวดเร็วต่อเงื่อนไขเหล่านี้ ด้วยคุณสมบัติในการตั้งค่าพารามิเตอร์ใหม่ทันทีเมื่อสถานการณ์เปลี่ยนไป จึงมั่นใจว่าข้อมูลจากอินดิ케เตอร์ยังคงเกี่ยวข้อง ไม่ว่าจะอยู่ในช่วงแนวบวก แนวบ้าง หรือพักฐาน ส่งผลให้คำตัดสินใจแม่นยำมากขึ้นโดยรวม

เพิ่มขีดความสามารถในการตรวจจับแนวโน้ม

สำหรับกลยุทธ์เทรดยุทธศาสตร์ต้องรู้จักจับจังหวะแต่ละโมเมนตัมให้ถูกต้อง แม้ว่าวิธีเดิมบางครั้งจะช้าเกินไปหรือรับมือกับเหตุการณ์ฉุกเฉินไม่ได้ การใช้ฟิลเตอร์แบบปรับตัวช่วยเสริมด้วยรีเซ็ตค่า sensitivity ของอินดิ케เตอร์ตามข้อมูลล่าสุด ทำให้สามารถติดตามและระบุจุดกลับด้านหรือพลิกโฉมของแนวยืนหยุ่น ได้ทันเวลา ซึ่งสำคัญมากเมื่อจัดสินใจลงทุนกับสินทรัพย์ volatile เพราะทุกเสี้ยวจังหวะสำคัญต่อผลกำไร-ขาดทุนทั้งนั้น

ความก้าวหน้าใหม่ ๆ สนับสนุนเทคนิคฟิลเตอร์แบบปรับตัว

บูรณาการ Machine Learning

ล่าสุด มีงานวิจัยนำเอา Machine Learning เข้ามาช่วยเสริมกระบวนการฟิลเตอร์ ให้เรียนรู้รูปแบบซ้อนซ่อนกันบนชุดข้อมูลจำนวนมหาศาล วิเคราะห์ก่อนหน้านั้น แล้วนำมาใช้ร่วมกันเพื่อเพิ่มระดับความแม่นยำ สามารถประมาณเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นก่อนที่จะเห็นผลเต็ม ๆ ได้ ช่วยให้นักลงทุนได้รับข้อได้เปรียบท่ามกลางการแข่งขันด้านข้อมูลข่าวสารและราคา

การประมวลผลเรียลไทม์ผ่าน Blockchain Technology

Blockchain ได้พลิกโฉมวงการพนันซื้อขายคริปโต ด้วยระบบส่งข้อมูลทันที ช่วยให้อัลกอริธึมหรือเครื่องมือ วิเคราะห์ สามารถตั้งค่าปรับแต่งเองโดยไม่ต้องเสียเวลา รอดูจนกว่าเกิดเหตุการณ์ เห็นผลทันที แม้อยู่ภายใต้ภาวะแรงเหวดหนัก ๆ ก็ตาม

อุปสรรคหลักเมื่อใช้งานฟิลเตอร์ประเภทนี้

แม้ว่าตัวกรอง adaptive จะเสนอข้อดีหลายด้าน แต่ก็ยังมีข้อควรรู้ดังนี้:

• Overfitting: โมเดลดักจับรายละเอียดเกินจำเป็น จนอาจเรียนรู้ noise จากอดีตจนหลอกสายตา เป็นเหตุให้สูญเสียคุณสมบัติในการประมาณอนาคต
• ระบบซอฟต์แ วร์ซ้อนซ่อน: ต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญดูแล ควบคู่กับเข้าใจวิธีใช้อย่างถูกต้อง มิฉะนั้น อาจทำผิดพลาดหรืออ่านค่าไม่ได้
• ข้อควรรู้เรื่องระเบียบ: ยิ่ง AI เข้ามาช่วย ปรับแต่งเอง ยิ่งเสี่ยงโดน regulator เข้ามากำหนดยุทธศาสตร์ หลีกเลี่ยงไม่ได้ที่จะต้องเตรียมพร้อมรับมือกับคำถามใหม่ ๆ เกี่ยวกับมาตรฐาน และ กฎเกณฑ์ต่าง ๆ

จุดสำคัญแห่งวิวัฒนาการ

ย้อนดูวิวัฒนาการที่ผ่านมา จะพบว่า:

• ดัชนี TSI เริ่มต้นมาตั้งแต่เกือบร้อยปีที่ผ่านมา
• แนวมาของ Adaptive Filtering เริ่มต้นประมาณปี 1960 แต่เพิ่งนำมาใช้อย่างแพร่หลายในวงเงินลงทุนไม่นานนี้
• งานวิจัยระหว่าง 2020–2021 เน้นเรื่องคุณภาพหลังรวมเอา Machine Learning เข้าไปด้วยกัน
• ตั้งแต่ประมาณปี 2018 เป็นต้นมา Blockchain ก็เริ่มเข้าสู่โลกแห่ง real-time data สำหรับคริปโตแล้ว

สรุปสุดท้ายเกี่ยวกับ การใช้ฟิลเตอร์ประเภทนี้ร่วมกับ เครื่องมือ เทคนิค

นำเอาฟิลเตอร์ adaptive ไปใส่ไว้ในชุดเครื่องมือ วิเคราะห์ทางเทคนิค จะช่วยเพิ่มทั้งระดับ accuracy และ ความแข็งแรง เมื่ออ่านอินดิ케อร์ต่าง ๆ อย่างเช่น DMI — โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ในบริบท volatile ของโลกคริปโตยุคใหม่วันนี้ เราต้องเผชิญหน้ากับโจทย์ใหญ่ ต้องหาโซลูชั่น smarter มากกว่าเดิม

ด้วยกระบวนลด false signals จาก noise พร้อมทั้งตอบสนองต่อสถานการณ์ต่าง ๆ อย่างรวดเร็ว รวมถึง ใช้ AI ขั้นสูงเข้าช่วย ฟิล्टरประเภทนี้ถือเป็นวิวัฒนาการสำคัญ สำหรับสร้างพื้นฐานแห่ง decision-making ที่ไว้วางใจได้ มั่นใจว่าข้อมูลจริง มากกว่าเดาสุ่ม